wszyscy ścigają się, aby budować lepsze modele. większe. szybsze. mądrzejsze. ale modele opierają się na czymś kruchym: masywnych, długoterminowych zobowiązaniach obliczeniowych. @DarioAmodei wyjaśnił to jasno: jeśli zobowiążesz się do zakupu obliczeń o wartości 5 bilionów dolarów, ponieważ prognozujesz przychody na poziomie 1 biliona dolarów… a skończysz z 800 miliardami zamiast tego, nie „zwalniasz”. bankrutujesz. to jest asymetria. obliczenia są zobowiązane z góry. przychody są probabilistyczne. ta luka to prawdziwe wąskie gardło. to nie chodzi o GPU. chodzi o ekspozycję bilansową. to jest strukturalne ryzyko, z którym firmy takie jak @OpenAI @AnthropicAI i inne się zmagają. i to jest dokładnie warstwa, którą @primisprotocol abstrahuje. oddzielając zużycie obliczeń od ryzyka cenowego i kapitałowego. więc budowniczowie skalują na krzywych popytu, a nie na krzywych zadłużenia....