Всі помиляються. У твіті показано димові труби, але Intersect Power — це компанія з чистої енергетики з 2,2 ГВт сонячної енергії та 2,4 ГВт·год акумуляторного зберігання. Природний газ є резервним на випадок, коли вітер і сонце не можуть покрити решту 30%. Справжня історія — це те, що Google насправді купує: швидкість. Американські дата-центри споживали 183 терават-години минулого року. Ця цифра подвоїться до 2030 року. Кожен гіперскейлер має більше попиту, ніж потужності. Енді Джессі зізнався в цьому під час дзвінка про прибутки Amazon. Сітка не встигає за цим. Тож Google повністю обійшов мережу. Модель Intersect співбазує виробництво електроенергії безпосередньо з дата-центрами. Побудуйте сонячну електростанцію, батарейний масив і дата-центр на одному місці. Не чекати на підключення комунікацій. Немає вузьких місць у трансмісії. Жодних витрат на проходження для платників податків, які не підписалися на бум ШІ. До 2028 року Intersect очікує 10,8 гігават онлайн або в стадії розробки. Це більш ніж у 20 разів більше, ніж дамба Гувера. Amazon цього року витрачає $100 млрд на інфраструктуру штучного інтелекту. Microsoft витрачає 80 мільярдів доларів. Google витрачає 75 мільярдів доларів. Це $255 млрд від трьох компаній за рік, і всі вони борються за один і той самий обмежений ресурс: електроенергію. Google щойно купив гарантований доступ до цього обмеження, поки всі інші ведуть переговори з комунальними підприємствами. $4.75 млрд — це не головна історія. Це те, що їм не довелося купувати: час.

Усі зосереджені на тому, хто випустить найяскравіший гуманоїдний демо. Джим Фан щойно розповів вам про саму гонку: хто зможе створити достатньо даних синтетичної фізики, щоб закрити 100 000-річний розрив. Ця цифра не є перебільшенням. Кен Голдберг з Берклі підрахував, що текстові дані, які використовуються для навчання LLM, потребують 100 000 років, щоб людина могла прочитати. Роботи майже не мають доступу до таких еквівалентів для фізичних маніпуляцій. Кожне захоплення, кожне спотикання, кожне зміщення ваги потрібно вивчати з нуля або змоделювати. Ось чому лабораторія Fan випускає три версії моделей за дев'ять місяців (N1 у березні, N1.5 у червні, N1.6 у грудні), тоді як більшість компаній з робототехніки все ще збирають реальні демонстрації. NVIDIA конкурує не лише за апаратним забезпеченням. Вони конкурують у своїй здатності генерувати необмежені синтетичні тренувальні дані через Omniverse. Стек GR00T розкриває стратегію: GR00T Dreams генерує синтетичні відеодані. GR00T-Gen створює середовища для симуляції. GR00T-Mimic генерує траєкторії. Кожен компонент існує для створення фізичних даних, яких немає в інтернеті. Рамка Фана «Фізичного тесту Тюрінга» є точною. Ми будемо створювати системи, які зможуть міркувати про білки та доводити теореми, перш ніж створити системи, які надійно складають білизну. Фізичний інтелект продемонстрував це минулого тижня, коли взявся за завдання «Robot Olympics» Бенджі Голсона. Їхня модель здобула золоті медалі у 3 із 5 категорій. Але зверніть увагу на те, що вони не змогли вирішити: завдання, що вимагають використання інструментів із певними фізичними властивостями. Фронтир — це не міркування. Це контактна динаміка. OpenAI та Anthropic масштабуються, скрапінгуючи з інтернету. Фізичний ШІ не має інтернету, який можна було б використати. Команда, яка перемагає, — це той, хто знайде, як створити 100 мільйонів годин фізичного досвіду в симуляції та передати його у реальний світ. NVIDIA зі своєю графічною ДНК, інфраструктурою симуляції та командою з 30 осіб, яка систематично відкриває базові моделі, може бути краще підготовлена для цього.

Social Capital вклала $10 млн у початковий раунд Groq у квітні 2017 року, коли компанія після фінансування коштувала приблизно $30 млн. Цей один чек купив близько 33% компанії. Потім вони подвоїли ставки, додавши $52,3 млн конвертованої банкноти 2018 року. Загальна кількість розгорнутих: $62,3 млн. Ось де починається цікаво. Groq залучив $300 млн на рівні $1,1 млрд у 2021 році, потім $640 млн на $2,8 млрд у 2024 році, а потім $750 млн на $6,9 млрд у вересні 2025 року. Кожен раунд розмивав ранніх інвесторів. Але Social Capital мала місця в радах директорів і, ймовірно, зберігала певний пропорційний розподіл через конвертований банк. Консервативна математика: сьогодні вони володіють десь від 15 до 20% Groq. За $20B, це $3B-$4B у вартості. 62 мільйони доларів. 3-4 мільярди доларів виходить. Це 50-65 разів більша віддача за 8 років. Для контексту: ця одна інвестиція коштує більше, ніж загальний розмір фонду Social Capital у 2015 році ($1,1 млрд). Одна ставка. Вісім років. 50 разів. Час — найдикіша частина. Chamath інвестував у кастомні AI-чипи у 2017 році, за кілька років до того, як ChatGPT впровадив inference compute. Він був членом ради директорів до 2021 року, а потім відійшов від команди саме тоді, коли компанія входила у фазу зростання. Тепер Nvidia платить $20 млрд готівкою, бо їм потрібна архітектура LPU від Groq для масштабного виведення. Дженсен фактично виписує Чамату чек за те, що він був на ранньому етапі вузького місця з висновками. Кажіть, що хочете про його SPAC. Ця сумка компенсує багато пакетів Clover Health Bags.