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AIの未来のブレインダンプ #1
ふと気づいたのは、現在のチャットボットのLLMはペンと紙を発見したのと同じであり、最終的な目標は一時的なAIであり、AIがリアルタイムで理想的なユーザーインターフェースを生成することです。
しかし、その到達のためにはいくつかの中間的なトレンドが展開しているのを見ています。
1. LLMは自然に画像、動画、音声を応答に取り入れ始めています。Googleはすでにこれを3 + nano bananaで始めています。
2. LLMは私たち一人ひとりの好みの「スタイル」で話し始めます。例えば、何かについて学ぼうとしている場合、ダイアグラムを含む同じスタイルでフォーマットされたStratecheryブログ投稿の形で応答するかもしれません。逆に、あなたがTikTok好きなら、AIは30秒のgenAI動画でその概念を説明します。あなたの好みに合わせて。
3. アクションベース。LLMは私が尋ねた内容に基づいてやるべきことを提案します。例えば、私の投資ポートフォリオを管理するためのカスタムエージェントアプリを自動的に作成し、私のスマホやデバイスにポップアップさせることも可能です。私の株式口座に直接接続。
4. 予測ベース。これは一時的な部分で、上記すべてが私が尋ねる前に起こることです。アプリ、動画、ブログ投稿、またはまったく新しい何かであっても、AIはそれを夢見て、

シャrekを見ながら、AIエージェントのコンテキストグラフを理解しようとしています

もしまだ明らかでないなら、これらのAIモデルは私たちの脳、目、耳と非常に似たように機能します。LLMは言葉を処理して取り込み、言葉を吐き出します。マルチモーダルLLMは、動画、画像、音声でも同じことを行います。
私たちが周囲の世界を理解し、キャリアの階段を上り、人間との関係を形成するために情報を取り入れるのと同じように、AIモデルも同じ道を進んでおり、最終的には私たちよりもはるかに優れたことをするでしょう。
これを悲観的に見る人もいますが、「私たちは脳を殺している」と。しかし、私は、正しく適用すれば、AIは人類を進歩させるための究極の共生技術であると信じることを選びます。
それはあらゆる問題や作業に適用できるほど流動的です。無限の量があるので、問題が解決するまで昼夜を問わず取り組み続けることができます。それは複製可能なので、正しい答えを絞り込むために百万の異なるシナリオを実行できます。
これにはほぼ無限の需要があり、それは恐ろしいことでもあり、刺激的でもあります。

本当に感じるのは、すべてのチップの話にもかかわらず、あらゆる種類のAIアクセラレーターに対する飽くなき需要がまだ存在するということです。バブルを呼びかけるすべての人々の完全な反対です。
nvidiaのGPUは2026年まで売り切れです
google tpus? 来年に700万ユニットを生産し、まだ追加のキャパシティを探している。
アマゾン・トラニウム3、同じ話。
neocloud プロバイダー？古い GPU でさえ売り切れです。
データセンターや半導体の設備投資の戦いは、どれだけ魅力がないとしても非常に一方的です。2026年も同様の状況が続くでしょう。
モデルが知能を成長させるためにより多くのデータ、より多くのメモリ、より多くの計算を必要とする限り…キャペックスバブルはさらに大きく成長する余地がある。

結局、重要なのはあなたがTSMCとどれだけ「相棒相棒」かということで、NVIDIAに有利な状況が非常に多い。
グーグルのTPUやアマゾンのトラニウムチップはNVIDIAより優れているかもしれませんが、TSMCの全生産能力がジェンセンによって予約されているため、2027年まで量産できません。
ジェンセンはこれを早くから知っており、アロを確保するために台湾で政治を操ってきた。
非常に明確にTSMCを disrupt し、彼らの市場シェアを食い尽くす機会がある…
サムスンはおそらく私たちの最良の希望です。
ハッピーサンデー

AIの来年の最大のトレンドはワールドモデルになるでしょう。
LLMsは訓練データが枯渇しつつあり、これを大規模に解決する唯一の方法は、シミュレートされた世界に彼らを配置し、何百万もの現実世界のシミュレーションを実行して合成データを生成することです。
Googleはここでリードしています(驚きの驚き)、Genie 3で。
テスラはダークホースで、多くの人は完全自動運転があらゆる可能な交通事故をシミュレートするワールドモデル上で動作していることに気づいていません。
ワールドモデルは、エージェントやロボットの訓練にも使われるでしょう。今日のロボットの最大の欠点の一つは、人間が見るものや行動することのデータがないことです。
現実世界の物理ベースのシミュレーションが最強です。

テスラの自動運転タクシーが稼働開始したというニュースを見ながら、$60 Uberで2マイルの渋滞に巻き込まれていました。
AからBへの移動コストがゼロに近づくのを早く見たいです。
テキサス州オースティンでの試験では、15〜30分のドライブが$5〜10に短縮されました。これをNYCで想像できますか？
これは人々の通勤方法や車の所有の仕方を完全に変えるでしょう。(テスラに乗り込んで仕事をしたり、)車がモバイルオフィスやエンターテインメントルームになるのです(

spaceXは単独で1.5兆ドルには到達しません。
それは、Starlink、Tesla、XAIという企業のクラスターに依存しています。
Starlinkは、スペースにデータセンターを構築するための衛星を提供し、それらはTeslaのAI6チップを稼働させてトレーニングや推論を行い、XAIのGrokモデルをサポートします。
イーロンは基本的に、スタックの各層が彼の企業のいずれかであるプロトコルネットワークを構築しました。
狂ったビジョンです

宇宙におけるAIデータセンター
中国がH200sを購入
TSMCの容量が限界に達する
NVIDIAの供給が完売
イーロンが自分のファブを建設中
42MW超音速ガスタービンデータセンター
$52B TPUSがAnthropicによって購入される
Claude、ChatGPTのユーザー数と使用記録が過去最高
HBMの価格が急騰
NVIDIA Rubin vs. Google TPU v8
私たちは今、AIの工業化時代に非常に近づいています。

こちらで完全版エピソードをチェックしてください @LimitlessFT こちら：

みんな人形の超能力はコーディングだと思い込んでいますが、それは本質を見誤っています
彼らのコーディングモデルで何ができるかが重要です
アプリやウェブサイト、ブラウジングなどの概念は、AIがミリ秒単位でパーソナライズされたUIをコード化できる世界で消滅します。
「靴を探す」ことはなく、AIが調査し、写真を生成し、あなたが一枚タップすれば購入されます。
「プロダクトを作る」わけではありません。AIはメール、ドキュメント、Slackであなたのプロダクト戦略の会話をまとめ、数秒でプロトタイプをコーディングします。
リアルタイムで一時的なAI。
だからこそ、NvidiaとMicrosoftは150億ドルを投資しているのです。だからこそ、AmazonとGoogleが合わせて31%を保有しているのです
だからこそ、ダリオは来年$300B roundを調達し、IPOを予定していると報じられています

つまり、OpenAI、Anthropic、そして今度はSpaceXが来年IPOを予定しています。
もし噂が本当なら、合計で3.5兆ドルが市場に追加されることになります。