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7213 Ejaaz
2026-01-10 18:20:04
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2026 正在整合成三個真正重大的賭注,如果其中一個失敗,將導致泡沫的短期崩潰
1. 資料中心
Anthropic 和 Xai 正積極擴展到 1M GPU,兩者都計劃在第2季度達成該目標。基於此基礎設施訓練的模型需要確認計算擴展法則仍然有效,否則將表示我們需要探索新的模型架構。這也取決於能源基礎設施 (電力系統) 的擴展,儘管這將是未來十年甚至今年的問題。
2. 記憶體
今年我們的記憶體容量僅能支援約15GW的GPU,而超大規模雲端服務商的目標是在未來兩年內達到30-40GW。我們的資源相當緊張——如果三星、$MU 或 SK 海力士搞砸他們的生產,這將阻礙賭注1的進展。此外,誰能獲得大部分記憶體容量來製造GPU,誰就能在有限的產能中贏得最大份額,目前是 $NVDA
。
3. 更便宜、更高效的基礎設施
Nvidia 最新的 GPU Vera Rubin 性能提升5倍,但更重要的是,計算效率提升4倍,意味著推理成本大幅下降——用幾便士就能進行前沿智能運算!今年將有大量的計算資源可用於訓練,更重要的是用於 AI,因此 Jevons 悖論需要通過需求上升來證明自己。如果失敗,則上述兩個賭注將崩潰。個人認為我對此最不擔心——我認為代理人 harnesses 和後訓練的強化學習將繼續強化模型。
非常看好
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2026 正在整合成三個真正重大的賭注,如果其中一個失敗,將導致泡沫的短期崩潰
1. 資料中心
Anthropic 和 Xai 正積極擴展到 1M GPU,兩者都計劃在第2季度達成該目標。基於此基礎設施訓練的模型需要確認計算擴展法則仍然有效,否則將表示我們需要探索新的模型架構。這也取決於能源基礎設施 (電力系統) 的擴展,儘管這將是未來十年甚至今年的問題。
2. 記憶體
今年我們的記憶體容量僅能支援約15GW的GPU,而超大規模雲端服務商的目標是在未來兩年內達到30-40GW。我們的資源相當緊張——如果三星、$MU 或 SK 海力士搞砸他們的生產,這將阻礙賭注1的進展。此外,誰能獲得大部分記憶體容量來製造GPU,誰就能在有限的產能中贏得最大份額,目前是 $NVDA
。
3. 更便宜、更高效的基礎設施
Nvidia 最新的 GPU Vera Rubin 性能提升5倍,但更重要的是,計算效率提升4倍,意味著推理成本大幅下降——用幾便士就能進行前沿智能運算!今年將有大量的計算資源可用於訓練,更重要的是用於 AI,因此 Jevons 悖論需要通過需求上升來證明自己。如果失敗,則上述兩個賭注將崩潰。個人認為我對此最不擔心——我認為代理人 harnesses 和後訓練的強化學習將繼續強化模型。
非常看好