.@dylan522p spiega come sappiamo il limite massimo su quanto calcolo può essere prodotto annualmente entro il 2030: circa 200 GW/anno. È un numero pazzesco (attualmente ci sono circa 20 GW di AI distribuiti nel mondo), ma non è affatto sufficiente per soddisfare le ambizioni di Sam/Elon/Dario/Demis. Molte cose nella catena di approvvigionamento possono essere ampliate in 4 anni, comprese quelle che altri considerano colli di bottiglia, come l'alimentazione dei datacenter o lo spazio delle camere bianche nei fab. Ma la cosa che è inflessibile in quel lasso di tempo è il numero di strumenti EUV. Dylan prevede che la produzione degli strumenti EUV di ASML passerà da 60 all'anno attualmente a circa 100 all'anno entro la fine del decennio - il che significa qualcosa come 700 macchine totali in funzione nel 2030. Per un fab per produrre un GW di chip Rubin che NVIDIA sta distribuendo entro la fine di quest'anno, deve produrre 55.000 wafer da 3nm, 6.000 wafer da 5nm e 170.000 wafer di memoria. Ogni wafer da 3nm necessita di circa 20 passaggi EUV, quindi circa 1,1 milioni di passaggi per GW. Aggiungendo i wafer da 5nm e di memoria, hai bisogno di due milioni di passaggi. Ogni strumento può fare 75 passaggi all'ora, quindi con un uptime del 90% si tratta di circa 600k passaggi all'anno - quindi una singola macchina può produrre meno di un terzo di un GW in un anno. Quindi nel 2030 avremo 700 macchine totali, ognuna che produce circa 0,3 GW all'anno, il che significa che possiamo produrre 200 GW di calcolo all'anno. Sono molti. Ma Sam Altman vuole un gigawatt a settimana entro la fine del decennio. Anthropic e Google vorranno circa lo stesso. E Elon vuole mettere 100 GW nello spazio ogni anno. Ognuno di questi attori potrebbe forse ottenere ciò di cui ha bisogno, ma non tutti loro.