Après avoir lu le S-1, en tant qu'investisseur IA du dimanche, je ferme le livre en soupirant longuement : j'ai vu des gens se vanter, mais jamais autant que ça, quel plaisir ! Avec 120 milliards de dollars en trésorerie, et une IPO supplémentaire de 10 milliards de dollars en trésorerie, cela fait 220 milliards de dollars en cash. Qui d'autre ?
@mediastorm_en Une vidéo qui a fait tomber 3 influenceurs Apple avec chacun 10 millions d'abonnés, ainsi que 10 % de retours Duo. Le Duo actuel dans les Apple Store. J'ai fait le calcul : une seule unité Duo doit être pliée au moins deux fois par 2 000 personnes par jour. Soit 5 000 pliages. En deux jours, l'écran est mort. https://t.co/5tkjiVHJYk
@stephzhan Zhan a passé 11 ans chez Sequoia et était la plus jeune investisseuse recrutée par l'entreprise à l'époque. Elle vient d'annoncer la création de son propre fonds dédié aux débuts de l'IA, tout en restant associée chez Sequoia. Les LP de son nouveau fonds : Sequoia, Jeff Dean, Sachin Katti, ainsi que son professeur de Stanford et conseiller scientifique principal de TSMC, Hsien-Hsin Huang. Elle a investi dans Skild AI, Reflection AI et Ricursive. Dans les débuts de l'ère de l'IA, Stephanie mise sur son audace : elle mise avant que tout le monde comprenne.
L'homme qui a fait son apparition : Meta publie le modèle à poids ouverts Muse Spark Open : téléchargement gratuit, utilisation commerciale autorisée, nécessite deux Mac Studio avec 512 Go de RAM chacun, budget de 10 000 $. Meta a publié Muse Spark Open le 15 octobre ; les poids du modèle sont directement téléchargeables et peuvent être utilisés gratuitement selon la licence Muse Model License, y compris à des fins commerciales. Meta le qualifie de « plus puissant modèle à poids ouverts américain jamais publié à ce jour ». Depuis le lancement de la série Muse, les modèles principaux Muse Spark et Muse Wonder, publié il y a trois jours, n'étaient accessibles que via les produits et l'API de Meta ; seul le petit modèle Muse Glimmer était disponible avec des poids ouverts. Il s'agit de la première fois que Meta libère les poids d'un modèle Muse de grande taille. Le modèle compte au total 816 milliards de paramètres, mais n'utilise que 42 milliards de paramètres pour traiter chaque token (MoE), ce qui permet un traitement rapide, tout en exigeant que l'ensemble du modèle soit chargé en mémoire. Il gère un contexte de 1 million de tokens, peut traiter du texte, des images, des vidéos et des audio, et génère du texte, avec un accent sur la rédaction de code et la capacité à faire fonctionner l'IA de manière autonome sur de longues périodes.
Le PDG de Broadcom, Chen Fuyang, a déclaré aujourd'hui lors d'un forum organisé par DBS à Singapour que de nombreux investisseurs dans l'IA agissent comme des parieurs dans un casino ; ce qui pourrait le plus freiner l'IA à l'avenir ne sera peut-être ni les puces, ni la mémoire, ni l'électricité, mais bien le capital et les intérêts. Chen Liwu d'Intel a ensuite ajouté : actuellement, il s'agit du capital et du coût du financement ; à l'avenir, tout le monde regardera les rendements. La question est : avec un coût de financement de 9 à 11 %, qui survivra jusqu'au jour où les rendements seront réalisés ? Qui sera vraiment le gagnant ?
Résumé logique après lecture : Le problème de rendement va-t-il retarder « Light into Cabinet » ? Non ! Il ne fera que modifier la méthode d’intégration. Les CPO soudés sont difficiles à réparer, tandis que les NPO (à prise) peuvent être remplacés sur place — une approche plus pragmatique sur le plan technique. Que l’on opte pour CPO ou NPO, la source laser reste indispensable. Les câbles en cuivre atteignent clairement leurs limites physiques à des débits plus élevés ; l’optique dans le cabinet est une tendance, pas un choix. Le véritable goulot d’étranglement reste toujours la puce laser InP, et non l’engine optique lui-même. C’est pourquoi les fonds à long terme restent pour la plupart en observation — personne ne peut prédire avec précision la durée de la pénurie. Deux risques plus importants que le rendement : La surproduction chinoise de lasers CW : même sans entrer directement aux États-Unis, elle exercera une pression à la baisse sur les prix mondiaux via d’autres marchés. Les sources à faible puissance comme les VCSEL : elles pourraient contourner le fossé protecteur des lasers InP à haute puissance. Lumentum lui-même investit dans cette voie, ce qui montre que ce fossé n’est pas absolu. Conclusion simple : À court terme : le volume CPO reste limité ; son impact sur les revenus des intégrateurs comme Hon Hai est encore faible. À moyen terme : le NPO deviendra un chemin de transition réaliste, avec les engines optiques passant de « soudés » à « interchangeables ». À long terme : l’expansion de la capacité de production InP prendra 3 à 5 ans ; la pénurie et la pression sur les prix persisteront pendant un certain temps, mais la capacité chinoise et les technologies de substitution constituent les principaux facteurs d’incertitude.
Pêche mondiale, les utilisateurs vivants encore avec la version Sud-Est asiatique de Ledger, regardez ça rapidement !🙋♂
Les revenus d'exploitation de mu dépassent ceux d'Apple. Tu peux le croire ? https://t.co/rievkYgCI0
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