みんながより良いモデルを作るために競い合っています。 もっと大きく。もっと速く。賢く。 しかしモデルは壊れやすい何かの上に座っている。 大規模で長期的な計算負荷。 @DarioAmodeiはそれをはっきり説明しました: もし5Tドル相当のコンピュートを購入すると約束すれば 100ドルの収益ランレートを予測しているから... そして8億ドルで着地し、「減速」はしない。破産する。 それが非対称性です。 計算は最初からコミットされています。収益は確率的です。 そのギャップこそが本当のボトルネックです。 GPUの問題ではありません。 これはバランスシートの露出に関することです。 これが@OpenAI @AnthropicAIのような企業が直面している構造的リスクです。 そして、まさに@primisprotocolが抽象化している層です。 計算消費と価格および資本リスクを分離すること。 つまり、建設業者はデマンドカーブに基づいてスケールし、債務カーブでスケールしません。...