Năm 2026 đang củng cố thành 3 cược lớn thực sự, nơi nếu một trong số đó thất bại sẽ dẫn đến sự sụp đổ ngắn hạn của bong bóng. 1. trung tâm dữ liệu Anthropic, Xai đang mở rộng mạnh mẽ lên 1 triệu GPU. Cả hai đều có kế hoạch đạt được mục tiêu đó vào quý 2. Các mô hình được đào tạo trên cơ sở hạ tầng này cần xác nhận rằng quy luật mở rộng tính toán vẫn còn hiệu quả. Nếu không, điều đó sẽ chỉ ra rằng chúng ta cần khám phá một kiến trúc mô hình mới. Điều này cũng phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng năng lượng (power shell) được mở rộng, mặc dù đó sẽ là một vấn đề trong thập kỷ tới, chưa nói đến năm nay. 2. bộ nhớ Chúng ta chỉ có đủ bộ nhớ trong năm nay để hỗ trợ 15GW GPU trong khi các hyperscaler đang nhắm đến 30-40 trong 2 năm tới. Chúng ta đang ở rất gần đây - nếu Samsung, $MU hoặc SK Hynix gặp trục trặc trong sản xuất thì điều này sẽ làm chậm cược số 1. Ngoài ra, bất kỳ ai đảm bảo phần lớn công suất bộ nhớ này để tạo ra GPU sẽ thắng nhiều nhất trong khả năng sản xuất hạn chế và hiện tại đó là $NVDA. 3. cơ sở hạ tầng rẻ hơn, hiệu quả hơn GPU mới nhất của Nvidia, Vera Rubin, có hiệu suất cao gấp 5 lần nhưng quan trọng hơn là hiệu quả tính toán cao gấp 4 lần, có nghĩa là chi phí suy diễn đã giảm mạnh - trí tuệ biên giới với giá chỉ vài xu! Sẽ có một lượng lớn tính toán có sẵn để đào tạo nhưng quan trọng hơn là sử dụng AI trong năm nay, vì vậy nghịch lý Jevons cần phải chứng minh bản thân thông qua nhu cầu tăng cao. Nếu điều đó thất bại thì hai điều trên sẽ sụp đổ. Theo ý kiến của tôi, tôi ít lo lắng về điều này - tôi nghĩ rằng việc sử dụng agent harnesses và RL sau đào tạo sẽ tiếp tục củng cố các mô hình. Rất lạc quan.