.@romeovdean și cu mine am scris o postare pe blog pentru a ne învăța despre construirea AI. Am fost surprinși de unele dintre lucrurile pe care le-am învățat: 1. Există o surplombă uriașă de CapEx fabuloasă - cu un singur an de câștiguri în 2025, Nvidia ar putea acoperi ultimii 3 ani ai ÎNTREGULUI CapEx al TSMC. În 2025, NVIDIA va transforma 6 miliarde de dolari în valoare depreciată a TSMC Capex în venituri de 200 de miliarde de dolari. Mai sus în lanțul de aprovizionare, un singur an de venituri NVIDIA aproape a egalat ultimii 25 de ani de cercetare și dezvoltare totală și capex de la cele mai mari cinci companii de echipamente semiconductoare combinate, inclusiv ASML, Applied Materials și Tokyo Electron. Dacă cererea AI continuă, ca să nu mai vorbim de creștere, există mai mult decât suficienți bani pentru a construi mai multe fabrici. 2. Am prognozat două scenarii diferite până în 2040: creștere explozivă și iarnă AI. În scenariul de creștere explozivă (care duce la 2 trilioane de dolari anual AI CapEx până în 2030), viziunea @sama de 1 GW pe săptămână pentru compania lider devine realitate în 2036. Dar în acea lume, consumul global de energie AI ar fi de două ori mai mare decât producția actuală de energie electrică din SUA. 3. În ultimele două decenii, construcția de centre de date a cooptat practic infrastructura energetică rămasă de dezindustrializarea SUA. Pentru ca AI CapEx să continue să crească pe traiectoria sa actuală, toți cei din amonte din lanțul de aprovizionare (de la oamenii care produc sarmă de cupru la turbine la transformatoare și aparate de comutație) vor trebui să extindă capacitatea de producție. Problema cheie este că aceste companii au cicluri de amortizare de 10-30 de ani pentru fabricile lor (comparați cu 3 ani pentru cipuri). Având în vedere marjele lor obișnuite scăzute, au nevoie de profituri constante timp de zeci de ani și au fost arse de bule înainte. Dacă există un exces financiar nu doar pentru fabrici, ci și pentru alte componente ale centrelor de date, ar putea hiperscalerii pur și simplu să plătească marje mai mari pentru a accelera extinderea capacității? Mai ales având în vedere că cipurile reprezintă un copleșitor 60+% din costul unui centru de date. Am făcut niște calcule despre producătorii de turbine cu gaz, ceea ce pare să indice că hiperscalerii ar putea plăti pentru a-și extinde capacitatea pentru o parte relativ mică din costul total al centrului de date. După cum spune @tylercowen, nu subestimați elasticitatea ofertei. 4. Credem că China este probabil să fie în fruntea IA în lumea cu termene lungi (adică fără singularitate software din 2028). La fiecare 3 ani, cipurile se depreciază și cursa începe din nou. Odată ce China ajunge din urmă nodurile de proces de vârf, AI devine o cursă industrială masivă de-a lungul întregului lanț de aprovizionare. Și acest lucru pare să alimenteze avantajele diferențiale ale Chinei. 5. Timpii de livrare sunt considerentele copleșitoare pentru sursa de energie pe care o utilizați pentru a alimenta centrul de date, dacă conectați centrul de date la rețea sau nu și modul în care proiectați centrul de date. Acest lucru se datorează faptului că fiecare lună în care shell-ul nu este configurat este o lună în care cipurile (care reprezintă majoritatea covârșitoare a costului tău) nu sunt folosite. Deci puteți vedea de ce gazul natural, de exemplu, este mult preferat față de reactoarele nucleare actuale. Nuclearul are un op-ex extrem de scăzut, dar are timpi de livrare extrem de lungi și CapEx ridicat. Gazul natural poate să nu fie regenerabil, dar puteți instala câteva zeci de turbine cu gaz lângă centrul de date și să vă faceți cipurile să zumbâie cât mai curând posibil. Energia solară și eoliană au, de asemenea, timpi scurti de construcție și le puteți netezi puterea cu baterii. Dar ar trebui să angajezi 1000 de oameni pentru a amenaja o fermă solară de dimensiunea Manhattanului pentru a alimenta în mod fiabil un singur centru de date de 1 GW. Mult mai multe în postarea completă de pe blog. Link mai jos.