每个人都搞错了。 这条推文显示了烟囱，但Intersect Power是一家清洁能源公司，已经在运营2.2GW的太阳能和2.4GWh的电池储存。天然气是当风能和太阳能无法覆盖其他30%时的备用。 真正的故事是谷歌实际上在购买什么：速度。 美国的数据中心去年消耗了183太瓦时。到2030年，这个数字将翻倍。每个超大规模公司都有比能力更大的需求。安迪·贾西在亚马逊的财报电话会议上承认了这一点。电网无法跟上。 所以谷歌完全绕过了电网。 Intersect的模型将发电与数据中心直接共址。建造太阳能农场、电池阵列和数据中心在同一地点。无需等待公用事业的互联。没有传输瓶颈。没有将成本转嫁给没有参与AI繁荣的用户。 到2028年，Intersect预计将有10.8吉瓦的电力在线或在开发中。这是胡佛大坝的20倍以上。 亚马逊今年在AI基础设施上花费了1000亿美元。微软花费了800亿美元。谷歌花费了750亿美元。这是三家公司在一年内花费的2550亿美元，他们都在争夺同样有限的资源：电力。 谷歌刚刚购买了对这一限制的保证访问，而其他人则在与公用事业谈判。 47.5亿美元并不是故事的重点。重点是他们不必购买的东西：时间。

每个人都专注于谁能展示最炫目的类人演示。吉姆·范刚刚告诉你实际的竞争：谁能生成足够的合成物理数据来弥补10万年的差距。 这个数字并不是夸张。加州大学伯克利分校的肯·戈德堡计算出，用于训练大型语言模型的文本数据，人工阅读需要10万年。机器人几乎没有任何等同于此的物理操作数据。每一个抓取、每一次绊倒、每一次重量转移都需要从头学习或模拟。 这就是为什么范的实验室在九个月内发布了三个模型版本（N1在三月，N1.5在六月，N1.6在十二月），而大多数机器人公司仍在收集真实世界的演示。NVIDIA并不仅仅在硬件上竞争。他们在通过Omniverse生成无限合成训练数据的能力上竞争。 GR00T堆栈揭示了这一策略：GR00T Dreams生成合成视频数据。GR00T-Gen创建模拟环境。GR00T-Mimic生成轨迹。每个组件的存在都是为了制造互联网上不存在的物理数据。 范的“物理图灵测试”框架非常准确。我们将在构建能够推理蛋白质和证明定理的系统之前，构建能够可靠折叠衣物的系统。物理智能上周刚刚展示了这一点，当他们应对本杰·霍尔森的“机器人奥林匹克”挑战任务时。他们的模型在5个类别中获得了3枚金牌。但请注意他们无法解决的任务：需要特定物理属性的工具使用任务。前沿不是推理，而是接触动力学。 OpenAI和Anthropic通过抓取互联网进行扩展。物理AI没有互联网可供抓取。获胜的团队是那些能够在模拟中制造1亿小时物理经验并将其转移到现实世界的人。 NVIDIA凭借其图形DNA、模拟基础设施和30人的团队，系统性地开源基础模型，可能比任何人都更好地定位于做到这一点。

Social Capital 在 2017 年 4 月向 Groq 的种子轮投资了 1000 万美元，当时公司的估值大约为 3000 万美元（后融资）。这笔单一支票购买了大约 33% 的公司股份。然后他们在 2018 年通过 5230 万美元的可转换票据加大了投资。 总投资：6230 万美元。 有趣的是，Groq 在 2021 年以 11 亿美元的估值筹集了 3 亿美元，随后在 2024 年以 28 亿美元的估值筹集了 6.4 亿美元，2025 年 9 月以 69 亿美元的估值筹集了 7.5 亿美元。每一轮融资都稀释了早期投资者的股份。但 Social Capital 拥有董事会席位，并且可能通过可转换票据保持了一定的比例。 保守估计：他们今天拥有 Groq 15% 到 20% 的股份。在 200 亿美元的估值下，这相当于 30 亿到 40 亿美元的价值。 6200 万美元投入，30-40 亿美元回报。这是 8 年内的 50-65 倍回报。 作为背景，这项单一投资的价值超过了 Social Capital 在 2015 年的整个基金规模（11 亿美元）。一次下注，八年，50 倍。 时机是最疯狂的部分。Chamath 在 2017 年投资了定制 AI 芯片，早于 ChatGPT 使推理计算成为现实的几年。他在董事会任职直到 2021 年，然后在公司进入增长阶段时退后。 现在，Nvidia 正在支付 200 亿美元现金，因为他们需要 Groq 的 LPU 架构来进行大规模推理。Jensen 实际上是在为 Chamath 早期投资推理瓶颈而开支票。 无论你对他的 SPACs 有什么看法，这一笔投资弥补了很多 Clover Health 的损失。