كتبت أنا وأنا .@romeovdean منشورا على مدونة لتعليم أنفسنا عن الذكاء الاصطناعي البناء. لقد فوجئنا ببعض الأشياء التي تعلمناها: 1. هناك عبء ضخم من النفقات الرأسمالية - مع عام واحد من الأرباح في عام 2025 ، يمكن أن تغطي Nvidia آخر 3 سنوات من النفقات الرأسمالية الكاملة ل TSMC. في عام 2025 ، ستحول NVIDIA حوالي 6 مليارات دولار من قيمة النفقات الرأسمالية المستهلكة TSMC إلى 200 مليار دولار من الإيرادات. علاوة على سلسلة التوريد، تطابقت سنة واحدة من إيرادات NVIDIA تقريبا مع إجمالي البحث والتطوير والنفقات الرأسمالية البالغة 25 عاما الماضية من أكبر خمس شركات لمعدات أشباه الموصلات مجتمعة، بما في ذلك ASML و Applied Materials و Tokyo Electron. إذا استمر الطلب على الذكاء الاصطناعي ، ناهيك عن النمو ، فهناك أكثر من أموال كافية لبناء المزيد من المصانع. 2. توقعنا سيناريوهين مختلفين حتى عام 2040: النمو الهائل والشتاء الذكاء الاصطناعي. في سيناريو النمو الهائل (الذي يؤدي إلى 2 تريليون دولار سنويا الذكاء الاصطناعي النفقات الرأسمالية بحلول عام 2030) ، تتحقق رؤية @sama المتمثلة في 1 جيجاوات أسبوعيا للشركة الرائدة في عام 2036. ولكن في هذا العالم ، سيكون سحب الطاقة العالمي من الذكاء الاصطناعي ضعف توليد الكهرباء الحالي في الولايات المتحدة. 3. على مدى العقدين الماضيين ، اختار بناء مركز البيانات بشكل أساسي البنية التحتية للطاقة المتبقية من تراجع التصنيع في الولايات المتحدة. لكي تستمر النفقات الرأسمالية في الذكاء الاصطناعي في النمو على مسارها الحالي ، سيحتاج كل شخص في المنبع في سلسلة التوريد (من الأشخاص الذين يصنعون الأسلاك النحاسية إلى التوربينات إلى المحولات والمفاتيح الكهربائية) إلى توسيع الطاقة الإنتاجية. القضية الرئيسية هي أن هذه الشركات لديها دورات استهلاك تتراوح من 10 إلى 30 عاما لمصانعها (قارن ذلك ب 3 سنوات للرقائق). نظرا لهوامشهم المنخفضة المعتادة ، فإنهم بحاجة إلى أرباح ثابتة لعقود من الزمن ، وقد أحرقتهم الفقاعات من قبل. إذا كان هناك عبء مالي ليس فقط للمصنعات ، ولكن أيضا لمكونات مركز البيانات الأخرى ، فهل يمكن للشركات الفائقة ببساطة دفع هوامش أعلى لتسريع توسيع السعة؟ خاصة بالنظر إلى أن الرقائق تمثل 60 +٪ من تكلفة مركز البيانات. لقد أجرينا بعض العمليات الحسابية الخلفية للظروف حول مصنعي التوربينات الغازية والتي يبدو أنها تشير إلى أن شركات القياس الفائق يمكن أن تدفع مقابل توسيع قدرتها للحصول على حصة صغيرة نسبيا من إجمالي تكلفة مركز البيانات. كما يقول @tylercowen ، لا تقلل من مرونة العرض. 4. نعتقد أنه من المرجح أن تكون الصين متقدمة في الذكاء الاصطناعي في عالم الجداول الزمنية الطويلة (المعروف أيضا باسم تفرد البرمجيات لعام 2028). كل 3 سنوات ، تنخفض قيمة الرقائق ، ويبدأ السباق من جديد. بمجرد أن تلحق الصين بعقد العمليات الرائدة ، يصبح الذكاء الاصطناعي سباقا صناعيا هائلا عبر سلسلة التوريد بأكملها. ويبدو أن هذا يغذي المزايا التفاضلية للصين. 5. المهل الزمنية هي الاعتبار الساحق لمصدر الطاقة الذي تستخدمه لتشغيل مركز البيانات ، سواء قمت بتوصيل مركز البيانات بالشبكة أم لا ، وكيفية تصميم مركز البيانات. وذلك لأن كل شهر لم يتم فيه إعداد الغلاف هو شهر لا يتم فيه استخدام الرقائق (التي تمثل الغالبية العظمى من تكلفتك). لذلك يمكنك أن ترى لماذا الغاز الطبيعي ، على سبيل المثال ، مفضل كثيرا على المفاعلات النووية الحالية. النووية لديها مرجع منخفض للغاية ، ولكن لها مهل زمنية طويلة للغاية ونفقات رأسمالية عالية. قد لا يكون الغاز الطبيعي متجددا ، ولكن يمكنك فقط إعداد بضع عشرات من توربينات الغاز بجوار مركز البيانات ، وجعل رقائقك تدور في أسرع وقت ممكن. تتمتع الطاقة الشمسية وطاقة الرياح أيضا بمهل زمنية قصيرة للبناء ، ويمكنك تخفيف قوتها بالبطاريات. ولكن سيتعين عليك توظيف 1000 شخص لوضع مزرعة شمسية بحجم مانهاتن لتشغيل مركز بيانات واحد بقدرة 1 جيجاوات بشكل موثوق. أكثر من ذلك بكثير في منشور المدونة الكامل.