每個人都搞錯了。 這條推文顯示的是煙囪，但 Intersect Power 是一家擁有 2.2GW 太陽能和 2.4GWh 電池儲存的清潔能源公司，已經在運營中。天然氣是當風能和太陽能無法覆蓋其他 30% 時的備用能源。 真正的故事是 Google 實際上在購買什麼：速度。 美國數據中心去年消耗了 183 太瓦時。到 2030 年，這個數字將翻倍。每個超級規模的公司需求都超過了其容量。安迪·賈西在亞馬遜的財報電話會議上承認了這一點。電網無法跟上。 因此，Google 完全繞過了電網。 Intersect 的模型將發電與數據中心直接共址。建造太陽能農場、電池陣列和數據中心在同一地點。無需等待公用事業的互連。沒有傳輸瓶頸。沒有將成本轉嫁給沒有參加 AI 繁榮的用戶。 到 2028 年，Intersect 預計將有 10.8 吉瓦的電力上線或正在開發中。這是胡佛大壩的 20 倍以上。 亞馬遜今年在 AI 基礎設施上花費了 1000 億美元。微軟花費了 800 億美元。谷歌花費了 750 億美元。這是三家公司在一年內的 2550 億美元，他們都在為同一個受限的輸入：電力而競爭。 Google 剛剛購買了對這一限制的保證訪問，而其他人則在與公用事業談判。 47.5 億美元不是故事。真正的故事是他們不必購買的東西：時間。

每個人都專注於誰能展示最炫目的類人機演示。吉姆·范剛告訴你實際的競賽：誰能生成足夠的合成物理數據來填補10萬年的空白。 這個數字並不是誇張。肯·戈德堡在伯克利計算出，用於訓練大型語言模型的文本數據，讓人類閱讀需要10萬年。機器人幾乎無法獲得任何相當於物理操作的數據。每一次抓取、每一次絆倒、每一次重心轉移都需要從頭學習或模擬。 這就是為什麼范的實驗室在九個月內推出三個模型版本（N1在三月，N1.5在六月，N1.6在十二月），而大多數機器人公司仍在收集現實世界的演示。NVIDIA並不僅僅在硬體上競爭。他們在於通過Omniverse生成無限的合成訓練數據的能力上競爭。 GR00T堆疊揭示了這一策略：GR00T Dreams生成合成視頻數據。GR00T-Gen創建模擬環境。GR00T-Mimic生成軌跡。每個組件的存在都是為了製造互聯網上不存在的物理數據。 范的“物理圖靈測試”框架非常精確。我們將構建能夠推理蛋白質並證明定理的系統，然後再構建能夠可靠摺疊衣物的系統。物理智能上週剛剛展示了這一點，當他們應對本吉·霍爾森的“機器人奧林匹克”挑戰任務時。他們的模型在五個類別中獲得了三枚金牌。但注意他們無法解決的問題：需要使用具有特定物理屬性的工具的任務。前沿不在於推理，而在於接觸動力學。 OpenAI和Anthropic通過抓取互聯網來擴展。物理AI沒有互聯網可供抓取。贏得比賽的團隊是那些能夠在模擬中製造1億小時物理經驗並將其轉移到現實世界的團隊。 NVIDIA憑藉其圖形DNA、模擬基礎設施和30人的團隊，系統性地開源基礎模型，可能比任何人都更有可能做到這一點。

社會資本在2017年4月向Groq的種子輪投資了1000萬美元，當時該公司的估值約為3000萬美元（後金額）。這筆單一支票購買了約33%的公司股份。然後他們在2018年以5230萬美元的可轉換票據進一步加碼。 總共投入：6230萬美元。 這裡變得有趣了。Groq在2021年以11億美元的估值籌集了3億美元，然後在2024年以28億美元的估值籌集了6.4億美元，接著在2025年9月以69億美元的估值籌集了7.5億美元。每一輪都稀釋了早期投資者的股份。但社會資本擁有董事會席位，並且可能通過可轉換票據保持了一些比例權益。 保守的計算：他們今天擁有Groq的15-20%之間的股份。在200億美元的估值下，這相當於30億到40億美元的價值。 6200萬美元進，30-40億美元出。這在8年內實現了50-65倍的回報。 作為背景，這筆單一投資的價值超過了社會資本在2015年的整個基金規模（11億美元）。一次下注。八年。50倍。 時機是最瘋狂的部分。Chamath在2017年投資了定制的AI芯片，這是在ChatGPT使推理計算成為一個熱點之前的幾年。他一直在董事會任職直到2021年，然後在公司進入增長階段時退後。 現在Nvidia正在支付200億美元的現金，因為他們需要Groq的LPU架構來進行大規模推理。Jensen基本上是在為Chamath在推理瓶頸上早期投資而開支票。 隨便你怎麼說他的SPACs。這一筆投資彌補了很多Clover Health的損失。