หลักปรัชญาการลงทุนของบริติช วิดา เกวิน เบเกอร์ คือ ทําเสื้อกันกระสุนหลายแบบ และความเสี่ยงของตลาดโดยรวม

การลงทุนที่ดีที่สุดตอนนี้
แหล่ง: พอดคาสต์ไร้ขีดจํากัด
ภาษาดั้งเดิม: Depreque TechFlow

แก้ไขคําแนะนํา

พอดคาสต์มุ่งเน้นไปที่หลักปรัชญาการลงทุน ของผู้ก่อตั้งการจัดการ Atreides เดิมพันระยะยาวเกี่ยวกับเนวีเดียและเซเรบราส นักลงทุน เกวิน เบเกอร์。

การตัดสินใจหลักของเขาก็คือ เอไอ ไม่ใช่ฟอง แต่เป็นวงจรของซูเปอร์จักรยานพื้นฐาน ที่ถูกขับเคลื่อนด้วยพลังงาน วงกลมคริสตัล และการคํานวณ ผลตอบแทนที่แท้จริง ไม่ได้อยู่ในแบบจําลองขนาดใหญ่หรือหุ่นยนต์แชท แต่ในการเชื่อมต่อ GPU。

เกวิน เบเกอร์ ระหว่างที่ป้องกันการล่มสลายของตลาดทั้งหมด ผ่าน QQQ ใส่ โฟกัสไปที่เอสเตอร์ล่า แลป เอกภาพ ไมโครวิเดีย เซเรบราส โพซิตรอน ฯลฯ。

ตราบใดที่ TSMC, ASML, ความจําแบบแบนด์วิดสูงและสายไฟฟ้าไฟฟ้าที่ไม่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ค่าใช้จ่าย เอไอ เงินทุนไม่ได้จําเป็น。

บันทึกย่อแบบเก่า

AI FOAM หรือ SUPER CYCLE

• "AI ไม่ได้อยู่ในฟอง; ในทางตรงกันข้ามก็อยู่ในซูเปอร์จักรยาน"

• "ผลตอบแทนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดไม่ได้อยู่ในซาส ไม่ใช่ในหุ่นยนต์แชทอย่าง OpenAI หรือ Antrophic แต่เป็นไฟฟ้า, คํานวณและซิลิโคน"

• “ผู้ ซื้อ ส่วน ใหญ่ เป็น บริษัท ที่ ฉลาด และ มี การ จ่าย เงิน สด มาก ที่ สุด ใน โลก และ พวก เขา ไม่ ต้อง พึ่ง บัตร เครดิต ของ ตน

• “ถ้า ตลาด ทั้ง หมด ไม่ สามารถ ขาย ได้ มาก เกิน ไป คง เป็น เรื่อง ยาก ที่ ตลาด จะ พัง เหมือน ฟอง สบู่ แบบ ดั้งเดิม

คอขวดที่แท้จริง: ไฟฟ้า, วงกลมคริสตัล, สัญลักษณ์

• “ทฤษฎี ของ กา วิน นั้น เรียบ ง่าย ดู ได้ เฉพาะ แต่ ข้อ ความ พื้น ฐาน ของ AI ซึ่ง สามารถ ทํา ได้ สูง ต่อ วัตต์ และ ลด ราคา ของ สัญลักษณ์ ลง

• "AI Labs เป็นกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งหนึ่งที่: จํานวนมากสามารถผลิตต่อวัตต์"

• “พลัง สถิต และ ผลึก เป็น กําแพง อิฐ สอง ชั้น และ ข้อ จํากัด สําคัญ สอง ประการ ที่ จํากัด จังหวะ การ เดิน เร็ว ของ AI

ตั้งแต่ก่อนฝึกการให้เหตุผลและฝึกอบรม

• “ข้อ เท็จ จริง ที่ ว่า แบบ จําลอง นี้ ได้ รับ การ ฝึก มา ก่อน ไม่ ได้ หมาย ความ ว่า มัน จะ เป็น ความ ยอด เยี่ยม ตลอด ชีวิต ของ มัน; มัน ยัง จําเป็น ต้อง รับ ข้อมูล ใหม่ ๆ ที่ เวที หลัง การ ฝึก อบรม อีก ด้วย

• “แก่น แท้ ของ การ หา เหตุ ผล เรียก ร้อง การ คํานวณ อย่าง กว้าง ขวาง ซึ่ง เป็น เหตุ ผล ที่ ชิป หา เหตุ ผล และ โครง สร้าง ทาง การ หา เหตุ ผล จะ เป็น จุด รวม ของ ขั้น ตอน ต่อ ไป

• “เฉพาะ แต่ ค่า ใช้ จ่าย หรือ โอกาส ได้ รับ ราย ได้ เท่า นั้น ที่ เกี่ยว ข้อง กับ การ หา เหตุ ผล อาจ มี 5 ถึง 10 เท่า ของ ความ สามารถ ก่อน การ ฝึกฝน. ”

รุ่นแบบแนวตั้งขนาดเล็ก รุ่นจบ และโครงสร้างพื้นฐานอธิปไตย

• "คุณไม่จําเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์กับ Claude ทุกๆวันในอนาคต สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ คือ พร็อกซี AI

• “อัตราเร่ง ของ โครงสร้างพื้นฐาน เอง เป็น คูน้ํา และ โลก ดิจิตอล มี การ สร้าง สิ่ง มี ชีวิต มาก กว่า โครง สร้าง ทาง กายภาพ

"ใครก็ตามที่สามารถบีบรัดการใช้งานทางกายภาพ ที่สามารถทําได้เป็นเวลาหลายเดือนหรือเป็นปีถึงสัปดาห์ สามารถขายราคาสูงได้ในเมืองหลวง AI"

วิธีการลงทุนของเกวิน: การสร้างคอขวดและความเสี่ยงต่อตลาดโดยรวม

• “เขา เชื่อ อย่าง หนัก แน่น ว่า ผู้ ชนะ เอ ไอ จะ มา แต่ นั่น ไม่ ได้ หมาย ความ ว่า เขา มอง ใน แง่ ดี เกี่ยว กับ ตลาด ทั้ง หมด; QQQQ ใส่ เป็น รั้ว กั้น กั้น การ เสี่ยง โดย รวม

• “ทีเอ็มซี มี ขีด จํากัด ความ เร็ว ที่ ฟองโฟม เร่ง ความ เร็ว; ค่า ใช้ จ่าย ใน การ ใช้ จ่าย ไม่ ใช่ สิ่ง ที่ ควบคุม ไม่ ได้ ง่าย ตราบ เท่า ที่ ความ สามารถ ของ ชิป ไม่ สามารถ ขยาย ตัว ได้ ทันที”

• “กาวิน เป็น เหมือน เรือ ที่ อายุ มาก กว่า, มี ความ มั่นคง มาก กว่า, มี รูป ทรง เกลียว มาก กว่า: เรือ ลํา แรก เป็น ทศวรรษ แห่ง ความ สําเร็จ ขณะ ที่ ช่วง หลัง มี มาก กว่า หนึ่ง ใน สี่

สินทรัพย์ AI ซูเปอร์จักรยานคุ้มค่ากับการพนัน

เอเจ:เกวิน เบเกอร์ เป็นนักลงทุนของเอไอ ที่มีประสิทธิภาพอย่างมาก แต่แทบจะไม่เคยได้ยินมาก่อน ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา เขาได้เริ่มลงทุนในบางบริษัท ที่รู้จักกันดีของบริษัทเอไอ ก่อนที่จะเข้าสู่วงการ เขาอยู่ในเนวิเดียต้น ๆ (in Weida, AI GPU และ supercyculus) และ Cerbras (AI Shift) และมีความคิดที่ชัดเจนว่า AI ไม่ใช่ฟอง แต่เป็นซูเปอร์ไซเคิล。

ในมุมมองของเขา คอขวดวิกฤตและข้อจํากัดสามารถระบุได้โดย การสังเกตโครงสร้างพื้นฐานด้านล่างของวัตต์, waffers และสัญลักษณ์ II. ข้อสรุปของเขานั้นง่ายมาก ผลตอบแทนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดใน AI มาจากพลังงาน พลังงานและซิลิคอน。

ท้ายที่สุด อุตสาหกรรมทั้งหมดจะถูกส่งลงน้ํา ไปยังกึ่งตัวนําร่อง, เช่น ตัวเลือกและไม้เลื้อยที่สนับสนุนอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด。

เมื่อคนจํานวนมากบอกว่าอุตสาหกรรม AI เป็นฟองอยู่แล้ว เขาคิดว่า มันเป็นโอกาสซื้อข้ามรุ่น เขาแสดงคําตัดสินนี้ในกองทุนในระดับประมาณ 4.1 พันล้าน。

และถ้าคุณได้ยินเงื่อนไขที่เขาพูดถึง โดยเฉพาะโครงสร้างพื้นฐานของ AI คุณจะพบว่าทฤษฎีนี้คุ้นเคย เราเคยพูดเรื่องนี้กันหลายครั้งก่อนหน้านี้ ในรายการเกี่ยวกับนักลงทุน ลีโอโพลด์ แอสเชนบรินเนอร์ ผู้ซึ่งได้เตรียมการไว้หลายอย่าง ในทิศทางเดียวกัน ความแตกต่างคือ ลีโอโพลด์ทํามันมา 3 ปีแล้ว และเกวินทํามันมานานกว่า 20 ปี。

ทรัพย์สินการบริหารของลีโอโพลด์ มีมากเป็นสามเท่าของเกวิน แต่โปรดิวเซอร์ ลุค เตือนผมว่า คุณอาจจะเอาชนะวอร์เรน บัฟเฟตได้ ในหนึ่งปี แต่คุณบริหารเขาได้ไหม ประวัติของเกวิน เบเกอร์ บ่งบอกว่าเขาอาจมีมุมมองที่แตกต่าง เกี่ยวกับทฤษฎีการลงทุนนี้。

คนที่ไม่รู้จักเกวิน เบเกอร์ จะรู้ได้เป็นคนแรกว่า เขาเป็นผู้ก่อตั้งการจัดการของเอเธไรด์ (กองทุนการคลัง) และลงทุนในเนวิเดียตลอด 20 ปีที่ผ่านมา ถ้าคุณถือเนวิเดียมา 20 ปี มันเหลือเชื่ออยู่แล้ว เพราะมันควรจะน่าประทับใจมาก。

ความ สําเร็จ บาง อย่าง ของ เขา เมื่อ ไม่ นาน มา นี้ รวม ไป ถึง เซ รี บราส และ เอ อร์ รา ลา แลป. Crebras เป็นบริษัท AI ชิป ซึ่งมีการกล่าวถึงการให้ราคาภายหลังการให้คะแนนสูงอย่างน่ากลัว และมีบริษัทที่คุณอาจไม่เคยได้ยินมาก่อน และเราจะติดตามการรวมกันและการตัดสินของเขาในเซตนี้ และดูว่าเขาคิดว่า โอกาสการลงทุนของ AI คืออะไร。

จากนั้นคําถามกลายเป็นสิ่งที่เขาไม่ได้ลงคะแนนสําหรับทําไม? ถ้าคุณดูที่ 13F ล่าสุด (คลังสินค้าที่เปิดเผยโดย นักลงทุนของสถาบันสหรัฐอเมริกา) กองทุนมีประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์ AUM (สัดส่วนการบริหารจัดการ). การปลดประจําการที่ยิ่งใหญ่ที่สุดบางแห่ง จะเผยให้เห็น ว่าบริษัทเหล่านี้ชี้ไปที่ การพัฒนาคอขวดที่เกวินกล่าวไว้หลายครั้ง。

เขามีพื้นที่ในบริษัทมากมาย ที่ไม่เซ็กซี่ และหลายคนไม่เคยได้ยินมาก่อน ตัว อย่าง เช่น แอ ส โต รนา แลป ต่าง ๆ คิด บัญชี เกือบ 9 ถึง 10 เปอร์เซ็นต์ ของ เงิน กองทุน. คุณสามารถตีความ แอสเตอร์ลา แลป เป็นชั้นเชื่อมต่อระหว่าง GPU。

หากศูนย์ข้อมูลถูกตั้งขึ้นเป็นระบบ GPU เป็นเครื่องยนต์ที่รับผิดชอบ ก่อนฝึกอบรม หลังจากการฝึกและอนุมานของแบบจําลอง แต่เพื่อให้ GPU ทํางาน ต้องโอนข้อมูลจํานวนมากระหว่างกลุ่ม และเข้าถึงชิปหน่วยความจํา (RAM Shift) ที่เก็บข้อมูล。

เพื่อทําเช่นนั้น เราต้องการระบบท่อ ผมกําลังพูดถึงระดับสูง เพราะผมไม่ได้แกล้งทําเป็นรู้รายละเอียดทั้งหมด แอสเตอร์ แลป แก้ปัญหาได้แล้ว เมื่อกลุ่ม AI ขยายออกไปเป็นหลายร้อยหลายพันชิป ขวดไม่ได้เป็นเพียงตัวเอง GPU แอสเตอร์า แลป สร้างระบบประปาแบบนี้。

ผมไม่เคยได้ยินแอสเตอร์ล่า แลป ก่อนผมศึกษาเรื่องนี้ แต่ผมจําได้ว่าเชเรบราส อยู่ในสถานการณ์ที่คล้ายกัน เกวินพูดถึงเซเรบราสเมื่อหกเดือนก่อน และให้เวลา AI นาน 6 เดือน จากนั้นเป็น IPO และรายการดังกล่าวได้กล่าวถึง การประมาณประมาณประมาณประมาณประมาณ 600,000 พันล้าน และไอพีโอเพิ่มขึ้น 40 เปอร์เซ็นต์ นี่ บ่ง ชี้ ว่า เอ ส โต เนีย แลป อาจ เป็น ชื่อ สําคัญ ใน แนว โน้ม คล้าย ๆ กัน。

จอช:Cerbras เป็นการลงทุนของเขาในช่วงต้นมาก เขาเข้าไปในเซเรบราสในช่วงต้นของวงจรชีวิตของบริษัท หมายความว่าเขาได้รับการพนันในทฤษฎีเป็นเวลาหลายปี บริษัทอื่น ๆ อีกมากมายยังอยู่ในเดิมพันระยะยาวของเขา แน่นอน Nviviia。

มันน่าทึ่งมากที่ได้เข้าไปเกี่ยวข้อง ในเนวิเดีย เป็นเวลามากกว่า 20 ปี และอยู่ข้างถนน ผมเพิ่งฟังพอดคาสต์ 2 อันจากเกวิน เขาแสดงคําตัดสินอย่างชัดเจน เมื่อพูดถึงตําแหน่งของเนวิเดีย นั่นหมายความว่าเขาคิดว่าเนวิเดียมีโอกาส ที่จะย้ายไปใกล้มูลค่าตลาด ของ $10 ล้าน และเป็นเพียงครึ่งผ่าน。

การพัฒนาที่โดดเด่นอีกอย่างคือ Micron เราได้พูดถึงธนาคารการลงทุน AI ในตอนสุดท้าย และตําแหน่งของบริษัทเหล่านี้ใน และขอแนะนําให้คุณกลับไป ไมโครคือหนึ่งในนักสร้างความทรงจําที่ใหญ่ที่สุด。

มี การ กล่าว ถึง ตัว เลข ที่ น่า ทึ่ง ใน รายการ นี้: มัน มี มูลค่า น้อย กว่า 100 ล้าน ล้าน ดอลลาร์ ใน ปี ที่ แล้ว และ มี การ บันทึก ว่า มัน มี คุณค่า ทาง การ ตลาด สูง กว่า 10 ล้าน ล้าน บาท ต่อ ปี. นี่แสดงว่ามันสําคัญต่อโปรแกรมความจําแค่ไหน。

มีบริษัทที่มองไม่เห็นแต่น่าสนใจ EJ, ผมอยากจะนํามาให้คุณโดยเฉพาะ: ยูนิฟอร์มซอฟต์แวร์ ผู้คนที่คุ้นเคยกับเกม รู้เกี่ยวกับความเป็นเอกภาพ เป็นกลไกเกม และเกมที่ร้อนแรงจํานวนมาก ทําจากซอฟต์แวร์ผลิต 3 มิติ。

ดังนั้นทําไมนักลงทุน AI จะลงคะแนนสําหรับความสามัคคีนี้ "สิ่งที่วิดีโอเกม"? คําตอบคือ เครื่องเกม 3 มิติ ความเป็นเอกภาพ เป็นผู้สร้างโมเดลโลก มีความเข้าใจทางฟิสิกส์อย่างลึกซึ้ง วิธีการทํางานของโลก วัสดุและแสง。

เมื่อ AI จะสร้าง AGI และ Humanoid หุ่นยนต์ ลิงก์สําคัญคือ การจําลองสภาพแวดล้อมเสมือน และชุดข้อมูลเสมือน ที่หุ่นยนต์ถูกฝึกมา เอกภาพเกิดขึ้นเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่แข็งแกร่ง。

ดังนั้น ในฐานะคนที่เชื่อแบบจําลองระดับโลก คุณจะชอบตัวอย่างนี้ ของบริษัทที่รู้จักกันในชื่อ เครื่องยนต์。

ทฤษฎีการลงทุนและกลยุทธ์ของเกวิน

เอเจ:ทฤษฎีของแบบจําลองโลกนั้นเรียบง่าย โมเดล AI หรือ LLM ปัจจุบันเข้าใจโลกส่วนใหญ่ผ่านข้อความและหนังสือ。

นั่นคือสิ่งที่แบบจําลองโลกต้องการปลดล็อค ใส่บทบาทเกมในสภาพแวดล้อมจําลอง และทําให้มันเข้าใจว่าความเป็นจริงทางกายภาพทํางานอย่างไร。

อย่างเช่น จะเกิดอะไรขึ้น ถ้าฉันโยนโทรศัพท์ลง หรือเตะลูกบอล อะไรต่อไป? คุณ ควร ทํา อย่าง ไร? โมเดลโลกแก้ปัญหานี้。

ปัจจุบัน มี ผู้ เล่น ไม่ มาก นัก ที่ สามารถ ทํา เช่น นี้ ได้ ใน วง กว้าง. ตอนนี้นําอาจจะเป็น Google ซึ่งมีแบบจําลองเช่น Genie 3 (Google's Generiable intertive Internective World Model) โปรแกรมนี้ยังกล่าวถึงการปล่อยข้อมูลล่าสุดของ Google ของจีมีนี โอมนีด้วย แต่โมเดลเหล่านี้ยังไม่ได้เข้าถึงวินาทีของแชทจีพีที。

สิ่งที่ฉันชอบเกี่ยวกับเกวิน คือเขาเหมือนกระเบน ในด้านหนึ่ง มันเป็นธรรมเนียม คุณต้องใช้จีพียู คุณต้องเก็บของ เขาเลยจัดปาผู้เล่นรายใหญ่ อีกด้านหนึ่งก็ก้าวล้ําไป และเขาคิดว่าพัคจะไปที่นั่น เขาจึงเลือกเซเรบราส เพราะเขาคิดว่าการให้เหตุผลเป็นสิ่งสําคัญ。

เขายังมีพอซิทรอน ซึ่งมีชิปอนุมาน ถ้าฟังเหมือนเซเรบราส์ ใช่ มันวนรอบเหตุผล เกวินได้กล่าวไว้หลายต่อหลายครั้งในการสัมภาษณ์ เกี่ยวกับแนวโน้มที่โกดังพื้นฐานของรุ่น AI โดยเฉพาะโกดังฝึกหัด。

ถ้าคุณอยู่ในวง AI คุณจะรู้ว่าเรื่องนี้เกิดขึ้น เกวินสนใจเรื่องนี้มาก โมเดลยังคงจําเป็นต้องเข้าใจข้อมูลใหม่ ข้อมูลใหม่ และปรับปรุงตัวเอง มันไม่สามารถถือว่าเป็นอัจฉริยะสําหรับชีวิตได้ เพราะมันถูกฝึกมาก่อนหน้านี้ในชุดข้อมูล นอกจากนี้ยังต้องการการเรียนรู้ข้อมูลใหม่ ซึ่งเกิดขึ้นในระดับหลังการสอน และต้องใช้การคํานวณอย่างกว้างขวาง。

อย่างที่สอง, ถ้าคุณต้องการโมเดล AI เพื่อคิด, อย่างที่เราคิดเมื่อเราได้ข้อมูลใหม่, มุมนี้จะใช้ได้ไหม? มีทฤษฎีอื่นให้อธิบายไหม นี่คือการเริ่มต้น การ หา เหตุ ผล ยัง จําเป็น ต้อง คํานวณ อย่าง ละเอียด ด้วย. ปัจจุบันมีการประมาณกันว่า ค่าใช้จ่ายหรือโอกาสรายได้ ที่เกี่ยวข้องกับเหตุผลอย่างเดียว อาจอยู่ระหว่าง 5 ถึง 10 เท่าของค่าในเครื่องคิดเลขก่อนฝึก。

ดังนั้นทั้ง AI Labs และชิป แม็คเกอร์ ได้ทําการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญ คุณได้เห็น Nviviia วางเหตุผลมากมายที่มี GPUs สนับสนุนการใช้งานของปัญญา เก วิน ยัง ได้ กล่าว ถึง การ หา เหตุ ผล โดย อาศัย การ ลง ทุน ชุด หนึ่ง ด้วย。

สิ่งสุดท้ายที่ฉันคิดว่าสนุกคือ เกวินพูดถึงประเทศจีน ในการแข่งขันเอไอ เรื่องเล่าเสมอคือประเทศจีนกับสหรัฐอเมริกา มีการจัดเรียงเฉพาะในประเทศจีน ที่พลังงานค่อนข้างเพียงพอ และความสามารถในการขยายการผลิตชิป สหรัฐอเมริกากําลังดิ้นรนอยู่ในบริเวณนี้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทําไมลิงก์หลายสายถึงถูกขยายออกไปยัง TSMC (เป็นโรงงานคริสตัลแก้วที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของโลก) ในไต้หวัน ประเทศจีน。

เขาอธิบายว่าประเทศจีนมีโอกาสพิเศษ ที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานหรือชิปของ AI ที่แตกต่างจากสหรัฐอเมริกามาก คุณสามารถพูดได้ว่า เกวินเป็นผู้นําในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ของเหตุผลอเมริกัน ผ่านการลงทุนของเขาในอเมริกา ฉันคิดว่าอนาคตนี้ อาจเป็นโอกาสที่ดี。

จอช:มันคุ้มที่จะสังเกต ว่าเดิมพันนี้ไม่ใช่แค่บนเท่านั้น เขายังดํารงตําแหน่ง QQQ ใหญ่อีกด้วย QQQ เป็น ETF ที่ติดตาม Nasdaq 100 ตะกร้าของหุ้นและการค้าที่ใหญ่ที่สุดเป็นอันดับสองในสหรัฐอเมริกา 2561 ได้ดําเนินการได้เป็นอย่างดี : 55 เปอร์เซ็นต์ ในปี 2023, 25 เปอร์เซ็นต์ ในปี 2024, 20 เปอร์เซ็นต์ ใน 2025 และ 17 เปอร์เซ็นต์ ถึงวันที่ 2026。

หรืออีกนัยหนึ่ง QQQ ดีมากๆ ในฐานะกองทุนดัชนี และมันก็ซื้อง่าย และมันคือ 100 ตะกร้าบนของหุ้น และเกวินกําลังทํารั้วกลับกับมัน เขาไม่ได้พูดว่า AI จะไม่ชนะ แต่เขาจะลงคะแนนให้กับกุญแจตัวสร้างคอขวดที่แท้จริง。

QQQ ใส่ป้องกันการลดลง : ถ้าตลาดทั้งยุบในวิธีที่ไม่สามารถวัดได้แม้ว่า AI ชนะเป็นเวลานานเขามีชั้นนี้。

สี่ชนิดของทิศทางการลงทุน

จอช:เราสามารถทําลายสิ่งที่เขาถือว่าเป็น การลงทุนที่สําคัญที่สุด อันแรกเป็นโมเดลภาษาขนาดเล็กแบบแนวตั้ง。

โดย ทั่ว ไป แล้ว การ เข้าใจ โลก อย่าง กว้าง ขวาง เช่น คลา วด์ และ แชต พี ที ก็ คือ แอล แอล แอล เอ็ม และ สามารถ ตอบ คํา ถาม ที่ เฉพาะ เจาะจง ได้. แต่แบบจําลองการฝึกรอบ ๆ พื้นที่แนวตั้งใด ๆ หรือปัญหาใด ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นอีกเรื่องหนึ่ง。

ปัญหาเฉพาะเหล่านี้มักจะมีอยู่ใน enterprises โดยเฉพาะ ปัญหาที่เติบโตลึกในบางประเด็น SLM แบบตั้งแนวตั้ง (รุ่นเล็ก) แก้ปัญหา: มันเป็นรุ่นหน้า แต่เหมาะกับการทํางานอย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูล enterprise หรือท้องถิ่นในอุปกรณ์ (hquipation)。

เราพูดถึงงานมือใหม่ หรือนางแบบท้องถิ่น เหตุผลก็คือ มีข้อมูลส่วนบุคคลมากมาย ในโทรศัพท์มือถือหรืออุปกรณ์อื่น ๆ และคุณอาจไม่เต็มใจมอบมันให้กับบริษัท ยกตัวอย่างเช่น บันทึกทางการแพทย์ รายละเอียดทางการเงิน。

ผมเห็น OpenAI ออกข่าวว่า เอไอเอ ที่เข้าถึงบัญชีธนาคารของคุณได้ แต่ไม่สามารถดําเนินการแทนคุณได้จริงๆ。

แบบ จําลอง ท้อง ถิ่น หรือ SLM อาจ แก้ ปัญหา ดัง กล่าว ได้. เกวินเป็นเดิมพันใหญ่ว่า พวกเขาจะมีความสําคัญในอนาคต มีบริษัทนึงที่เขาชอบมาก แอปเปิ้ล แม้ ว่า เขา อาจ ไม่ ได้ แสดง ความ สนใจ อย่าง ชัดเจน ใน เรื่อง การ ลง ทุน แต่ เขา เชื่อ ว่า แอปเปิล จะ เป็น ปัจจัย หลัก อย่าง หนึ่ง ที่ ทํา ให้ คน ใน ท้อง ถิ่น สามารถ ใช้ อุปกรณ์ ได้。

ถ้านี่คืออนาคต เราอาจไม่คิดว่าคลาวด์จะต้องเป็นโมเดลโต้ตอบของคุณทุกวัน ที่คุณอาจต้องการคือ เอไอ ส่วนบุคคล ซึ่งถูกฝึกจากข้อมูลของคุณเอง และนั่นคือสิ่งที่ SLM อาจกลายเป็นได้ในที่สุด。

รุ่นทั่วไปสามารถดําเนินการบนโทรศัพท์มือถือของคุณ และบริษัทจํานวนมากสามารถดําเนินการได้อย่างเหมาะสมที่สุด รุ่นพิเศษและรถไฟบนข้อมูลส่วนบุคคล。

เอเจ:แอปเปิ้ลดํารงตําแหน่งนี้ได้เยี่ยมมาก ผมตั้งตารอ WWCC ซึ่งเกือบถึงแล้ว。

จอช:ใช่。

เอเจ:เพียงไม่กี่สัปดาห์ก่อนที่การประชุมผู้พัฒนาแอปเปิล พวกเขาจะปล่อยซอฟต์แวร์ AI ใหม่และวิธีการ ผนวกเข้ากับฮาร์ดแวร์ มันจะสําคัญมาก และพวกเราจะยังปิดเรื่องนี้ต่อไป และดิฉันตั้งตาคอยที่จะพูดถึงมัน。

จอช:เสาหลักที่สองเป็นโครงสร้างพื้นฐานอธิปไตย เรามักจะบอกว่าบิต (บิต) เร็วกว่าอะตอมมาก โครงสร้างพื้นฐานของ AI ชัดเจนแล้ว คุณภาพโมเดลนั้นเกือบจะเป็นเอกซ์โปเนนเชียล。

แต่ก้าวของการใช้กําลังไม่ได้เพิ่มขึ้น ในอัตราเดียวกันซึ่งเป็นคูน้ําของตัวเอง ฮาร์ดแวร์ มี ความ ซับ ซ้อน มาก และ ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ ระบบ ทราน ซิ ส เตอร์ ก็ อยู่ ใกล้ ขั้น อะตอม ไม่ ง่าย เลย ที่ จะ นํา มา ใช้ ใน ระดับ ใหญ่ ๆ ใน โลก ที่ มี โครง สร้าง ที่ มี อยู่ แล้ว ภาย ใต้ ความ กดดัน. เนื่อง จาก รถ ไฟฟ้า เคลื่อน ที่ อย่าง รวด เร็ว ระบบ ไฟฟ้า จึง มี ความ เครียด มาก ขึ้น และ หลาย แห่ง กําลัง ใกล้ จะ เต็ม ที่. ตอนนี้ AI ยังนําปัญหาด้านพลังงานและชิปมาด้วย。

เกวินมีหลักในข้อเท็จจริงที่ว่าโครงสร้างพื้นฐานนั้นยาก และการก่อสร้างใช้เวลาหลายวัน หลายเดือน หรือแม้กระทั่งหลายปี เขาพนันกับคนที่สามารถบีบวงจรเป็นสัปดาห์ ดังนั้นความเร็วในการใช้งานทางกายภาพก็คือคูน้ํา เขาทําให้เป้าหมายแคบลง และมองหาบริษัท ที่สามารถดําเนินการได้โดยเร็วที่สุด。

ตัวอย่างแรกที่ผมคิดถึงคือ SpaceX และความเร็วที่พวกเขาสร้างและให้เช่า โคโลซุส กับแอนโทรปิก เสาพื้นฐานนี้ เป็นกุญแจสําคัญของเกวิน。

ถ้าคุณดูที่รหัสของลีโอโพลด์ นี่คือแกนหลัก ความจริงก็คืออาคารนั้นเป็นเรื่องยากมาก และผู้ที่สามารถสร้างอาคารได้ สามารถขายได้แพงมากๆ มันบอกว่า SpaceX เป็นแหล่งรายได้ที่ใหญ่ที่สุด สําหรับการเช่าศูนย์ข้อมูล ไม่ใช่จรวด นี่ แสดง ให้ เห็น ว่า เสา นี้ สําคัญ เพียง ไร。

เอเจ:เขากังวลเกี่ยวกับความเร็ว แต่เขายังกังวลเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย เขาพูดถึงตัวบ่งชี้หนึ่งตัว ซ้ําต่อวัตต์ ที่เขาพยายามจะพูดก็คือ ห้องทดลองของเอไอ เป็นห่วงมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าผลิตได้กี่เหรียญต่อวัตต์。

ถ้าคุณต้องการที่จะคิดว่ามีเพียงห้าบริษัทเท่านั้น ที่ใช้เงินพันล้านหรือแม้กระทั่งล้านล้านดอลลาร์สําหรับ GPU คํานวณและอํานาจที่ขับเคลื่อนระบบเหล่านี้ในปีนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ค่าใช้จ่ายอยู่ที่หัวใจของปัญหา เมื่อไฮเปอร์ส (ผู้ผลิตเมฆขนาดใหญ่) ขยายไปยังระดับนี้。

ในทางทฤษฎี: ผมถามคําถามกับคลาวซ์ และมันทําให้ผมตอบได้ 2 เซนต์ ผมถามคําถามแชตจีพีที ถึง Claude จะมีข้อมูลลับแค่ 55% ฉันก็ใช้ Claude เพราะผมสามารถถามคําถามได้มากขึ้น และในที่สุดก็ได้คําตอบจากต้นทุนที่ต่ํากว่า。

ดังนั้นค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงปัญญานี้ จึงสําคัญมาก อาทิตย์นี้ ไมโครซอฟท์และยูเบอร์ได้ประกาศว่า พวกเขาทําการลดการใช้รหัส Claude เนื่องจากงบประมาณประจําปีมีอายุประมาณ 4 เดือน。

คุณจะเห็นนี่ในแฟ้มประวัติของเกวิน เซเรบราส โพซิทรอน แอสเตอร์ลาแลป เขาระบุได้ถึงโครงสร้างพื้นฐาน ที่ไม่เป็นระเบียบมาก ถ้าบริษัทนี้แก้ปัญหาคอขวดได้ จะถึงระดับใดระดับหนึ่ง ค่าธรรมเนียมจะลดลงถึงระดับหนึ่ง。

ดังนั้นทฤษฎีของเขาจึงง่ายมาก แม้จะมีความซับซ้อนของเทคโนโลยีนี้ ผมสนใจแค่คอขวดพื้นฐานเท่านั้น ถ้าเราสามารถหาบริษัทที่สามารถปรับปรุงการทํางานของแต่ละวัตต์ และทําเหรียญที่ถูกลง ฉันพนันได้เลยว่ามันมีมูลค่ามากในอนาคต ทั้ง IPO หรือซื้อในราคาสูง。

จอช:ในส่วนนี้ ถ้าใครต้องการเลียนแบบข้อตกลงของเกวิน ชื่อหลายชื่อต้องเป็นที่รู้จัก: แอสเตอร์ แลป, เซเรบราส, ซีไฟฟ์ (RisC-V Simet Design Company) และ โปซิทรอน (Posiron) สี่บริษัทนี้สําคัญในจานนี้。

ทิศทางที่สี่และสุดท้ายคือ การรวมกันของพลังงานและอวกาศ อย่างที่เรากล่าวไปก่อนหน้านี้ มีข้อจํากัดมากมายต่อพลังงาน และพลังงานใหม่นั้นยากมาก รายการ นี้ กล่าว ถึง สถิติ ที่ ประมาณ 40 เปอร์เซ็นต์ ของ ศูนย์ ข้อมูล ใหม่ จะ เผชิญ กับ การ ต่อ ต้าน อย่าง รุนแรง ต่อ การ วิ่ง เต้น, การ ประท้วง, และ การ ไม่ ต้องการ จะ ทํา ให้ ดิน แดน นั้น ตก ต่ํา。

มันมีทางออกอยู่สองแบบ พลังงานแบบหนึ่งคือ พลังงานแบบพกพา คุณสามารถนําศูนย์ข้อมูล และใช้พลังงานมันด้วยอุปกรณ์พลังงานขนาดเล็ก ลีโอโพลด์เก่งเรื่องบลูมาร์เบิล。

อีกตัวคือ คอมพิวเตอร์ออร์บิทัล ซึ่งเป็นทิศทางที่เกวินกังวลมาก บริษัทที่ใหญ่ที่สุดและมากที่สุดในสาขานี้ แน่นอน คือ SpaceX เป็นบริษัทเดียวที่มีความสามารถในการเป็น ทางหลวงสู่อวกาศ ที่จะบรรจุภาระหนัก (โหลด) ในวงโคจร。

ฉันคิดว่า SpaceX หมายถึงมากกว่า SpaceX ผมแปลกใจนิดหน่อยที่ส่วนผสมของเกวิน ไม่มีการจัดวางพื้นที่มากขึ้น พิจารณาว่าเขาคิดว่ามันเป็นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ บางทีความจริงก็คือ มันเร็วเกินไป และ SpaceX คือ ปมที่ไขปริศนาของอุตสาหกรรม。

ต่อไป ดูอย่างใกล้ชิด สตาร์ชิป V3 เปิดตัว เราเพิ่งเห็นสตาร์ชิปเปิดตัวเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ไปได้สวย ถ้ายานอวกาศทํางานไม่ได้จริงๆ ก็จะไม่มีพลังงานอวกาศ ไม่มีชั้นวางที่จะโคจร มัน เป็น เงื่อนไข ที่ จําเป็น เพราะ มี ภาระ มาก ที่ ต้อง ปล่อย ออก มา. ดังนั้น SpaceX ต้องเป็นบริษัทที่ต้องสนใจ แม้ว่าจะมีบริษัทหลายชั้นที่ได้รับผลกระทบ。

ทําไมไม่ใช้อินเตอร์เน็ตฟองอื่นล่ะ

จอช:แล้วคุณจะถามว่าทําไมนี่ไม่ใช่แค่ฟองดอตคอมอีกอัน? เกวินถูกถามคําถามนี้หลายครั้ง และเขาให้คําตอบที่หนักแน่นมาก และโดยพื้นฐานแล้วผมเชื่อว่าเขา และข้อโต้แย้งของเขาก็น่าเชื่อถือ。

ตรรกะของเขาคือ อินเตอร์เน็ตฟอง ในปี 2000 เป็นหนี้ หลาย คน ได้ ยืม เงิน จํานวน มาก เพื่อ ลง ทุน ใน ทฤษฎี และ ผลิตภัณฑ์ ที่ ไม่ มี การ ทดสอบ ซึ่ง ไม่ มี ใคร เอา ใจ ใส่ จริง ๆ。

ถ้าเปรียบเทียบมันกับสิ่งที่เกวินในปัจจุบันเรียกว่า ซูเปอร์ไซโคลน เอไอ (AI Super Cycle) คาดว่ามีเพียง OpenAI และ Antrophic Company เท่านั้น ที่จะไปถึงถึง 2 แสนล้านบาทในปีนี้ และมันไม่ใช่เงินปลอม มันเป็นเงินที่ถูกเซ็นผ่านสัญญา และส่วนใหญ่ของรายการบอกว่า 40-60%。

อีกนัยหนึ่ง เงินจริงกําลังเคลื่อนที่。

และดูที่อัลกอริทึมของ GPU อย่ามองที่ห้องทดลองตัวอย่าง ดูซิว่าใครซื้อผลิตภัณฑ์จากเนวิเดีย Google, Microsoft, Amazon และเมต้า ล้วนจ่ายจากเงินสดสํารองของพวกเขา โดยไม่ยืม อเมซอนเพียงแค่ไปสิ้นสุดการไหลของเงินสดฟรี และถ้าพวกเขาเริ่มยืมเงิน เราสามารถกังวล แต่ประเด็นคือ พวกมันไม่ยื่นข้อต่อรอง。

และนี่คือหนึ่งในห้าบริษัทชั้นนําของโลก และในแง่ของหนึ่งในผู้ฉลาดที่สุด เนื่องจากมูลค่าตลาด ขนาด และสถานะของพวกเขา เมื่อ เทียบ กับ ฟอง อินเทอร์เน็ต บริษัท นิรนาม จํานวน มาก สามารถ ละลาย เงิน และ เผา ได้ อย่าง ไร้ เหตุ ผล. ในวัฎจักรนี้ บริษัทที่ฉลาดที่สุดในโลก ที่ใช้อย่างไม่มีข้อต่อรอง。

รายงานไตรมาสที่เราให้ในโปรแกรม เมื่อเร็ว ๆ นี้ยังแสดงให้เห็นว่า กําไรนั้นเหมาะสมที่สุด ดังนั้น ข้อโต้แย้งหลักของเกวินก็คือ มันไม่ใช่ฟองแห่งอินเตอร์เน็ต เพราะมันไม่สามารถยกระดับได้。

มันเป็นสิ่งเดียวที่จะซื้อ ชิปหน่วยความจําและ GPUs แต่ Nviviia ไม่สามารถขายเกิน GPU และไมโครนไม่สามารถขายชิป AI ได้ เพราะพวกเขามีโรงงานผลิตชิปไม่เพียงพอ ดังนั้นการโต้แย้งง่ายๆของเขาก็คือ ถ้าคุณทําให้ตลาดทั้งตลาดไม่คล่อง มันไม่ใช่ฟองสบู่ เราถูกจํากัดให้เลือกหรือฉีดยาไม่พอ และนั่นคือสิ่งที่เขาเลือก。

และจุดที่ดี: เกวินคิดว่าถ้า TSM สามารถจัดหาอาหาร Nviviia จะขาย GPU $2-3 ล้านในปีนี้และปีหน้า พูด อีก นัย หนึ่ง ที เอส เอ็ม ซี เป็น ส่วน เชื่อม สําคัญ ใน ขอบ เขต ของ โฟม。

เหตุผลก็คือ ถ้า TSMC สามารถตอบสนองความต้องการของบริษัทเหล่านี้ และให้มันฝรั่งทอดได้จํานวนมาก มันจะต้องใช้เงินจํานวนมาก ไม่มีการตัดการเชื่อมต่อที่สําคัญระหว่าง CapEx (ค่าธรรมเนียม) กับกระแสเงินสดดําเนินการ และเงินสดที่ผลิตโดย enterprise ยังคงเพียงพอสําหรับการก่อสร้าง。

แต่ถ้า TSMC บอก Nviviia พรุ่งนี้ เราสามารถเพิ่มความจุได้ถึงสามเท่าในชั่วข้ามคืน และ Nviviia ไม่ปฏิเสธ บริษัท อื่น ๆ จะ ถูก บังคับ ให้ ยืม เงิน เพื่อ ซื้อ ชิป เช่น กัน เมื่อ แคป เอกซ์ ฟอง (ฟองสบู่ ขนาด ใหญ่) โต ขึ้น และ แยก ปริมาณ เงิน สด ออก จาก การ ดําเนิน ธุรกิจ。

แต่เนื่องจากข้อจํากัดด้านอุปทาน ข้อจํากัดการจัดเก็บ ข้อจํากัดการผลิตชิป ข้อจํากัดด้านพลังงาน TSMC จึงปิดกั้นความเร่งของฟองสบู่。

การเติบโตนั้นค่อนข้างยั่งยืน ตราบที่ความจุของชิป TSMC ยังจํากัดอยู่ และตราบใดที่ซัมซุงและผู้ผลิตชิปอื่นๆ มันดูเร็ว แต่ยังมีความจําเป็นมากมาย ที่ไม่อาจตอบสนองได้ เพราะเราถูกสร้างเร็วพอ ตราบใดที่แมสซีฟ ไดนามิคยังอยู่ ฉันไม่คิดว่ามันเป็นเรื่องใหญ่。

เอเจ:และอีกอย่าง คุณไม่สามารถสมมุติว่า ยังมีความต้องการอยู่ เพราะมันจะไม่ อุปสงค์ AI กําลังเพิ่มขึ้น และเร็วกว่าการผลิตชิปเหล่านี้。

ผมคิดออกแค่สองวิธี ที่จะพิสูจน์ทฤษฎีนี้ อย่างแรก มันมีปาฏิหาริย์ในการจําลองเอเอสเอ็มแอล และทันใดนั้นก็มีคู่แข่งของเอเอสเอ็มแอล คนที่ไม่รู้ ASML สามารถเข้าใจ ว่ามันผลิตเครื่องจักรที่มีมูลค่าราว $40 ล้าน ซึ่งจําเป็นโดย TSMC และ ชิพหลักทั้งหมด。

ตาม รายการ นั้น มี เพียง ทีม เดียว เท่า นั้น ที่ ทํา สิ่ง เหล่า นี้ ใน นอร์เวย์ (นอร์เวย์) และ มี วัฏจักร ที่ ยาว นาน มาก และ มี การ กําหนด ให้ มี การ จัด ลําดับ การ ประชุม เป็น เวลา ประมาณ ห้า ปี。

อย่างที่สอง เราสร้าง LLM ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ซึ่งไม่ต้องการ GPU มากหรือมาก แต่เราไม่ได้เห็นสัญญาณดังกล่าวเลย。

ผมเห็นเรื่องราวเกี่ยวกับ SK Hynix เป็นผู้ผลิตและผู้ผลิตสินค้าของ Nviviia GPU และเกือบเป็นหมาตัวบน ในพื้นที่เก็บของ AI。

ปัจจุบันได้รับเงินประมาณ 5 หมื่นล้านดอลลาร์ จากกูเกิลและไมโครซอฟท์ สองบริษัทต้องการผลิตอุปกรณ์ก่อนล็อค。

นี่แสดงให้เห็นว่าบริษัทใหญ่ๆนี้ หิวโหยในการจัดเก็บสินค้า ซึ่งเป็นแค่รางรถไฟในองค์ประกอบ AI แบบ SK ไฮนิกซ์บอกว่า "ผมไม่อยากให้ความปลอดภัยกับคุณ ผมจะเพิ่มราคาให้" อัตรา การ ทํา งาน ของ มัน มี ประมาณ 70 เปอร์เซ็นต์ ซึ่ง แทบ จะ ไม่ น่า เชื่อ ใน อุตสาหกรรม เครื่อง นํา ร่อง。

งั้นเกวินก็มีเหตุผล มันดูไม่เหมือนฟองสบู่ บางทีตลาดอาจจะตอบสนองในระยะสั้น วันนี้เราเปิดผลงานหลักทรัพย์เกือบทั้งหมดลง แต่ที่ความรู้สึกมากขึ้น。

ประเด็นคือ เราต้องการแค่ GPU มากขึ้น และชิปกึ่งตัวนําไฟฟ้า และอาหารไม่เพียงพอ。

แฟ้มจัดเก็บของ Gavid

จอช:ข้อสรุปก็คือ ไฟฟ้าและคริสตัล แค่สองคนนั่น มันมีกําแพงอิฐ 2 อัน และเงื่อนไขสองอย่าง ที่ป้องกันเราจากการเร่งเร็วเกินไป ตราบ ใด ที่ พลังงาน และ พลังงาน รอบ ๆ ยัง คง มี ค่า อยู่ ความ ต้องการ ก็ มี อยู่ อย่าง เข้ม แข็ง และ เสบียง อาหาร มี จํากัด ก็ ยัง มี วัน ดี ๆ รอ อยู่。

ถ้าคุณอยากได้ TDR ของเกวิน ผมอ่านเจอ อีกครั้ง นี่ไม่ใช่ข้อเสนอการลงทุน เกวินถืออะไรอยู่ ไม่ได้หมายความว่าเราถืออะไรอยู่ ผมไม่รู้ว่าหุ้นพวกนี้จะขึ้นลงหรือกลับหลัง。

ตําแหน่งที่มากที่สุดของเขาเป็น antiative เล็ก ๆ น้อย ๆ และมันตั้งตําแหน่ง QQQ โดยรวมแล้ว อคติในตลาดของเขานั้นน่าสังเกต ที่ ใหญ่ ที่ สุด เป็น อันดับ สอง คือ แอ ส โต รนา แลป ซึ่ง มี ประมาณ 7.4 เปอร์เซ็นต์ ของ คลัง สินค้า และ ผู้ เก็บ ก็ คือ เอ แอล เอ. อันดับที่สามคือ ยูนิเซฟ ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ 3 มิติ。

มี คน อื่น ๆ อีก มาก ที่ อยู่ เบื้อง หลัง เรื่อง นี้: ซี พี นา (อุปกรณ์ เครือ ข่าย แสง), ไมโคร ฟอน, นิ วดี เนีย, แอ มะ ซอน, ลู เม เนียม (ระบบ สื่อสาร และ เครื่อง เลเซอร์ แสง), โค เฮ อร์ เทนต์ (เครื่อง ช่วย หายใจ และ อุปกรณ์ ต่าง ๆ), ร็อบ ล็อก ซ์ (ลาน เล่น), เอค โค โลกซ์ (เครื่อง เล่น), เอ ค วี ลี โอ (ระบบ สื่อสาร ที่ ใช้ ใน การ สื่อสาร แบบ ไว แสง) และ เวียด รา (เครื่อง บิน). ผู้ชายคนนี้หล่อทุกอย่าง。

ถ้าคุณสนใจ คุณจะเห็น 13F ของเขา นั่นคือมุมมองของเกวิน คอขวดในกระแสไฟฟ้า และคริสตัลกลม ตราบใดที่เงื่อนไขนี้ยังอยู่, มันยิ่งเพิ่มขึ้น เอเจ คุณซึมซับข้อมูลนี้ได้ยังไง คุณจะทํายังไง

เอเจ:ตลาดเริ่มกระสับกระส่าย ตั้งแต่ 13 ปีของลีโอโพลด์ออกมา ตอนที่ผมบันทึกเรื่องนี้ไว้ ผมเริ่มตระหนักมากขึ้นว่า เกวินเป็นเหมือนลีโอโพลด์ที่มีอายุมากกว่า เขาอยู่ในวงการนี้มานานแล้ว บางทีเขาอาจจะไม่มี AUM ถึง 3 หมื่นล้าน แต่ฉันรู้สึกเหมือนเขาจะมีในอีก 10 ปี。

ถ้าคุณได้ยินอย่างนี้, ผมไม่อยากตาม AI ทุกนาที, ทุกชั่วโมง, ทุก ๆ วัน, ผมอยากวางเงินไว้ตรงนั้น และดูว่ามันเติบโตอย่างไร การรวมกันของเกวิน อาจมีประโยชน์ แน่นอน นี่ไม่ใช่ข้อเสนอการลงทุน。

เขาได้ใช้ความรอบคอบมากขึ้น ระยะยาวและในอนาคต หาก ใน ที่ สุด การ ตัดสิน ความ ของ เขา ใน เรื่อง แนว โน้ม เช่น เดียว กับ ที่ เขา ได้ รับ ใน นิ วดี ยา และ เซเร บราส ใน สมัย แรก ๆ นั้น อาจ มี ผล กําไร สูง สุด ใน ปี ถัด ไป. แต่ทั้งหมดขึ้นอยู่กับหนึ่งในประเด็นหลักของเขา เราไม่ได้อยู่ในฟองสบู่。

ฉันสงสัยว่าคนดูเห็นด้วยรึเปล่า เห็นได้ชัดว่า คนส่วนใหญ่ไม่ได้ลงไปข้างล่าง เหมือนเกวิน แต่หลังจากฟังเรื่องนี้แล้ว คุณคิดว่าพวกเราอยู่ในฟองสบู่รึเปล่า หรือไม่? อะไร คือ สาเหตุ ของ การ สนับสนุน และ การ คัดค้าน? อะไรที่เราพลาดไป? จอช นายคิดว่าเป็นโฟมจนกว่าเราจะเสร็จไหม

จอช:ฉันคิดว่าเราอยู่ในฟองของหลักสูตร คําถามคือ ในระยะไหนของฟองสบู่ที่เราสามารถพูดคุย ตอน นี้ ดู เหมือน เป็น ช่วง ต้น ๆ มาก กว่า ดัง นั้น จึง หวัง ว่า มัน จะ ดําเนิน ต่อ ไป ใน รัฐ นั้น. ตามที่เกวินบอก เราอยู่ได้ตราบใดที่ TSMC ยังจํากัดความจุของชิปได้。

นั่นคือมุมมองทั้งหมด เราได้พูดถึงลีโอโพลด์ไปแล้ว ซึ่งตอนนี้ความสําเร็จได้ถูกวัดเป็นหลักไตรมาส ตอนนี้เราพูดถึงเกวิน ซึ่งความสําเร็จของมันวัดมาหลายทศวรรษแล้ว หลาย คน อาจ มี คํา ตอบ ของ ตน เอง ระหว่าง พวก เขา。

ส่วนเชื่อมโยงดั้งเดิม