torygreen

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Idade 2.8 Ano
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Todos previram que a IA assumiria primeiro o trabalho administrativo repetitivo. Os dados dizem algo diferente.
A tomada de decisão agora representa 28% da atividade de IA no local de trabalho.
O caso de uso número um não é automação. É julgamento.
As pessoas estão usando IA para analisar opções, pesar compensações e apoiar conclusões pelas quais são responsáveis, e essa mudança importa além da questão do mercado de trabalho.
Cargas de trabalho baseadas em julgamento funcionam continuamente, exigem mais contexto por sessão e não agrupam de forma eficiente.
Os requisitos de infraestru
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Millionairetasks:
Ótima oportunidade para todos estarem
Infraestrutura global de nuvem no primeiro trimestre de 2026. 129 bilhões de dólares em um único trimestre. Crescendo 35% ao ano.
O mercado está se expandindo rapidamente, mas a concentração não está mudando. AWS, Azure e Google Cloud mantiveram aproximadamente a mesma participação há dois anos que possuem hoje, mas a diferença absoluta entre eles e todos os outros é maior em termos de dólares do que nunca foi.
Essa é a parte que o gráfico de porcentagem não mostra. A fatia dos Outros não está crescendo para se tornar uma alternativa real. Ela permanece proporcionalmente igual enquanto os três
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A PJM gere a rede elétrica em 13 estados dos EUA e 65 milhões de pessoas. É o maior mercado de eletricidade por atacado competitivo do mundo.
O preço de liquidação do mercado de capacidade, a taxa que indica se o fornecimento futuro de energia pode atender à demanda, passou de $28,92 por MW em 2024 para $329,17 em 2026. Dois ciclos de leilão.
A demanda dos centros de dados foi identificada como o principal impulsionador. O leilão de 2027/2028 acabou sendo liquidado a $333,44, com a PJM atribuindo diretamente 5.100 MW do aumento de carga aos centros de dados.
Isso não é um choque de ofert
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DiveNate:
2026 GOGOGO 👊
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Dois números deste gráfico.
Preço da API de IA: caiu 96% desde 2022.
Capex de hyperscaler: aumentou 12 vezes no mesmo período.
A maioria das pessoas vê o primeiro número e chama-lhe democratização, mas ninguém está a construir uma estratégia em torno do segundo.
Não é uma coincidência. É uma jogada de captura estrutural.
Cada startup de IA que celebra modelos baratos está a correr em computação que não possui, numa infraestrutura que não consegue replicar, controlada por três empresas.
IA soberana começa com infraestrutura soberana. Todo o resto é apenas uma dependência com preço m
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Yuhuan:
gsgsgshsokzkzkzkxhxj
A coisa que a sexta-feira revelou não é que os governos podem desligar modelos de IA.
É que toda a base de utilizadores global dos modelos mais capazes do mundo está por trás de uma única decisão operacional de uma única empresa respondendo a uma única diretiva. Sem redundância ou aviso.
Três das maiores empresas de IA controlam atualmente 88% do acesso à IA de fronteira e uma superfície de conformidade para tudo isso.
O que a sexta-feira tornou visível é que, quando o acesso ao cálculo e ao modelo está dentro de um punhado de empresas, toda a pilha herda o seu único ponto de falha. Isso
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Em 2024, o mapa de computação de IA tinha duas superpotências. EUA com 53,7 GW, China com 31,9 GW.
Em 2026, a China está com 2,5 GW.
Isso é uma demolição controlada da capacidade de infraestrutura de IA de uma nação através de política de exportação. Sem bombas, sem sanções, apenas regras de chips.
O que isso prova é que a computação agora é uma arma geopolítica. Qualquer país que não possui sua infraestrutura não quer descobrir como é estar na linha de recebedor dessa arma.
A questão não é se a computação descentralizada vence. É se ela chega antes da próxima decisão de política reest
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A maior oferta pública inicial de tecnologia dos anos 2000 foi a Visa, com 28 bilhões de dólares. A maior dos anos 2010 foi a Alibaba, com 168 bilhões de dólares. Aproximadamente 6x por década.
Agora, estenda a linha. OpenAI e Anthropic já estão em $1T antes mesmo de serem listadas.
Se somar os maiores estreias tecnológicas dos últimos 25 anos. Alibaba, Facebook, Uber, Rivian, Snowflake, Palantir, Cerebras, CoreWeave, todos eles. Você chega a aproximadamente 800 bilhões de dólares.
OpenAI + Anthropic sozinhas valem quase 2 trilhões de dólares. Ainda privadas. 2,5x maiores do que um quarto de s
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Durante a maior parte da história, o capital crescia através de máquinas.
Agora, cresce através da cognição.
Uma startup pode despertar com o equivalente a um milhão de analistas, investigadores, programadores e estrategistas a trabalhar em paralelo com um custo marginal quase zero.
A revolução da IA é diferente de qualquer revolução técnica anterior.
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não se pode fazer uma emissão aberta e tratar a parte aberta como opcional uma vez que o dinheiro aparece
o julgamento começou com uma questão: pode-se criar uma organização sem fins lucrativos, chamar a OpenAI de sua missão, atrair 10 anos de engenheiros motivados pela missão e capital de doações com essa promessa, e depois converter para uma estrutura com limite de lucro e chamá-la de uma evolução?
elon deixou a OpenAI em 2018. os danos que $130b está pedindo vão para a organização sem fins lucrativos. seja qual for a sua opinião sobre ele como litigante, a questão que o caso força a entrar
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a nvidia é agora maior do que toda a economia do Japão e a sua conta de IA é a razão
cada dólar que você gasta em IA agora passa por chips de uma única empresa, em três nuvens que os revendem com uma margem
> startups de IA queimam cerca de 80% do seu capital levantado apenas para alugar computação
> já vi equipes em estágio inicial pagando 700 mil dólares por mês a um único fornecedor de chips
> centros de dados operam com 12-18% de capacidade enquanto a sua conta aumenta a cada trimestre
toda a indústria acabou de concordar em ficar numa fila e entregar dinheiro ao mesmo posto de pedágio
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a multidão de que acredita que a IA está sobreconstruída nunca tentou comprar um h100 neste trimestre
passar uma semana tentando comprar h100s agora significa: compromisso de 12 meses na aws (utilização 24/7 bloqueada antes de você ver um único gpu), lista de espera no gcp sem ETA, lambda e coreweave ambos esgotados, todos os provedores menores dando a mesma resposta em palavras diferentes
a construção de hyperscalers é medida em anos, as escassezes de CPU estão parando as GPUs que existem, e a demanda continua crescendo enquanto os hyperscalers solicitam permissões
equipes de IA em está
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Aparentemente, a Nvidia visitou discretamente empresas de equipamentos elétricos coreanas, pedindo-lhes que redesenhassem a infraestrutura de centros de dados em torno de uma arquitetura de 800V DC.
Isso é uma admissão de que o modelo de IA centralizado atingiu uma parede física, e que cada nova geração de chips agora exige uma retrofit de subestação em algum lugar na cadeia.
Os centros de dados globais já operam com uma utilização de 12 a 18 por cento.
Fazendas de mineração de criptomoedas têm GPUs poderosas paradas, desde a fusão do Ethereum.
Sistemas de jogos para consumidores com 4
ETH-2,31%
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muitas pessoas ainda estão arquitetando em torno de uma dependência de computação que saiu de cena
qwen3 32b, por exemplo, está ao vivo em GPUs comunitárias distribuídas neste momento, paralelismo de pipeline rodando entre nós sem que um único operador controle, inferência sem permissão pela internet aberta
três camadas, todas abertas: pesos abertos (Alibaba os lançou), computação sem permissão (hardware comunitário, sem custódia), transporte aberto (sem cluster privado, sem porta de API). propriedade não se aplica a nenhuma delas
o modelo mental de que inferência compatível com frontier
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a próxima semana começa o google cloud next e cada touro de hyperscaler está prestes a comemorar o movimento exato que historicamente mata a margem que eles estão longos
antes: o google pagou à nvidia uma margem sobre cada h100. margem fluindo para santa clara.
agora: o google está em negociações com a marvell sobre silício personalizado mais uma nova variante de TPU específica para inferência. o capex está se movendo internamente.
a amazon fez isso com graviton em 2018. a microsoft anunciou a maia em 2023. cada vez que o hyperscaler deixou de pagar a margem ao seu fornecedor porque a margem s
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ainda estamos discutindo quantos data centers construir, enquanto a oferta já está estacionada em cada entrada de garagem
a resposta ao desenvolvimento é planejar campus de 50 acres em ciclos de construção de vários anos
trilhões de agentes transacionam continuamente, 24/7, contra sensores físicos, máquinas e uns aos outros
penso no PC de jogos 4090 parado às 2 da manhã, no chip Apple M fechado numa secretária, no Tesla estacionado desde quinta-feira, e as contas começam a parecer diferentes
isso é computação obscura, oferta não explorada que o usuário já pagou, estacionada na borda,
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A avaliação do Figma sofreu um impacto porque a Anthropic tweetou uma página de destino.
> O que mudou: o nome da marca e as vibrações.
> O que não mudou: o modelo subjacente, o preço da API, a qualidade da saída ou como a sua equipe de design realmente trabalha amanhã.
O mercado acabou de passar o fim de semana tendo um ataque de pânico completo sobre marketing, não tecnologia.
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Aqui está algo interessante que encontrei: 33% dos centros de dados planejados nos EUA estão realmente a ser enviados neste momento.
> Os outros 67%: atrasados ou cancelados de imediato
> Meta a construir 10 usinas de gás só para alimentar uma instalação
> A China duplicou a sua capacidade de computação de IA em 2 meses sem um único chip dos EUA
> +220% de procura de energia projetada para 2030, com uma fila de licenças que se move em anos
O obstáculo é físico. licenças, filas de interligação de energia, prazos de construção.
Os costuradores que agregam computação distribuída atrav
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Dario precisa que o mythos seja uma fosso
Os laboratórios fecham lacunas de capacidade com mais computação, melhor pós-treinamento e ciclos de avaliação mais rápidos
Modelos de peso aberto como llama, qwen e deepseek ENTREGAM capacidades comparáveis às de modelos fechados alguns meses depois, como downloads gratuitos
Para si, isso significa um modelo melhor a cada trimestre e nenhum laboratório tentando persuadi-lo a aderir aos seus planos máximos
O fosso é o cálculo descentralizado onde milhares de GPUs funcionam como um supercomputador na Singapura, nos EUA, na Noruega, etc
O argumento do Da
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Estás a pagar à OpenAI $20 por uma passagem rápida e a @Meta acabou de lançar 1 modelo que fez os últimos 12 modelos da OpenAI parecerem correções de bugs
A OpenAI lançou mensalmente, anunciando cada atualização e publicando cada benchmark
O Muse Spark da Meta foi lançado ao vivo e atingiu pontuações de avaliação que a maioria das pessoas não achava que a Meta pudesse alcançar
Pior na estreia, silencioso durante meses, depois uma única versão parou todos em seu caminho... confundiste silêncio com fracasso e lançamentos mensais com progresso
Os doze registos de alterações do Sam tornaram-se do
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o laboratório individual mais forte já não consegue mais segurar a fronteira sozinho.
a lacuna de valor é o mercado a admiti-lo, e os fundadores que ainda leem benchmarks de modelos estão lendo a página errada.
o prémio privado de valor da Anthropic é o mercado a precificar a margem de manobra.
o delta mede qual laboratório está menos preso à estrutura de custos subjacente a ambos.
a infraestrutura de computação é a camada de sistemas: a diferença entre o que os laboratórios de fronteira pagam pelo tempo H100 e o que o mercado agregado de centros de dados mantém ocioso é o piso que nen
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