NVIDIAのGrocq買収からAI半導体市場の地政学的競争まで、Semi AnalysisのDylan Patelが業界の核心に迫る。AI推論の専門化が進む中、NVIDIAは汎用GPUだけでなく、Grocq、CPXなど複数のチップアーキテクチャでポートフォリオを構築している。これはJensen Huangの「偏執狂的」な市場防衛戦略の表れである。一方、中国は半導体の完全な垂直統合を目指し、Huaweiを中心に急速に技術力を高めている。米中のAI覇権争いは経済戦争の様相を呈し、半導体産業が勝敗を左右する。データセンターのエネルギー消費、水使用に関する誤解、AI投資バブル論の真偽、そしてClaude Codeがもたらす労働革命まで、AI産業の全体像を包括的に解説する。
NVIDIAのGrocq買収と専門化戦略
NVIDIAによるGrocqの買収について話を始めましょう。そう遠くない昔、NVIDIAは1つのGPUで全てができると言っていました。でも今、彼らはGrocqとのこの非独占的なライセンス契約をやっています。あなたの視点からすると、これは何を意味するんでしょうか。
とても明確ですね。今後数年間でAIモデルがどこに向かうのか、アーキテクチャがどうなるのか、私たちには分かりません。ただ、皆が同意していることは、モデルはかなり自己回帰的だということです。次トークン生成がその核心にあるわけです。でもそれ以外については、アテンション機構がどう変わるか、すべてが変わる可能性があります。
興味深いのは、NVIDIAが勝った理由は、彼らが最も広範な賭けをして、人々がその上でモデルを開発し続け、そのアーキテクチャが機能し続けたからです。でも今やワークロードが非常に大規模になったので、特定のドメインで10倍の向上をもたらす専門化の余地が生まれています。汎用ワークロードでは、Grocqは機能しません。トレーニングもできないし、本当に大規模なモデルの推論もコスト効率よくできません。多数のユーザーにサービスを提供することもできません。でも、できることがあります。それは驚異的に速く動作することです。Cerebrasとの OpenAI の契約も同じですが、これは1つのワークロードに特化しています。非常にデコード重視で、単一のストリームで自己回帰的トークンを超高速で生成するということです。
AIモデルが向かう可能性のある別の方向もあります。モデルは1つのトークンストリームで思考するのか、それとも実際には常にコンテキストを切り替えているのか。巨大なコンテキストがあって、複数の並列ストリームで生成しているのかもしれません。GoogleとOpenAIの両方がProモデルでこのメカニズムをリリースしています。モデルは推論のために単一の思考の連鎖だけを持つのではなく、複数持っているんです。どれを選び、最終的にどの答えをユーザーに届けるかは研究分野です。
そういった種類のチップの余地もあります。非常に並列的で、多数の思考の連鎖ストリームで動作し、レイテンシ要件がそれほど厳しくないものです。1つが超高速で進むのではなく、100の並列ストリームを立ち上げられるなら、コストを重視するかもしれません。100並列で1つが超高速ではなく、ツリー検索や推論の深さがそれほど深くなく、幅が広い場合です。
推論の他の部分もあります。KVキャッシュの作成、プリフィルです。NVIDIAにはそのためのチップがあります。CPXです。彼らはCPXを作り、デコードのためにGrocqを買収し、汎用GPUも持っています。だから基礎をカバーしようとしているんです。
最初のAIチップ企業の波とは違います。彼らはチップを作ってから、どこで機能するか見つけようとしました。GrocqもCerebrusもSamanovaも論文を持っていました。チップ上に大量のメモリを載せ、Cerebrusと Grocqの場合はチップ外にメモリを持たない、Samanovaの場合はチップ外のメモリを少なくするか、より遅い高容量メモリにするという賭けです。似たような方向の賭けをしたわけです。しばらくはうまくいきませんでしたが、最終的にはうまくいきました。今やそれを必要とするワークロードがあるからです。
NVIDIAはこれを認識しています。彼らはリーダーです。テントポールにいます。ある意味では、他の誰よりも速く走れます。でもGoogleやOpenAIや他の誰かの内製チップより2倍良いものを作るのは難しいです。彼らの75%以上のマージンを正当化するには2倍良くないといけません。マージンを正当化するには4倍良くないといけません。なぜなら、それがCOGS以上に彼らが請求している金額だからです。
どのアーキテクチャがそれを実現するのか。GPUのプログラマビリティを維持するのはトレーニングや多くのワークロードには素晴らしいですが、多くの人はオープンソースモデルをダウンロードして、推論フレームワークをダウンロードして、実行ボタンを押すだけになると思います。もう少し複雑ですが、それが多くの企業、スタートアップ、テック企業の消費方法になるでしょう。GPUをレンタルするか、チップをレンタルして、オープンソースフレームワークとモデルをダウンロードして実行します。
NVIDIAはこれを認識しています。汎用ではない製品の余地があることを。汎用GPUはおそらくトレーニングと多くの推論、コスト効率の良い推論のメインラインであり続けるでしょう。でも、驚異的に速いワークロードや、大量のプリフィル(KVキャッシュの作成)があるワークロードは、異なるチップになるかもしれません。
彼らが発表したCPXチップは、コンテキスト処理、KVキャッシュの作成用だと言っています。でもビデオモデルにも本当に便利です。なぜならビデオモデルはメモリ帯域幅を気にしないからです。だから汎用チップが持つ高価なメモリにお金を払う必要がないし、Grocqがやっているような何百、何千ものチップを結合してメモリを持たずモデル全体をチップ上に保持する必要もありません。そのトレードオフは当然、何千ものチップが必要で、チップあたりの計算量が少なくなることです。
NVIDIAは全体の表面積をカバーしようとしています。なぜなら、モデルがどこに向かうか分からないし、研究がどこに向かうか言うのは難しいからです。
反競争的懸念と市場への影響
これは市場にとって良いことだと思いますか。また1つの、ライセンスとして構造化されているけど実質的には買収である契約です。
反競争的な観点からは良いことではないと思います。企業が反トラスト的なプロセスなしに他の企業を買えるべきではないと思います。大企業がスタートアップを買う場合は全く問題ありません。
裏返すと、取引が起こっていることは分かっています。これはInfabricaというNVIDIAが買収した私がアドバイザーをしていた会社でも起こりました。Grocqの数ヶ月前に、似たようなスタイルの取引でした。もし誰かがそれを阻止したければ、最大の宙ぶらりん状態になります。ベンチャーでこれが起こるのを見たことがあるでしょう。買収されようとしている会社が1年間宙ぶらりんになって、取引が崩壊する話です。
規制上の問題で取引が崩壊するんです。そして会社と創業者は1年間、製品を良くすることではなく取引を成立させることに集中していました。今や彼らは遅れているか、成長にあまり集中していませんでした。創業者として使える時間は限られていますから。
その意味で、ライセンス契約は好きです。
NVIDIAの推論市場支配とその戦略
NVIDIAは推論市場も支配しているんですか。NVIDIAがもはや王者でなくなる世界はあるのか、それとも彼らはさらに強くなっているように見えますか。
NVIDIAについての特徴は、Andy Groveのメンタリティを他の誰よりも真剣に受け止めていることです。GoogleがOKRを導入したのはIntelがやったからですが、それは経営的なものです。「偏執狂だけが生き残る」、これはベイエリアの核心であり、NVIDIAの核心です。
JensenはKosingについて非常に偏執狂的です。これらの専門化は、もし彼がメインラインのチップを作り続けるだけなら、市場の特定部分のポイントソリューションがコストとパフォーマンスで彼を打ち負かすことを意味します。そうなると彼はマージンを正当化できません。これはNVIDIAのビジネスモデル全体への脅威です。特に最高のモデルが3ヶ月ごとにしか変わらない、あるいは展開したいモデルが3ヶ月あれば、そのポイントソリューションのために1つのチップアーキテクチャでモデルを動作させる方法を見つけられます。
NVIDIAのソフトウェアアドバンテージはそれほど重要ではなくなります。Jensenは負けることに超偏執狂的で、率直に言って、十分な才能あるチップ人材を雇うのは本当に難しいんです。
市場全体を見渡すと、チップアーキテクチャ、モデルを正確に動作させるソフトウェア、ラックスケールソリューションの構築、何千ものチップのネットワーク接続、そしてAPIのデプロイに成功した企業は少数しかありません。正確に、というのは、例えばAlibabaのQuenモデルのランダムなAPIを見ると、異なる人々が量子化などあらゆるトリックをやっていますが、他の多くのトリックもやっていて、それがモデルの品質を下げているからです。
Grocqは全体を構築しました。率直に言って、それほど多くの人数ではありませんでした。だから、NVIDIAとして4つの異なるチップアーキテクチャを作りたい、実際には市場の異なるシナリオに対応する4つの異なるポイントソリューションを作りたいとします。汎用のものと、ここに1つ、ここに1つ、ここに1つです。
さらに汎用のものは実際にはGPUチップだけではありません。GPUチップ、CPUチップ、ネットワーキングチップ、NVSwitch、NICなど、多くのチップがあります。それぞれのチップには多くのチップレットがあります。十分なエンジニアリングリソースがないんです。
だからGrocqの買収は、市場の異なる部分のためにより多くのソリューションを作るためのリソースを得る方法なんです。
脅威を受けているかという点では、確かにクールなスタートアップがたくさんあります。Etched、Maddx、Positronなど、現在多額の資金調達をしている新時代のAI企業です。Cerebrusのような前の時代のものもあります。Tenstorrentなどもあります。スタートアップ側にはたくさんのAIチップ企業があります。
でも、GoogleのTPU、AMDのGPU、AmazonのTrainium、これらは全て本当に信頼できる競合です。MetaのMTIAもある程度信頼できます。MicrosoftのMayaは信頼できませんが、いつかそうなるかもしれません。
たくさんの競合があります。彼らはゲートを守らなければなりません。
スタートアップとの競争
私が言及した全ての企業からのリスクがあります。基本的にカリフォルニアとシアトル、2つの場所だけです。世界の他の地域からのチップもあります。明らかに中国にはクールなことをやっているいくつものAIチップ企業があります。
誰もがGrocqの収益について、収益が素晴らしくなかったと言っていたでしょう。実際、昨年は収益を大きく逃しました。でも買収されました。なぜなら、IPの価値とチームの価値があったからです。他の誰もが、なぜこんなものを買うんだと言っていたでしょう。意味がありません。でも明確な脅威があります。
CUDAは堀として残り続けると思いますか。CUDAとMellanox買収から得たものの組み合わせとして。それらは長期的な優位性として続きますか。
続くと思います。ネットワーキングは超重要だと思います。CUDAソフトウェアの堀は非常に重要ですが、急速に変化しています。NVIDIAのGPU上で動作するソフトウェアの信じられないほどの量は、NVIDIAからではありません。それをオープンソース化している開発者エコシステムです。
例えばvLLMとSGLangを見ると、これらは今やAMDのGPUをほぼファーストクラスの市民としてサポートしています。vLLMはTPU、Traniumのために大きなサポートを得ています。スタートアップから出てくる他のチップもvLLM、SGLangをサポートするでしょう。
どれくらい難しいか。CUDAがそれほど重要な理由は、GPUをプログラミングして必要なことを何でもできるということです。
ほとんどのAIチップは、人々が何かをプログラミングすることで消費されないと思います。オープンソースの推論エンジンをダウンロードして、オープンソースのモデルをダウンロードして、それを載せるだけです。vLLMをダウンロードして動作させるのは本当に簡単です。サーバーをセットアップするのはそれほど難しくありません。
NVIDIAはTriton推論サーバーやDynamoなど、たくさんのオープンソースソフトウェアを出しています。これを簡単にするためです。なぜなら、それが最終的にAIの大部分の消費モデルだからです。
ほとんどのサーバーは推論エンジンとモデル以外のコードを実行しません。研究者がアイデアが機能するか見るためにGPU用のコードを書いたり、モデルをトレーニングしたり、インフラのパフォーマンスを見るためにいじったりすることはありますが、大部分はそうではありません。
だからCUDAの堀として、CUDA言語は、まあ良いですよね。実際には誰もCUDAを書きません。ほとんどの人はPyTorchを書いて、torch compileして、GPU上で実行します。CUDAは書きません。
でもこのCUDAの堀の多くは、PyTorchがどう高パフォーマンスGPUに変換されるかです。人々がハードコアでCUDAカーネルを書いていた時から、PyTorchを書いてGPUにコンパイルする、あるいはvLLMをダウンロードするだけという表面積は、CUDAカーネルができる人はそれほど多くないという曲線です。PyTorchができる人ははるかに多く、ランダムなPhDや普通の人々もできます。非常にシンプルです。vLLMをダウンロードしてサーバー上で実行できる人は膨大にいます。
もし今、他のチップをサポートするなら、CUDAの堀は何でしょうか。彼らはこれを認識していて、必ずしもCUDAの堀ではないソフトウェアを構築しています。例を挙げましょう。
ソフトウェア最適化とKVキャッシュ管理
ゲームの名前は高速トークンと最低コストトークンです。最低コストトークンはチップが速いことで実現します。でもトリックもあります。
例えば、CPX対Grocqで言及したように、プリフィルコンテキストの処理はCPXで超安いです。速度を重視するならGrocqです。これらはハードウェア側の最適化です。
ソフトウェア側の最適化もあります。例えばClaude CodeやCursorタイプのアプリケーションを見ると、ワークロードはこうです。リポジトリを取って、関連部分をLLMのコンテキストに入れて、プロンプトして、生成します。エージェントモードなら、コンテキストを数回循環させ、折りたたんで、横に置いて、異なるコンテキストにアクセスします。
特にソフトウェアのエージェントを考えると、Codexで見られます。Codexは実際にはClaude Codeほど良くありませんが、9〜10時間の時間軸で作業できます。大規模なリファクタリングをClaude Codeよりうまくやれます。ほとんどの場合はClaude Codeの方が良いですが。
Codexがやることは、リポジトリを取って、部分を特定して、リファクタリングを求められたら部分を特定して、書いて、あちこちに自分用のメモを作って、コンテキストを折りたたんで、リポジトリのこの部分からあの部分、この部分へと切り替えます。
でも考えてみると、このものがずっとトークンを生成していて、さらに私のコンテキストを常に切り替えているなら、それは本当に高価です。推論のコストを考えると、出力100万トークンあたり10ドル、デコードが3ドル、あるいはデコードが10ドルでプリフィルが3ドルだと思います。
9時間1つのタスク、1つのリファクタリングに取り組んだとして、巨大な価値です。でもコンテキストを何度も変更して、コンテキストが通常30kか50k、あるいはリポジトリの大きさとコンテキストスイッチの量によっては何十万にもなる場合、プリフィルに多くのお金を使うことになります。デコードトークンではなく、KVキャッシュを再生成することになぜお金を使うのか。
実際にはKVキャッシュを他の場所に保存して、必要な時にそれを引き出してCPUメモリやGPUメモリに入れられます。NVIDIAにはこのKVキャッシュマネージャーがあって、SSDとインターフェースして、KVキャッシュをそこに置いて、必要な時に引き出せるように本当に一生懸命作業しています。
この種のワークロードのために、これをやって、コーディングをアプリケーションとして見て、これらのコーディング企業がプリフィル対デコードでどれだけ支払っているかを見ると、実際にはコストの大部分はデコードトークンではなくプリフィルトークンです。なぜなら、コンテキストが非常に大きく、エージェントモードでも常に切り替えているからです。
もしプリフィルをしなくて良くなれば、コストは劇的に下がります。でもこれはソフトウェアの観点から非常に複雑なことです。AnthropicやGoogle、OpenAIのような企業は既にやっています。でも広い世界ではどうでしょうか。
NVIDIAはこのためのオープンソースソフトウェアを作ろうとしています。これがCUDAの堀ですが、実際にはこれはCUDAではありません。メモリ管理、ストレージ管理、何をいつ呼び出すか、どう転送するか、KVキャッシュを多数の異なるストレージノードにどう広げるか、読み取る時に何が起こるか、ネットワークの混雑など、全てのことです。これはNVIDIAの得意分野ですが、CUDAではありません。
簡単に言うと、これが新しいCUDAの堀です。なぜなら、今日のそれは、かなり… AMDはまだ完全には到達していませんが、TPUは今追加されていて、TransiumももうすぐvLLMに追加されます。でも全てが年央までにvLLMでモデルをダウンロードして動かすための非常に良いUXを持つでしょう。
AMDは既にそこにいます。今四半期末までに、これをテストするものがあります。Inference Maximaと呼ばれ、オープンソースで、全てのコードと結果があります。Nvidia、AMD、OpenAI、Microsoft、Amazon、Crusoe、CoreWeave、Together AIなど、全ての企業から寄付された6000万ドル分のGPU上で動作します。
毎晩、9種類の異なるGPU上で、様々な異なるモデル、異なるコンテキスト長などでvLLMとSGLangを実行しています。パフォーマンスを見られます。ソフトウェアが常に変わるので、パフォーマンスが毎日、あるいは非常に頻繁に動いているのが見られます。
これが存在すること自体がCUDAの堀です。AMDのチップ上でこれができる、NVIDIAのチップ上でこれができるということではありません。新しいモデルが出た時、どれだけ速くピークパフォーマンスに到達するかということです。動く標的だからです。
あるいは、このKVキャッシュ管理を実装できるか、どれだけ難しいか、何人のエンジニアが必要か。1人で済むなら素晴らしい。10人なら良いです。Googleなどがやったように100人必要なら、それははるかに難しいです。
AMDの競争力
AMDは追いつけると思いますか。
AMDは時々追いついて、時々大きく遅れていると思います。現在は超遅れています。BlackwellがMI355よりはるかに良いからです。そしてRubinが出ると、はるかにはるかに遅れるでしょう。でもAMDの新しいチップが出ると、AMDは追いつくか、ハードウェアの観点からは少し先行します。
ソフトウェアは遅れています。このような飛び石があります。AMDは非常に信頼できる第二の競合です。一桁台の市場シェアを超えることはないと思います。一桁パーセントの市場シェアです。
一桁パーセントの市場シェアでもかなり良いです。
ええ。今年のNVIDIAの収益は3ガジリオンドルくらいになると思います。
実際には4ガジリオンだと思います。
スタートアップについてはどうですか。いくつか言及しましたね。一方の端にCerebrusがいて、新しいものにはEtchedなどがいます。AMDの前に厳しい戦いがあるなら、彼らは大きな市場シェアを取れるでしょうか。
全体的に専門化ゲームです。NVIDIAを彼ら自身のゲームで打ち負かすことは決してできません。彼らはサプライチェーンのアンロックを持つでしょう。最新のメモリ技術、プロセス技術、パッケージング技術など、あなたより早く手に入れて、単にあなたを打ち負かすでしょう。彼らのゲームをプレイしたら。
AMDはNVIDIAのゲームをプレイしようとしていますが、AMDはシリコンエンジニアリングが非常に得意です。他の誰もが何か変わったこと、異なることを試さなければなりません。
EtchedやMaddxやPositronやCerebrusやTenstorrentなど、全ての企業を見ると、彼らがやっていることには独特なものがあります。それが出てきた時にAIモデルがまだその領域内にあるかどうかは明確ではありません。
EngramsやN他のスパースアテンション技術を使うようになったら、人々がやっている専門化の一部は変わるでしょうか。モデルが密なモデルではなくスパースになったら、それは変わるでしょうか。モデル側には非常に多くの最適化と変更があり、ML研究で何が起こるか簡単には予測できません。
今日最適化しているものは、2年後のAIがどこにあるかというビジョンでなければなりません。NVIDIAはそれがどこに向かうか分からないことを完全に受け入れています。だから今、1つのGPUラインだけでなく、チップのポートフォリオを持っているんです。
Ampere、Hopper、それだけのラインではありません。異なる市場に対応する様々なチップがあります。異なる可能性のあるシナリオに対応するためです。
彼らは今日、それぞれビジョンを持っていますが、汎用のものが使えなくて、実際にAIモデルがGrocqスタイルのチップやCPXが最高という方向に発展したら、その市場のソリューションがあります。
それがスタートアップの課題だと思います。とはいえ、皆が非常に興味深い賭けをしていると思います。最初のAIハードウェアの賭けの波よりはるかにエキサイティングだと思います。Graphcoreはメモリをチップ上に持ってくる賭けをしただけで、特定の種類のモデル、全て似た種類のモデルのために最適化して、長い間うまくいきませんでした。ピボットして、多くのことに取り組まなければならず、時間がかかりました。
これらの企業は、モデルがどのようになると思うかについて本当に明確なビジョンを持っています。EtchedもMaddxもPositronもそうです。それが本当にクールなところです。この3つの新時代の間で、私は彼らに期待しています。非常に懐疑的ですが。ベンチャーキャピタリストが成功の可能性をどう見ているか分かりませんが、全て1%未満だと思います。
でも彼らが勝つ世界は、特定の顧客が様々な異なるGPUを使うマルチシリコンの世界かもしれません。あるいは、特定の顧客が非常に気にする1つのワークロードを持っているかもしれません。
Anthropicは明らかにビデオ生成や画像生成を気にしていません。一方、Midjourneyのような企業は画像とビデオ生成を非常に気にします。画像とビデオ生成は非常にメモリ帯域幅を必要としません。計算が大好きです。
一方、例えばコーディングエージェントのような大規模言語モデルの推論は、長時間のストリームのデコードを非常に気にします。それは非常にメモリ帯域幅が重要です。
これは簡単な例ですが、行列乗算のサイズ、使うテンソルコア、シストリックアレイの比率、ネットワーキングとメモリの比率、メモリ階層がどうなるか、異なる種類のアテンションのために何をするかなど、さらに多くのニュアンスがあります。多くの専門化があります。
人々は異なるタイプの専門化に大きく賭けていて、企業が異なるものを気にする世界が明確に見えます。例えば、ビデオと画像生成に最適化されたチップが今日存在して、NVIDIAより良いか、NVIDIAが作ったとしたら、Midjourneyは推論には絶対それだけを使うと思います。トレーニングには汎用のものを使うでしょうし、MetaやGoogleもそうすべきです。
実際、Metaには2つのAIチップラインがあります。MTIAにはレコメンデーションシステムに焦点を当てたラインと、Gen AIに焦点を当てたラインがあります。Gen AIのものは新しいラインですが、レコメンデーションシステムのチップラインは続いています。セクシーではありません。誰も気にしません。でもこれは2000億ドルのビジネスです。どの広告を出すか、友達のストーリーをどの順番に並べるかを決めているだけです。
だから、ターゲット市場が十分に大きければ、専門化されたAIチップがあるのは全く問題ないと思います。そのターゲット市場が何かを知るビジョンを持たなければなりません。ハイパースケーラーでない限り、明確にそこにあるまで汎用を使い続けて、それからASICを作れます。
地政学的側面:中国とHuawei
地政学的側面に話を移しましょう。昨年のHuaweiとNVIDIAの中国での状況は、全体収益の10〜12%くらいでした。今年、市場シェアは基本的にあまりなくなったと言っています。これはHuaweiのチップですか、制限ですか、関税ですか。何が起こっているんですか。
実は様々なことの組み合わせです。昨年のある四半期では20%を超えていたと思います。正確には覚えていませんが。2022年を見ると、中国はサーバーハードウェアの購入でほぼ米国と同じ規模でした。その後1、2年で米国と同じ規模になると思われていました。
グローバルなデータセンター容量、グローバルなクラウド容量などを見ると、世界を支配しているのはアメリカ企業と中国企業です。アメリカ企業が明らかにはるかに良くやっていますが、両方が世界を支配しています。
全ての産業を見ると、中国は物を国産化したいことが非常に明確です。2015年に2020年と2025年の5カ年計画を作り、国内生産したい半導体の割合を設定しました。両方とも目標を逃しましたが、それは問題ありません。本当に野心的な目標を設定して、月を目指して外しても星に当たるということです。それが起こったことです。
中国は最先端の半導体では追いついていませんが、中国のマイクロコントローラーはTexas InstrumentsやST Microなどのマイクロコントローラーとほぼ同じくらい良くて安いです。あるいは、このランダムなパワーチップは他の会社のものと同じか良いです。彼らは本当に半導体産業を構築して、より多くを国産化し始めました。
中国が世界のAIチップの30〜40%を購入して、米国が50〜60%、残りの世界がという状態にならない理由が分かりません。米国と言う時は米国発の企業を意味します。これが世界のより自然な状態に思えますが、制限があります。
これは人類史上最大の変化かもしれません。知識労働で起こることと、最終的にはロボティクスなどで起こること全てです。明らかに多くの地政学的なものがあります。NVIDIAは最高のチップを中国に売ることを制限されています。それが明らかに売上に大きく影響しています。なぜそんなことをするのか。
世界で最もGPUをレンタルしている企業を見ると、3社です。1つは明らかにOpenAIです。2つ目は、実際にはOpenAIより大きかったです。今日もOpenAIより大きいか、いや、OpenAIより大きかったですが、OpenAIが最近追い越しました。ByteDanceです。
ByteDanceは中国で必要なチップを手に入れられなかったので、OracleやGoogleなど多くのクラウド企業から大量のチップをレンタルしています。主にTikTokにサービスを提供しています。購入が許されていないので、それは最悪ですが、レンタルは許されています。だから、最高のものを手に入れられないなら、外部でレンタルします。
Oracleは「はい、あるいはできないなら、他の誰かに売れると思います」と言います。だから今年500億ドル使います。これは1ギガワット用です。ByteDanceが取るマレーシアの1ギガワット以上の容量をOracleは持っています。
こういったことは、何十万、何百万ものチップ、何百億ドルもの容量で、中国に行くはずでしたが、行っていません。代わりにマレーシアに行っています。
中国には5カ年計画がありました。これらのイニシアチブが中国からどう機能するかは、トップダウンの命令がありますが、皆がそれに取り組むだけです。本当にクールです。多くの人が考えるほどトップダウンではないと思います。
国全体が半導体に傾倒しています。工場で恋に落ちるドラマや、太陽電池の研究者やエンジニアで恋に落ちるドラマがあります。それが背景になっているだけです。パートナーが半導体エンジニアや太陽光パネル研究者であることが超クールなんです。
インフルエンサーとは対照的に。
インフルエンサーとは対照的にです。Love Islandを10分間見させられましたが、これはひどいと思いました。
私たちは終わっています。
いや、真面目に。終わっています。これが起こって、ドラマにまで拡散していると考えると、半導体産業を舞台にした複数のドラマがあります。ロマンスコメディから全てのスペクトラムです。ドラマも。一体何が起こっているんだ。
とにかく、全ての省、全ての地方都市が条例を出して、補助金を出して、あらゆることをやっています。本当にクレイジーです。国レベルのものもあります。「これには税金なし」「いくつかのものを禁止します」など。でも私の理解では、国の政府はNVIDIAのH20やH200を禁止していません。でも地方が禁止しているんです。多くの地方が「いいえ、中国製造のチップを使わなければならない」と言っています。
誰がそう言ったんだと。ここでそれを守るのはあなたなのかと。でも重要でしょうか。クールだと思います。だから、全ての省と都市が異なるタイプの補助金や助成金、産業パークなどで異なる企業を引きつけようとする適者生存があります。
成功したものが実際に産業を発展させて、支配します。
これは中国の考え方ではありません。連邦政府と州があるアメリカのように聞こえます。省が購買に関して権限を持っています。
実際に素晴らしいです。TikTokというか、TikTokとInstagramのような人がいて、彼らは歌っています。中国で物を買いたいなら、正しい場所に行くことを確認してと言って、最もランダムなことを言って都市の名前を言います。
それを調べると、わあ、この都市にはこれの全体のサプライチェーンがあるんだと。ランプシェードです。それで都市の名前を言います。何だこれ。ランプシェードに特化した都市があるのかと。マイクアーム、マイクのようなものです。
文字通り全てです。中国には都市があります。
ギターもそうですよね。世界のギター首都になった1つの都市。
文字通り全てです。都市があって、特に例えばカメラアームの場合、ボールベアリングが入っていて、ボールベアリングには、カメラアーム用のボールベアリングの複数のメーカーがいて、世界のほとんどのカメラアームがその1つの都市から来ています。一体何が起こっているんだ。
半導体産業は信じられないほど専門化されていることを人々は理解していないと思います。あなたの質問には答えていません。少しランダムに語っているだけです。人々は中国の半導体を理解していないと思うからです。本当にすごいか、一般的な半導体です。
日本ではいくつかの異なるタイプの化学物質に焦点を当てて、その分野で最高です。ほとんど文化的なものです。日本人は寿司などで非常に精密です。全てトレードと技術についてです。日本のフレンチフードはフランスのフレンチフードより良いです。なぜなら、日本のシェフがそこに行って、戻って来て、日本で完璧にしたからです。非常に精密で専念しているからです。
日本が非常に得意な多くの異なるものがあります。彼らが非常に精密で技術に専念しているからです。侍文化から来ているのか何なのか分かりませんが。
世界中を見ると、こういったことが起こる異なる場所があります。オランダがEUVツールを作ります。いいですね。半導体産業全体を見ると、I Pencilという有名な経済エッセイがあります。シンプルな鉛筆が、消しゴムのゴムがインドネシアから来て、黒鉛がこの鉱山から来て、木がカナダのアスペンの木から来て、実際にこの全体のサプライチェーンを集約しないと鉛筆を作れないという話です。
半導体産業ははるかにクレイジーです。全体の半導体産業をシャットダウンできる15〜20の国があると言えます。オーストリアでさえできます。一体何だと。でもええ、そこには何かランダムなニッチなもので90%のシェアを持つ2つの異なる会社があります。
オーストリアができるんですね。その2つの会社は10億ドル未満の収益しかありませんが、たまたま重要な要の物を持っているんです。要の重要な物はあらゆる場所にあります。プロセスが非常に複雑だからです。中国はこれを複製しようとしています。
彼らがまだ持っていない1つのものはありますか。
多くのものがあると思います。全ての国を閉鎖して、グローバリズムはもうないと言ったら、中国は今日、半導体で最も垂直的なスタックを持っていて、世界で半導体が最も得意です。なぜなら、彼らのファブはこれらの化学サプライチェーンの一部を構築したので、多くのことでまだある程度動作できるからです。
TSMCは特定の種類の化学物質で日本から100%のシェアです。Intelも同じです。特定の種類のツールでオランダから100%のシェア、あるいはこのアメリカ企業やオーストリア企業やスイス企業から100%のシェアです。1つの会社かもしれないし、3つの会社かもしれませんが、地理的に、あるいは同じエリアにいて、中国はそれを構築しました。Made in Chinaイニシアチブを作って、資金を注ぎ込んだからです。
省のような拡散した文化があります。ええ、特化することに決めたか、誰かがそれを持ってきて決めて、人々が「わあ、それをやっているの。私も」となったかもしれません。Patelで、モーテルで育ちました。私が知っているほとんど全てのPatelがモーテルで育ちました。なぜなら、ランダムなPatelがアメリカに移民して、ホテルやモーテルで働いて、モーテルを買って、それが起こり始めたからです。
これらのことはある種偶然的です。同じ種類の専門化だと見ています。中国の都市がこれらのことを始めています。中国には多くのものが欠けています。10年前の技術マイナスと言ったら、中国は完全で、他の誰も完全ではありません。台湾は完全ではありません。外国の供給なしでファブはシャットダウンします。
でも10年前の技術、多分20年前の技術なら、中国で完全に垂直的なサプライチェーンを得られるかもしれません。他のどの国もできないと思います。アメリカは他の場所からの物なしで完全に垂直的なファブを構築できません。20年前の技術でさえ、多分40年前の技術でもできません。
それは興味深いです。でも裏返すと、専門化が必要です。その化学物質が最も純粋で最高、最も工学的になる方法です。あのスラリーの化学物質やガスやツールです。なぜなら、その国のスマートな人々の多くがその文化の周りで育って、サプライチェーンがそこにあって、皆が知っていて、車ですぐという感じで、サプライチェーンを機能させるのはこの専門化があることです。最高のものは超専門化がある時だけ来ます。
中国はリソグラフィーを持っていません。彼らのリソグラフィーは10年遅れていて、数年で5年遅れになると思います。急速に追いついています。長い間ASMLほど良くならないと思います。中国を過小評価すべきではないかもしれませんが、中国のエンジニアは、でもしばらくは。
多くの日本企業やアメリカ企業のような最先端の化学物質を作れないと思います。彼らのツールや製造サプライチェーン全体を見ても、本当に何についても最前線にはいません。
設計サプライチェーンでは、同等だけど安いか、1、2年遅れだけど安いものを始めています。それは多くのもので問題ありません。その例はHuaweiです。Huaweiはモバイルフォンで完全にAppleと同等でした。
AppleとTSMCの最大顧客になって、最高のものを設計していました。テレコムでナンバーワンで、彼らの技術は文字通り優れています。何が起こるかを考えると、中国は何か欠けていますか。今日のAIサプライチェーンで最高のものは多くありません。
完全なパッケージと数年遅れがあって、より安くする方法、よりやる方法、追いつく方法を見つけ出して、堅牢な産業を作るでしょう。でもJensenがAMDを本当に恐れている理由があると思います。彼は偏執狂的です。偏執狂的だと言いました。彼らを少し恐れていると確信しています。彼らがやったことの一部は、AMDやGoogleのTPUなどとの反応や競争力学だと思います。
今日Core Weaveの契約があって、それはGoogleがやっていることの直接的な結果だと思います。
NVIDIAとCore Weaveの契約
NVIDIAがCore Weaveに発表した20億ドルのパイプです。
NVIDIAがCore Weaveに20億ドル投資しましたが、より重要なのはそれはステッカーのようなもので、本当に関連するのは、NVIDIAがCore Weaveと協力して、土地、電力、エネルギー、送電を取得し、全ての資本側のものを取得してデータセンターを構築するのを支援することです。NVIDIAは非常に多くのお金を持っているので、Core Weaveがそれをやるのをバックストップできます。Core Weaveが需要を生み出す側になれるからです。
とにかく、Googleがやっていたからです。彼らはFluid StackやTerawulf、Cipherなど数社とそれをやりました。これらは発表された公開取引です。GoogleがTPUでそれをやっていて、NVIDIAが反応しました。
同じように、NVIDIAはAMDに反応したと思います。同じように、NVIDIAはHuaweiに死ぬほど恐れていると思います。なぜなら、Huaweiは禁止される前にAppleに追いつき、実際にTSMCの最大顧客としてAppleを超えたからです。
Nokia、Sony Ericsonなど、テレコムサプライチェーン全体を完全に破壊しました。他にも多くのエリアで、フォールディングフォンを作りました。私はSamsungのフォールディングフォンを持っています。彼らにはSamsungのフォールディングフォンより良いフォールディングフォンがあります。
兄弟、何だと。Huaweiは本当に本当にクラックしています。だから当然、恐れています。Huaweiは世界で最も垂直的な会社です。どの会社もHuaweiより垂直化されていません。それが巨大なイノベーションにつながります。
アメリカでは完全には理解していませんが、ヨーロッパを旅行すると、Honorの電話を持っている人が皆います。電話だけでなく、Huaweiのフットプリントは私たちが思うよりはるかに大きいです。
セキュリティカメラだと思います。彼らは多くのトレーニングを持っていると思います。
まさに。まさに。Huaweiは恐ろしいと思います。だから、はい、彼らのチップは今日は良くありません。
HuaweiとNVIDIAの世界的競争
それは既に起こっていますか。明らかにアメリカと中国は2つの最大市場ですが、他の市場、UAE、中東、ヨーロッパでは、NVIDIAとHuaweiは既に直接対決していますか。
少し出荷していますが、ステッカー容量のようなものです。何もありません。少しというのは、数台のサーバーで、10億ドル分のものではありません。
中国のサプライチェーンがランプアップしなければなりません。中国の明確な目標は全て内製化することですが、Alibabaのような企業は「Huaweiを使いたくない。最高のモデルを作りたいから、NVIDIAを使いたい」と言います。それが私のビジネスです。私のビジネスはHuaweiのものを使うことではありません。でも、「OK、私に押し付けられている」という感じです。
Cameron Conなど他の企業もいます。中国のサプライチェーン企業は、彼らは使いたくないけど、明らかに奨励されて、押されています。ある地方の省政府が「ここでこれだけビジネスをしているなら、これをやらなければならない」というようなクレイジーなことがあります。企業にHuaweiを使わせようとするあらゆる種類のプッシュがあります。
課題はおそらく十分に製造できないことです。私たちはこれについて多くの作業をしました。顧客に対してではなく無料で出しました。国家安全保障に関わることだからです。Huaweiが実際にどうチップを構築しているか。
実際、彼らはシェル会社を使ってTSMCからチップを入手したり、HBM(メモリ)を韓国から台湾を通じて中国に密輸したりする異なる方法を使っていました。私たちが報告したあらゆるクレイジーなことや、中国に出荷されるべきではないツールが最先端チップ製造のために実際に使われていることなど、もぐらたたきのようなことが起こっています。
彼らは全てを作れないし、最先端のものを作りたいなら、上流のサプライチェーン、メモリ、ロジックチップ、ファブ用のツール、ファブ用の化学物質などにかなり依存しなければなりません。
Huaweiは市場を満たせません。国内にメモリ、ロジックなどの十分な先進的な最先端容量がないからです。できるだけ速く構築しようとしていますが、市場を満たすには十分ではありません。
だからNVIDIAには市場があります。中国にチップを売る方法を見つけ出すと思います。Jensenは今中国にいると思います。昨日いたかもしれません。明らかに車輪と取引をして、中国にチップを入れようとしています。
NVIDIAの主張は、私たちが彼らにチップを売れば、国内市場はそれほどなくなる、ソフトウェアなど全てのフィードバックループがそこにないだろうということだと思います。これが本当に挑戦します。
AI用のオープンソースソフトウェアのほとんどには多くの中国の貢献者がいます。vLLMやPyTorch、SGLangなど、低レベルのソフトウェアに特に行きます。最高のオープンソースのものの多くは、実際にはオープンソース化することに決めた中国企業からです。モデルも同じです。
もし彼らがNVIDIAチップを使えなくなったら、このオープンソースのものはNVIDIAチップ用に設計されなくなり、Huaweiチップ用に設計されます。そうなると、CUDAの堀が弱まって、中国は国内だけでなく、内部にフィードバックループがあって、世界の残りに外部化できますか。
これがNVIDIAの主張です。私が確信しているか分かりません。私のAIタイムラインは非常に速いと思います。AGIの観点ではそれほど速くありませんが、AIが業界全体で1000億ドルの収益であるという点では速いです。業界は今年末までに1000億ドルのARRに達すると思います。OpenAIが45〜50、Anthropicが35〜40、そしてGoogleのVertex DeepMindのモデル、GeminiやVertex APIのAnthropicモデル、Bedrock API、Azure Foundry APIなどです。1000億ドルは今年末だと思います。
それは多いです。その1000億ドルの経済的価値は何でしょう。中国の数字はおそらく10倍低いです。彼らがAIを広く普及させられなかったからです。ChatGPTはおよそ10億ユーザーがいて、Geminiを追加して、Metaは5億ユーザーがいると主張しています。分かりません。人々が生成ステッカーのようなものを誤ってクリックしただけだと思います。
でも、西洋では既に多くのAI使用があって、それは上昇し続けます。上昇し続けます。慣れなければなりません。問題は、世界への経済的利益は何かということです。最終的に、これは経済戦争です。
もしアメリカと西洋がAIで勝って、このフィードバックループがあるより強力なAIシステムをコントロールして、経済成長と武器システム、グリッドのエンジニアリング、サイバー攻撃など全てを改善したら、中国を超える優位性を持ちます。そうなると、中国はグローバル覇権に上昇しません。
でもAIなしでは、中国は確実にグローバル覇権に上昇します。アメリカを追い抜くでしょう。だから問題は、超強力なAIシステムの速さ対、数年遅れだけどチップとモデルと全ての国内エコシステムを構築している中国、実際の価値は何かということです。それが別の見方だと思います。
制限、規制、そして米国のオンショアリング
制限と規制の周りで、アメリカのオンショアリングの努力はそのカテゴリーのどこに入りますか。CHIPSアクトから構築されている全てのものまで、どう思いますか。ところで、全てが大幅に遅れているように見えます。おそらく驚くことではありませんが。
TSMCはウェーハを製造していて、実際のウェーハを作っていて、実際のファブがあります。発表された他のファブもあって、うまくやっています。韓国企業がチップ用のランダムなガス工場をテキサスに作るなど、異なる種類の工場がたくさんあります。こういったことが起こっています。
CHIPSアクトは500億ドルで本当にうまくやったと思います。ただ、人々は半導体産業の規模を理解していないと思います。世界で最も複雑なサプライチェーンです。飛行機の製造よりはるかに大きいです。他の本当に何よりも大きいです。
世界のトップ10企業を見ると、8社が半導体を設計していると思います。Googleは半導体を設計していますが、「あ、待って、いや、でもTPUがなかったら検索のコストは10倍高くて、TPUは検索に超最適化されている」という感じです。Metaはチップでレコメンデーションシステムにサービスを提供しています。リストを下げていくと、皆が自分のチップを作っています。Appleのデバイスは自分のチップがなかったら実質的に悪くなります。
リストを下げていくと、最も複雑なサプライチェーンです。彼らはチップ産業に年間およそ1500億ドルの補助金を費やしています。
私たちは10年で50やっています。
ええ。
ここには規模の違いがあります。
台湾で支出された全体のキャペックスの合計額は5000億ドル以上です。台湾で半導体を作っている全ての企業全体で。台湾には国内産業がありません。
500億ドルの補助金がアメリカの針をどう変えるんですか。少し動かしますよね。明確にしたいですが、CHIPSアクトは素晴らしいです。EVや太陽光が1兆ドルのパッケージを与えられた理由が分かりません。半導体は50しか与えられませんでした。半導体はオンショアリングを実際に奨励するためにはるかに大きなパッケージが必要です。
これまで起こったことは、うまく機能していることを証明したと思います。TSMCは文字通り今日、アリゾナでNvidia、Apple、AMDなどのためにチップを作っています。それは本当に素晴らしいと思います。
自動車産業の影響とCHIPSアクト
広範なアメリカ政府がこれ全てを認識しているという感覚はありますか。自動車の価格が上がったので通過しただけだとは言いませんが、自動車メーカーは最悪です。ジャストインタイム在庫システムをやっているからです。最悪ではありませんが、これがただの事実です。ジャストインタイム在庫システムです。
COVID が起こって、売上が急落しました。エンジン用のランダムなパワーICやランダムなマイクロコントローラーを作っていたファブは、COVIDからのブーム、データセンター、PC、スマートフォンに転用されました。だからそれはブームでした。
人々が「あ、待って。実際、お金がある。家にいた。外出しなかった。飲まなかった。現金がある。車を買おう」と言った時、車を買いに行って、車の価格が急騰し始めました。「あ、ええ、再起動しましょう。ええ、そのエンジン用のマイクロコントローラーをまた売ってくれますか」「いいえ、キーボードやマウスなどに使える少し異なるマイクロコントローラーを作っています」
実際、彼らは私を裏切って去りませんでした。COVIDを通じたパートナーでした。あなたは去りました。くそくらえ、FordやToyota、自動車OEM、そのサプライチェーンです。
だからCHIPSアクトは、それが起こらなかったら通過しませんでした。それが起こったからだけ通過しました。人々が「なんてこった、半導体のせいで車が作れない」となったからです。それが起こらなかったら、CHIPSアクトさえなかったでしょう。馬鹿げています。
それが全ての上院議員にピッチされたものだと知っています。Capitol Hillを走り回ってその物語とストーリーをプッシュしていた人々を知っています。それでようやく通過しました。
実際には全て先進的な最先端チップのためでした。車に入るものではありません。だから面白いことです。
言い換えると、私の言葉で、あなたの言葉ではありませんが、アメリカが半導体に投資することは絶望的ですか。
非常に楽観的です。
わかりました。つまり、アメリカが知っている規模で半導体に投資することを決める世界があると思いますか。
もっと大きなCHIPSアクトが必要だと思っていましたが、TrumpはTSMCにさらに投資すると約束させました。彼らはそれを進めています。実際に構築しています。
「ファブを建てない限り、くそほど関税をかける」という感じです。「ファブを建てます」という感じです。今構築しています。
ファブのタイムラインは永遠にかかります。なぜなら、世界で最も複雑なものだからです。世界で最もクリーンな場所は病院やバイオテクノロジーラボではありません。半導体ファブです。
世界で最も高価なツールは医療ツールではありません。ロケットでもありません。半導体ツールです。
私が子供の頃を思い出すと、ロケット科学者になりたかったです。それから外科医になりたいと思いました。「待って、チップはロケット手術のようなものだけど、さらにクールだ」と思いました。とにかく、アメリカでファブが建設されています。
アメリカを自給自足にすることはないでしょう。それが関連する目標だとは思いません。グローバリズムは一般的に良いだけです。経済の観点から、ホットテイクです。
これをショート、YouTubeショートにします。
グローバリズム。
グローバリズムは良い。
兄弟、キャンセルされそうです。
氷についてツイートしたんですが、完全にジョークだったのに、多くの人が怒りました。真面目すぎるんです。これらは深刻なことです。
ええ、ええ。いや、その感覚は分かります。
とにかく、ファブを建設していると思います。動くと思います。今やElonさえファブを建設することについて話しています。世界の不足を見ているからです。AIを構築するための半導体関連の不足がたくさんあります。
絶望的だとは思いません。もっともっとやると非常に楽観的です。多分この政権が関税で脅して、取引を得て、次の政権が戻ってきてニンジンを持ってくるかもしれません。民主党だったら、何が起こるか分かりません。
日曜の夜にコメディクラブにいました。彼が「ChatGPTを使っています」と言って、数人がブーイングしました。彼は「ええ、私はそういう人間です。分かっています」という感じでした。「わあ、人々はAIを憎んでいる」と思いました。
それはまだ始まってさえいませんよね。AIの実際の影響は。
あるいはニュージャージーの電力価格が上がっています。データセンターのせいですか。ニュージャージーの知事選挙は、電力価格が上がったのでニュージャージーで選挙が最近変わったと思います。人々はニュージャージーのMicrosoft Nebiusデータセンターのせいにしました。
でも実際には、そのデータセンターは電力価格の上昇と何の関係もありません。5年前かどうか分かりませんが、スーパーストームサンディが州の電気インフラを破壊して、それから改善して、全てのこれらの改善があって、それらの改善は誰かが支払わなければならず、消費者が高い電力価格で支払わなければならないことが分かりました。
多くのことが起こっています。その点で悲しいです。人々はAIを憎んでいて、AIのせいにしています。アーティストはAIを憎んでいて、全てのディープフェイクのものがあります。
AIへの反発と雇用への影響
特にAIに本当に入り込んでいるので、最もホットボタンの問題になると思います。昨年、GoogleはWhimoに30億ドル使いました。今年のガイドを待っています。Whimoに30億ドルですが、彼らのWhimoは30万から新しいWhimo車で10万か9万になりました。30億以上使うでしょう。今4つか5つの都市でローンチしたばかりだからです。たくさんテストしています。
ロボタクシーのようなもので、人々はそのためにAIを憎むでしょう。インターネット上のスラップのせいでAIを憎むでしょう。認識された仕事の置き換えのせいでAIを憎むでしょう。全てのこれらの理由でAIを憎むでしょう。ホットボタンの政治的問題になるでしょう。
キャペックスバブルの議論
キャペックスについて話しましょう。キャペックスバブルはありますか。過剰投資していますか、それとも実際には、あなたが今年の収益増加率とそれゆえ暗示される需要について言っていたことを考えると、十分に投資していませんか。
私は明らかにマキシです。多くのインフラが必要になると思います。文字通りサプライチェーンを分析してコンサルティングをするために支払われています。それが私の会社がやることです。明らかに非常に偏っています。
物事が下がる時を呼ぶのはかなり得意だと思います。サプライチェーンの一部が元に戻る前など。とにかく、経済に戻ると、今年終了時点で1000億ドル以上のAIの収益です。2023年に戻ると、Gen AIのベースから10億未満でした。広告などは既に数千億ドルのAI産業ですよね。
2024年は正確な数字は分かりませんが、10と呼びましょう。25年は多分30〜40のようなものでした。100以上になるでしょう。簡単に。
1000億ドルの収益について話しているなら、50%の粗利と言いましょう。500億ドルの粗利益と500億ドルのCOGSです。その500億ドルのCOGSはインフラ上で動作する必要があり、5年償却について話しているなら、およそ2500億ドルのインフラのコストです。
1000億ドルの収益のために。
今年のAIインフラの実際の支出は何ですか。どのレイヤーかによります。エネルギーについて話しているなら、それらはより長命の資産で、全てのこれらの他のことです。データセンターはより長命の資産です。チップはそれほど長命ではありません。
人々はキャペックスを下ろしています。今年のハイパースケーラーのキャペックスは5000億ドルくらいになるでしょう。彼ら以外にも、他の場所に多くのキャペックスがあります。
バブルですか。理論的には、あるべきものの2倍ですが、R&Dコンポーネントもあります。昨年収益を生まなかった余分な支出が、今年のモデルが非常に良い理由です。Claude Codeを使えるあらゆる人がそれを使って、彼らの人生を変えることにつながりました。
バブルではないですよね。まだバブルだとは思いません。AIモデルの進歩が止まったら、それがメインです。モデルの進歩が止まった瞬間、全ての支出は無駄です。でもこれまで一貫した改善がありました。より多くの計算を入れると、より良いパフォーマンスとより良いモデルが得られます。
ええ。
モデルのパフォーマンスは、ハードウェアの進歩やデータセンターの遅行指標です。
ええ。
最終的に、Microsoftが2024年にOpenAIのために支出したキャペックスが、2025年のOpenAI Corey、誰であれ、今年のモデルが非常に良い理由です。AnthropicとAmazon Googleと同じです。彼らのモデルが今非常に良いのは、そのキャペックスで、実際にまだそれらのチップの支払いをしていません。それらのチップはまだ数年間有用な寿命があるからです。
モデルの進歩は非常に明確だと思います。それが止まった瞬間、壁にぶつかって、新しい研究の方向性がなければ、終わりです。
それは、より良いモデルがより多くの需要につながると仮定しています。これは合理的な仮定です。
確かに。
でも、モデルがどれだけ良くても、エンタープライズでの採用曲線には規模があります。
今日のGitHubコミットの2%がClaude Codeです。
Claude Codeによってコミットされたという意味ですか。自動的にコミットされないように無効にできますが、今日のGitHubコミットの2%がClaude Codeです。世界で支払われるソフトウェア賃金は2兆ドルです。
もし2%だったら、これは狂気の量です。AIは既に世界で生産している価値より稼ぎが少ないです。大きなマージンで既に今日。
Claude Codeと労働生産性
ポッドにいたClaude CodeのBorisは、Co-workと呼ばれる新製品を全てClaude Codeで書いたと言っていました。だから私たちは非常にその世界にいます。
私のルームメイトの1人に聞いていました。彼はいつも本当に低レベルの良いプログラマーでした。ホリデーの執着がありました。既に仕事でClaude Codeを使っていました。でもホリデーの執着がありました。
Age of Empires 2をプレイすることに入り込みました。私、ルームメイト、Open Eye、GDM、Anthropicの人々が何人か。ホリデーの間、AoE 2のLANパーティーを少しやりました。クリスマスではありませんが、少し前、少し後です。ほとんどの人はクリスマスに家に帰ったので。
でもこれらのLANをやりました。私のルームメイトはゲームに非常に執着して、クリスマスの週、彼は家に帰らず、サンフランシスコに滞在しただけで、RTSゲームに取り組みました。全体のRTSゲームを構築しました。
冗談ではなく、1週間で1万ドルのClaudeを使って、最初から全体のRTSを構築したと思います。標準的なRTSのようなAge of Empiresで時代を通じて進歩するとかStarcraftではなく、中国対アメリカのRTSで、AIレースにいて、情報時代の始まりからAGI、ロボット、ヒューマノイドまで進みます。宇宙文明のようなものまで。クレイジーです。1週間で構築しました。
1行もコードを書かず、モデルに指示するだけでしたよね。彼は私に言いました。Anthropicには内部に、今実際にコードを書く人の数を見る指標があります。数人のホールドアウトしか残っていません。
でもバブルへの質問は、タイミングの質問でもありますよね。供給側の構築と需要側がほぼ同時に着陸するかどうかです。それは公平ですか。
ええ。でも経済も、例えば1ギガワットを構築して、データセンター、チップ、ネットワーキングなど全体で約500億ドルを下ろすとしましょう。5年の有用な寿命があるとして、年間100億ドルです。
最初の年に収益がゼロ、2年目がゼロで、3年目、4年目、5年目が50%の粗利で、20、20、20を稼ぐなら、この500億ドルの投資から600億ドルを稼いだことになります。投資資本利益率としては最高ではありませんが、自己資金を調達しました。
ええ。
バブルですか。今日起こっていることはそうです。人々が全てのこのインフラ資金をインフラに使っていて、多くは何もリターンがありません。研究をやっているだけで、採用を得ようとしていて、無料ユーザーです。それは何を意味しますか。
ええ。
タイミングに少し依存します。でもその500億ドルのキャペックスは1年目に使われました。
エネルギーとデータセンター
エネルギーはどうですか。データセンターの世界で、エネルギーのガス置き換えについての面白い投稿がありました。AIは基本的にグリッドを破壊していますか。
もし公益事業がそれを許せば破壊するでしょうが、公益事業が非常に遅くて愚かでやりたくないと思います。
破壊ではなく、グリッドの拡張ですが。
アメリカははるかに良いグリッドを持てると思いますが、やりたくないだけです。誰も努力やイニシアチブを取っていません。十分な電力がありません。アメリカは本当に50年間電力を構築していません。石炭からガスに転換したり、こういったことをしましたが、本当に新しい電力を大規模に卸で構築していません。
独立系発電事業者IPPが何度も吹き飛んだ時期がたくさんありました。韓国と日本の投資家が市場に殺到した2010年代、そこで非常に良いリターンを見たからです。あるいは2000年代初頭に少し電力が少し成長して、人々が電力を過剰構築したので、電力産業は数回火傷しています。
でも誰も本当に電力を構築せず、データセンターが今突然オンラインになって、数年で米国グリッドの2%から10%に行きます。
業界に巨大な巨大な変化があります。労働力がありません。最大の問題は最終的に機器と労働力だと思います。機器は基本的に労働力と時間です。工場を建設するのに時間がかかるので、物を作れます。機器側のことはより合理的に解決されると思います。
1つの例はガスでした。当初、人々は2つのベンダー、SiemensかGE Vernovaしかガスタービンに使えないと思っていました。でも彼らは最高のもの、最も効率的なものを持っています。「OK、まあ、OK、Mitsubishiも存在していて、生産を速くランプアップしています」「ああ、韓国のDucsonが存在していて、生産を速くランプアップしています」
「ああ、実際、Cumminsエンジンを取るだけでいいです」ピックアップトラックに乗ったり、ディーゼルトラックのような、皆Cumminsが大好きです。道でRamを見て、Cumminsバッジがついています。南ジョージアの特定の種類の田舎者にとってのオーラシンボルのようなものです。私は少しそうです。
とにかく、私はトラックを持っていません。持っていましたが。でも、全てのこれらのエンジンのような、人々は機器を作る方法を見つけ出しています。太陽光は最悪です。間欠的すぎます。風は最悪です。間欠的すぎます。原子力は最悪です。構築に永遠にかかります。石炭は最悪です。汚すぎます。
ガス以外でデータセンター用の電力をどう作りますか。「OK、グリッドはサイトにガスを置きたがりません」それがElonがやったことです。今や皆やっています。
水の消費についての面白い投稿が1、2週間前にありました。それについて話したいですか。
ええ、ええ。皆が「ああ、AIが全ての水を使っている。わあ、AIとデータセンターが全ての水を使い尽くして、水がなくなる」という迷惑なことがあります。それは非常に馬鹿げています。
水は分配の問題であって、十分持っていない問題ではありません。カリフォルニアを見てください。カリフォルニアはたくさんの水を持っています。でも人々はオートミルクを作ることに決めて、普通のミルクの1000倍の水を消費します。牛も明らかに多くの水を消費しますが。
とにかく、データセンターは実際には非常に少ない水を消費します。米国グリッドは27年、28年までにデータセンターで電力の10%くらいになります。水の消費では、10年末までに1%さえ割りません。
ええ。
メトリックは何でしたか。私たちが作った比較は、少しふざけた投稿でしたが、真面目な研究でした。
この質問を続けて受けて、反論するために真面目な研究をやっていましたが、それから「いや、いや、いや、これは複雑すぎる。非常にシンプルにしよう」と思いました。「みんな、ハンバーガーと比較しようよ」と言いました。なぜなら、ベジタリアンの人やヒンドゥー教徒から以前その議論を聞いたことがあるからです。私自身ヒンドゥー教徒ですが、時々ビーフを食べます。でもヒンドゥー教徒です。
だからハンバーガーとの比較を作りました。ハンバーガーは大量の水を必要とします。牛のためです。牛にとって、彼らが必要とする大量の水です。牛が大量の水を取っている時、牛自体ではなく、彼らに餌を与えている全ての飼料です。
誰も草で牛を育てて、雨に草の世話をさせません。草に雨を降らせるか、最も可能性が高いのは、トウモロコシ、大豆、アルファルファなどの大規模産業農業をやって、大量の水を使います。あるいはアーモンドミルクは大量の水を使います。農産物は水の主要なユーザーです。
メトリックは、Elon MuskのColossusデータセンター全体が、2.5のIn-N-Outと同じくらいの水を使うというものでした。In-N-Outあたりの平均収益と、それが何個のハンバーガーに変換されるかを計算してです。皆がコンボのようなものを注文している場合。
飲み物を無視しましょう。フライドポテトを無視しましょう。ハンバーガーだけについて話しましょう。穀物のあるパンを無視しましょう。肉とチーズだけやりましょう。
突然、全てのこの水、非常に多くの水があります。平均ユーザーのChatGPTからの全てのAI使用のような単一のクエリはハンバーガーのようなものです。これは何もありません。
なぜなら、これらのものは、データセンターは実際には、ほとんど閉ループで、冷却の理由で水を蒸発させますが、蒸発冷却をやることで、電力を少なく使っています。それは実際に蒸発冷却を使わないよりも環境に良いです。全てのこれらの理由で、AIが全ての水を使うというこの神話や悪ふざけは単なるナンセンスです。
ルイジアナのMetaのデータセンターは抗議されています。水です。世界最大のデータセンターになる予定です。少なくともこれまで発表された4〜5ギガワットになるでしょう。私たちは同じくらい大きいか、より大きい可能性のある他のいくつかを追跡しています。
でもMetaは、そのエリアの地元住民が「ああ、水が汚い。このMetaデータセンターのせいだ」と言って抗議されています。かつて完全に空だったこれらの裏道に大型トラックがいます。彼らは怒って、それに迷惑しています。
でも最終的に、実際に水を汚したのは、そのエリアでフラッキングをやっているところです。フラッキングは信じられないほど悪いです。そのガスのほぼ全てがLNG端末に出荷されて、アジアに出荷されています。日本や台湾や中国や韓国、ヨーロッパにも少しです。
実際、全てのこの水は規制フラッキングのせいで汚れています。ところで、私はフラッキングを支持しています。でもそれも狂気の主張かもしれません。
水の使用は関連する議論ではありません。
エネルギー企業への展望
Constellationのような原子力やVistraのような独立系発電事業者のようなエネルギー企業については強気ですか。
IPPはうまくやると思います。IPPは、これまでできたものよりプレミアムで契約を確保できると思います。専用かグリッド接続だけど、グリッド負荷のペアリングが付いてくる新しい発電所用です。
例えば、公益事業は今データセンターだけをやらせません。でもペアで来たら。「この巨大なデータセンターを構築するけど、この巨大な発電資産も持つ」例えば、IPPと提携して、彼らが負荷と消費を構築します。グリッドを通じて接続されていても、より良い安定性とより良い信頼性のためです。
あるいは、メーター裏、つまりグリッドに全く接続されていません。ElonのオリジナルのColossusやOpenAIのTexasの一部、Crusoのような、いくつかのデータセンターのように部分的に。
発電事業者が過大なリターンを得る多くの余地があります。必ずしも原子力には強気ではありません。
既存の原子力は良いです。ええ、より高い買い手、より高価格の買い手を見つけられます。でも大部分はガスになるでしょう。ガスに支えられた再生可能エネルギーをやって、ガスをオフにするだけでできます。コストは高くなりますが、何でもいいです。あるいはガスに支えられた風をやれます。
原子力はなぜダメですか。
時間がかかりすぎます。
時間がかかりすぎます。
誰も原子力を速く構築できません。
中国でさえ原子力の構築に5年くらいかかります。複雑です。安全ではありません。原子力が大好きです。機能してほしいです。ただ、AIの電力が狂気になっている時間スケールでは関連しません。
でも面白いことがたくさんあります。クライアントが石炭プラントを購入するのをアドバイスしていました。取引に基づいてです。彼らが現れて「ええ、電力資産を買いたい。この電力ストーリーを信じています」という感じでした。
「OK、素晴らしい。これがEIAから入手できるような、私たちが知っている全ての発電所です」など。それから経済を検討して、地域で構築されている新しいデータセンター全てを見て、それから石炭プラントを購入することに決めました。再起動して、今大金を稼いでいます。
なぜなら、今あるハイパースケーラーが全体の電力パイプラインを購入して、近くに負荷を置きたいからです。単なるグリッド接続資産ではなく。だから超素晴らしい投資です。電力はうまくやるでしょう。
AIブームの平和配当
AIブーム全体の平和配当について話したかったです。一般的にはそうですよね。ハイパースケーラーは送電グリッドのアップグレードに支払っていて、人々はそれから利益を得るでしょう。あるいは、業界で働く人々、電気技師の賃金が急騰しています。など。多くの取引が非常にうまくやっています。それも確かにその一部だと思います。
NVIDIAとCore Weaveの契約再考
キャペックスとバブルの議論を終える際に、あなたが言及したNVIDIAとCore Weaveの契約に素早く戻りたかったです。循環的な取引があるようですが、多くの負債も流れ回っています。
その取引の詳細は知りませんが、このバリエーションを聞きました。効果的に、大きなプレーヤーが多くのインフラ構築のために負債を保証して、最後の手段になっているというものです。これにOracleのコミットメント全体を加えると、この全体に少し不安にさせる脆弱性があります。どう思いますか。
完全に問題ないと思います。人々がフリークアウトして、本当にあるべきではないところに物語を作っていると思います。「Googleは十分なデータセンター容量を持っていません。人々にデータセンターを構築してもらう必要があります。でも誰もデータセンターを構築できません。資本がないからです」
多くの場合、資本は問題ではありません。彼らは資本を持っていません。あるいは、誰もランダムな会社を信頼しないので、誰もローンを与えません。でもGoogleが「いや、私たちは彼らをデューデリジェンスしました。彼らはここで構築できると思います。構築したら購入したり使い始めることさえ保証します」と言います。
顧客がいるだけで十分でした。Core Weaveの場合、彼らは実際にバックストップは不要でした。彼らは「これを見て、これだけのGPUのためのMicrosoft契約があります。あのデータセンター、あのデータセンター、あのデータセンターに置きたい。これらのGPUをレンタルするための契約があります。これらの人々を雇いたい。これをやりたい」と言えました。
お金は全くありませんが、人々に貸してもらえました。Core Weaveはそれをやって、循環的な融資はありませんでした。
でもそれは、投資の規模が数十億ドル、あるいは10億ドル未満だった時でした。今や投資の規模は何千億ドルです。
ええ。
問題は、データセンター容量が欲しいなら、どうデータセンター容量を得るか。それを構築するつもりの全員のところに行って、スマートに見えて、やるのに十分スマートだけど、やる余裕がない人に「取ります」と伝えて、実際「取るだけではありません。債権者のところに行って、保証します」と言います。
ええ。
なぜなら、明らかにあなたは新しい会社です。私はあなたを精査しましたが、債権者はしていません。だから、私が単に去れるようにしたくありません。なぜなら、MicrosoftとCore Weaveの取引では、もしCore Weaveがしくじったら、Microsoftは去れたからです。
ええ。
つまり、キャンセルや何でも可能性は常にあります。だからこれは単なるさらなる形の保証です。多くのこれらのバックストップについて。Oracleがお金を得て、OpenAIがお金を得て、Nvidiaが支払って、全体が循環的であることについて。
それは少しナンセンスです。なぜなら、NvidiaはOpenAIの株式を取得しています。彼らは基本的に「購入する1ギガワットごとに、株式も買います」と言っています。
ええ。
「OK、いいですね。今、NvidiaはOpenAIという、価値があると思う資産を所有しています」OpenAIは振り向いて、株式を使ってレンタルしようとしています。彼らは株式を買いました。人々の現金支払いの使用は何ですか。そんなに良くありません。会社での支出の99%以上はおそらく計算だけです。
ええ。
だから、「OK、じゃあこのお金を調達します。先に説明した全体のことをやります。1年目と2年目に損をします。3年目、4年目、5年目にそれでお金を稼ぐことを望みます」
OpenAIはそれをやってきました。「OK、外に出ます。500億ドル調達しました。100億ドル調達しました。5年間で650億ドルのクラスターをレンタルします。その契約をレンタルして、今最初の年に支払うのに十分なだけを持っています、明確にするために」
「でもあなた、Oracle、私を信頼して、私が成長すると思って、支払えると思っています」Oracleは「ええ、あるいはあなたができないなら、他の誰かに売れると思います」だから「OK、クール、今年500億ドル使います」
ええ。
「これを構築するために、これらは1ギガワット用です」それは、OpenAIが消費するGPUの量ごとに、投資を与えると循環的ですか。その投資がクラスターへのレンタルの最初の年に支払うために振り向けられます。あるいは2年目、最初の2年間です。
それは少し変ですが、大したことではないと思います。
ええ、ええ。
それは少し変ですが、大したことではないと思います。
モデルとソフトウェア側
大好きです。逆張りの見解。多分モデルとソフトウェア側のことで終わりましょう。ハードウェアとサプライチェーンと全てのことについて広範に話しました。あなたがAIで次に起こることに超超強気だという感覚を得ます。
あなたのルームメイトのSchultoは、このポッドで以前話していたルームメイトだと思いますが、表面を引っかき始めたばかりで、RLや全てのことの周りに非常に多くのローハンギングフルーツがあったという点を効果的に作りました。
あなたはシリコンバレーのサークルにいます。それもあなたの感覚ですか。モデル側で何を追跡していますか。
1つは、GitHubコミットのような単純なものです。他のことは、使用量、人々がどれだけ使っているかのようなものです。全てのこれらの異なる種類のものです。AI モデルの進歩エリアのトークノミクス、トークンエコノミクスを追跡するための非常に多くの異なる代替データソースがあると思います。だからそれは私たちにとって全体のプラクティスです。
暗号から用語をリブランディングしていますか。
ええ、暗号の人々を信じません。いつも彼らが嫌いでした。
だから今、用語を取っています。
ええ、ええ。Jensenが今使っています。だから私は彼に言葉を使うよう説得しました。彼はソブリンとして使っています。私たちが勝ったと思います。
それは素晴らしい。おめでとうございます。
私は彼にそれを言いました。記事に書きました。2023年に始めたコンサルティングの全体のプラクティスがトークンエコノミクスです。これらのようなものを構築しようとしてきました。基本的に、主なことは、コードを書かない人が今Claude Codeを使えることだと思います。
人々は、コードを書かなくても、ソフトウェア開発のトレーニングを受けたことがなくても、ソフトウェア開発者として仕事をしたことがなくても、コードを書けることを理解していないと思います。
私の会社のアナリストの1人がやったことの例を取りましょう。エンジニアリングのバックグラウンドから来ていますが、半導体システムのようなものです。機械システムで働いていました。これらの種類のことで働いていました。彼らはこのものをコード化しました。
クリーンルームのエリアの分析をやりたかったんです。クリーンルームはファブが全てのツールを持っている建物で、世界で最も複雑な種類の建物で、全ての種類の化学システムなどがあります。システムを構築する会社のそのエリアがこれらのシステムを構築して、その会社の収益です。
だから、「OK、このファブデータセットがあります」それを指して、「これ、このファブデータセットです。全てのスクエアフッテージは何ですか」私たちが構築したこのものがあって、データセンターとファブと全てのものについて、衛星画像から何かのエリアを計算するだけです。非常にシンプルです。
だからこれら全てのものの平方フィートがあります。それを指します。会社名です。OK、ファイリングを見つけに行きます。だからこれらのファイリング全てを掘りました。データを引き出しました。
素晴らしい。これら2つを比較するように伝えました。チャートを作ります。素晴らしい。「ああ、待って。この変な変曲点があります」「ああ、それは5年前に会社を買ったからです。この分析のプロフォーマを、彼らが買収したその会社の財務なしでできますか」
OK、素晴らしい。クライアントのための投資ケースと、他の興味深い詳細を見つけ出せました。本当にコードを書いたことがない人から、Claude Codeを使うだけで。これは彼らのフルタイムではありません。3時間もこれに取り組んでいません。モデルに伝えて、他のことに取り組んで、モデルに伝えて、他のことに取り組んだだけです。彼らはこれをやっただけです。
知識労働の変革
人々は、スキルセットのようなものを理解していないと思います。アナリスト、非常にジュニアなアナリストと話すと。ベンチャーでも、特に成長ベンチャーや公開市場やプライベートエクイティでも。彼らの仕事は、データを見つけて、クリーニングして、チャートを作ることです。
これは今Claude Codeです。ジュニアアナリストは必要ありません。多くの企業がL4エンジニアの採用を停止したように、役に立たないからです。なぜL4エンジニアを雇うんですか。Claudeにやってもらうだけです。
これが起こって、これは本当に大きなシフトだと思います。低レベルの知識労働が単に重要ではないということです。なぜExcelを使うんですか。ClaudeにCSVを操作してもらえます。なぜWordを使うんですか。Claudeがマークダウンを生成して、WordPressに直接コピー&ペーストできます。そのWordPressは今完全にフォーマットされています。Wordのポイントは何ですか。
全ての種類のことをやるポイントは何ですか。モデルの進歩を見る時、それはOpus 4.5だけです。
OpenAIの新しいモデルはOpus 4.5より良くなると思います。3月頃に来ます。多分2月、3月頃の時間枠です。OpenAIは今日、AnthropicよりRLスタックが良いからです。ただ、彼らの事前訓練モデルはAnthropicの事前訓練と比べて最悪です。
もし彼らが事前訓練で大きく追いついて、より良いRLスタックを維持すれば、実際にははるかに良いモデルを持つでしょう。裏返すと、GoogleはAnthropicやOpenAIより良い事前訓練モデルを持っていますが、彼らのRLスタックは最悪です。だからもしRLで追いつけば、これらのモデルは馬鹿げて良くなるでしょう。Anthropicも明らかに進歩しています。
エコシステム全体を見ると、皆が本当に速く進歩しています。進歩。これらの瞬間が起こっています。ChatGPTは瞬間でした。Ghibliは瞬間でした。それらはよりコンシューマーでした。仕事にもChatGPTを使っている人は少なかったです。
でもClaude Codeは新しい瞬間のようなものだと思います。4.5のClaude Codeは、働き方が永遠に変わった新しい瞬間です。だから今、私の会社の全員に強制しようとしています。54人います。半分がコードを書いたと思います。
残りの半分にClaude Codeのようなものを使わせようとしています。「実際、あなたは半導体コンサルティングのバックグラウンドから来ています」「ああ、あなたはパッケージのような半導体エンジニアリングから来ています」「ああ、あなたはファブで働いていました」こういう種類の人々が、今Claude Codeを使っています。彼らの生産性が上がっています。
ええ。
一般的な会話では、Claude Workspaceは新しいです。Claude Codeと比べて最悪ですが、そこに到達するでしょう。彼はClaude Codeで全てコード化したと言っていました。それを知っていますよね。あるいはそれはあなたのポッドにありましたよね。
私のポッドはそれより前でしたが、はい。
OK、それでした。その人が私のポッドでその後それを言いました。
私のポッドで最初の開示だったと思います。
新しいブランドの時代だと思います。Schultoがエピソードで言ったように、非常に多くのローハンギングフルーツがあります。非常に多くのローハンギングフルーツがあります。
モデルの進歩と、モデルの進歩が収益に変換されると思います。採用は難しいですが、実際にClaude CodeのUXは最悪ですが、6ヶ月与えれば、モデルはそれと話すことがUXになるほど良くなるでしょう。
CLI統合のようなものを持つ必要さえありません。あるいはClaude for Excelが最近リリースされて、悪くないです。モデルを構築するとか、全てのこれらの種類のことは、単に誰かに伝えるだけになるでしょう。
なぜジュニアアナリストに伝えるんですか。自分でやれます。全体の新しい世界だと思います。2兆ドルのソフトウェア作業の賃金だけでなく、でも今日コミットされるコードの2%以上、2%がClaudeで、CodexやCursorや他の人たちもいるので、おそらくAI生成としてマークされたコードの5%以上です。
スプレッドシートやオフィス処理をやる普通の労働者が自分のワークフローを自動化し始めたら何が起こるか。全体の新しい世界だと思います。
Schultoについて話すと、彼が完璧な標本だということで両方が同意しました。
兄弟、私はストレートですが、この男をどれだけ称賛しているかでホモセクシャルだと非難されました。完璧に問題ありませんが。考えてみてください。彼は6フィート4インチです。本当にイケメンです。オーストラリアのアクセント。素晴らしく聞こえます。彼の声を聞いたことがあります。私は多分迷惑な声を持っています。彼の声は素晴らしく聞こえます。
コーディングが信じられないほど得意です。オリンピックレベルのフェンサーでした。どのスポーツでも、選んだら本当に得意です。運動能力があるからです。「なんてこった、あなたは標本だ」という感じです。
ええ、ええ。
このクリップを切り取って、確実に彼に送ります。
ええ。Twitterでプレイバイプレイをフォローしていない人は、あなたたち全員がルームメイトだという事実を聞いていないかもしれません。あるいはSchultoとルームメイトで、Dwarishとルームメイトで、Dwarishはポッドキャスターのポッドキャスターです。絶対に…
ポッドキャスターのポッドキャスターとはどういう意味ですか。
他のポッドキャスターが目指す、あるいは学ぶポッドキャスターです。
ええ、ええ。彼の準備は、彼が準備している時、ロックインされていて、インタビューのために非常に一生懸命準備しています。素晴らしいです。
いや、彼はただ信じられないです。
それから彼はエピソードで100語しか言わないかもしれませんが、非常に一生懸命準備していて、人々は気づきました。「わあ、彼は単に良いゲストを持っているだけではないんだ」
いや、いや、いや。本当に一生懸命準備しています。でも気づかない場合、それを理解していない限り。
彼がもっと書き始めて、もっと書き始めた時、人々は「わあ、彼は実際に本当に本当にスマートなんだ」という感じでした。「ええ、彼は狂ったように勉強しているからです」という感じです。「ああ、これに取り組んだAI研究者にインタビューします。モデルをトレーニングしてみます」という感じです。
それが彼がこれらのものを録音する時に行くコミットメントのレベルです。
お互いに会った時に何について話しますか。AIノンストップですか、それともAI以外の全てについて話しますか。
Schultoとは、Age of Empiresゲームのようなことです。しばらくそれに超入り込んだからです。それだけについて話しました。彼が作ったRTSについて。Dwarishとは、色々です。普通のルームメイトのことです。
「デートの人生どう」「ああ、OK。デートに行った。うまくいかなかった」「OK、まあ、OK」みたいな。それは私です。私のです。私のデートはうまくいきません。いや、冗談です。
あるいは「夕食食べたい。友達を何人か招待できる」「ええ、素晴らしい」みたいな。あるいは、普通のことも全ての種類です。
明らかに、テクノロジーについてもたくさん話します。これは私たちの人生だからです。テクノロジーは最も楽しいことです。
素晴らしい。素晴らしいサンフランシスコの伝説。Dylan、本当にありがとうございました。絶対に素晴らしかったです。本当に楽しみました。多くを学びました。ポッドに来てくれて本当に感謝します。
本当にありがとうございました。
やあ、また Matt Turk です。The Mad Podcastのこのエピソードを聞いていただきありがとうございます。楽しんでいただけたら、まだ購読していない場合は購読を検討していただくか、このエピソードを視聴または聴いているプラットフォームで肯定的なレビューやコメントを残していただけると非常にありがたいです。
これは本当にポッドキャストを構築して素晴らしいゲストを得るのに役立ちます。ありがとうございます。次のエピソードでお会いしましょう。
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