.@dylan522p erklärt, wie wir die harte obere Grenze dafür kennen, wie viel Rechenleistung bis 2030 jährlich produziert werden kann: etwa 200 GW/Jahr. Das ist eine verrückte Zahl (derzeit sind etwa 20 GW an KI weltweit im Einsatz), aber es ist bei weitem nicht genug, um die Ambitionen von Sam/Elon/Dario/Demis zu befriedigen. Viele Dinge in der Lieferkette können in 4 Jahren hochskaliert werden, einschließlich Dingen, die andere für Engpässe halten, wie die Stromversorgung von Rechenzentren oder den Platz in Reinräumen von Fabriken. Aber das, was über diesen Zeitraum hinweg unflexibel ist, ist die Anzahl der EUV-Werkzeuge. Dylan prognostiziert, dass die Produktion von ASMLs EUV-Werkzeugen von jetzt 60 pro Jahr auf etwa 100 pro Jahr bis zum Ende des Jahrzehnts steigen wird - was bedeutet, dass bis 2030 etwa 700 Maschinen insgesamt in Betrieb sein werden. Um ein GW der Rubin-Chips zu produzieren, die NVIDIA später in diesem Jahr einsetzt, muss eine Fabrik 55.000 3nm-Wafer, 6.000 5nm-Wafer und 170.000 Speicherwafer herstellen. Jeder 3nm-Wafer benötigt etwa 20 EUV-Durchläufe, also etwa 1,1 Millionen Durchläufe pro GW. Hinzu kommen 5nm und Speicher, sodass man zwei Millionen Durchläufe benötigt. Jedes Werkzeug kann 75 Durchläufe pro Stunde machen, also mit 90% Betriebszeit sind das etwa 600.000 Durchläufe pro Jahr - eine einzelne Maschine kann also weniger als ein Drittel eines GW in einem Jahr produzieren. Also haben wir 2030 insgesamt 700 Maschinen, die jeweils etwa 0,3 GW pro Jahr produzieren, was bedeutet, dass wir 200 GW Rechenleistung pro Jahr erzeugen können. Das ist viel. Aber Sam Altman will bis zum Ende des Jahrzehnts ein Gigawatt pro Woche. Anthropic und Google werden etwa das Gleiche wollen. Und Elon möchte jedes Jahr 100 GW ins All bringen. Jeder dieser Akteure könnte vielleicht das bekommen, was er braucht, aber nicht alle.