Tôi đang theo dõi sát $NBIS vì tôi tin rằng cơ sở hạ tầng AI có thể trở thành một trong những cơ hội lớn nhất khi các tác nhân AI thúc đẩy nhu cầu suy luận. Với khoảng 3,5 GW điện đã ký hợp đồng và chỉ một phần nhỏ hiện đang hoạt động, Nebius có tiềm năng mở rộng đáng kể. Kinh doanh suy luận không máy chủ ngày càng tăng của họ cũng có thể cải thiện tiềm năng doanh thu trên mỗi MW. Sau đợt điều chỉnh gần đây, định giá trông có vẻ thú vị với tôi, nhưng việc thực thi và triển khai công suất sẽ là những yếu tố cần theo dõi kỹ.

Nvidia, $NVDA, đang sử dụng AI để biến đổi cách sản xuất chip. Công ty đã giới thiệu các công cụ CUDA-X AI mới nhằm tăng tốc thiết kế, sản xuất và tự động hóa nhà máy bán dẫn. Synopsys, Cadence, Applied Materials, Lam Research và KLA là một trong những công ty đang áp dụng chúng. Nvidia cho biết các công cụ này có thể tăng tốc một số quy trình lên tới 50 lần.

Ở giai đoạn này, rõ ràng là hầu hết các mô hình AI đều hướng đến việc trở nên rẻ hơn thay vì tốt hơn. Các công ty đang tiêu tốn hàng tỷ đô la bằng cách hạ giá thành cạnh tranh lẫn nhau và bán token xa dưới giá trị thực của chúng. Họ nhận ra rằng họ ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли ли liệu có tiếp tục tiêu tiền của nhà đầu tư để vận hành và dẫn đầu đối thủ, hay tập trung vào việc đưa giá trị về mức có lợi nhuận. Như thường lệ, @grok đã tập trung mạnh vào các mô hình ngân sách với phiên bản 4.7, cực kỳ rẻ nhưng bị chỉ trích vì không vượt được các mô hình hàng đầu. Tôi dự kiến sẽ có sự chậm lại nhẹ trong khả năng của mô hình, nhưng sẽ có nhiều tiến bộ hơn về tính bền vững.

Tuần này trong AI, do Holoworld mang đến @OpenAI đã phát hành 722 bản thảo toán học từ một mô hình nội bộ tiên tiến, trong khi @Microsoft công bố Maia 300 khi đẩy mạnh hơn nữa vào chip AI tùy chỉnh. @AnthropicAI, @GoogleCloud và @Meta đều ra mắt các mô hình hoặc tác nhân mới trong tuần này, và TypeSafe huy động được 870 triệu USD chỉ vài tuần sau khi ra mắt mô hình ra quyết định không dựa trên văn bản Jev. AI đang lan rộng vượt ra ngoài trò chuyện sang nghiên cứu, hạ tầng, tác nhân và ra quyết định.

RẤT LỚN: CEO của @nvidia @JensenHuang cho biết AI đã trở thành yếu tố thiết yếu trong việc thiết kế chip và phần mềm của công ty. “Chúng tôi không thể thiết kế một con chip nào nữa mà không có AI.” Huang tiết lộ rằng NVIDIA sử dụng AI để khám phá các thiết kế chip mới, tăng hiệu suất, giảm mức tiêu thụ năng lượng, viết phần mềm và phát hiện lỗi. “Con chip của chúng tôi tốt hơn rất nhiều nhờ AI.”

Nvidia đã đồng ý vào ngày 3 tháng 9 để mua lại Hugging Face, một trong những trung tâm được sử dụng rộng rãi nhất cho các mô hình mã nguồn mở. Nvidia cho biết mục đích là bảo vệ các nhà phát triển AI mã nguồn mở. Nhà cung cấp GPU thống trị hiện sẽ đồng thời sở hữu một trong những nền tảng chính nơi các mô hình mã nguồn mở được công bố. Đối với người dùng các mô hình này, ít có sự thay đổi. Với mọi nhà cung cấp dịch vụ suy luận như một dịch vụ hiện nay, bạn vẫn không thể kiểm tra bằng chứng cho: → Mô hình nào đã trả lời yêu cầu của bạn → Ai có thể đọc prompt của bạn → Dữ liệu của bạn sẽ được xử lý như thế nào Bạn tin tưởng vào bất kỳ bên nào đứng ở giữa. Các mô hình mã nguồn mở chỉ giữ được tính mở nếu bất kỳ ai cũng có thể xác minh cách chúng chạy, bất kể ai sở hữu nền tảng. Điều này đòi hỏi một lớp thực thi không có chủ sở hữu, nơi mạng lưới kiểm tra xem mô hình nào đã chạy và giữ dữ liệu riêng tư.

AI cần nhiều hơn chỉ là chip. Nó cần NĂNG LƯỢNG. ⚡ McKinsey dự báo nhu cầu toàn cầu về trung tâm dữ liệu có thể đạt 219 GW vào năm 2030, tăng từ 82 GW vào năm 2025. Cơ hội lớn. Nhưng công suất đã công bố không phải là dòng tiền. Hãy theo dõi nợ, khả năng thực thi và lợi nhuận—không chỉ những tin tức về AI. #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

CUỘC CÁCH MẠNG AI KÉO THEO SỰ TĂNG GIÁ MÁY TÍNH: LẠM PHÁT CÔNG NGHỆ MỸ ĐẠT MỨC CAO NHẤT TRONG 20 NĂM Đầu tư khổng lồ vào cơ sở hạ tầng AI đã trùng hợp với sự gia tăng đáng kể trong giá cả công nghệ tiêu dùng tại Hoa Kỳ. Dữ liệu lạm phát tháng Chín cho thấy một trong những mức tăng hàng năm mạnh nhất về giá máy tính và thiết bị phần cứng trong hai thập kỷ qua, đưa tác động của nhu cầu AI đối với giá cả vào trung tâm chú ý kinh tế. Tăng trưởng hàng năm về giá máy tính đạt 9,7% Trong tháng Chín, giá máy tính, thiết bị ngoại vi và trợ lý nhà thông minh tăng 9,7% so với cùng kỳ năm trước. Đây là mức tăng hàng năm cao nhất được ghi nhận kể từ ít nhất năm 2006. Mức tăng hàng năm về giá phần mềm và phụ kiện máy tính đạt 28,4%. Dữ liệu cho thấy áp lực chi phí đối với sản phẩm công nghệ không chỉ giới hạn ở phần cứng mà còn đang lan rộng sang các danh mục sản phẩm khác. Đầu tư AI đang kéo giá tăng Các công ty công nghệ đang tăng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu, bộ xử lý tiên tiến và máy chủ hiệu năng cao, củng cố nhu cầu trên toàn chuỗi cung ứng phần cứng. Nhu cầu mạnh mẽ đối với bộ xử lý tiên tiến từ các nhà sản xuất như Nvidia đang làm cho các ràng buộc năng lực và chi phí cung ứng trở nên ngày càng quan trọng. Sự mở rộng đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI có thể tạo ra áp lực tăng giá ở những lĩnh vực mà năng lực sản xuất và nguồn cung linh kiện không theo kịp nhu cầu. Mức độ mà những tác động này được chuyển sang các sản phẩm công nghệ tiêu dùng sẽ được theo dõi chặt chẽ trong những tháng tới. Một rủi ro lạm phát mới đối với Fed Giá công nghệ tăng cao là một trong những yếu tố có thể làm phức tạp nỗ lực của Cục Dự trữ Liên bang trong việc đưa lạm phát trở lại mục tiêu 2%. Đặc biệt, nếu đầu tư AI tiếp tục đẩy chi phí tăng trong các ngành ngoài năng lượng và nhà ở, nguy cơ áp lực lạm phát lan rộng hơn có thể gia tăng. Sự gia tăng lạm phát tiêu dùng tại Mỹ lên 3,7% so với cùng kỳ năm trước trong tháng Chín cũng cho thấy áp lực giá vẫn còn tồn tại. Nếu giá công nghệ tăng trở nên bền vững song song với chi phí năng lượng, Fed có thể cần tiếp cận chính sách tiền tệ một cách thận trọng hơn. Sự tăng trưởng của AI có thể thúc đẩy lạm phát AI dự kiến sẽ cải thiện năng suất và giảm chi phí sản xuất trong dài hạn. Tuy nhiên, trước khi những lợi ích này được hiện thực hóa đầy đủ, chi tiêu cơ sở hạ tầng, nhu cầu chip và yêu cầu năng lượng có thể tạo ra tác động lạm phát trong ngắn hạn. Câu hỏi then chốt đối với thị trường là liệu những mức tăng chi phí này có phải là hệ quả tạm thời của chu kỳ đầu tư hay sẽ lan rộng sang giá tiêu dùng và phát triển thành áp lực lạm phát dai dẳng hơn. Nếu đầu tư AI tiếp tục hỗ trợ tăng trưởng kinh tế đồng thời đẩy giá cả lên cao, Fed có thể phải đối mặt với một nhiệm vụ ngày càng khó khăn trong việc cân bằng giữa duy trì mở rộng kinh tế và kiểm soát lạm phát.