チップの話題が多々あるにもかかわらず、あらゆる種類のAIアクセラレータに対する飽くなき需要が依然として存在しているように感じます。みんながバブルを呼ぶのとはまったく逆です。 Nvidia GPUは2026年まで完売しました GoogleでTPUSを検索できますか?来年は700万台を生産する予定ですが、まだ追加容量を探しています AmazonのTranium 3も同じ話です。 NeoCloudプロバイダー?古いGPUも売り切れてしまいました。 データセンターは魅力的ではありませんが、半導体の資本支出競争は非常に一方的です。2026年も同様の状況が続くでしょう。 モデルが知能を成長させるためにより多くのデータ、より多くのメモリ、より多くの計算を必要とする限り...資本支出のバブルはまだ大きくなっていません。

結局、重要なのはTSMCとの"仲良さ"だけで、その可能性はかなり高いのです GoogleのTPUSやAmazonのトラニウムチップはNvidiaより優れているかもしれませんが、TSMCの全生産能力がJensenに予約されているため、2027年まで量産できません。 ジェンセンはこれを早い段階で理解しており、台湾でアロの確保のために政治を駆使してきました。 明らかにTSMCを破壊し、市場シェアを奪うチャンスです... サムスンがおそらく私たちの最良の希望です。 ハッピーサンデー

2026年の大きな予測は「サイズは関係ない」:) 2025年は「より多くのお金、より多くの計算量=より多くの知能」というテーマでしたが、検証可能な報酬を伴う強化学習などのトレーニング後の進歩は、その逆であることが証明されています Gemini 3のフラッシュを見てみてください。Gemini Pro 3より優れているのに、サイズも小さくて安価です。 昨日、Googleはスマホに載せるほど小さいモデルをリリースしましたが、以下の機能が可能です: - スマホで複数のアプリを使い、ただ指示するだけ - オフラインで活動 - 100%民間 これはAIのより良い応用例であり、何十億もの人々が日常的に役立つことに使えるのです。 これは弱気的な計算のように聞こえるかもしれませんが、モデルがより小さく、速く、より有用な世界ではそうではありません。需要は増加します(ジェヴォンズのパラドックス)。 2026年は計算量が増え、より質の高い成果が出ます。 ハッピーサタデー・イブニング