Ich fand das ziemlich herzerwärmend. Einsamkeit ist heute ein großes Problem.

Das Internet hat den langen Schwanz unterstützt. KI wird in den nächsten 3-5 Jahren das Gegenteil sein.

Die Zeitliste der besten VC-Firmen ist interessant. Founders Fund #37 Benchmark #56 Greenoaks #114 First Round #174 Sutter Hill #176 mit einem CAGR von über 60 % in den letzten 20 Jahren. Sie scheinen auch nicht über die Existenz von Sequoia informiert zu sein. Stimmt.

Immer mehr überzeugt, dass Prefill und Decoding als separate Märkte innerhalb der Inferenz entstehen werden. Für jeden werden unterschiedliche Systeme verwendet; offensichtlich müssen sie zusammenarbeiten. Wahrscheinlich noch 18 Monate entfernt.

Marktkapitalisierung geteilt durch CoWoS-Zuweisung ist interessant. Im Allgemeinen dauert es drei Generationen, bis ein ASIC wirklich Fuß fasst.

Wichtig zu beachten ist, dass Grok-4, GPT5 und Opus 4.1 alle auf Hopper-GPUs trainiert wurden. Ich bin gespannt, die ersten Modelle zu sehen, die in den nächsten sechs Monaten auf Blackwell trainiert werden.

Es macht Spaß, im @theallinpod zu sein. Ich habe es genossen, Ben und Phil zu treffen. Außerdem, wie viele von diesen noch, bis ich eine Flasche Tequila bekomme?

Der Vorstand ist das Managementproblem bei Intel, nicht der CEO.

Angesichts der massiven - und zunehmenden - Bedeutung von Testzeit-Computing und post-training RL, die durch die absolute Dominanz von Grok-4 gezeigt wird, ist es wichtiger denn je, der kostengünstigste Produzent von Token zu sein. Nebenbei bemerkt, ist dies das erste Mal in meiner Karriere als Tech-Investor, dass es von Bedeutung ist, der kostengünstigste Produzent von irgendetwas zu sein. Heute sind die kostengünstigsten Produzenten von Token Google (TPUs) und xAI (größter kohärenter Cluster, niedrigste Investitionskosten pro eingesetztem GPU, fast sicher höchste MFU und haben einige wirklich kluge architektonische Entscheidungen getroffen). Ich bin offensichtlich voreingenommen, wenn es um xAI geht. Aus rein technischer Sicht sind das beste Scale-Up-Netzwerk und das effizienteste KV-Cache-Offloading am wichtigsten für sowohl Kosten als auch Latenz bei den zunehmend großen Modellen und Kontextfenstern. Dies sind die wichtigsten Wettbewerbsachsen in der KI-Infrastruktur heute - nicht das Computing. Beachten Sie, dass die Bandbreite des On-Package-Speichers am wichtigsten ist, wenn Sie das Modell auf einem einzigen Chip unterbringen können (@cerebras), aber für jedes wirklich große Modell, das mehrere Pakete erfordert, sind Scale-Up und KV-Cache-Offloading am wichtigsten. So langsam beginnen alle, die an ASICs arbeiten, dies zu verstehen. Deshalb waren Dynamo und die Open-Sourcing von NVLink sowohl wichtig als auch klug. Letzteres könnte zunehmend dazu führen, dass der ASIC-Anteil zu NVLink-Partnern wandert. Ganz zu schweigen von den natürlichen Verhandlungsvorteilen, die ein zweiter Lieferant mit sich bringt. Wahrscheinlich werden wir mehr davon sehen, IMHO:

Hypothese mit mittlerem Konfidenz: In 3 Jahren werden Trainium, TPU und Dojo die einzigen ASICs sein, die noch übrig sind.