Продолжение сегодняшнего Google turboquant

@xingpt брат, этот пост прямо в точку

Сэкономленное пространство HBM не будет считаться сэкономленными затратами, а будет использовано для трех вещей:

Более длинное контекстное окно: раньше можно было читать только одну статью, теперь можно читать сразу сто книг

Более крупный размер пакета: одна и та же видеокарта может одновременно обслуживать больше пользователей

Событие AI на краю (Edge AI): засунуть большие модели в телефоны и ПК

Не понимаешь? Давай краткую версию для новичков

Один из настоящих победителей в Ai2.0 - Guangtong

Увеличение вычислительных мощностей и количество обрабатываемого контекста означает, что объем обмена данными между узлами станет еще более пугающим, оптическая связь #AVGO , #MRVL #LITE по-прежнему остается долгосрочным победителем

Независимо от изменений в моделях, $NVDA базовое производство все равно будет зависеть от #TSM

Стратегия выбора акций в области памяти:

Если вы собираетесь купить память, следует сосредоточиться на компаниях, которые выигрывают от спроса на хранение (SSD/NAND) и основного тренда #HBM (например, #Micron #MU)

Избегайте второстепенных производителей, которые раздувают концепцию SRAM с заменой на HBM (например, Winbond, Adata), потому что TurboQuant доказал, что программная компрессия является оптимальным решением проблемы узкого места HBM, и реальные заказы на эти заменители вскоре будут аннулированы.

Не забудьте подписаться на @WaterX_app здесь для заполнения списка ожидания

Буду продолжать усилия по поиску и агрегированию большего количества качественных активов, связанных с RWA на американском рынке 303…

https://x.com/waterx_app/status/2030308806807503279?s=61