2026 تتماسك في ثلاث رهانات كبيرة جدًا حيث إذا فشل واحد منها سيؤدي إلى انهيار مؤقت للفقاعة

1. مراكز البيانات

أنثروبيك، Xai تتوسع بشكل كبير لتصل إلى 1 مليون وحدة GPU. كلاهما يخطط لتحقيق هذا الهدف بحلول الربع الثاني. النماذج الناتجة المدربة على هذا البنية التحتية تحتاج إلى تأكيد أن قانون التوسع في الحوسبة لا يزال فعالًا. وإلا فسيشير ذلك إلى أننا بحاجة لاستكشاف بنية معمارية جديدة. هذا يعتمد أيضًا على بنية الطاقة (قشرة الطاقة) التي يتم توسيعها، رغم أن ذلك سيكون مشكلة خلال العقد القادم ناهيك عن هذا العام.

2. الذاكرة

لدينا هذا العام فقط ما يكفي من الذاكرة لدعم 15 جيجاوات من وحدات GPU بينما تستهدف الشركات الكبرى 30-40 خلال العامين المقبلين. نحن نقترب من الحد هنا - إذا أخفقت سامسونج، $MU أو SK hynix في إنتاجها، فسيؤدي ذلك إلى توقف الرهان رقم 1. وأيضًا من يضمن غالبية سعة الذاكرة هذه لإنشاء وحدات GPU هو الذي يربح أكثر ضمن القدرة الإنتاجية المحدودة، والآن ذلك هو $NVDA

3. البنية التحتية الأرخص والأكثر فاعلية

أحدث وحدات GPU من نفيديا، Vera Rubin، أكثر أداءً بمقدار 5 مرات، والأهم من ذلك 4 مرات أكثر كفاءة في الحوسبة، مما يعني أن تكاليف الاستدلال قد انخفضت بشكل كبير - ذكاء الحدود مقابل بنسات! سيكون هناك وفرة من الحوسبة المتاحة للتدريب، والأهم من ذلك لاستخدام الذكاء الاصطناعي هذا العام، لذا فإن مفارقة جيفون يجب أن تثبت نفسها من خلال الطلب المتزايد. إذا فشل ذلك، فإن الرهانين أعلاه سينهاران. في رأيي، أقل قلقًا بشأن هذا - أعتقد أن أدوات الوكيل والتعلم المعزز بعد التدريب ستستمر في تقوية النماذج.

متفائل جدًا