"AMD ha raggiunto un accordo con Riot Platforms per ottenere 25 megawatt di capacità IT presso il data center di Rockdale, in Texas. Si prevede che questa capacità venga consegnata tra gennaio e maggio 2026. Il punto chiave dell'accordo è che AMD può scegliere di aumentare la quota di distribuzione dell'energia fino a 200 megawatt, il che porterà il valore totale del contratto a circa 1 miliardo di dollari." --- Questa primavera sarà la primavera di neo cloud?

《Class EDA: perché è il software con il fossato più difficile da scalfire nell'era dell'AI》 Nel trend dell'impatto dell'AI sull'industria del software, la maggior parte dei software ingegneristici sarà rimodellata dall'AI generativa. Solo una piccola parte del fossato diventa più profonda. Il punto di svolta dipende da una domanda: Questo software è un "interfaccia della realtà fisica"? 1. Cos'è il software "class EDA" L'EDA è speciale non perché serve l'industria dei chip, ma perché si trova in una posizione estrema: Gli errori di progettazione sono irreversibili, un errore significa scarto, i costi sono estremamente elevati. I risultati devono conformarsi alle leggi fisiche. L'output del software equivale direttamente a istruzioni di produzione. In questo scenario, l'AI non può aggirare il sistema originale per rigenerare risposte. Il suo unico modo di operare è integrarsi, aiutando a ridurre il tasso di errore. Questo tipo di software lo chiamo "class EDA". 2. Perché il fossato dell'EDA si approfondisce nell'era dell'AI Perché le funzionalità sono complesse e il fallimento è inaccettabile. I dati privati accumulati nella progettazione dei chip - calibrazione PDK, confini temporali, compromessi di processo - hanno un punto in comune: Se si allontanano dallo strumento originale, diventano inefficaci. Questi dati non sono né generali né facili da spiegare, e non possono essere generalizzati. L'AI può usarli per ottimizzare i processi, ma non può replicare un "nuovo sistema indipendente dall'EDA". Il risultato è che: L'AI diventa un'estensione dell'EDA, e non un sostituto. 3. Quali settori stanno andando verso "class EDA" Oltre all'EDA tradizionale per chip, ci sono diverse categorie di software ingegneristici che si stanno avvicinando alla stessa direzione: CAE avanzato / simulazione multifisica Progettazione di sistemi aerospaziali Simulazione di processi nucleari, reti elettriche, chimica PLM industriale profondamente legato alla produzione Hanno una caratteristica comune: La progettazione stessa è una prova di sicurezza o un documento di conformità. In questi settori, "generare un risultato che sembra corretto" è privo di significato, L'unico valore è: questo risultato può essere accettato dal mondo fisico. 4. Chi si avvicinerà alla "Photoshopizzazione" In contrapposizione, c'è un'altra categoria di software ingegneristici: CAD generico Progettazione architettonica / BIM Progettazione estetica e strutturale industriale Strumenti di pianificazione preliminare ingegneristica La posizione centrale di questi software sarà indebolita dall'AI. Quando l'AI può generare direttamente l'80% dei risultati di progettazione da testo, regole e vincoli, Il software stesso spesso degrada a editor e strumenti di verifica. Possono essere astratti, trasferiti, appresi. 5. Un semplice criterio di giudizio Per giudicare se un software ingegneristico può formare un fossato di tipo EDA, basta porre sei domande: Si pagherà un prezzo inaccettabile per un errore? L'errore può essere completamente verificato prima del lancio? I dati diventano inefficaci se escono dallo strumento? La progettazione equivale direttamente alla produzione? È vincolato da normative o sistemi di sicurezza? È profondamente integrato nei sistemi di produzione o operativi? Più risposte "sì", più ci si avvicina a class EDA. Conclusione L'AI non cambierà il mondo in modo uniforme. Renderà "software di consenso ingegneristico" più leggeri, ma porterà il "software interfaccia della realtà fisica" verso un monopolio più profondo. Class EDA è uno dei pochi settori in cui il fossato di certezza aumenta nell'era dell'AI. Questa è la conclusione data dai vincoli fisici.

Negli ultimi giorni, l'industria quantistica ha visto un picco di fusioni e acquisizioni. IonQ ha appena acquisito Skyloom, mentre il concorrente QCI ha acquistato il dipartimento di semiconduttori di Luminar Technologies (Luminar Semiconductor). Luminar è proprio quella azienda che è appena fallita e che si occupava di lidar (rilevamento laser). Questa transazione ha permesso a QCI di assorbire l'intera catena di fornitura fotonica, inclusi Freedom Photonics (laser ad alte prestazioni), Black Forest Engineering (chip di lettura di precisione) ed EM4 (imballaggio di livello spaziale). Questo segna l'evoluzione di QCI da una "software company" orientata agli algoritmi a una "fabbrica di hard tech" con capacità di produzione di livello difensivo. Proprio come IonQ, che ha recentemente completato l'acquisizione della società di comunicazione spaziale Skyloom, anche l'acquisizione di QCI punta allo spazio. Tuttavia, sebbene entrambe le acquisizioni siano dirette verso lo stesso obiettivo, ci sono differenze sostanziali che determinano la loro posizione futura nella catena di fornitura. IonQ + Skyloom: diventare "operatore di rete" (The Network Builder) Oggetto dell'acquisizione: Skyloom è un integratore di sistemi che produce terminali di comunicazione ottica (Optical Communication Terminals, OCTs). Obiettivo dell'acquisizione: IonQ intende **"costruire una rete"**. Sperano di costruire un internet quantistico globale basato sull'entanglement quantistico controllando i dispositivi terminali. Forma del prodotto: ciò che viene consegnato è un **"prodotto finito"** — una scatola nera completa che integra ottica, meccanica e protocolli proprietari. QCI + Luminar Semiconductor: diventare "fornitore di componenti" (The Component Supplier) Oggetto dell'acquisizione: Luminar Semi non è una singola azienda, ma un cluster di progettazione e produzione di semiconduttori composto da tre entità che detengono tecnologie fondamentali. Obiettivo dell'acquisizione: QCI intende controllare la produzione di laser, chip e imballaggi necessari per i dispositivi quantistici. Forma del prodotto: ciò che viene consegnato è un **"pezzo"** — diodi laser ad alte prestazioni, chip di rilevamento di singoli fotoni e servizi di imballaggio resistenti alle radiazioni. L'acquisizione di IonQ è focalizzata sulla creazione di computer quantistici generali attraverso la comunicazione laser spaziale. Pertanto, SpaceX è chiaramente il miglior fornitore futuro di IonQ. L'acquisizione di QCI è concentrata sull'aiutare la produzione dei propri prodotti quantistici fotonici, rendendola sostanzialmente autosufficiente senza dipendere da altri fornitori. Inoltre, ha anche la capacità di fornire servizi di produzione di prodotti di comunicazione quantistica per altri clienti. Pertanto, da questo punto di vista, QCI è chiaramente più in grado di soddisfare le esigenze di comunicazione quantistica di SpaceX rispetto a IonQ. Devo aggiornare la mia opinione di mezza giornata fa; se esistesse un presunto settore quantistico legato a Starlink di SpaceX, QCI sarebbe chiaramente più adatto.