Original compilation: DeepChain TechFlow
Guest: Doug O'Loughlin, Analyst ng SemiAnalysis (dating founder ng Fabricated Knowledge)
Host: Dylan Patel, founder ng SemiAnalysis
Pinagmulan ng podcast: SemiAnalysis Weekly
Ep. 022 - Pagbaba ng Markt, Kasaysayang Bula, Paggamit sa Pagbuo, Politika ng AI (Umuwi na si Doug)
Petsa ng pagtatanghal: Iyong 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 nagtataglay ng payo sa pag-invest.
Mga pangunahing punto
Doug O'Loughlin ay bumalik muli sa SemiAnalysis Weekly, sa gitna ng malakas na pagbaba pagkatapos ng "pinakamahusay na unang kalahati sa kasaysayan" ng semiconductor sector. Bumaba ang KOSPI ng Korea ng 40%, na nagresulta sa pagkawala ng 2x leverage ng retail investors, habang miss ng SK Hynix ang mga inaasahan dahil sa pagbabago sa LTA na nagdulot ng pagpapabagal sa pagtaas ng presyo. Ikinukumpara ni Doug ang kasalukuyang sitwasyon sa bubble ng Taiwan noong 1980s, na naniniwala na ang mga pattern ng bubble ay napakasimilar, ngunit ang mga fundamental ay patuloy na malusog.
Dalawang tao ang nagtalakayan nang malakas tungkol sa “Saan talaga ang kalakasan ng pangangailangan sa AI.” Batay sa sariling karanasan ni SemiAnalysis, sinabi ni Dylan: Pagkatapos ilunsad ang code agent, tumaas ng 100 beses ang gastos sa AI ng kumpanya, lumaki ang bilang ng mga user mula sa 9 hanggang 90, at dumami rin ng 10 beses ang paggamit bawat isa. Hindi tinatakalang malakas ang pangangailangan ni Doug, ngunit inilahad niya ang pangunahing pag-aalala: maaaring ma-kalkula ang suplay, ngunit ang demand ay isang “trilyon na tanong”—walang sagot. Mas mahalaga pa, ang scaling laws ay nangangailangan ng pagdoble ng chip, ngunit ang mga physical at institutional bottleneck tulad ng mga elektriko, kapital, at lisensya ay hindi maaaring magdoble nang sabay-sabay. Ang mga malalaking cloud provider ay naglabas na ng $450B na utang taong ito, na pinagmumulan mula sa mga pension at annuity, samantalang ang sariling pool ng pension ay nagkukulang.
Mga pinakamahalagang punto
Tungkol sa pagbaba ng merkado
“Hanggang sa katapusan 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 grabitasyon.”
Mayroong 20-taong rekord ang mga Korean: laging 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 nawala agad ang mga may 2x leverage. Pagkatapos ay nagsimula ang sariling pagpapatotoo ng spiral: bawat isa ay tumitingin sa pagbaba ng kanilang account at nagpasya na magbenta, na nagpapalalim 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 tao sa kalakalan ay nagkakaroon ng problema sa pag-iisip, tanging ang rate ng pagbabago ang pinagmamasdan. Kapag bumaba ang ikalawang deribatibo, agad silang naniniwala na natapos na ang siklo.
Ang skrip ng semiconductor ay laging pareho: habang may kakulangan, lahat ng tao ay nag-oorder nang doble, at ang mga pabrika ay nagpapalawak nang malakas 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 ilang beses ang demand—10 o 100—ay walang nakakaalam.
Ang SemiAnalysis mismo ang case study: Pagkatapos ma-launch ang coding agent, naging 90 ang mga user mula sa 9 na teknikal na user, at 10 beses din ang paggamit ng token bawat isa. 100 beses ang gastos sa AI ng kumpanya.
Tungkol sa mga bottleneck sa supply chain
Kulang ang Amerika ng 100,000 elektrisyan. Ang taunang kita ng intermediate electrician 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 provider ng cloud ay naglabas ng $450 bilyon na utang taong ito, na ikalawa lang 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 nagtataglay ng 20% ng GDP ng Taiwan. Kung masasakop pa nito ang dalawang beses, kailangan ng Taiwan ng higit pang mga bata upang makapagbigay ng sapat na manggagawa.
Tungkol sa AI at pulitika
Mas maliit ang pagkakaroon ng hindi pagkakaintindihan sa AI kaysa sa ice cream, kaysa sa mga politiko. Hindi ito ipinapresyo. Sa mid-term elections, magiging biktima ng AI ang isyu ng gastos sa pamumuhay.
Napasa ng House ang ROSA Bill sa 300 laban sa 20, ngunit nakapagpilit sa Senate. Ang mga pwersa ng lobbying ng mga negosyo ay nagtutulak upang pigilan ang pagpapasa ng batas na maglalabas ng pag-access sa GPU mula sa China.
Body
Pinakamahusay na kalahati ng taon sa kasaysayan ng semiconductor, at pagkatapos ay magsisimula na magbabayad ng utang
Dylan: Bumababa ang stock market, lahat ng mga pangalan na may AI ay bumababa. Ngayon, o magpapalalim kami o magbibigay kami ng kaunting kasiyahan.
Doug: Hanggang sa wakas 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 limitasyon ng pagbaba. May isang tweet na nagsasabi, "Paano ko gagawin ang aking trabaho?" Ang direktor ng HR ay nawalan na ng lahat ng pera, at lahat ay malungkot dahil bumaba ang lahat ng stock. Kung susuriin mo ang kasaysayan ng mga financial market sa Asya, mas madalas kaysa sa inyong inisip na mangyayari ang ganitong uri ng pangyayari.
Ang aking paboritong aklat ay tungkol sa malaking bubble sa Taiwan. Sa pamamagitan ng per capita, umabot sa 100 beses ang bubble sa Taiwan, ang mga transaksyon sa bangko ay nasa 500 beses ang price-to-earnings ratio, at lahat ay naging parang walang kwenta.
Dylan: Ano ang oras na ito?
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. Nag-miss ang SK Hynix sa mga inaasahan ngayon dahil sila ay lumipat sa mas maraming LTA. Ang kakaibang bagay ay, habang sila ay gumagawa ng ADR roadshow, sila ay nagkakasundo sa Micron dahil ito ay nakakuha ng mas mababang presyo sa LTA.
Tumaas ang presyo ng memorya ng halos 3 beses noong nakaraang taon, imposible na tumaas muli ng 3 beses sa susunod na taon, posibleng tumaas ng 30 hanggang 50%. Ngunit ang mga isipan ng mundo ng pondo ay nasira na, nagpapalit lang sila ng rate ng pagbabago. Sa kasaysayan ng cycle ng memorya, kapag bumaba ang pangalawang deribatibo, karaniwang iyon ang dulo. Dahil ang rate ng pagbabago ay hindi magpapahinga sa 30%, kundi sasabog agad sa negatibong 50%.
Paris ng bawat siklo: lahat ay uminvest sa pagsasagawa ng pabrika, tinapos ang kapasidad, at pagkatapos ay nalaman nila, “Oh my gosh, bakit ganun ka kaunti ang demand?” Dahil dati ay double at triple ordering. Ang paggamit ng pabrika ay bumaba mula sa 100% hanggang 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 diretso nang mag-isa. Pagkatapos ay nagsimula ang sariling pagpapatotoo ng spiral: bawat isa ay tumitingin sa kanilang account na bumababa, at nagpasya na magbenta, na nagpapalalim sa pagbaba.
Chinese memory: Maaaring maikulong ang party, ngunit ang pangangailangan ay patuloy na mas malaki kaysa sa suplay
Dylan: Recentemente, ang mga Chinese memory chip ay pumasok sa ecosystem, ang CXMT at YMTC ay may malaking IPO—paano mo ito isinusuri?
Doug: May kakayahan sila, kahit mababa ang yield, wala namang problema. Ang mga Chinese company ay hindi nagkakaroon ng kompetisyon sa profit margin o EPS.
Ang CXMT ay ngayon klarong ikaapat sa merkado, ngunit sa kontekstong kulang, kumikita pa rin sila. Ang Apple ay nagsimula nang gamitin ang memorya ng CXMT dahil sa "price gouging" ng Micron. Walang umiiyak sa casino, Tim Apple. Dapat bumili ka 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 trilyon dolyar ay: nasaan 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.
Ang code agent ay ang turning point: 100x na AI spending ng SemiAnalysis mismo
Dylan: Naniniwala ako na ang demand ay napakalakas at magpapatuloy sa mahabang panahon. Sapat na lang ang pagtingin ko sa loob na paggamit ng aking kumpanya. Kung naniniwala ka na ang demand ay magiging平稳 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: Pahintulot na maging aking devil’s advocate. Ano ang pinakamalaking argument ng bear? Ang bilis ng teknolohikal na pag-unlad ay maaaring mas mabilis kaysa sa paggamit nito ng mga tao. Kung ang killer app ng AI ay ang pag-input ng data, sapat na ang Kimi K3. Gumagawa tayo ng mas mabilis na mga sasakyan, mas magagandang produkto, 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 umunlad 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值得讨论. Ang aking pagtutol: mayroon pa ring 100 hanggang 1,000 beses na mas maraming tao na hindi pa gumagamit ng anumang modelo. Pangalawa, ang mga paggamit ng AI ay higit pa sa coding. Maaari 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 ang “pagganap ng isang div sa gitna.” Ito ay kumakatawan sa isang buong kategorya ng mga gawain na may mas mataas na ekonomikong halaga kaysa sa debugging ng frontend. Binabanggit ni Sam Altman ang 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 inteligensya, at isang bagong merkado ang lumitaw. Ang mga bagay na hindi mo kayang gawin kahapon, kayang gawin mo na bukas.
Doug: Ikaw ay ang prototipong gumagamit. Noong panahong iyon sa nakaraan taon, wala pang 10 ang gumagamit ng code agent mula sa teknikal na tim ng SemiAnalysis, at sinabi mo kay Dylan, “Kailangan ng lahat ng tao 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 ng bawat tao ay halos 10 beses din. Ang gastos sa AI ng kumpanya ay 100 beses. Ngayon, ang tanong ay, gagawin ba ng bawat kumpanya ito? Baka hindi sa aming antas, ngunit maraming kumpanya may malaking trabaho na maaaring i-cut.
H100 ay hindi magiging basura, ngunit lumalaki ang mga modelo
Doug: Naniniwala ako na magiging worthless ang mga lumang chip. Sabi lahat ng "ang H100 ay appreciating asset," ngunit isang araw, kailangan ng 100 H100 para i-reason ang isang model. Sa panahong iyon, sasabihin mo na, "I-retire na ang lumang babaeng iyan, bumili na ng B300." Ang totoong signal ng pagkakakilanlan ay ang pricing divergence sa pagitan ng B200 at B300.
Dylan: Buong-buoong hindi ako sang-ayon. Ang pinakamalalim na dahilan ay: walang magpapalit ng H100 para i-convert sa B300. Iba-iba ang disenyo ng data center. Hindi mo maaring palitan ang Hopper sa Blackwell o Rubin sa parehong room—kailangan mong buuin muli 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 mundo na walang friction, ngunit sa mundo na ating kinakabuhayan, 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 model, habang ang senaryo kung saan tumataas ito ay ang patuloy na pag-unlad ng model. Mayroon pa ring X factor: ang pamahalaang pag-intervenye sa mga laboratoryo sa harap. Kung pinipigilan ang paggamit ng pinakabagong at pinakamahusay na chip, mababawasan ang demand, at bababa rin ang presyo ng mga lumang chip.
Kapital at Elektrisidad: Pisikal na hangganan ng scaling laws
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 handang magtrabaho ng 18 oras, maaaring umabot sa $400,000 hanggang $500,000. May isang website na sinusubaybayan ang paghahanap ng electrician, at sa Wayback Machine ay makikita ang pagtaas ng orasang bayad mula sa $15 hanggang $20 patungo sa $50, $100, at $200. Kailangan ng 18 buwan upang matuto ang isang electrician. Para sa dalawang beses na higit pang pangangailangan, wala tayong sinanay na ganoon karami.
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 lang sa pinakamalaking utang pagkatapos ng pamahalaan ng Estados Unidos at pamahalaan ng Tsina. Kailangan ng may-ari 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 pension at annuity. Ang mga pondo para sa pension ay nasa structural na pagbaba. Ang mga pension ay napakalaking bahagi na naka-shift 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 nagsasabi, "Kamangha-mangha, gawin natin ang modelo na dalawang beses na malaki." Ngunit hindi lahat ng bagay ay maaaring i-scale nang dalawa o tatlong beses nang magkakasabay.
Dylan: Hintay muna, 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 ay umuunlad sa pensiyon, kaya malaki ang pool na ito ng mga asset. Pero maaari itong mag-doble? Maaari itong mag-triple? Hindi ko ito naniniwala. 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 bumababa sa istruktura, ngunit mayroon talagang maraming pera doon.
Doug: May isa pang halimbawa ang Taiwan. Ang TSMC ay direktang indirektang nagtataglay ng 20% ng GDP ng Taiwan. Kung papalakasin pa ng dalawang o tatlong beses ang TSMC, 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 pagpapaputok ng mga chip ng TSMC. Pero kung papalakasin pa ito, wala nang sapat na tao.
Pampolitikang paggamit ng AI: Ang maliit na baka sa mga gitnang eleksyon
Dylan: Marami ang hindi nagustuhan ang AI, at hindi ito ipinapresyo. Paano ito ipinapresyo? Sa tingin ko ay ang mid-term 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-agente sa isyu ng gastos sa pamumuhay. Hindi "kumikilala ba tayo sa AI", kundi "mag-alala sa ekonomiya, i-blah ang tech bro at AI". Ipinasa ng House ang ROSA Bill ng 300-20, ngunit nakapag-iiwan sa Senate. Ang corporate lobbying ang nagpapigil dito.
Doug: Kung hindi ito sa mga unang tatlong prioridad, ang lobbying power ang lalabas na mananalo kaysa sa public opinion.
Dylan: Pero ang AI ay naging pambihirang biktima na para sa iba pang isyu—ang pagbabago ng klima, paninirahan, at implasyon, lahat ng AI at tech bro ay iiwan.
Doug: May isang interesanteng survey: ang mga taong nagtatapon sa data centers ay karaniwang hindi nakatira malapit sa kanila. Ngunit ang mga nakatira dito, lalo na ang mga kabataan, ay may positibong pananaw dahil sa trabaho. Bisitahin ko ang isang data center malapit sa Buffalo, at sobrang suportado ng mga lokal. Ang pagbuo ng data centers sa 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 700,000 mga trabaho. At nagsisimula na itong mag-apekto sa boto.
Wakas: P5 trilyon na pag-invest, P50 bilyon na kita
Doug: Ang pag-unlad sa teknolohiya ay laging mangyayari, ang tanong ay kung kailan ang cash flow. Binebenta mo ang isang trilyon, at natatanggap mo ang isang daan na bilyon—totoo na isang araw ay maaaring maging isang trilyon ito. Pero maaaring limang taon pa, at sa gayon ay sabi mo, “Kuya, 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 ay katumbas ng 7.5% sa ilalim ng 50% na profit margin. Hindi ito masama, ngunit hindi rin ito sobrang napakalaking kita. Kailangan mong maniwala na maaaring maging 500 bilyon ang 150 bilyon—at maaari itong gawin. Pagkatapos, maaaring suportahan ng 500 bilyon ang dalawa o tatlong trilyon na CAPEX. Ngunit mahirap na muli itong i-doubled.
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 mabayaran ang mga utang. Nagtayo ka ng isang bahay na hindi mo kayang bayaran. Lumabas ang limang trilyon na puhunan, ngunit ang kita ay limang daan bilyon lamang—iyan ay pera para sa sampung taon.
Dylan: Sinabi mo na ito ay kita, hindi kita. At nang sinabi mo iyon, 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, at makikita natin kung paano tumutugma ang kita. Ang mga malaking cloud provider ay may iba pang mga 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 pagsisikap, at lumalaki ang liit ng daan. Sa isang punto, kailangan mong hilingin na lahat ay gumagamit nito. Ang problema ay ang mga desisyon at ang mga gumagamit ay dalawang magkakaibang mundo. Iniisip ni Zuck na lahat ay magdadaan ng Meta glasses araw-araw sa metaverse at magbabayad ng trilyon na token, ngunit ang isang lola sa Nebraska ay hindi pa rin nakakagamit ng bagong iPhone.
Dylan: Ang kita ay hindi mula sa lola. Mula sa mga korporasyon, bangko, mga kumpanya ng telekomunikasyon, mga retailer, at mga ahensya ng depensa at intelihiyensya. Nakikita ko ang bawat bangko, bawat kumpanya ng telekomunikasyon, at bawat retailer na gumagamit nito sa kanilang araw-araw na gawain. Mas interesanteng limitasyon ay nasa galing sa supply: Kaya mo bang i-install ang sapat na GPU, kaya mo bang pumili ng sapat na tao para magbenta.
Doug: Oo, mas interesante at mas mahirap ang problema sa side ng supply. Ang mga electrician, kapital, at mga lisensya ay hindi maaaring i-doble ayon sa mga batas ng paglalawak. Pero ibigay mo sa kanila ang oras, darating iyon. 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 pagsusugal, at kailangan mong hilingin na lahat ay gumagamit. Kailangan ng oras ang kurba ng paggamit.