Nilalapit ng mga analista ng SemiAnalysis ang pagbaba ng merkado ng semiconductor at ang kawalan ng katiyakan sa demand para sa AI

Ipinagsasama at inilalathala: Deep潮 TechFlow

Ganap: Doug O'Loughlin, analista ng SemiAnalysis (dating tagapagtatag ng Fabricated Knowledge)

Host: Dylan Patel, founder ng SemiAnalysis

Source ng podcast: SemiAnalysis Weekly

Ep. 022 - Pagbaba ng Markt, Kasaysayang Bula, Paggabay sa Pagbuo, Politika ng AI (Umuwi na si Doug)

Air date: July 29, 2026

Pahayag ng interes: Si Doug O'Loughlin at si Dylan Patel ay mga empleyado ng SemiAnalysis, isang bayad na pag-aaral na institusyon sa industriya ng semiconductor na nakabatay ang kanilang negosyo sa kalagayan ng industriya. Ang sumusunod ay isang tapat na pagsasalin ng orihinal na usapan at hindi ito isang payo sa pag-invest.

Ang Doug O'Loughlin ay bumalik muli sa SemiAnalysis Weekly, sa gitna ng malakas na pagbaba pagkatapos ng "pinakamahusay na unang kalahati ng taon sa kasaysayan" ng semiconductor sector. Bumaba ang KOSPI ng Korea ng 40%, na nagresulta sa pag-clear ng 2x leverage ng retail investors, at hinabol ng SK Hynix ang expectations dahil sa pagbabago sa LTA na nagdulot ng pagbaba sa pagtaas ng presyo. Ikinukumpara ni Doug ang kasalukuyang sitwasyon sa bubble ng Taiwan noong 1980s, na naniniwala siya na ang mga pattern ng bubble ay sobrang magkakatulad, ngunit ang mga fundamental ay patuloy na malusog.

Dalawang tao ang nagtalakayan nang malalim tungkol sa "Saan talaga ang dami ng pangangailangan sa AI." Batay sa kanilang sariling karanasan, sinabi ni Dylan na pagkatapos ilunsad ang code agent, tumubo ang gastos sa AI ng 100 beses, tumataas ang bilang ng mga user mula sa 9 hanggang 90, at dumami rin ang paggamit ng bawat isa ng 10 beses. Hindi tinutol ni Doug ang malakas na pangangailangan, ngunit inilahad niya ang pangunahing pag-aalala: ang suplay ay maaaring masukat nang malinaw, ngunit ang pangangailangan ay isang "trilyon na tanong"—walang sagot. Mas mahalaga pa, ang scaling laws ay nangangailangan ng pagdoble ng mga chip, ngunit ang mga physical at institutional bottleneck tulad ng mga elektriko, kapital, at pahintulot ay hindi maaaring dumoble nang sabay-sabay. Noong taong ito, ang mga malalaking cloud provider ay nakalikom ng $450B sa pamamagitan ng paglabas ng obligasyon, na pinagmumulan mula sa mga pension at annuity funds, samantalang ang sariling pool ng pension ay nagsisilip na.

Tungkol sa pagbaba ng merkado

Sa pagtatapos ng Q2, ito ang pinakamahusay na pagganap sa kasaysayan ng semiconductor. Pagkatapos ay nagsimula na tayong magbabayad ng utang. Mas mabilis ang pagtaas, mas malakas ang gravitasyon.

Mayroong 20-taong rekord ang mga Korean: palaging bumibili sa tuktok. Bumili sila ng mga banko noong 2007, SaaS noong 2021, at ngayon ay yolo na sila sa sarili nila.

Bumaba ang KOSPI ng 40%, at ang mga may 2x leverage ay direkting nawala. Pagkatapos ay nagsimula ang sariling pagpapatotoo ng spiral: bawat isa ay nakikita ang pagbaba ng kanilang account at nagpasya na magbenta, na nagpapalala sa pagbaba.

Tungkol sa memory cycle

Ang SK Hynix ay lumipat sa mas maraming LTA, at ang pagtaas ng presyo ay bumaba mula sa 3 beses hanggang 30 hanggang 50%. Ang mga isipan ng mundo ng pagsasalapi ay nasira na, nagpapalagay lamang sila sa rate ng pagbabago. Nang bumaba ang ikalawang deribatibo, agad nilang isinasaad na natapos na ang siklo.

Paris ng semiconductor ay laging pareho: habang may kakulangan, lahat ay nag-oorder nang dalawang beses, at ang mga pabrika ay nagpapalawak nang malaki dahil sa demand. Pagkatapos, kung bumaba ang demand, patuloy pa ang supply, at ang paggamit ay bumababa mula sa 100% hanggang 50%, kaya kailangan magbawas ng presyo.

Tungkol sa pangangailangan sa AI

Ang kurba ng demand ang problema ng trilyon dolyar. Ang kurba ng supply ay mas madaling maintindihan, ngunit kung gaano karami ang demand—10 beses o 100 beses—walang nakakaalam.

Ang SemiAnalysis mismo ang halimbawa: Pagkatapos ilunsad ang code agent, bumaba ang 9 na teknikal na user sa 90 na buong user, at ang bawat token usage ay naging 10 beses. Ang gastos sa AI ng kumpanya ay naging 100 beses.

Tungkol sa mga bottleneck sa supply chain

Kulang ang Amerika ng 100,000 elektrisyan. Ang taunang sahod ng intermediate elektrisyan ay $250,000, at maaaring umabot sa $400,000 hanggang $500,000 para sa mga handang mag-overtime. May mga tao na gumagamit ng maliit na eroplano ng Cessna upang dalhin ang mga elektrisyan sa mga malalayong proyekto.

Ang mga malalaking cloud provider ay naglabas ng $450 bilyon na utang taong ito, na ikalawa lamang sa sukat ng pagpapautang ng pamahalaan ng Estados Unidos at China. Ang perang ito ay galing sa mga pension at annuity, ngunit ang mga pondo ng pension ay hindi magdudoble.

Ang TSMC ay direktang at indirektang nagtatapos ng 20% ng GDP ng Taiwan. Kung mas double pa, kailangan ng Taiwan ng higit pang mga bata upang makakuha ng sapat na manggagawa.

Tungkol sa AI Politics

Mas mababa ang pagkakaroon ng hindi pagkakaintindihan sa AI kaysa sa ice cream, kaysa sa mga politiko. Hindi ito price na. Sa mid-term elections, magiging pambubutas ng AI sa isyu ng gastos sa pamumuhay.

Ipinasa ng House ang ROSA Bill sa ratio na 300 kaysa 20, ngunit nakakapit sa Senate. Ang mga lakas ng paglalayong pangkabuhayan ay nagpapigil sa pagpapasa ng batas na naglalayong limitahan ang remote access ng China sa GPU.

Dylan: Nag-retract ang stock market, bumababa lahat ng mga pangalan sa AI. Ngayon, o magpapalakas tayo o bibigyan natin ng kaunting kaginhawahan.

Doug: Hanggang sa pagtatapos ng Q2 noong Hunyo 30, ito ay ang pinakamahusay na pagganap sa kasaysayan ng semiconductor. Pagkatapos ay nagsimula na tayong mag-unwind. Marami sa mga ito ay maaaring iugnay sa teknikal na mga salik: leverage, reversal ng momentum. Ngunit ang katotohanan ay, mas mabilis ang pagtaas, mas malakas ang grabitasyon. Binabayaran natin ang presyo para sa nakaraang pambobola na rally ng momentum.

Ang sitwasyon sa Timog Korea ay nakakaloka. Bawat araw, maraming mga stock na umabot sa lower circuit. May isang tweet na nagsasabi, "Paano ko gagawin ang aking trabaho?" Ang director ng HR ay nawalan na ng lahat ng pera, at lahat ay malungkot dahil bumaba ang lahat ng stocks. Kung babalik ka sa kasaysayan ng mga financial market sa Asya, mas madalas kaysa sa inyong inisip na mangyayari ang ganitong bagay.

Ang aking paboritong aklat ay tungkol sa Taiwan Bubble. Nagkaroon ng 100-fold bubble sa Taiwan batay sa per capita, ang mga transaksyon sa bangko ay nasa 500-fold price-to-earnings ratio, at lahat ay naging kakaibang gulo.

Dylan: Ano ito kailan?

Doug: Late 1980s.

Dylan: Sa tingin mo, iba ba ang基本面 ng Korea ngayon kaysa noon?

Doug: Ang基本面 ay mabuti. Ngunit ang problema ay, ang mga bagay ay hindi kailanman ganoong masama kaysa sa takot, at hindi rin ganoong maganda kaysa sa iyong imahinasyon. Naimpluwensyahan ng SK Hynix ang mga inaasahan ngayon dahil sila ay nag-shift sa mas maraming LTA. Ang nakakatotohanan ay, habang sila ay nagpapakita ng ADR, sila ay nagkukulit sa Micron dahil ito ay nakakuha ng mas mababang presyo sa LTA.

Nagtaas ang presyo ng memorya ng halos 3 beses noong nakaraang taon, imposible na magtaas muli ng 3 beses sa susunod na taon, posibleng magtaas lang ng 30 hanggang 50%. Ngunit ang mga tao sa mundo ng pagsasalapi ay nawalan na ng pag-iisip, nagpapalagay lamang sa rate ng pagbabago. Sa kasaysayan ng cycle ng memorya, kapag bumaba ang ikalawang deribatibo, karaniwang iyon ang wakas. Dahil ang rate ng pagbabago ay hindi titigil sa 30%, kundi bubulok agad sa negatibong 50%.

Paris ng bawat siklo: lahat ay uminvest sa pagbuo ng pabrika, naglunsad ng kapasidad, at pagkatapos ay nalalaman na, "Oh my gosh, bakit ganun kaunting demand?" Dahil dati ay double at triple orders. Bumaba ang paggamit ng pabrika mula sa 100% patungo sa 50%, at ang tanging paraan upang makabawi ay ang pagpapababa ng presyo. Ito ang kalikasan ng semiconductor market.

Bumaba na ang KOSPI ng 40%. Ang mga may 2x leverage ay direkta nang mag-zero. Pagkatapos ay nagsimula ang sariling pagpapatotoo na spiral: bawat isa ay tumitingin sa kanilang account na bumababa, at nagpasya na magbenta, na nagpapalalim sa pagbaba.

Dylan: Kamakailan, pumasok ang Chinese memory sa ecosystem, CXMT, YMTC—malaking IPO. Ano ang iyong pananaw?

Doug: Sa kasaysayan, kapag sinabayan ng China ang anumang bagay, agad itong naging halaga ng kalahati. May kakayahan sila sa produksyon, kahit mababa ang yield, walang mahalaga. Ang mga kompanya sa China ay hindi nagkakaroon ng kompetisyon sa margin o EPS; ang shareholder ay ang gobyerno, at ang gobyerno ay nagpapabilis sa produksyon, habang ang mga lalawigan ay nagkakaroon ng kompetisyon para sa GDP.

Ang CXMT ay ngayon klarong ikaapat sa merkado, ngunit sa kontekstong ito ng kakulangan, nananatili pa rin silang kumikita. Ang Apple ay nagsimula na ring gamitin ang memorya ng CXMT dahil sa "price gouging" ng Micron. Walang umiiyak sa casino, Tim Apple. Dapat mong bilhin sa market price.

Ang CXMT ay maaaring magkamali sa party, ngunit ang katotohanan ay ang pangangailangan ay patuloy na higit sa suplay. Ang totoong tanong na may halagang trilyon dolyar ay: saan talaga ang pangangailangan? Ang kurba ng suplay ay relatibong madaling maintindihan. Ang kurba ng pangangailangan, hindi natin alam. Alam natin na ang pagkakaroon ng code agents at chatbots ay nangangahulugan ng mas maraming pangangailangan, ngunit hindi natin alam kung 10 beses o 100 beses. Ang suplay ay magramp nang walang alam hanggang sa isang araw ay makaharap ito sa kurba ng pangangailangan.

Dylan: Naniniwala ako na ang pangangailangan ay malinaw na napakalakas at magpapatuloy sa mahabang panahon. Sapat na lang na tingnan ko ang loob na paggamit ng aking kumpanya. Kung naniniwala ka na ang pangangailangan ay magiging patag o bababa sa hinaharap, kailangan mong maniwala na hindi na magiging mas mabuti ang model. Hindi ko makikita ang anumang tanda ng paghinto, kundi mga signal na nasa kabaligtaran.

Doug: Hayaan mo akong maging devil’s advocate. Ano ang pinakamalaking argument ng mga maliit? Ang bilis ng teknolohikal na pag-unlad ay maaaring mas mabilis kaysa sa paggamit nito ng mga tao. Ipagpalagay na ang killer app ng AI ay ang pag-input ng data, sapat na ang Kimi K3. Ginagawa natin ang mga kotse na mas mabilis, mga produkto na mas maganda, ngunit ang tunay na kurba ng pangangailangan ay natutugunan na ng isang produkto na nandito na tayo.

Parang internet bubble: noong panahong iyon, sinasabing "doble ang demand bawat 90 araw," ngunit ang fiber optic technology ay umuunlad ng 2 hanggang 3 beses bawat taon. Ang performance ng huling fiber optic ay naging 500,000 beses na mas mataas, at pagkatapos ay sinabing "hintayin muna, baka hindi natin kailangan ang sobrang dami ng fiber optic."

Dylan: Hindi ako sumasang-ayon, ngunit worth it na pag-usapan. Ang aking pagtutol: mayroon pa ring 100 hanggang 1000 beses na mas maraming tao na hindi pa gumagamit ng anumang model. Pangalawa, ang mga gamit ng AI ay higit pa sa coding. Maaari rin itong gawin ang video generation, paghahanap ng gamot, at material science. May tao na gumagamit ng AI para sa superconducting components—gaano karaming pera ang halaga nito? Maraming pera sa GPU.

At hindi lamang ito “pagsasagit ng isang div” ang code. Ito ay kumakatawan sa isang buong klase ng mga gawain na may mas mataas na ekonomikong halaga kaysa sa debugging ng frontend. Nag-uusap si Sam Altman tungkol sa RSI (recursive self-improvement), at may bagong modelong lalabas si Anthropic. Ang code agent sa bersyon ni Claude 4.5 ay isang malinaw na punto ng pagbabago: lumampas ka sa isang linya ng intelihensya, at isang bagong merkado ang lumitaw. Ang mga bagay na hindi mo kayang gawin kahapon, kayang gawin mo bukas.

Doug: Ikaw ay ang prototipong gumagamit. Noong panahong iyon sa nakaraan taon, mas mababa sa 10 na miyembro ng teknikal na tim ng SemiAnalysis ang gumagamit ng code agent, at sinabi mo kay Dylan, "Kailangan ng lahat sa kumpanya na matutong gamitin ito." Ngayon, mayroon kaming 90 na gumagamit.

Dylan: Mula sa 9 hanggang 90, 10 beses. Pagkatapos, sa loob ng 3 hanggang 4 na buwan, ang paggamit bawat tao ay nasa halos 10 beses din. Ang gastos sa AI ng kumpanya ay 100 beses. Ngayon, ang tanong ay, gagawin ba ng bawat kumpanya ito? Maaaring hindi sa aming antas, ngunit maraming kumpanya ay may malaking dami ng trabaho na maaaring i-cut.

Doug: Naniniwala ako na magiging worthless ang mga lumang chip. Sabi lahat ng "H100 ay appreciating asset," ngunit isang araw, ang pag-reason sa isang model ay magiging kailangan ng 100 H100. Sa panahong iyon, sasabihin mo na, "I-retire na ang lumang babaeng iyon, bumili ka na ng B300." Ang totoong signal ng pagkakakilanlan ay ang pagkakaiba ng presyo sa pagitan ng B200 at B300.

Dylan: Buong-buoong hindi ako sang-ayon. Ang pinakamahalagang dahilan ay: walang magpapalit ng H100 para baguhin sa B300. Iba-iba ang disenyo ng data center. Hindi mo maaring palitan ang Hopper sa Blackwell o Rubin sa parehong room—kailangan mong burahin at ibang-baguhin ang buong sistema. Kaya upang patunayan ang pagpapalabas ng isang buong Hopper data center, kailangan mong patunayan na ang kita ng mga chip ay nasa ilalim na ng operational cost. Ito ay hindi variable cost, kundi sunk cost.

Doug: Tama ka sa isang walang friction na mundo, ngunit sa mundo kung saan tayo nabubuhay, lalong lumalaki ang friction. Ang friction sa pagbuo ng bagong computing power ay kasama ang pahintulot sa kuryente, lupa, at pagpapahintulot.

Dylan: Oo, sumasang-ayon ako. Ang senaryo kung saan bumababa ang presyo ng GPU ay ang paghinto sa pag-unlad ng modelo, habang ang senaryo kung saan tumataas ito ay ang patuloy na pag-unlad ng modelo. Mayroon pa ring X factor: ang pamahalaang pag-intervenye sa mga avant-garde lab. Kung pinipigilan ang pagkakaroon ng pinakabagong at pinakamahusay na chip, mababawasan ang demand, at bababa rin ang presyo ng mga lumang chip.

Doug: Ang pinakamalaking pag-aalala ko ay hindi ang demand, kundi ang physical bottleneck sa supply side. Ang unang bagay ay ang mga electrician. Kulang ang US ng 100,000 electrician. Ang taunang sahod ng intermediate electrician ay $250,000, at kung handa magtrabaho ng 18 oras, maaaring umabot sa $400,000 hanggang $500,000. May website na nagtatrabaho sa pagsubaybay sa paghahanap ng electrician, at sa Wayback Machine ay makikita ang pagtaas ng orasang sahod mula sa $15 hanggang $20 patungo sa $50, $100, at $200. Kailangan ng 18 buwan upang masanay ang isang electrician. Para sa kalahating dami pa ng mga tao na kailangan, hindi pa natin sinanay ang ganoon kalaki.

Ang pangalawa ay kapital. Ang mga malalaking provider ng cloud ay naglabas ng halos $450 bilyon na utang taong ito, pinakamalaking halaga sa kasaysayan, na ikalawa lamang sa pagkakasunod-sunod pagkatapos ng pamahalaan ng Estados Unidos at pamahalaan ng Tsina. Kailangan ng ilang tao na bumili ng mga utang na ito. Upang hikayatin silang bumili ng higit pa, kailangan ng mas mataas na interes. Ang pinagmumulan ng perang ito, sa malaking bahagi, ay ang mga pensyon at annuity. Ang mga pondo para sa pensyon ay nasa structural na pagbaba. Ang mga pensyon ay napakalaking bahagi na nag-shift patungo sa 401k, at ang 401k ay hindi bumibili ng utang. Kaya kailangan mong paniniwalaan na kailangan ng bawat tao ang dalawang beses ang insurance, ngunit hindi ito makatwiran.

Ang mga batas ng pag-scaled ay nagsasabing "Kamangha-manghang, gawin natin ang modelo na dalawang beses na malaki." Ngunit hindi lahat ng bagay ay maaaring i-scale nang dalawa o tatlong beses nang sabay-sabay.

Dylan: Hintay lang, sinasabi mo na ang pension fund ang nagbabayad para sa pagbuo ng data center?

Doug: Oo. Ang mga annuity ay binibili nang mas maaga bago ang pensiyon, at ang lahat ng mga miyembro ng Baby Boom generation ay papasok na sa pensiyon, kaya malaki ang pool na ito. Pero maaari itong dumoble? Maaari itong tumatlong beses? Hindi ko iniisip. Ang insurance sa buhay ay isang ibang pinagkukunan. Pero kailangan mong maniwala na kailangan ng lahat ng tao ng dalawang beses na insurance. Walang tao ang bibili ng dalawang beses na insurance sa buhay.

Dylan: Ito ay interesante. Ang mga pensyon ay nagmumula sa isang struktura na bumababa, ngunit mayroon talagang maraming pera doon.

Doug: Isang halimbawa ay Taiwan. Ang TSMC ay direktang at indirektang nagbibigay ng 20% sa GDP ng Taiwan. Kung ang TSMC ay mag-doble o mag-triple, kailangan ng Taiwan ng higit pang mga bata upang makakuha ng sapat na manggagawa. May isang laro lang na pinapalaro ng Taiwan. Ang GDP ng Taiwan ay tumataas ng 25% sa taong ito dahil sa pagpapaputol ng chips ng TSMC. Pero kung mag-doble pa, wala nang sapat na tao.

Dylan: Marami ang hindi nagustuhan ang AI, at hindi ito price. Paano ito i-price? Sa tingin ko ay ang midterm elections.

Doug: Ang AI ay malamang ay ika-limang prioridad, hindi sa top three. Ang kalusugan at gastos sa pamumuhay ang nasa unahan. Walang magpapakilala bilang kandidato gamit ang AI bilang kanyang platform.

Dylan: Ang AI ay magiging sub-agenda sa isyu ng gastos sa pamumuhay. Hindi "kumikilala ba tayo sa AI", kundi "mag-alala ka sa ekonomiya, blame ang tech bro at AI". Ipinasa ng House ang ROSA Bill ng 300-20, ngunit nakapagpilit sa Senate. Ang corporate lobbying ang nag-iisip na pigilan ito.

Doug: Kung hindi ito sa mga unang tatlong prioridad, ang presyong pambalita ay lalabas sa pagkakataon.

Dylan: Pero ang AI ay naging pambubura na para sa mga tao sa iba pang isyu: ang pagbabago ng klima, tirahan, at implasyon, ang AI at ang mga tech bro ay laging ipinapalabas.

Doug: May isang interesanteng survey: ang mga taong nagtataglay ng negatibong pananaw sa mga data center ay karaniwang hindi nakatira malapit dito. Samantala, ang mga nakatira malapit, lalo na ang mga kabataan, ay may positibong pananaw dahil sa mga trabaho. Bisitahin ko ang isang data center malapit sa Buffalo, at sobrang suportado ito ng mga lokal. Ang pagbuo ng mga data center sa mga malalayong lugar ay tunay na mabuti—ito ay nagpapalawak ng pagkakaroon ng ekonomikong pagkakataon. Isang data center na may kapasidad na isang gigawatt ay kailangan ng humigit-kumulang 10,000 tao. Ang 70 gigawatt ay nangangahulugan ng 700,000 mga trabaho. At ito ay nagsisimulang magdulot ng epekto sa boto.

Doug: Ang kinabukasan ng teknikal na pag-unlad ay laging mangyayari, ang tanong ay kailan ang cash flow. Binebenta mo ang isang trilyon, at natatanggap mo ang isang daan na bilyon, at talagang magiging isang trilyon sa isang araw. Pero maaaring limang taon pa, at sa panahong iyon, sinasabi mo, "Kamag-anak, wala nang pera ako."

Kung ang kasalukuyang ARR ng buong ecosystem ng AI ay 150 bilyon, at ang kumulatibong CAPEX ay 1 trilyon, ang 15% na return sa kita, batay sa 50% na profit margin, ay 7.5%. Hindi masama, ngunit hindi rin sobrang napakalaking kita. Kailangan mong maniwala na maaaring maging 500 bilyon ang 150 bilyon—ito ay maaaring gawin. Pagkatapos, maaaring suportahan ng 500 bilyon ang dalawa o tatlong trilyon na CAPEX. Ngunit ang pag-doble muli ay mahirap.

信 nanila ang OpenAI at Anthropic na malapit na ang huling pre-training dahil sa kanilang IPO. Talagang magaling ang huling pre-trained na modelo, mabilis ang paglago ng kita, ngunit hindi sapat ang bilis ng paglago para makabayad ng mga utang. Nagtayo ka ng isang bahay na hindi mo kayang bayaran. Nagkakahalaga ng limang trilyon na puhunan, kumikita ng limampung bilyon—iyan ang pera para sa sampung taon.

Dylan: Sinabi mo na ito ay kita, hindi kita. At nang sinabi mo ito, alam mo kung gaano kataas ang margin ng kita ng mga kumpanyang ito sa kasalukuyan.

Doug: Oo, hindi pa tayo doon. Kasalukuyan pa natin ang maliit na daan, nakikita natin kung paano tutugma ang kita. Ang mga malaking cloud provider ay may iba pang negosyo na kumikita ng malaking halaga ng pera; kung gusto nilang ipigil ang CAPEX, agad sila makakapag-print ng kita. Ngunit habang lumalala ang iyong pagpapakilala, tumataas ang antas ng panganib, at nagiging mas maliit ang daan. Sa isang punto, kailangan mong hilingin na lahat ay gumagamit nito. Ang problema ay ang mga desisyon at mga gumagamit ay dalawang magkakaibang mundo. Iniisip ni Zuck na lahat ay magdudugtong ng mga salming ni Meta sa metaverse at magbabayad ng trilyon na token araw-araw, ngunit ang isang lola sa Nebraska ay hindi pa rin nakakagamit ng bagong iPhone.

Dylan: Hindi sa lola nakasalalay ang kita. Sa mga korporasyon, mga banko, mga kompanya ng telekomunikasyon, mga retailer, at mga ahensya ng depensa at intelihiyensya. Nakikita kong ginagamit ng bawat banko, bawat kompanya ng telekomunikasyon, at bawat retailer ito sa kanilang araw-araw na gawain. Mas interesanteng limitasyon sa gawaing pang-supply: Kaya mo bang i-install ang sapat na GPU, kaya mo bang makakuha ng sapat na tao para magbenta?

Doug: Oo, mas interesante at mas mahirap ang problema sa panig ng suplay. Ang mga elektrisyan, kapital, at mga lisensya ay hindi maaaring madoble gamit ang mga batas ng paglago. Pero ibigay sa kanila ang oras, sasabihin nila ito. Talagang posibleng maglabas sila ng isang trilyon dolyar na bonds sa susunod na taon. Ang totoong problema ay ang landas ay magiging mas maliit, mas mataas ang antas ng pagsuporta, at kailangan mong hilingin na lahat ay gumamit nito. Kailangan ng oras ang kurba ng paggamit.