Chủ đề thịnh hành
#
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
Xây dựng @psumvc @joincolossus lưu trữ @investlikebest
Một bài học trong vài năm qua là có nhiều sự sẵn sàng chi tiêu cho những thứ cao cấp hơn chúng ta đã đánh giá
Giá phòng khách sạn đã tăng lên mức vô lý trong thời gian COVID và chưa bao giờ điều chỉnh lại
Một bữa ăn cho hai người ở NYC không bao gồm đồ uống có giá 350 đô la và không ai ngạc nhiên

Sheel Mohnot17 giờ trước
Cảm giác như họ đang thực sự thử thách giới hạn về những gì mọi người sẵn sàng chi tiêu.
$1000 cho mỗi cái gối, $1000 cho một cái chăn CỘNG với phí hàng tháng (+ cái pod)
Tôi đã chi $5k và $200/năm
Biên lợi nhuận chắc phải tốt lắm

112,84K
Những nhận định của Dylan về OpenAI, Anthropic, AMD, xAI, Oracle, Meta, & Google:
OpenAI → “Siêu tuyệt vời.”
Anthropic → “Tôi thực sự lạc quan hơn về Anthropic so với OpenAI… Doanh thu của họ đang tăng trưởng nhanh hơn rất nhiều vì những gì họ tập trung vào có liên quan hơn đến thị trường phần mềm 2 nghìn tỷ đô la so với OpenAI thì chia sẻ giữa phần mềm, AI cho khoa học, AI cho người tiêu dùng, v.v… Anthropic chắc chắn đang thực hiện tốt hơn ở phía phần mềm.”
AMD → “Tôi yêu họ, nhưng họ cũng chỉ ở mức trung bình.”
xAI → “Họ đang gặp nguy hiểm thực sự về việc không thể huy động vốn. Tất nhiên, mọi người sẽ cho Elon vốn, nhưng quy mô vốn cần thiết để anh ấy theo kịp—anh ấy có thể có cược tiếp theo… xAI có thể đạt đến giai đoạn tính toán tiếp theo. Họ sẽ không có nhiều tính toán hơn OpenAI. Họ không có nhiều tính toán hơn bất kỳ công ty nào—Google, Meta, v.v. Nhưng họ sẽ có trung tâm dữ liệu lớn nhất. Họ sẽ có một đội ngũ rất tập trung và những gì họ làm với điều đó, họ phải làm điều gì đó thực sự lớn. Nếu không, họ sẽ tụt lại trong cuộc đua. Và Elon sẽ không để điều đó xảy ra. Anh ấy có thể trợ cấp và tài trợ cho vòng này. Nhưng dù anh ấy giàu có đến đâu, anh ấy cũng không thể đến một trung tâm dữ liệu 3-gigawatt trừ khi anh ấy có vốn, điều mà anh ấy không thể làm trừ khi anh ấy có doanh thu và huy động vốn.”
Oracle → “Oracle sẽ kiếm được rất nhiều tiền nếu bạn tin rằng OpenAI thành công.”
Meta → “Tôi nghĩ Meta có những quân bài để có thể sở hữu tất cả… công ty duy nhất trên thế giới có đầy đủ các thành phần từ phần cứng tốt—đó là những gì Meta vừa cho thấy với kính của họ có màn hình—cộng với các mô hình tốt, cộng với khả năng phục vụ chúng, cộng với kiến thức và kinh nghiệm về hệ thống gợi ý để biết nội dung nào nên đưa ra trước người dùng. Tất cả bốn điều này là những gì bạn cần, cộng với vốn. Tôi nghĩ Meta rất gần với việc trở thành công ty duy nhất có thể làm điều đó.”
Google → “Tôi đã khá bi quan về Google cách đây hai năm, nhưng bây giờ tôi rất lạc quan về Google. Họ đang thức tỉnh trên mọi mặt trận. Họ đang lấy TPUs, họ bán chúng ra bên ngoài, họ đang lấy các mô hình của họ và thực sự cạnh tranh với chúng, và họ đang đào tạo ngày càng tốt hơn. Họ đang tích cực đầu tư vào cơ sở hạ tầng.
Vẫn còn nhiều sự rối loạn trong công ty, nhưng họ có doanh nghiệp phần cứng mà họ có thể chuyển đổi sang điều này. Họ có Android, YouTube, [và] tất cả những IP này, họ có tìm kiếm có thể kết hợp lại khi chúng ta chuyển sang giao diện tiêu dùng tiếp theo. Nhưng họ cũng có thể thống trị trong lĩnh vực chuyên nghiệp nữa, có thể. Và tôi nghĩ Google đang ở vị trí tốt để chiếm lĩnh cả hai thị trường, hoặc một phần đáng kể của cả hai.”

Patrick OShaughnessy30 thg 9, 2025
Cuộc trò chuyện của tôi với @dylan522p về mọi thứ bạn từng muốn biết về sự phát triển đáng kinh ngạc đang diễn ra trong cơ sở hạ tầng AI
Đây là một chuyến tham quan nhanh qua các công ty, thỏa thuận, mô hình, chip, nguồn năng lượng, quan hệ đối tác và những người đang thúc đẩy AI
Dylan là một loại thiên tài nào đó. Tôi ước có một phiên bản của anh ấy cho mọi chủ đề. Tôi hy vọng bạn sẽ thích điều này nhiều như tôi đã thích.
Thời gian:
0:00 Giới thiệu
0:39 Lỗi Tiền Vô Hạn
4:42 Cược của Oracle vào OpenAI
6:06 Đầu tư Chiến lược và Cơ chế Thỏa thuận của Nvidia
9:17 Tại sao Mô hình Lớn Hơn Không Luôn Tốt Hơn
15:07 Vấn đề Đường Cong Chấp Nhận
19:01 Tokenomics của AI
23:59 Quá Tối Ưu và Học Mô Hình
28:10 Xây Dựng Môi Trường cho Đào Tạo AI
32:16 AI trong Cuộc Sống Hàng Ngày
34:46 Tương Lai của Lập Luận và Tăng Tốc Tính Toán
44:34 Phổ AI Lạc Quan
46:29 Thời Gian Đến AGI
49:25 Cuộc Chiến Tài Năng
58:37 Động Lực Quyền Lực trong Hệ Sinh Thái AI
1:18:42 AI cho Khoa Học Vật Liệu và Công Nghệ Khó
1:22:21 Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng
1:29:55 Mỹ so với Trung Quốc: Ai Thực Sự Cần AI Để Thắng?
1:37:42 Những Con Gấu AI Yêu Thích
1:48:08 Vòng Tốc Độ: Ấn Tượng về Công Ty
1:55:11 Sự Chết của Các Mô Hình Kinh Doanh SaaS Truyền Thống
2:00:24 Điều Tốt Nhất
239,36K
Hàng đầu
Thứ hạng
Yêu thích