O talento e o Capex são duas das tendências mais importantes a observar na IA 1/ Quem uma empresa tem para construir modelos de IA 2/ Quanto dinheiro uma empresa tem para treinar modelos da próxima geração Tive um dia livre para brincar com o 03 Pro, então estou a partilhar alguns visuais e tabelas sobre estes tópicos 🧵

Fluxos de Talento Desde o Início do Ano Dos 100 principais nomes em IA, @meta atraiu o maior número (+11), seguido por @thinkymachines (+5), @xai (+4), @Microsoft (+3) e @AnthropicAI (+2) @OpenAI teve a maior saída de talento (-19) A Microsoft adquiriu talento da Inflection, o Google para characterAI e a OpenAI para a Meta principalmente e SSI/TM Zuckberg está a convencer.

Capex projetado até 2030 A maioria pensa que alcançaremos a AGI até 2030, então pareceu apropriado. Distribuição de lei de potência massiva, com Microsoft, Google, OpenAI e Meta gastando mais (76% do gasto total!) Este gráfico provará estar muito errado à medida que as empresas abrem capital, crescem receitas recorrentes, levantam capital e o gastam em execuções de treinamento. É realmente difícil separar o capex também, então eu assumiria que isso está errado, mas direcionalmente correto.

Falei com o OpenAI o3 Pro o dia todo, então quais são os seus pensamentos sobre a nossa conversa? - O gasto ainda está a comprar liderança, mas cada ponto de desempenho incremental agora custa exponencialmente mais, então estamos numa clara regime de retornos decrescentes. - O fornecimento de GPU tornou-se o verdadeiro obstáculo. Quem conseguir garantir a capacidade da Nvidia Blackwell ou MI300 até 2027 mantém uma vantagem estrutural. - O talento de pesquisa de elite está a dispersar-se em laboratórios de risco menores e desafiantes chineses, o que dilui o monopólio histórico da DeepMind / OpenAI e aumenta o risco de execução para os incumbentes. - A profundidade do balanço patrimonial decide a resistência: Meta, Google, Microsoft e Amazon podem autofinanciar clusters de vários bilhões, enquanto a OpenAI, Anthropic e xAI devem continuar a buscar capital externo a apostas cada vez mais altas. - Avanços em eficiência algorítmica, como o grande MoE da DeepSeek e o roteiro de código aberto da Llama da Meta, podem inverter a corrida ao reduzir o custo por ponto de pontuação em uma ordem de magnitude.

Tempo de Inferência Provavelmente gastei 3-4 horas de Tempo de Pensamento Profundo do o3 Pro. Faça o que quiser com isso. Tudo isso está longe de ser super correto, dado os problemas de transparência, questões de divisão de capex e afins. Você pode aprender MUITO com o o3 Pro o dia todo. Vou jantar!

Se você é um fundador de IA em estágio inicial levantando capital, por favor entre em contato, adoraria conversar!

Submeta o seu documento ou apresentação para @VenturesRobot, a minha IA, e eu verei ou envie uma mensagem direta!