Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Patrick OShaughnessy
Budowanie @psumvc @joincolossus hosting @investlikebest
Lekcja z ostatnich kilku lat jest taka, że istnieje większa chęć wydawania pieniędzy na drogie rzeczy, niż to docenialiśmy.
Ceny pokoi hotelowych skoczyły do absurdalnych kwot podczas COVID-u i po prostu nigdy się nie zresetowały.
Posiłek dla dwóch osób w NYC bez napojów kosztuje 350 dolarów i nikt nie mruga okiem.

Sheel Mohnot2 paź, 04:17
Czuję, że naprawdę testują granice tego, ile ludzie są skłonni wydać.
1000$ za poduszkę, 1000$ za koc PLUS miesięczna opłata (+ pod)
Już wydałem 5k$ i 200$/rok
Marże muszą być dobre

153,56K
Opinie Dylana na temat OpenAI, Anthropic, AMD, xAI, Oracle, Meta i Google:
OpenAI → „Super fajne.”
Anthropic → „Jestem w rzeczywistości bardziej optymistyczny w stosunku do Anthropic niż do OpenAI… Ich przychody rosną znacznie szybciej, ponieważ to, na czym się koncentrują, jest bardziej istotne dla tego rynku o wartości 2 bilionów dolarów w oprogramowaniu, podczas gdy OpenAI jest podzielone między oprogramowanie, AI dla nauki, AI dla konsumentów itd… Anthropic zdecydowanie lepiej radzi sobie w zakresie oprogramowania.”
AMD → „Uwielbiam ich, ale są dość przeciętni.”
xAI → „Są w realnym niebezpieczeństwie, że nie będą w stanie pozyskać kapitału. Oczywiście wszyscy dadzą Elonowi kapitał, ale skala kapitału potrzebna, aby mógł nadążyć—może zdobyć następny zakład… xAI może przejść do następnego etapu obliczeń. Nie będą mieli więcej obliczeń niż OpenAI. Nie mają więcej obliczeń niż jakakolwiek indywidualna firma—Google, Meta itd. Ale będą mieli największe indywidualne centrum danych. Będą mieli bardzo skoncentrowany zespół i to, co z tym zrobią, muszą zrobić coś naprawdę dużego. W przeciwnym razie zostaną w tyle w wyścigu. A Elon nie pozwoli, aby to się stało. Może subsydiować i finansować tę rundę. Ale tak bogaty, jak jest, nie może przejść do centrum danych o mocy 3 gigawatów, chyba że zdobędzie kapitał, czego nie może zrobić, chyba że uzyska przychody i fundusze.”
Oracle → „Oracle zarobi tyle pieniędzy, jeśli wierzysz, że OpenAI odniesie sukces.”
Meta → „Myślę, że Meta ma karty, aby potencjalnie wszystko to posiadać… jedyna firma na świecie, która ma pełny stos dobrego sprzętu—tak jak Meta właśnie pokazała ze swoimi okularami z ekranem—plus dobre modele, plus zdolność do ich obsługi, plus wiedza i umiejętności dotyczące systemów rekomendacji, aby wiedzieć, jakie treści pokazać użytkownikowi. To wszystko cztery rzeczy, których potrzebujesz, plus kapitał. Myślę, że Meta jest tak blisko, aby być jedyną firmą, która może to zrobić.”
Google → „Byłem dość pesymistyczny wobec Google dwa lata temu, ale teraz jestem super optymistyczny wobec Google. Budzą się na każdym froncie. Biorą TPU, sprzedają je zewnętrznie, biorą swoje modele i są w rzeczywistości konkurencyjni w ich zakresie, a ich trening staje się coraz lepszy. Są agresywni w inwestycjach w infrastrukturę.
W firmie wciąż jest wiele dysfunkcji, ale mają biznes sprzętowy, w który mogą się przekształcić. Mają Androida, YouTube, [i] wszystkie te IP, mają wyszukiwarkę, która może się połączyć, gdy przejdziemy do następnego interfejsu konsumenckiego. Ale także mogą dominować w profesjonalnym sensie, potencjalnie. I myślę, że Google jest dobrze przygotowany, aby zdobyć oba rynki lub znaczący udział w obu.”

Patrick OShaughnessy30 wrz 2025
Moja rozmowa z @dylan522p na temat wszystkiego, co kiedykolwiek chciałeś wiedzieć o niesamowitym rozwoju infrastruktury AI
To jest szalona podróż przez firmy, umowy, modele, chipy, źródła energii, partnerstwa i ludzi napędzających AI
Dylan to jakiś geniusz. Żałuję, że nie ma wersji niego dla każdego tematu. Mam nadzieję, że będziesz się tym cieszyć tak bardzo, jak ja.
Czas:
0:00 Wprowadzenie
0:39 Glitch nieskończonych pieniędzy
4:42 Zakład Oracle na OpenAI
6:06 Strategiczna inwestycja Nvidii i mechanika umów
9:17 Dlaczego większe modele nie zawsze są lepsze
15:07 Problem krzywej adopcji
19:01 Tokenomika AI
23:59 Nadparametryzacja i uczenie modeli
28:10 Budowanie środowisk do treningu AI
32:16 AI w codziennym życiu
34:46 Przyszłość rozumowania i skalowania obliczeń
44:34 Spektrum optymizmu w AI
46:29 Oś czasu do AGI
49:25 Wojny talentów
58:37 Dynamika władzy w ekosystemie AI
1:18:42 AI w naukach materiałowych i technologii twardej
1:22:21 Budowanie infrastruktury
1:29:55 USA vs Chiny: Kto naprawdę potrzebuje AI, aby wygrać?
1:37:42 Ulubione niedźwiedzie AI
1:48:08 Szybka runda: Wrażenia o firmach
1:55:11 Śmierć tradycyjnych modeli biznesowych SaaS
2:00:24 Najłagodniejsza rzecz
266,66K
Najlepsze
Ranking
Ulubione