Ouvi um podcast que vale a pena ouvir, "Silicon Valley 101|A Era da Infraestrutura Trilionária dos Data Centers de IA: O Crescimento do PIB dos EUA Depende disso". Como o podcast é muito longo, vou compartilhar alguns dos pontos-chave que registrei e identificar alguns dos alvos relacionados à eletricidade e ao poder de computação mencionados nele. Se você tiver tempo, ainda pode ouvir a versão completa. Seção de opinião: 1️⃣Quais são as empresas mais poderosas no data center? A OpenAI é a mais agressiva, com o objetivo de construir uma capacidade de poder computacional de 10 GW ou até 100 GW a longo prazo. xAI e Meta também são agressivos, varrendo geradores de turbinas e tomando terrenos de baixa energia para construir data centers. (5-7 trilhões de investimento a caminho) 1 GW corresponde a um investimento de 50 bilhões. 2️⃣ A Microsoft está construindo data centers em ritmo acelerado, e a ideia de construir data centers mudou ao longo do ano. Google e Microsoft já possuem mais de 10 GW de centros de nuvem. Portanto, empresas emergentes de IA serão mais agressivas. 3️⃣ Fichas não são tão curtas quanto energia. Nos últimos 2 anos, a capacidade de produção de chips aumentou. A lacuna de memória será um pouco maior, mas a maior diferença ainda virá da eletricidade. 4️⃣A lógica por trás da estratégia Power First: Quem possui eletricidade pode usar uma quantidade tão grande de poder computacional, para conquistar uma fatia maior de mercado e gerar lucros para circular esse processo. O risco de "subinvestimento" é muito maior do que o risco de "superinvestimento". 5️⃣Andy dá, Bill tira. Andy se refere ao ex-CEO da Intel, Andy Grove, e Bill ao ex-CEO da Microsoft, Bill Gates, o que significa que o desempenho melhorado pelo hardware é rapidamente consumido pelo software. Atualmente, as GPUs internas dos grandes fabricantes (META, etc.) são insuficientes, e muito poder de processamento é necessário para uso interno. Mesmo que haja excesso de poder de computação, ele pode ser usado para reduzir custos internamente. 6️⃣ Por que construir um grande data center (maior que 1 GW)? Reduzir custos operacionais + fornecer eficiência no treinamento de IA. A tendência é de 10.000 clusters de cartas para 100.000 clusters de cartas ou até maiores. 7️⃣ Onde é usado o poder de computação? Há dois anos, mais poder computacional era usado para pré-treinamento, que não podia gerar receita, mas agora se deslocou mais para inferência (60%), e espera-se que a proporção de aplicações e inferência continue aumentando no futuro (criando realmente o PIB). 8️⃣ O poder computacional ocioso pode ser usado por startups para inferência, mas é mais adequado para startups do que para grandes fábricas, que se preocupam mais com eficiência. 9️⃣ Fonte de energia ⚡️ para data centers: O sistema de energia dos EUA cresceu lentamente nos últimos 20 anos, com uma taxa anual de crescimento de 1%, muito mais lenta do que a taxa de crescimento dos data centers Nova demanda: Os Estados Unidos precisam adicionar 80 GW de geração de energia, Intervalo: 20 GW por ano (8 GW de data centers) Nova York consome de 6 a 11 gigawatts de eletricidade por ano Oferta: Armazenamento de energia solar à base de gás natural, energia nuclear (após 2028) 🔟 Frágil Grade dos EUA: Geração de energia (50%) - transmissão (20%) - distribuição (30%). As redes existentes também têm dificuldade em absorver essas novas gerações....