

Magandang basahin, isa sa mga gawaing gustong-gusto kong isulat. Sa tingin ko, ang pangunahing aral ay ang papel ng engine sa pagsasapalaran ng data center. Sa aircraft ABS, ang malaking gastos ng engine ang nagiging determinante sa mga terman ng pagsasapalaran, tulad ng mga GPU sa AI data centers, ngunit may 2 pangunahing pagkakaiba: 1. Ang tagal ng residual value. Ang mga engine ay nawawalan ng halaga habang ginagamit, at kinukuha ng lessor ang maintenance reserves upang takpan ito. Ang mga GPU naman ay nawawalan ng halaga dahil sa obsolesensya, at walang nag-aalok ng reserve para dito. Bawat flight na ginagawa ng eroplano ay nakakaapekto sa residual value ng mga natitirang bahagi nito. Pagkatapos ng ilang flight, kinukuha ng lessor ang eroplano para sa maintenance, na pinagbabayaran ng maintenance reserves na kinuha nito. Ang collateral ng lender ay nagbabago sa halaga batay sa engine cycles at sa mga pag-aayos na bumabalik sa ilang nawawalang halaga. Ngunit ang engine mismo ay maaaring maglingkod sa lessor nang 25 taon at mabenta muli sa secondary market. Ang mga GPU naman, hindi lang obsoletong nangyayari—ito ay nangyayari nang mas mabilis sa loob ng 4-6 taon. Ito ay nangangahulugan na ang buong financial instrument para sa data centers ay isang maikling panahon na panganib na may mas maraming tailwind risk na nakadepende sa Nvidia, TPU, o bagong SRAM. Walang talagang alam kung ano ang halaga ng B200 sa loob ng dalawang taon, higit pa sa limang taon. Ito ay isang laro ng paghula. 2. Ang mga GPU engine ay direktang nakakaapekto sa kita. Ang presyo ng isang flight ay tinukoy lamang ng market price, anuman ang engine—GE GEnx-1B o Rolls Royce Trent 1000—na nasa eroplano. Ang presyo ng flight ay magkakapareho, anuman ang engine. Walang nakakaalam kung anong engine ang nasa eroplano na tinakpan nila, at walang epekto ito sa presyo. Ang presyo ng compute naman ay direktang nakabatay sa anong GPU ang iniririn. Bawat chip ay may iba’t ibang performance at nagbibigay ng iba’t ibang bilang ng tokens, pero mayroon ding variance sa pagitan ng data centers na may parehong GPU na maaaring makaapekto sa bilang ng tokens per hour na available.

Kung ang buong industriya ng AI ay vendor financing sa parehong dulo—ang Nvidia bilang bangko na nag-invest sa neoclouds at ang kanilang mga supplier ay kumikita ng pera, habang ang mga kita ay convertibles ni Anthropic—tapos halos lahat ng mga player sa gitna ng pagsasabwatan na walang tunay na kita mula sa iba pang mga partido ay nasa gitna ng pagsasabwatan at umaasang magkakaroon ng rugpull.

Ang irony ay ang sistema ng mga parusa ay ipinahayag noong mga 90s ilalim ni Clinton at Rabin bilang paraan upang labanan ang terorismo at pagkalat ng NCW. Ngayon, subukan mong ipaliwanag sa mga normies na walang crypto o blockchain ang isang makatotohanang solusyon upang panatilihin ang isang maunlad na ekonomiya na batay sa VC funding para sa mga startup, m&a, at pagbebenta ng mga defense system.

Omg, parang bumalik tayo sa debate noong 2015 tungkol sa bring your own blockchain. Para malinaw—kung iisang partido lang ang may-ari ng blockchain, kaya ito ay isang mahal at mabagal na DB. Ang tanging dahilan para sa blockchain ay ang pagbabahagi ng mga insentibo at gastos upang makapag-audit at makapag-verify ang mga third party sa mga transaksyon. Ang narrative ng blockchain, hindi bitcoin, ay pinatay ng degens at scam, ngunit ipinakita nito na tanging kapag maraming iba’t ibang partido ang may stake sa ilalim na seguridad ng blockchain, maaaring tiyakin na hindi ito mapipigilan.


