Tài năng và Chi phí vốn là hai trong những xu hướng quan trọng nhất cần theo dõi trong AI 1/ Ai là người mà một công ty có để xây dựng các mô hình AI 2/ Một công ty có bao nhiêu tiền để đào tạo các mô hình thế hệ tiếp theo Có một ngày rảnh rỗi để chơi với 03 Pro nên chia sẻ một vài hình ảnh và bảng về những chủ đề này 🧵

Dòng chảy tài năng kể từ đầu năm Trong số 100 người hàng đầu trong lĩnh vực AI, @meta thu hút nhiều nhất (+11), tiếp theo là @thinkymachines (+5), @xai (+4), @Microsoft (+3) và @AnthropicAI (+2) @OpenAI có dòng chảy tài năng lớn nhất (-19) Microsoft đã thu mua tài năng từ Inflection, Google cho characterAI và OpenAI chủ yếu đến Meta và SSI/TM Zuckberg đang thuyết phục.

Dự kiến Capex đến năm 2030 Hầu hết mọi người nghĩ rằng chúng ta sẽ đạt được AGI vào năm 2030, vì vậy điều này có vẻ hợp lý. Phân phối theo quy luật sức mạnh khổng lồ với Microsoft, Google, OpenAI và Meta chi tiêu nhiều nhất (76% tổng chi tiêu!) Biểu đồ này sẽ chứng minh là rất sai khi các công ty IPO, tăng trưởng doanh thu định kỳ, huy động vốn và chi tiêu cho các đợt đào tạo. Thực sự rất khó để tách biệt capex, vì vậy tôi giả định rằng điều này là sai nhưng đúng theo hướng.

Tôi đã nói chuyện với OpenAI o3 Pro cả ngày, vậy ý kiến của nó về cuộc trò chuyện của chúng ta là gì? - Chi tiêu vẫn đang mua sự lãnh đạo nhưng mỗi điểm hiệu suất gia tăng bây giờ tốn kém gấp bội lần, vì vậy chúng ta đang ở trong một chế độ lợi nhuận giảm dần rõ rệt. - Cung cấp GPU đã trở thành cánh cổng tối thượng. Ai khóa được năng lực Nvidia Blackwell hoặc MI300 đến năm 2027 sẽ giữ được lợi thế cấu trúc. - Tài năng nghiên cứu ưu tú đang phân tán vào các phòng thí nghiệm mạo hiểm nhỏ hơn và các đối thủ Trung Quốc, điều này làm loãng độc quyền lịch sử của DeepMind / OpenAI và tăng rủi ro thực hiện cho các công ty hiện tại. - Độ sâu bảng cân đối quyết định sức bền: Meta, Google, Microsoft, Amazon có thể tự tài trợ cho các cụm trị giá hàng tỷ đô la trong khi OpenAI, Anthropic, xAI phải tiếp tục tìm kiếm tiền mặt bên ngoài với mức cược ngày càng cao. - Những đột phá về hiệu quả thuật toán như MoE lớn của DeepSeek và lộ trình mã nguồn mở Llama của Meta có thể đảo ngược cuộc đua bằng cách cắt giảm chi phí cho mỗi điểm số theo một bậc.

Thời gian suy diễn Tôi có lẽ đã sử dụng khoảng 3-4 giờ cho Thời gian Suy nghĩ Nghiên cứu Sâu o3 Pro. Bạn có thể làm gì đó với điều đó. Tất cả những điều này còn xa mới chính xác do các vấn đề về tính minh bạch, các vấn đề phân tích chi phí đầu tư và những thứ tương tự. Bạn có thể học được RẤT NHIỀU với 03 Pro cả ngày. Đi ăn tối đây!

Nếu bạn là một nhà sáng lập AI ở giai đoạn đầu đang huy động vốn, hãy liên hệ với tôi, tôi rất muốn trò chuyện!

Gửi tài liệu hoặc bản trình bày của bạn cho @VenturesRobot AI của tôi và tôi sẽ xem hoặc nhắn tin trực tiếp!