Toată lumea greșește. Tweet-ul arată coșuri de fum, dar Intersect Power este o companie de energie curată cu 2,2 GW de energie solară și 2,4 GWh de stocare pe baterii deja în funcțiune. Gazul natural este de rezervă pentru momentele când vântul și energia solară nu pot acoperi ceilalți 30%. Povestea reală este ceea ce Google cumpără de fapt: viteza. Centrele de date din SUA au consumat anul trecut 183 de terawați-oră. Acest număr se dublează până în 2030. Fiecare hyperscaler are mai multă cerere decât capacitate. Andy Jassy a recunoscut acest lucru în cadrul conferinței de rezultate a Amazon. Rețeaua nu poate ține pasul. Așa că Google și-a cumpărat complet calea în rețea. Modelul Intersect co-localizează producerea de energie direct cu centrele de date. Construiește ferma solară, sistemul de baterii și centrul de date pe același amplasament. Fără așteptări pentru interconectarea utilităților. Fără blocaje la transmisie. Fără costuri de transfer pentru contribuabilii care nu s-au înscris în boom-ul AI. Până în 2028, Intersect se așteaptă la 10,8 gigawați online sau în dezvoltare. Asta înseamnă de peste 20 de ori barajul Hoover. Amazon cheltuiește 100 de miliarde de dolari pe infrastructura AI anul acesta. Microsoft cheltuiește 80 de miliarde de dolari. Google cheltuie 75 de miliarde de dolari. Asta înseamnă 255 de miliarde de dolari de la trei companii într-un an, și toate se luptă pentru aceeași sursă limitată: electricitatea. Google tocmai a cumpărat acces garantat la această constrângere, în timp ce toți ceilalți negociază cu utilitățile. Cei 4,75 miliarde de dolari nu sunt povestea. Este ceea ce nu trebuiau să cumpere: timpul.

Toată lumea este concentrată pe cine va livra cel mai spectaculos demo umanoid. Jim Fan tocmai v-a spus cursa propriu-zisă: cine poate genera suficiente date fizice sintetice pentru a reduce un decalaj de 100.000 de ani. Acest număr nu este o exagerare. Ken Goldberg de la Berkeley a calculat că datele text folosite pentru antrenarea LLM-urilor ar dura 100.000 de ani pentru ca un om să le citească. Roboții au acces aproape deloc la acest echivalent pentru manipulare fizică. Fiecare prindere, fiecare poticnire, fiecare schimbare de greutate trebuie învățată de la zero sau simulată. De aceea, laboratorul Fan lansează trei versiuni de model în nouă luni (N1 în martie, N1,5 în iunie, N1,6 în decembrie), în timp ce majoritatea companiilor de robotică încă colectează demonstrații reale. NVIDIA nu concurează doar pe hardware. Ei concurează pentru capacitatea lor de a genera date sintetice nelimitate de antrenament prin Omniverse. Stack-ul GR00T dezvăluie strategia: GR00T Dreams generează date video sintetice. GR00T-Gen creează medii de simulare. GR00T-Mimic generează traiectorii. Fiecare componentă există pentru a fabrica datele fizice care nu există pe internet. Încadrarea "Testului Turing fizic" a lui Fan este precisă. Vom construi sisteme care pot raționa despre proteine și demonstra teoreme înainte să construim sisteme care pot plia rufele în mod fiabil. Physical Intelligence a demonstrat acest lucru săptămâna trecută, când au abordat probele provocării "Olimpiada Roboților" ale lui Benjie Holson. Modelul lor a câștigat medalii de aur în 3 din 5 categorii. Dar observă ce nu au putut rezolva: sarcini care necesită folosirea uneltelor cu proprietăți fizice specifice. Frontiera nu este raționament. Este vorba de dinamica contactului. OpenAI și Anthropic scalează prin scraping-ul internetului. AI-ul fizic nu are internet de extras. Echipa care câștigă este cea care reușește să producă 100 de milioane de ore de experiență fizică în simulare și să le transfere în lumea reală. NVIDIA, cu ADN-ul său grafic, infrastructura de simulare și echipa de 30 de persoane care open-source sistematic modelele de fundație ar putea fi poziționată mai bine decât oricine pentru a face exact asta.

Social Capital a investit 10 milioane de dolari în runda inițială a Groq în aprilie 2017, când compania valora aproximativ 30 de milioane de dolari după bani. Acest singur cec a cumpărat aproximativ 33% din companie. Apoi au dublat miza cu 52,3 milioane de dolari într-o bancnotă decapotabilă din 2018. Total desfășurați: 62,3 milioane de dolari. Aici devine interesant. Groq a strâns 300 de milioane de dolari la 1,1 miliarde în 2021, apoi 640 milioane la 2,8 miliarde în 2024, apoi 750 milioane la 6,9 miliarde în septembrie 2025. Fiecare rundă a diluat investitorii timpurii. Dar Social Capital avea locuri în consilii și probabil a menținut o anumită prorată prin decapotabile. Matematică conservatoare: Astăzi dețin undeva între 15-20% din Groq. La 20 de miliarde de dolari, asta înseamnă între 3 și 4 miliarde de dolari ca valoare. 62 de milioane de dolari. 3-4 miliarde de dolari în afară. Asta înseamnă o întoarcere de 50-65 de ori în 8 ani. Pentru context, această investiție unică valorează mai mult decât dimensiunea întregului fond Social Capital în 2015 (1,1 miliarde de dolari). Un pariu. Opt ani. 50x. Momentul este partea cea mai sălbatică. Chamath a investit în cipuri AI personalizate în 2017, cu ani înainte ca ChatGPT să introducă calculul de inferență. A făcut parte din consiliu până în 2021, apoi s-a retras chiar când compania intra în faza de creștere. Acum Nvidia plătește 20 de miliarde de dolari cash pentru că au nevoie de arhitectura LPU a Groq pentru inferență la scară largă. Jensen îi scrie practic lui Chamath un test pentru că a fost devreme pe blocajul de inferență. Spune ce vrei despre SPAC-urile lui. Aceasta compensează multe genți de sănătate Clover.