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Um pensamento profundo sobre o modelo de negócios de vanguarda. Tudo isso se baseia em números vazados pelo The Information, NYT, etc.
🔵O Núcleo: É uma Máquina de Processamento de Computação
No fundo, o modelo é brutalmente simples: quase todos os custos vêm da computação – inferência e, especialmente, do treinamento. O treinamento segue algo parecido com uma lei de escala. Vamos supor que os custos aumentem ~5 vezes por ano; e o retorno sobre custos de treinamento é o dobro.
Isso cria uma dinâmica estranha:
Custo do treinamento do Ano 1: 1
Receita do ano 2 desse modelo: 2
Mas custo do treinamento do segundo ano para o próximo modelo: 5
Líquido: +2 - 5 = -3
Passe para frente e piora:
Receita do Ano 3: +10
Custo do treinamento do 3º ano: -25
Net: -15
Os modelos fronteiriços, como atualmente executados, são bolas de neve com fluxo de caixa negativo. Cada geração gasta mais dinheiro do que a anterior.
Para que isso algum dia vire um fluxo de caixa positivo, apenas duas coisas podem mudar logicamente:
R. A receita cresce muito mais rápido do que o dobro, ou
B. O crescimento dos custos de treinamento desacelera de 5 vezes por ano para algo como <2x
O CEO da Anthropic, Dario Amodei, dividiu o cenário B ("custos de treinamento param de crescer exponencialmente") em duas realidades possíveis:
1/ Limites físicos/econômicos: Você simplesmente não pode treinar um modelo 5 vezes maior — chips insuficientes, energia insuficiente, ou o custo se aproxima do PIB mundial....

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