Pengarah AI Teratas Gavin Baker: Penjualan Julai Tidak Selari dengan Asas Infrastruktur AI

Disusun & Dikompilasi: Deep潮 TechFlow

Pembicara: Gavin Baker, Pencipta dan Ketua Pegawai Pelaburan Atreides Management

Pengacara: Patrick O’Shaughnessy, pengacara Invest Like The Best, CEO Positive Sum

Sumber podcast: Invest Like The Best

Judul Asal: Penjualan AI Tidak Sejalan dengan Data | Pelabur AI Teratas Menjelaskan

Broadcast date: August 4, 2026

Penyataan kepentingan: Tetamu kali ini, Gavin Baker , yang mentubuhkan Atreides Management, menguruskan aset bernilai sekitar US$50 bilion, dengan posisi besar dalam NVIDIA (lebih daripada 20 tahun), Astera Labs (kira-kira 10% dana), Micron, Cerebras, dan标的 infrastruktur AI yang dibincangkan dalam artikel ini. Pandangan beliau berkaitan secara langsung dengan posisi beliau.

Namun, beliau memang merupakan salah seorang pelabur teknologi terkemuka di Amerika Syarikat, pernah menjadi Pengurus Perintah di Fidelity, menguruskan dana teknologi bernilai seratus bilion dolar. Sebagai pelabur awal dan jangka panjang bagi NVIDIA, Tesla, dan SpaceX, Gavin memiliki pengalaman lebih daripada dua dekad dalam pelaburan semikonduktor dan teknologi canggih. Dalam gelombang AI, beliau terkenal di Silicon Valley dan Wall Street kerana pemahaman mendalamnya terhadap rantaian bekalan cip, bottleneck kuasa pengiraan, dan lintasan komersialisasi AI.

Gavin Baker ialah pendiri Atreides Management, yang telah secara konsisten menempatkan pelaburan besar dalam NVIDIA selama 20 tahun terakhir, dan merupakan salah satu pemihak paling teguh dalam infrastruktur AI. Rancangan ini direkam selepas jatuhnya saham AI pada bulan Julai, di mana beliau khas pulang dari Silicon Valley untuk "uji tekanan" terhadap semua andaian beliau. Kesimpulan utamanya ialah: jualan pada bulan Julai bertentangan sepenuhnya dengan data asas; semua indikator kuantitatif sedang mempercepat, tetapi harga saham jatuh bebas.

Baker menggambarkan Julai sebagai "mengompresi tahun 2022 ke dalam sebulan". Sejumlah besar saham AI jatuh 40% hingga 60% dari titik tertinggi, tetapi harga spot GPU tidak menurun, malah meningkat (naik 50%-60% dalam enam bulan), arus kas operasi penyedia awan skala besar meningkat dari 28% menjadi 35% (setelah penyesuaian item satu kali), dan jumlah token yang dihasilkan terus bertambah. Dia percaya pasaran membuat tiga kesilapan penilaian: menganggap penyewaan kekuatan komputasi Meta sebagai kelebihan kapasiti (sebenarnya meniru SpaceX yang menjual kekuatan komputasi pada harga tinggi), menganggap ledakan model sumber terbuka sebagai tanda permintaan melemah (sebenarnya hanya keuntungan berpindah dari lapisan model terkini ke lapisan infrastruktur), serta menganggap lebar CDS spread sebagai isyarat krisis kredit (sebenarnya hanya bank yang melakukan lindung nilai terhadap janji mereka). Satu-satunya perkara yang membuatnya benar-benar cemas adalah peningkatan real yield dan pemadatan pasaran kredit, tetapi pengiraannya menunjukkan bahawa jika kekuatan komputasi yang telah dipasang dinilai semula mengikut harga spot semasa, penyedia awan skala besar boleh secara asas menyelesaikan pelaburan infrastruktur AI melalui arus kas operasi, tanpa perlu bergantung kepada hutang.

1. Mengenai penyimpangan antara jualan dan asas

Saya berada di Silicon Valley selama dua bulan dan tidak mendengar satu pun indikator kuantitatif negatif. Ketersediaan GPU, harga sewa GPU, harga tunai DRAM, pertumbuhan token—semua indikator sedang mempercepat.

NVIDIA kini berada pada nisbah harga-ke-laba masa depan terendah dalam sepuluh tahun terakhir. Pasar 100% percaya bahawa syarikat AI menghargai keuntungan secara berlebihan.

OpenAI mempercepat, Anthropic mengalami pertumbuhan kuat, dan model sumber terbuka mengalami ledakan besar. Namun, data Anthropic dan OpenAI tidak tersedia di pasaran terbuka, yang menciptakan ketidaksamaan maklumat.

2. Mengenai model sumber terbuka dan keperluan kuasa pengiraan

Sebuah token adalah sebuah token. Sama ada dihasilkan oleh model terkini atau model sumber terbuka, ia memerlukan jumlah tenaga komputasi, memori, dan elektrik yang sama untuk dihasilkan.

Model sumber terbuka mengambil keuntungan daripada model terkini, bukan keperluan pengiraan. Ia menukar token dengan margin 90% menjadi token dengan margin 30%, tetapi jam GPU yang digunakan di bawahnya justru lebih banyak.

Jensen adalah penyokong open source terbesar di dunia. Jika ini buruk untuk perniagaannya, adakah dia benar-benar akan menjadikannya sebagai isu utama?

3. Mengenai kesan Claude terhadap pasaran

Claude pada dasarnya ialah Walter Cronkite pasaran saham. Semua orang memasukkan berita ke dalam Claude, kemudian berdagang berdasarkan tafsiran Claude. Claude bijak, tetapi ia tidak selalu betul.

Seseorang memuat gambar saham kapasitor Jepun, berkata, 'Kita telah melalui keseluruhan kitaran kapasitor dalam 6 minggu.' Asas belum sampai, tetapi harga saham sudah naik drastik kemudian jatuh.

4. Teori permainan pasaran memori

Andaikan pada tahun 2027 atau 2028 anda ingin membatalkan sebuah LTA (perjanjian jangka panjang) untuk mendapatkan harga yang lebih rendah. Tetapi jika dalam dua atau tiga tahun ke depan, kekuatan tawar kembali ke pihak pembuat memori, anda akan kalah. Anda mungkin akan merusak keseluruhan perniagaan.

Apa yang dilakukan NVIDIA pada dasarnya adalah memberikan pembeli GPU sebuah pembungkusan kredit, ditambah dengan pembahagian pendapatan di atas harga dasar. Ini sebenarnya membolehkan mereka membina perniagaan awan raksasa dengan pantas melalui royalti.

5. Mengenai SpaceX dan pengiraan orbit

SpaceX telah mengakses lebih banyak kuasa pengiraan dengan harga yang lebih rendah lebih pantas daripada siapa pun dalam tiga tahun terakhir. Kini ada laporan yang menyatakan mereka akan menambahkan 8 gigawatt kuasa pengiraan; saya tidak pernah bertaruh melawan Elon, tetapi angka itu memang sangat menakjubkan.

Perhitungan orbit menjadi semakin nyata setiap hari. Benchmark telah menginvestasikan dana ke StarCloud, sebuah perusahaan perhitungan orbit yang tidak memiliki biaya peluncuran internal seperti SpaceX. Jika Benchmark merasa ini tidak masuk akal, mereka tidak akan berinvestasi.

6. Mengenai pengawasan dan krisis urusan awam

Pusat data adalah perkara terbaik yang pernah saya lihat untuk gaji pekerja buruh. Tetapi parti Demokrat sepatutnya mewakili pekerja buruh, tetapi justru mendorong pekerjaan mereka keluar.

Seseorang menaikkan penggunaan air pusat data sebanyak sepuluh ribu kali dalam sebuah buku akademik. Penulis telah mengakui kesalahan itu beberapa kali, tetapi ia sama seperti kisah bayam yang kaya akan zat besi: ketika kebohongan telah berkeliling dunia, kebenaran belum lagi memakai seluar.

Patrick O’Shaughnessy: Apa yang berlaku bulan ini?

Gavin Baker: Saya akan menggambarkan Julai sebagai "mengompresi tahun 2022 ke dalam sebulan". Memang ada beberapa faktor asas negatif yang perlu dibincangkan, tetapi secara keseluruhan, keseimbangan asas telah meningkat secara ketara. Sekumpulan besar saham AI jatuh sebanyak 40% hingga 60% dari titik tertinggi, dengan penurunan lurus ke bawah. Saya bertanya kepada anda, apakah semasa anda berada di Silicon Valley sepanjang musim panas, anda pernah mendengar sebarang indikator kuantitatif negatif mengenai AI?

Patrick O’Shaughnessy: Is it a signal of slowdown?

Tidak. Sebenarnya setiap indikator sedang mempercepat. Baik ketersediaan GPU, harga sewa GPU, harga DRAM spot bulan ini, maupun pertumbuhan token, semuanya sedang mempercepat.

Saya percaya sebahagian besar masalahnya ialah ketiadaan kebolehlihatan pasaran awam terhadap Anthropic dan OpenAI. Kemudian ada awan inferens sumber terbuka seperti Fireworks, Baseten, Modal, Together yang memperdagangkan inferens komersial. Model sumber terbuka telah dipercepat secara besar-besaran oleh GLM 5.2 dan Kimi K3, sementara Nemotron juga bergerak maju dengan mantap. OpenAI sedang mempercepat, Anthropic mengalami pertumbuhan kuat, dan hampir pasti menghasilkan arus tunai bebas yang besar.

Semua orang telah melihat gambar itu: arus kas semikonduktor naik, sementara arus kas bebas pemasok awan skala besar turun. Tetapi kamu melewatkan perusahaan swasta. Arus kas OpenAI dan Anthropic tidak ada dalam gambar itu. Saya rasa gambar itu juga melewatkan satu perkara penting: pada 2024 dan 2025, walaupun anda adalah orang yang paling optimis, anda percaya bahawa harga penyewaan GPU akan turun perlahan. Pihak yang bearish pula percaya ia akan jatuh teruk. Saya tidak percaya ada siapa pun pada 2024 atau 2025 yang menjangka bahawa harga GPU lama akan naik lagi pada 2026.

Patrick O’Shaughnessy: Bagaimana persekitaran pembiayaan dalam enam bulan ke depan? Berapa banyak kredit yang diperlukan untuk pembinaan ini?

Ini melibatkan masalah siklus modal klasik. Jika terdapat ketidakseimbangan antara penawaran dan permintaan, segalanya boleh runtuh dengan sangat cepat, seperti gelembung internet. Jika anda percaya bahawa pengeluar awan berskala besar boleh membiayai pembinaan ini melalui arus tunai operasi, maka pengetatan kredit tidak begitu menakutkan.

Perhitungan saya adalah seperti berikut: Konsensus mengandaikan bahawa penyedia awan berskala besar menggunakan kekuatan komputasi Blackwell dan Rubin untuk menghasilkan pendapatan pada kadar Ampere (chip yang tertinggal dua generasi). Arus kas operasi penyedia awan berskala besar berjumlah antara 1.3 hingga 1.4 trilion. Jika mereka menghasilkan pendapatan pada kadar yang lebih rendah daripada Blackwell semasa ini tetapi lebih tinggi daripada Ampere, maka angkanya akan lebih dekat kepada 2 trilion. Ini mengurangkan permintaan kredit sebanyak kira-kira 700 bilion. Selain itu, dengan penilaian semula kekuatan komputasi yang telah dipasang dan arus kas operasi yang terus mempercepat, indikator kredit akan membaik, dan pembiayaan akan menjadi lebih mudah.

Tanda pasaran kredit memang tidak boleh diabaikan. Meta mengeluarkan utang minggu lepas, dan penetapan harganya lebih buruk daripada yang anda sangka. Semua CDS syarikat sedang melebar. Hasil sebenar sedang meningkat. Semua ini adalah fakta. Jika kita memerlukan utang untuk membiayai pembinaan ini, maka ini memang isyarat negatif yang besar. Tetapi jika kuasa pengiraan dinilai semula mengikut harga spot semasa, kita mungkin tidak memerlukan banyak utang sama sekali.

Patrick O’Shaughnessy: Apakah data spesifik yang anda dengar di Silicon Valley?

Hari ini pagi, saya berbincang dengan sebuah syarikat yang menyewa ribuan unit Blackwell, pada masa itu harga sekitar mid-$2 setiap jam untuk setiap GPU. Tujuh bulan kemudian, untuk kumpulan yang sama dan saiz yang sama dengan B200, mereka berharap boleh menyewa semula dengan harga kurang daripada $4. Dengan kata lain, harga naik sebanyak 50% hingga 60% dalam tempoh tujuh bulan.

Perusahaan awan lainnya menyatakan secara terbuka di podcast bahawa mereka merancang untuk membayar 100% lebih banyak untuk Blackwell apabila kontrak tamat. Ini bermakna semua pembekal awan skala besar sedang merendahkan pendapatan.

Terdapat beberapa katalis penjualan pada bulan Julai. Pertama, Meta mengumumkan akan menyewakan kuasa pengiraan, dan pasaran menganggap ini menunjukkan mereka mempunyai kelebihan kapasiti dan perlu mengurangkan perbelanjaan modal. Ini sama sekali tidak benar. Meta melihat bahawa SpaceX memiliki banyak kuasa pengiraan yang telah dipasang, dan menjual kluster pengoptimuman transaksi ke pasaran dengan harga jauh lebih tinggi daripada harga kontrak. Meta melihat peluang: pertama, menunjukkan bahawa kapasiti kecil mampu menghasilkan IRR yang sangat tinggi, kemudian memperoleh modal ekuiti, dan seterusnya meningkatkan perbelanjaan modal. Data telemetri perbelanjaan modal Meta tidak berubah sama sekali; jika ada perubahan, ia menjadi lebih agresif. Selepas itu, mereka melancarkan Muse 1.1, model terbaik dalam tempoh yang sangat panjang.

Kemudian Kimi K3 dilancarkan, pasaran kembali mengalami kepanikan terhadap sumber terbuka. Sementara itu, indeks token Silicon Data bergerak datar. Namun, ini disebabkan oleh peningkatan peratusan token sumber terbuka, dan cara pengiraan bobot token-token ini dalam indeks mengakibatkan keadaan datar struktural. Sebuah token adalah sebuah token, sama ada ia datang dari model terkini atau model sumber terbuka, tenaga komputasi, memori, dan elektrik yang diperlukan untuk menghasilkannya adalah sama. Sumber terbuka mengambil keuntungan model terkini, bukan permintaan tenaga komputasi.

Patrick O’Shaughnessy: Apakah menurut anda pasaran telah menyerap maklumat ini?

Ada satu perkara yang saya fikirkan. Mike Mauboussin mempunyai teori yang menyatakan bahawa kegagalan kepelbagaian menyebabkan gelembung dan kemusnahan. Sekarang, di kalangan pelabur pasaran awam, sama ada individu atau institusi, setiap berita dimasukkan ke dalam Claude, kadang-kadang Claude Code atau Claude Agent. Claude adalah bersifat probabilistik, tetapi cara semua orang mentafsirkan berita itu kurang lebih sama.

Claude pada dasarnya adalah Walter Cronkite pasaran saham. Semua orang percaya apa yang dikatakannya, lalu membuat perdagangan berdasarkan itu. Claude sangat pintar, tetapi ia tidak selalu betul. Pasaran saham pada dasarnya adalah interpretasi Bayesian berpeluang terhadap masa depan. Anda melihat satu berita, ia dimasukkan ke dalam Claude, Claude mentafsirkannya dengan cara tertentu, lalu sekumpulan besar orang membuat perdagangan berdasarkan itu.

Sebuah akaun anonim di kalangan industri semikonduktor bernama TBU memuatkan gambar saham kapasitor Jepun, dengan menyatakan, "Kami telah melalui keseluruhan kitaran kapasitor dalam 6 minggu." Harga saham naik dua kali, tiga kali, empat kali, kemudian jatuh teruk. Asas fundamental belum sampai, tetapi anda telah melalui kitaran yang biasanya memakan masa tiga tahun dalam masa 6 minggu.

Patrick O’Shaughnessy: Jika dipaksa untuk mencari situasi yang benar-benar membuat Anda takut, apa itu?

Arus tunai operasi tidak lagi mempercepat, ini akan menjadi isyarat negatif paling utama. Ini sebahagian besar bergantung pada prestasi keseluruhan Anthropic, OpenAI, Grok, Cursor, xAI, dan sumber terbuka.

Jika harga tunai GPU mengalami penurunan tajam yang berterusan, itu juga menakutkan. Tetapi adakah anda pernah mendengar seseorang mengatakan mereka terlalu banyak memiliki GPU? Tidak seorang pun. Sebenarnya, sebaliknya, ia kedengaran seperti sesuatu yang berhubungan dengan pasaran gelap.

Dari segi teknikal, saya rasa risiko berpotensi yang paling menarik ialah pembelajaran berterusan dan pembelajaran berkesan sampel. Jika ini diselesaikan, ia mungkin bermakna ada jurang sementara dalam keperluan latihan. Anda melatih model dari 300 trilion token menjadi hanya 10 trilion token, kemudian meletakkannya di dunia untuk belajar secara berkesan sampel—itu tidak baik untuk keperluan latihan. Tetapi peratusan latihan dalam permintaan semikonduktor sedang mendekati nombor yang sangat kecil tetapi tidak sampai sifar; inferens adalah yang utama. SSI mengatakan mereka akan melancarkan model pada bulan Ogos, dan beberapa makmal baru sedang fokus pada arah ini. Ini adalah perkara baik untuk dunia, tetapi sukar untuk mengatakan sama ada ia positif atau negatif terhadap keperluan infrastruktur.

Patrick O’Shaughnessy: Semua orang bercakap tentang LTA, bolehkah anda jelaskan lebih lanjut?

Kita perlu beralih dari "eksploitasi nombor jangka pendek" kepada "menukar dengan perjanjian jangka panjang (LTA) untuk ketahanan". Pelanggan membayar di muka sejumlah wang, dengan had harga bawah dan atas. Ini seperti "pengumpulan tenaga kerja" yang dibincangkan beberapa tahun lalu apabila orang enggan memecat pekerja.

Mari kita fikirkan teori permainan mengenai pembatalan LTA. Terdapat empat syarikat yang benar-benar penting dalam skala pengagihan: Trainium milik Amazon, TPU milik Google, AMD, dan NVIDIA yang lebih besar daripada tiga syarikat lain digabungkan. Andaikan pada tahun 2027 atau 2028, anda agak ingin membatalkan satu LTA untuk mendapatkan harga yang lebih rendah. Namun, pangsa pasaran dalam beberapa tahun ke depan sebenarnya ditentukan oleh pengagihan rantaian bekalan dan jumlah pra-pesanan anda. Jika anda membatalkan LTA, dan kekuatan tawar kembali ke pihak pengeluar memori, anda akan kalah.

Apa yang akan berlaku jika Google menarik LTA? Ia kemungkinan bermakna kelebihan pasaran, harga turun, dan kapasiti akan mengecut secara semula jadi. Kemudian, industri siklikal ini akan berpindah daripada kelebihan pasaran kepada kekurangan pasaran. Pada masa itu, apakah menurut anda pengeluar memori akan membahagikan jumlah pesanan dari Google? Anda mungkin merosakkan keseluruhan perniagaan dan jenama anda.

Dulu tidak begitu. Apple adalah pembeli terbesar, mereka boleh buat apa saja kerana tiada siapa yang boleh menggantikan skala mereka. Tapi kali ini berbeza, anda sekurang-kurangnya mempunyai empat pembeli yang bersaing, ditambah lagi dengan banyak syarikat mula-mula. Anda telah memutuskan LTA, pembuat memori boleh berkata, "Baik, anda melanggar perjanjian harga, maka kami akan melanggar perjanjian kuantiti, dan berikan kuantiti kepada pesaing anda."

Patrick O’Shaughnessy: Apakah pendapat anda tentang strategi NVIDIA sekarang?

NVIDIA telah memperkenalkan model perniagaan baru yang sangat pintar, yang saya akan gambarkan sebagai "pembungkusan kredit" ditambah dengan pembahagian pendapatan di atas harga dasar. Ini boleh menyebabkan mereka membina bisnes awan raksasa dengan pantas melalui royalti. Ini juga merupakan cara lain untuk mengurangkan ketidakseimbangan arus tunai.

Ini bukan pembiayaan pemasok tradisional. Mereka tidak meminjamkan dana kepada pembeli GPU. Orang lain yang meminjamkan dana kepada pembeli, sementara NVIDIA hanya melakukan investasi ekuitas dan memberikan peningkatan kredit. NVIDIA menuliskan dalam semua perjanjian investasi ekuitasnya, "Dana ini tidak boleh digunakan untuk membeli chip NVIDIA," tetapi dana itu bersifat dapat ditukar.

Jika saya adalah CEO SK Hynix, saya akan melakukan perkara yang sama persis seperti NVIDIA. Mendekati pembeli GPU dan berkata, saya terlibat dalam pelindungan kredit NVIDIA, saya juga mempunyai sejumlah tunai yang boleh ditanamkan awal, dan saya ingin mendapat bahagian pendapatan berterusan. Ini adalah lanjutan logik LTA: anda menukar kenaikan jangka pendek dengan ketahanan, dan sekarang anda juga boleh mendapat royalti daripada pendapatan berterusan.

Keunggulan kompetitif NVIDIA lebih kuat daripada sebelumnya. Jika anda memerlukan pendanaan untuk cip, tidak ada yang lebih mudah didanai daripada GPU NVIDIA. Anda memerlukan tanah dan tenaga listrik? Mereka sangat mahir dalam permainan ini. Pendapatan setiap gigawatt mereka meningkat, dan posisi persaingan mereka semakin diperkuat.

Patrick O’Shaughnessy: Apakah kes terburuk dalam bidang AI? Pengawasan?

Pengawasan pastinya merupakan risiko terbesar, dan ini sangat jelas. Ini juga merupakan salah satu sebab mengapa saya keluar minggu ini untuk mencari "kejutan". Saya tidak ingin menjadi orang yang melihat saham menjadi semakin murah, pulangan yang dijangka meningkat, tetapi merasa seperti orang gila. Dasar fundamental pada bulan Julai bahkan lebih baik berbanding Jun, tetapi saya masih percaya bahawa pengawasan adalah risiko terbesar yang tidak boleh diabaikan.

New York telah mengenakan larangan pusat data. Kita hidup dalam dunia politik yang "pasca-fakta, pasca-logik". Industri AI melakukan pekerjaan yang sangat buruk dalam urusan awam. Narasi di Washington dan banyak orang Amerika biasa adalah: pusat data akan meningkatkan tarif elektrik anda, akan menghabiskan air anda, kemudian akan mengambil pekerjaan anda.

Namun, kenyataannya adalah sebaliknya. Perjanjian yang ditandatangani oleh pembangun pusat data sekarang bukan hanya untuk membeli kereta baru bagi jabatan polis dan bomba, tetapi juga untuk membina hospital, sekolah, balai polis, dan stesen bomba baharu bagi komuniti, serta mengurangkan kadar elektrik penduduk. Disebabkan kehadiran perjanjian di belakang meter (behind-the-meter), kadar elektrik penduduk sekitar biasanya menurun apabila pusat data berpindah ke sana. Selain itu, pekerjaan ini bersifat berterusan, bukan sekali sahaja. Anda memerlukan tukang paip, juru elektrik, dan teknisi HVAC untuk menyelenggara dan meningkatkan kemudahan ini. Pusat data adalah perkara terbaik yang pernah saya lihat dalam hal gaji pekerja buruh.

Masalah penggunaan air lebih tidak masuk akal. Sebuah buku akademik meragamkan penggunaan air pusat data sebanyak sepuluh ribu kali, bukan satu atau dua peringkat, tetapi empat peringkat. Penulis telah beberapa kali mengakui kesalahan itu dan teori itu sepenuhnya dibantah. Tetapi ini persis seperti kisah bayam yang mengandung zat besi: sebuah buku akademik salah meletakkan titik desimal sebanyak dua tempat, sehingga semua orang percaya bahawa bayam adalah makanan dengan kandungan zat besi tertinggi, dan 80 tahun kemudian masih ada orang yang percaya demikian. Ketika kebohongan telah berkeliling dunia, kebenaran belum lagi memakai seluar.

Pada pertemuan tahunan ASCO (American Society of Clinical Oncology), suasana tahun ini adalah "ini adalah pertemuan tunggal dengan penerobosan ilmiah terbanyak sepanjang sejarah", di mana sebahagian besar berkaitan dengan AI. Jika anda mempunyai anak, ibu bapa, atau ahli keluarga yang sakit, AI sedang meningkatkan secara nyata kebarangkalian pemulihan mereka. Cerita-cerita ini perlu diceritakan. Industri perlu memasang iklan semasa NFL, bola sepak universiti, dan World Series untuk memberitahu orang awam apa yang sebenarnya dilakukan pusat data.

Orang-orang di Silicon Valley merasa semua ini jelas, jadi mereka menganggap orang lain juga tahu. Mereka tidak dapat memahami bahawa bagi kebanyakan orang Amerika, ini adalah persepsi yang sama sekali berbeza atau bertentangan. Bahkan negara-negara yang menyokong pertumbuhan yang sangat merah pun berkata: Anda tidak menceritakan kisah anda dengan baik; jika anda melakukannya, kami boleh membantu menyampaikannya semula, tetapi anda lah pakarnya.

Patrick O’Shaughnessy: Apa pendapat anda tentang China memiliki mesin DUV?

Kedua-dua tafsiran mungkin betul. Sebagai contoh, DUV adalah pesawat baling-baling, manakala EUV adalah jet turbin. China sebelum ini tidak memilikinya, tetapi kini dikatakan telah memilikinya — ini adalah perubahan fasa. Walaupun enjin jet itu tertinggal 25 tahun, ia tetap penting dan tidak boleh diabaikan. Namun, pasaran mungkin bereaksi berlebihan. Jika ini benar-benar mempengaruhi pesanan ASML, mungkin ia baru akan berlaku lima tahun kemudian, dan di antara masa itu, pasaran sudah lupa dan ingat berkali-kali.

Ini benar-benar sangat penting bagi China. Mereka sangat pintar dan bekerja keras, memandang ini sebagai tugas utama di tingkat negara. Tetapi Anda tidak dapat mempercepat proses "kurva pembelajaran"; Anda harus benar-benar melewati siklus-siklus pembelajaran tersebut.

Patrick O’Shaughnessy: Kesan model sumber terbuka terhadap industri?

Model terbuka semakin mendekati hadapan, ditambah dengan awan inferensi seperti Fireworks yang membuat penyesuaian model menjadi mudah, ini adalah peluang emas untuk industri perisian. Syarikat AI Native boleh menggunakan model terbuka untuk melakukan penyesuaian RL sendiri, mengurangkan penggunaan token dari model terkemuka daripada 1-3 kepada hanya 30%-60%, manakala selebihnya menggunakan model sendiri. Anda bukan lagi "berbungkus ChatGPT", anda mempunyai data eksklusif dan pertahanan sejati.

Token yang murah boleh menjadikan token paling mutakhir lebih berharga. Jika anda mempunyai model sumber terbuka dengan IQ 120 yang boleh dijalankan dengan murah, bukankah model mutakhir dengan IQ 160 yang boleh mengendalikannya lebih berharga?

Satu perkara yang diabaikan ialah pemandu SRAM. Cip jenis ini tidak terjejas oleh bottleneck kapasiti HBM DRAM, biasanya diperbuat menggunakan proses yang lebih lama, dan tidak bersaing dengan GPU terkini untuk kapasiti pengeluaran. Jika kita memecahkan inferens kepada bahagian-bahagian, inferens terbahagi kepada dua peringkat: prefill dan decode. Decode pula terbahagi kepada attention dan feed-forward network. Keadaan paling ideal ialah: prefill dilakukan pada cip tanpa HBM, attention dilakukan pada cip berprestasi tinggi dengan HBM, dan feed-forward dilakukan pada cip SRAM. Tidak kira bagaimana anda menyesuaikan nisbah pengiraan, HBM DRAM, dan SRAM, beban kerja sentiasa berubah; pemisahan kepada tiga bahagian ini akan meningkatkan ROI keseluruhan AI secara signifikan.

Patrick O’Shaughnessy: Adakah pemain "kuda hitam" yang kini tidak berada dalam pandangan awam, yang mungkin menjadi peranan penting setaraf "Game of Thrones"?

Lee Buu mungkin merupakan kuda hitam. Lynn dari Fireworks juga merupakan pembunuh mutlak. Dan rakan kita Scott Wu, Cognition juga patut diperhatikan.

Patrick O’Shaughnessy: SpaceX pula? Adakah pasaran memahami syarikat ini?

SpaceX telah memperbaiki asasnya sejak IPO. Grok 4.5, pengambilalihan Cursor, Cursor jelas mempercepat. Dalam tiga tahun terakhir, mereka lebih pantas daripada siapa pun dalam mengakses lebih banyak kuasa komputasi dengan harga yang lebih rendah. Mereka masuk ketika harga spot berada pada puncaknya, tetapi pasaran sepenuhnya menyerap kuasa komputasi besar yang mereka perkenalkan, dan kereta barang tidak melambat sedikit pun.

Seorang penulis Substack merujuk kepada laporan awam yang menyatakan bahawa SpaceX akan menghubungkan 8 gigawatt kuasa pengiraan. Saya tidak pernah bertaruh melawan Elon, tetapi ini memang pencapaian yang sangat menakjubkan. Mereka kini kira-kira menghasilkan pendapatan sebanyak $50 bilion setiap gigawatt, dan ramalan konsensus untuk tahun depan ialah $73 bilion. Sekiranya kita tidak mempertimbangkan Starlink V3, tidak mempertimbangkan sambungan langsung ke telefon bimbit, dan tidak mempertimbangkan Grok 4.5 dan Cursor, jika mereka benar-benar menghubungkan walaupun hampir 8 gigawatt kuasa pengiraan, ia akan jauh melebihi jangkaan pasaran.

Pemahaman pasaran sekarang bukan seperti ini. Terdapat dana lindung nilai New York yang melakukan short position, mereka percaya harga spot kuasa pengiraan akan jatuh 90%, dan kuasa pengiraan yang disambungkan oleh SpaceX tidak akan menghasilkan pendapatan sebanyak itu. Mungkin saja. Tetapi syarikat Elon selama ini telah melakukan perkara-perkara yang luar biasa. Mengikut katanya, “Kami mahir dalam membuat yang mustahil menjadi tepat waktu.”

Perhitungan orbit menjadi semakin realistik setiap hari. Benchmark telah berinvestasi di StarCloud, sebuah syarikat perhitungan orbit yang tidak memiliki kelebihan kos pelancaran dalaman seperti SpaceX. Jika orang-orang di Benchmark merasa ini tidak masuk akal, mereka tidak akan berinvestasi. Jadi, sama ada saya gila, Elon gila, Benchmark gila, atau jurutera SpaceX gila. Kemungkinan ini kecil.