Đây là cuộc trò chuyện thứ năm của tôi với @GavinSBaker. Gavin hiểu về chất bán dẫn và AI như bất kỳ ai tôi biết và có khả năng làm cho sự phức tạp và tinh tế của ngành trở nên dễ hiểu. Chúng tôi thảo luận về: - Nvidia so với Google (GPU + TPU) - Các quy luật mở rộng và mô hình lý luận - Kinh tế của tính toán AI - Tại sao sự chậm trễ của Blackwell lại quan trọng - Trường hợp giảm giá cho việc xây dựng AI capex - Trung tâm dữ liệu trong không gian - Sai lầm mà các công ty SaaS đang mắc phải Ít người yêu thích đầu tư hơn Gavin. Câu trả lời cuối cùng của anh ấy về lý do tại sao anh ấy yêu thích nó đã trở thành một sự phản ánh đầy đủ về câu chuyện nguồn gốc đầu tư của anh ấy, điều mà tôi chưa bao giờ nghe trước đây. Chúc bạn vui vẻ! Thời gian: 0:00 Giới thiệu 5:03 Sự chuyển tiếp của Blackwell 23:15 Tình huống Dilemma của Tù nhân 27:12 Trường hợp giảm giá: Edge AI 37:19 Meta, Mã nguồn mở và Khấu hao mô hình 43:08 Địa chính trị và Đất hiếm 50:42 Trung tâm Dữ liệu trong Không gian 56:06 Hạn chế năng lượng như một người quản lý 1:11:31 Sai lầm của SaaS 1:16:17 Hạt nhân và Lượng tử 1:22:25 Nguồn gốc đầu tư của Gavin