互联网促进了长尾效应。 在接下来的3-5年里，AI将是相反的。

最佳风险投资公司时间榜单很有趣。 Founders Fund #37 Benchmark #56 Greenoaks #114 First Round #174 Sutter Hill #176，过去20年年均复合增长率超过60%。 他们似乎也不知道Sequoia的存在。 这很靠谱。

越来越相信预填充和解码将在推理中作为独立市场出现。 每个市场将使用不同的系统；显然，它们必须协同工作。 可能还有18个月的时间。

市场资本除以 CoWoS 分配是很有趣的。 通常需要三代 ASIC 才能真正获得市场认可。

重要的是要记住，Grok-4、GPT5、Opus 4.1 都是在 Hopper GPU 上训练的。 期待在接下来的六个月中看到第一个在 Blackwell 上训练的模型。

很高兴能参加@theallinpod 很高兴见到Ben和Phil。 那么，我还需要多少次才能得到一瓶龙舌兰酒？

董事会是英特尔的管理问题，而不是首席执行官。

鉴于测试时计算和后训练强化学习的重要性巨大且日益增加，Grok-4的绝对主导地位使得成为低成本代币生产者比以往任何时候都更为重要。顺便提一下，这是我作为科技投资者职业生涯中第一次低成本生产任何东西变得如此重要。 今天，代币的最低成本生产者是谷歌（TPU）和xAI（最大的连贯集群，最低的每个部署GPU的资本支出，几乎肯定是最高的MFU，并且做出了一些非常聪明的架构决策）。在xAI方面，我显然有偏见。 从纯技术的角度来看，拥有最佳的扩展网络和最有效的KV缓存卸载对日益庞大的模型和上下文窗口的成本和延迟最为重要。这些是今天AI基础设施竞争中最重要的竞争轴线——而不是计算。请注意，当你可以将模型放在单个芯片上（@cerebras）时，封装内存带宽是最重要的，但对于任何需要多个封装的真正大型模型，扩展和KV缓存卸载是最重要的。正如所有从事ASIC工作的人慢慢开始理解的那样。 这就是为什么Dynamo和开源NVLink都既重要又聪明。后者可能会越来越导致ASIC份额向NVLink合作伙伴迁移。更不用说拥有第二个供应商的自然谈判优势。IMHO，可能会看到更多这样的情况：

中等置信度假设：3 年后 Trainium、TPU 和 Dojo 将是唯一屹立不倒的 ASIC。

根据@zerohedge的说法，最新数据显示社会保障支付在历史上出现了最大月度减少。 这是真的吗？数据中确实存在一些季节性因素——主要是十二月份——但不足以解释这种下降。支付时间的其他变动因素也存在，但乍一看不足以解释如此大幅度的下降。 *如果*这个下降是真实且持续的，那么这非常重要，表明DOGE在减少福利欺诈和浪费方面实际上取得了相当大的成功。这对赤字、利率和🇺🇸来说都非常好。 我身边有人身份被盗，他们的社会保障号码在过去两年里被用来在另一个距离数千英里外的州收取各种福利。 他们收到了无数来自IRS的信件，但政府未能阻止这种欺诈。第一封信基本上指控我身边的人犯了欺诈，第二封信承认我身边的人是身份盗窃的受害者，并且有人在欺诈政府，之后又有定期的信件基本上表示在另一个州的福利欺诈仍在继续。 为了清楚起见，联邦政府知道有人在另一个州非法收取福利，使用的是这个人的社会保障号码，但未能阻止它。 虽然我完全意识到在一个有4亿人口的国家中，从单一轶事中得出任何结论的危险，但我至少觉得有可能： 1) 可能存在一定程度的福利欺诈，2) 现代化所有政府数据库（社会保障、医疗保险、医疗补助、失业福利），3) 然后相互检查可能会带来显著的节省。 所有美国人都应该希望DOGE能实现这个结果。 1990年代因互联网和“和平红利”而伟大，帮助克林顿平衡预算（注意，联邦政府支出占GDP的比例在他任期结束时大约为18%，而在拜登任期结束时大约为24%）。 如果下一个十年由AI和“DOGE红利”驱动，那将是非常好的。