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Jack Farley
とても良いインタビューでした。ギャビンの見解では、AIやデータセンターの資本支出にとって「最ももっともらしく、最も恐ろしいケース」はエッジAI(データセンターからではなくデバイス上でAIを動かすもの)です
22時間前
これで私が@GavinSBakerと話すのは5回目です。
ギャビンは半導体やAIを私の知る誰よりも深く理解しており、業界の複雑さや微妙なニュアンスを理解する才能があります。
私たちは以下のことを議論します:
- Nvidia vs Google(GPU + TPU)
- スケーリング法則と推論モデル
- AI計算の経済学
- ブラックウェルの遅延が重要だった理由
- AI資本支出の構築に関する弱点のケース
- 宇宙のデータセンター
- SaaS企業が犯している過ち
ギャビンほど投資を愛する人はほとんどいません。彼の締めくくりの「なぜそれを愛しているのか」という答えは、私がこれまで聞いたことのない投資の起源についての深い考察へと変わりました。
楽しむ！
タイムスタンプ：
0:00 イントロ
5:03 ブラックウェル移行
23:15 囚人のジレンマ
27:12 ベア事件:Edge AI
37:19 メタ、オープンソース、モデルの減価償却
43:08 地政学とレアアース
宇宙における50:42データセンター
56:06 知事としての権力制約
1:11:31 SaaSの失敗
1:16:17 核と量子
1:22:25 ギャビンの投資の起源
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