.@dylan522pでは、AI計算のスケーリングにおける3つの大きなボトルネック、すなわちロジック、メモリ、そして電力について深く掘り下げています。 また、研究所、ハイパースケーラー、ファウンドリー、ファブ機器メーカーの経済状況も解説します。 スタックのあらゆるレベルについて多くのことを学びました。 0:00:00 – なぜH100が3年前よりも今日の価値が高いのか 0:24:52 – NvidiaがTSMCの配分を早期に確保;Googleは圧迫されています 0:34:34 – ASMLは2030年までにAI計算スケーリングの#1制約となる 0:56:06 – TSMCの古い工場を使えないのか? 1:05:56 – 中国はいつセミで西洋を上回るのか? 1:16:20 – 巨大な記憶の圧縮 1:42:53 – アメリカでの電力拡大は問題にならない 1:55:03 – 宇宙GPUはこの10年で実現しない 2:14:26 – なぜより多くのヘッジファンドがAGI取引に参加しないのか? 2:18:49 – TSMCはN2からアップルを追い出すのか? 2:24:35 – ロボットと台湾のリスク YouTube、Apple Podcasts、SpotifyでDwarkesh Podcastを検索してみてください。お楽しみください!