"OpenAI og Anthropic må lage sine egne brikker" "AI kommer til å forårsake massiv mangel på arbeidskraft." "Jeg ville bli overrasket om Nvidia om fem år ikke var verdt 10 billioner dollar" De beste podcast-episodene er meningsfulle, grusomme og går imot alt du trodde du visste. Dette er det og mer og mine 7 takeaways med @JonathanRoss321 👇 Spotify 👉 Youtube-adressen 👉 Apple Podcaster 👉 Tidsstempler: (00:00) Introduksjon (01:10) Analysere det nåværende markedslandskapet (03:33) Hvorfor Hyperscalers må fortsette å bruke hensynsløst på AI (12:35) Hvorfor OpenAI og Anthropic må bygge sine egne brikker (18:14) OpenAI og Anthropic vil være selskaper på 5 milliarder dollar: The Bull Case (28:20) Hvorfor Kina ligger bak USA i AI og Deepseek er dyrere i drift (34:37) Hvordan Europa kan konkurrere i AI og hvorfor USA er mer risikovillig enn Europa (37:21) Hvorfor vi må ha kjernekraft, og hvordan vi kan få den tilbake (48:16) Deflasjonspress og nye arbeidsmarkeder (51:54) Fremtiden for Vibe-koding (53:40) Hvorfor AI-selskaper bør strebe etter å ha lave marginer (58:46) S&P 7000, Mag 7 og Markedshakk (01:06:44) Hvorfor OpenAI og Anthropic er så undervurdert (01:13:35) Brikkemarkedet om 5 år (01:21:51) Quick-Fire-runde: Største frykt, Nvidia: $10TRN, Zuck kjøper AI: Arbeid eller ikke

1. Hvorfor Hyperscalers må fortsette å bruke hensynsløst på AI Ingen er 100 % overbevist om at om 10 år vil AI ikke være i stand til å gjøre jobben sin. Det er slik hyperscalerne føles. Alternativet til å bruke som en gal er å risikere å bli helt utestengt fra virksomheten deres. Kan hyperscalers oppnå inntekter før Wall St mister tålmodigheten @altcap @petergostev @steeve @tanayj

2. De tre pilarene for å forbedre AI, og hvorfor databehandling er den enkleste. Algoritmer, data og databehandling. Algoritmer forbedres sjelden. Data er vanskelig å få tak i, og vi har ikke helt funnet ut syntetiske data. Compute er den enkleste knappen å vri på: Hvis du har penger og litt tålmodighet, er du garantert å få bedre resultater. Elsker du å høre dine tanker om denne @jonsidd @brendanfoody @GarrettLord @andrewdfeldman?

3. Hvorfor alle store spillere må bygge sin egen sjetong Det du får er ikke din egen brikke, det er kontroll over din egen skjebne. OpenAI, Anthropic og hver hyperscaler vil bygge sin egen brikke. Er du enig i at hver stor spiller må lage sin egen sjetong @andrewdfeldman @FabAroundEU @UbertiGavin @RodrigoLiang

4. Hvorfor AI er forskjellig fra SaaS og hvordan mer bruk fører til bedre produkt Kvaliteten på SaaS-produktet ditt er fastsatt av ingeniører. I AI blir produktet ditt betydelig bedre jo mer du bruker. Token-kostnader samsvarer med et selskaps inntekter fordi de kan bruke mer for å vinne brukere. Elsker å høre dine tanker om dette, og hvis du ser dette utspille seg for deg @destraynor @amasad @btaylor @howietl

5. USA er mer risikovillig enn Europa ... USA er livredd for risikoen for utelatelse. Når du er en massiv vekstøkonomi, er det dyrere å gå glipp av noe enn å fomle noe. Europa er utrolig villig til å omfavne risikoen for utelatelse. Hvem spiller på insentivene akkurat i denne syklusen: US FOMO eller Europa forsiktighet? @zebulgar @shaunmaguire @rabois

6. Vi må bringe tilbake kjernekraft og hvordan Japan ligger foran Japan har rykte på seg for å være trege med beslutninger, men når de først bestemmer seg, beveger de seg veldig raskt. De snakker om å bringe atomreaktorene sine tilbake på nettet. De har bevilget 65 milliarder dollar til AI, og de kommer til å bruke det raskt. Blir pro-atom + aggressive AI-utgifter den nye industripolitiske spilleboken @mttgrmm @jtlonsdale @DanielKhachab

7. AI kommer til å forårsake massiv mangel på arbeidskraft AI vil gjøre at alt koster mindre. Folk vil velge bort økonomien mer: De vil jobbe færre timer og pensjonere seg tidligere. AI vil skape hele bransjer som ikke eksisterer i dag, og vi vil ikke ha nok arbeidskraft. Elsker å høre dine tanker om denne @htaneja @erikbryn @mustafasuleyman @ericschmidt