Ahora la forma en que los gigantes de la IA queman dinero cambió por completo; ya no todos se quedan mirando fijamente a Nvidia para hacerse con GPU
Recientemente, Anthropic soltó dos noticias potentes: una es que invirtió 11.6 mil millones de dólares y firmó un acuerdo de 7 años de capacidad de cómputo con Akamai $AKAM.US , y
la otra es que planea gastar al menos 40 mil millones de dólares en alquilar 1 gigavatio de centros de datos a desarrolladores bajo el paraguas de Apollo $APO, y además instalarlos ellos mismos con los chips TPU desarrollados por Broadcom $AVGO y Google $GOOGL
Los grandes de la IA están con prisas por irse hacia los intermediarios
Saltan directamente a los grandes de la nube tradicionales y contactan a desarrolladores de base para alquilar salas de servidores, tomando el control de la infraestructura de cómputo
La CPU y los chips a medida van a resurgir
Cuando la IA pasa del entrenamiento a la aplicación a gran escala, la clave para procesar enormes volúmenes de datos se vuelve la CPU. Con este combo junto a los TPU, queda demostrado que una solución personalizada y de mejor relación calidad-precio está empezando a comerse el pastel caro de Nvidia
El destino del cómputo es la electricidad
1 gigavatio equivale casi a la generación de un reactor nuclear de tamaño medio; el siguiente límite más grande, en el fondo, no es el chip, sino de dónde sacar tanta electricidad
A partir de aquí, la línea de inversión se va a diversificar rápidamente
Si solo cuentas historias con GPU, la utilidad marginal va disminuyendo, y el capital acelerará su movimiento hacia almacenamiento de gran capacidad, chips ASIC a medida, y además infraestructuras energéticas reales como la energía nuclear y la modernización de la red eléctrica
DYOR #Anthropic
Recientemente, Anthropic soltó dos noticias potentes: una es que invirtió 11.6 mil millones de dólares y firmó un acuerdo de 7 años de capacidad de cómputo con Akamai $AKAM.US , y
la otra es que planea gastar al menos 40 mil millones de dólares en alquilar 1 gigavatio de centros de datos a desarrolladores bajo el paraguas de Apollo $APO, y además instalarlos ellos mismos con los chips TPU desarrollados por Broadcom $AVGO y Google $GOOGL
Los grandes de la IA están con prisas por irse hacia los intermediarios
Saltan directamente a los grandes de la nube tradicionales y contactan a desarrolladores de base para alquilar salas de servidores, tomando el control de la infraestructura de cómputo
La CPU y los chips a medida van a resurgir
Cuando la IA pasa del entrenamiento a la aplicación a gran escala, la clave para procesar enormes volúmenes de datos se vuelve la CPU. Con este combo junto a los TPU, queda demostrado que una solución personalizada y de mejor relación calidad-precio está empezando a comerse el pastel caro de Nvidia
El destino del cómputo es la electricidad
1 gigavatio equivale casi a la generación de un reactor nuclear de tamaño medio; el siguiente límite más grande, en el fondo, no es el chip, sino de dónde sacar tanta electricidad
A partir de aquí, la línea de inversión se va a diversificar rápidamente
Si solo cuentas historias con GPU, la utilidad marginal va disminuyendo, y el capital acelerará su movimiento hacia almacenamiento de gran capacidad, chips ASIC a medida, y además infraestructuras energéticas reales como la energía nuclear y la modernización de la red eléctrica
DYOR #Anthropic
