عام 2026 يتجمع في ثلاث رهانات كبيرة جدا، حيث إذا فشل أحدها سيؤدي إلى انهيار قصير الأمد للفقاعة 1. مراكز البيانات البشري، Xai يتوسع بشكل عدواني إلى 1 مليون بطاقة رسومية. كلاهما يخطط لتحقيق هذا الهدف بحلول الربع الثاني. تحتاج النماذج الناتجة المدربة على هذه البنية التحتية إلى تأكيد أن قانون التوسع الحوسبي لا يزال فعالا. وإلا فهذا يعني أننا بحاجة لاستكشاف بنية نموذج جديدة. وهذا يعتمد أيضا على توسيع البنية التحتية للطاقة (Power Shell)، رغم أن ذلك سيظل مشكلة خلال العقد القادم، ناهيك عن هذا العام. 2. الذاكرة لدينا ذاكرة كافية هذا العام فقط لدعم 15 جيجاوات من وحدات معالجة الرسوميات بينما تستهدف شركات HyperScalers 30-40 خلال العامين القادمين. نحن نحتفظ بالوقت - إذا أخطأت سامسونج أو $MU أو SK Hynix في إنتاجها، فهذا سيؤخر الرهان الأول. أيضا، من يؤمن معظم هذه السعة التخزينية لإنشاء وحدات معالجة رسومات يحقق أكبر قدر من الربح ضمن القدرة الإنتاجية المحدودة، وهذا الآن $NVDA 3. البنية التحتية الأرخص والأكثر فعالية أحدث بطاقة رسومات من Nvidia في Vera Rubin أكثر كفاءة بخمس مرات ولكن الأهم من ذلك أكثر كفاءة في الحوسبة بمقدار 4 مرات، مما يعني أن تكاليف الاستنتاج انخفضت - ذكاء الحدود بسعر زهيد! سيكون هناك وفرة من الحوسبة المتاحة للتدريب، ولكن الأهم من ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي هذا العام، لذا يحتاج Jevons Paradox لإثبات نفسه من خلال الطلب المتزايد. إذا فشل ذلك، فإن الاثنين أعلاه ينهارون. برأيي، أنا أقل قلقا بشأن هذا - أعتقد أن أحزمة الوكلاء والتعلم الواقعي بعد التدريب ستستمر في تعزيز النماذج. متفائل جدا