.@romeovdeanと私は、AI の構築について独学で学ぶためにブログ投稿を書きました。私たちは、私たちが学んだことのいくつかに驚きました。 1. ファブの設備投資のオーバーハングが巨大です - 2025 年の 1 年間の収益により、Nvidia は TSMC の ENTIRE CapEx の最後の 3 年間をカバーできます。2025 年には、NVIDIA は減価償却された TSMC 設備投資額の $6B を $200B の収益に変えます。 サプライチェーンのさらに上流では、エヌビディアの1年間の収益は、ASML、アプライドマテリアルズ、東京エレクトロンを含む5大半導体装置企業の過去25年間の研究開発と設備投資の合計とほぼ一致しました。 AIの需要が伸びるどころか、継続すれば、より多くのファブを建設するのに十分な資金があります。 2. 2040年までの2つの異なるシナリオ、爆発的な成長とAIの冬を予測しました。爆発的な成長シナリオ(2030年までに年間AI設備投資が2トンドルになる)では、大手企業の週1GWという@samaのビジョンは2036年に実現します。しかし、その世界では、世界のAI消費電力は米国の現在の発電量の2倍になります。 3. 過去 20 年間、データセンターの建設は基本的に米国の脱工業化から残された電力インフラを採用してきました。AI 設備投資が現在の軌道で成長し続けるためには、サプライチェーンの上流のすべての人 (銅線の製造者からタービン、変圧器や開閉装置まで) が生産能力を拡大する必要があります。 重要な問題は、これらの企業の工場の減価償却サイクルが10〜30年であることです(チップの場合は3年です)。通常の低い利益率を考えると、何十年にもわたって安定した利益が必要であり、以前にもバブルに焼かれました。 ファブだけでなく、他のデータセンターコンポーネントにも財政的なオーバーハングがある場合、ハイパースケーラーは容量の拡大を加速するためにより高い利益率を支払うことができるでしょうか?特に、チップがデータセンターのコストの圧倒的な60 +%であることを考えると。 ガスタービンメーカーについて、ハイパースケーラーがデータセンターの総コストに占める比較的小さな割合で容量を拡張するためにお金を払うことができることを示しているようです。@tylercowen言うように、供給の弾力性を過小評価しないでください。 4. 中国は、長いタイムラインの世界では AI の分野で先を行く可能性が高いと考えています (別名、2028 年のソフトウェア シンギュラリティはありません)。3年ごとにチップが下落し、レースが新たに始まります。中国が最先端のプロセスノードに追いつくと、AIはサプライチェーン全体にわたる大規模な産業競争になります。そして、これは中国の差別化された優位性につながっているようだ。 5. リードタイムは、データセンターの電力供給に使用するエネルギー源、データセンターをグリッドに接続するかどうか、データセンターをどのように設計するかについて、圧倒的に考慮すべき事項です。これは、シェルがセットアップされていない毎月は、チップ(コストの圧倒的多数)が使用されていない月であるためです。 したがって、たとえば、天然ガスが現在の原子炉よりもはるかに好まれる理由がわかります。原子力は運用コストが非常に低いですが、リードタイムが非常に長く、設備投資も高いです。天然ガスは再生可能ではないかもしれませんが、データセンターの隣に数十台のガスタービンを設置するだけで、できるだけ早くチップを回転させることができます。 太陽光や風力も建設リードタイムが短く、バッテリーで電力をスムーズにすることができます。しかし、1 GW のデータセンターに確実に電力を供給するには、マンハッタン規模の太陽光発電所を建設するには、何千人もの従業員を雇う必要があります。 ブログ投稿全文にはさらに多くの内容があります。以下のリンク。