.@dylan522p cung cấp cái nhìn sâu sắc về 3 nút thắt lớn trong việc mở rộng tính toán AI: logic, bộ nhớ và năng lượng. Và đi qua kinh tế của các phòng thí nghiệm, các công ty lớn, các nhà máy và các nhà sản xuất thiết bị fab. Học được rất nhiều về từng cấp độ của hệ thống. 0:00:00 – Tại sao một H100 lại có giá trị hơn hôm nay so với 3 năm trước 0:24:52 – Nvidia đã đảm bảo phân bổ TSMC sớm; Google đang bị ép 0:34:34 – ASML sẽ là rào cản số 1 cho việc mở rộng tính toán AI vào năm 2030 0:56:06 – Chúng ta không thể chỉ sử dụng các nhà máy cũ của TSMC sao? 1:05:56 – Khi nào Trung Quốc sẽ vượt qua phương Tây trong lĩnh vực bán dẫn? 1:16:20 – Cơn khủng hoảng bộ nhớ lớn sắp tới 1:42:53 – Việc mở rộng năng lượng ở Mỹ sẽ không phải là vấn đề 1:55:03 – GPU không gian sẽ không xảy ra trong thập kỷ này 2:14:26 – Tại sao không có nhiều quỹ đầu cơ tham gia vào giao dịch AGI? 2:18:49 – TSMC có đuổi Apple ra khỏi N2 không? 2:24:35 – Rủi ro từ robot và Đài Loan Tìm kiếm podcast Dwarkesh trên YouTube, Apple Podcasts hoặc Spotify. Thưởng thức!