Huang Renxun awalnya terlihat polos seperti gadis yang sangat lapar, di hari pertama startup pun yang dibahas adalah makan siang apa? 😂 Di hari ulang tahunnya yang ke-30, tim dadakan resmi dibentuk, setiap rapat pada dasarnya hanya obrolan canggung, setelah beberapa bulan berlalu, topiknya berubah menjadi: Apakah harus menyimpan donat di kulkas? Sulit membayangkan bahwa dia benar-benar memulai dari nol! Dia membaca buku tentang kewirausahaan, memahami apa itu investasi ventura (VC), dan cara mendaftarkan perusahaan. Untungnya, Huang memiliki karakter yang baik dan daya tarik pribadi yang luar biasa; VC tidak menginvestasikan uang pada presentasi, tapi pada orangnya—dan ia sangat ahli dalam mempromosikan, menjelaskan arsitektur CUDA dan kekuatan komputasi AI yang rumit menjadi visi besar. Yang paling penting, ia menemukan salju basah dan lereng panjang yang tebal!

Qwen3.7-Max dari Alibaba baru saja berjalan sepenuhnya otonom selama 35 jam berturut-turut. Bukan mengobrol. Bukan menjawab permintaan. Mendesain kernel perhatian perangkat keras untuk chip AI-nya sendiri — dari awal. 432 pengujian kernel. 1.158 panggilan alat. Nol intervensi manusia. Model ini belum pernah melihat arsitektur chip ini selama pelatihan. Dimulai dengan: tidak ada dokumen, tidak ada kode contoh, tidak ada data pengukuran. Hanya implementasi referensi dalam Triton. 35 jam kemudian: kernel yang dioptimalkan. Dikompilasi, diuji, dan direvisi dalam siklus berulang. Menangkap kesalahannya sendiri. Melacak kinerjanya sendiri. Inilah yang terlihat ketika AI agen dilepaskan dari pembatas dan dibiarkan bekerja. Bukan demo. Bukan benchmark. Tugas rekayasa nyata pada perangkat keras nyata. Garis antara "asisten AI" dan "rekayasa AI" semakin tipis. — Robbie Jeo

Kursi Game Video Hari Ini, Teman-teman 🎮🎮

CoWoS TSMC: Kapasitas produksi meningkat dari 35.000 wafer/bulan pada akhir 2024 menjadi 130.000 wafer/bulan pada akhir 2026 (pertumbuhan hampir 4 kali lipat), namun tetap habis terjual. NVIDIA mendominasi sekitar 60% (595.000 wafer/tahun), sementara AMD, Google, dan lainnya bersaing untuk mendapatkan pangsa sisanya. Outsourcing: ASE dan Amkor menerima tugas sub-proses CoWoS dari TSMC, pendapatan packaging canggih diperkirakan akan melipatgandakan pada 2026. Intel EMIB/Foveros menjadi solusi alternatif.

Pusat data Kecepatan pembangunan: Lima CSP utama di Amerika Utara (AWS, Microsoft, Google, Meta, Oracle) telah mengimplementasikan 800-900 pusat data global. AWS memiliki pangsa terbesar. CoreWeave: 850 MW daya aktif pada akhir 2025 (43 DC), target 2026 >1,7 GW, Capex $30-35 miliar (berlipat ganda). Berencana menambah 5 GW pada 2030. Risiko penundaan: Beberapa proyek CoreWeave pernah mengalami penundaan konstruksi sehingga menghadapi gugatan dari pemegang saham

Pertumbuhan Token OpenAI: Mengklaim 900 juta pengguna aktif mingguan, permintaan API terus meningkat. Google: Pertumbuhan pengguna berbayar Gemini sebesar 258% YoY, melampaui Claude yang 200%. Backlog Google Cloud sebesar $460 miliar (hampir dua kali lipat). Kecepatan Inferensi: Gemini 2.5 Flash Lite mencapai 240 TPS, Claude Haiku 4.5 mencapai 180 TPS, DeepSeek V3.2 mencapai 110 TPS. Peningkatan efisiensi inferensi mungkin sebagian mengimbangi kebutuhan perangkat keras.

Banyak orang tampaknya berpikir bahwa Huawei telah melewati EUV dan mengembangkan metode untuk menskalakan hingga 1,4 nm tanpanya. Namun, seperti yang dapat Anda lihat dari grafik mereka, lonjakan kepadatan dan kecepatan clock yang besar terjadi antara 2030 dan 2031. Setelah sanksi tahun 2019, Huawei memulai proyek Mount Everest pada 2020. Tujuannya adalah mengembangkan dan memproduksi massal mesin EUV dalam waktu 10 tahun. Tanggal perkiraan EUV China saat ini adalah 2030.

🚨🚨 Dilaporkan bahwa Microsoft meminta insinyur untuk berhenti menggunakan Claude karena tagihan AI meledak, sementara Uber mengatakan seluruh anggaran AI tahunannya sudah habis pada bulan April.

tiga minggu = waktu elon, jadi mungkin september tetapi hal data cursor itu sebenarnya menarik. itu sinyal alur kerja pengembang asli, bukan sampah sintetis.