Is AI in een bubbel? 3 statistieken die je nodig hebt voor de $NVDA call. Er waren verschillende voorzichtige AI-rapporten in de afgelopen week+, waaronder een teleurstellende lancering van GPT-5, wat suggereert dat AI er niet in slaagt om financiële winst te genereren. Maar hier is wat investeerders missen: - De eerste golf van modellen was gebouwd op de Hopper-architectuur, die een doorbraak was voor zijn tijd. Ze hebben ons geavanceerdere zoekfuncties, effectievere advertenties en enkele productiviteits-tools gebracht, maar de impact op ondernemingen was relatief minimaal. - De volgende golf van tools zal aanzienlijk meer inferentie vereisen om tools zoals AI Agents, enz. aan te kunnen drijven. Dit is waar Blackwell Systems (GB200/300) in beeld komt. De Hopper-architectuur heeft verschillende kwartalen van winstverrassingen opgeleverd die aanzienlijk hoger waren dan de verwachtingen. Terwijl Blackwell enkele initiële hobbels met betrekking tot zijn architectuur en implementatie oplost, verwachten we dat de positieve verrassingen weer zullen terugkeren. Waar komt ons vertrouwen vandaan? Hier zijn de drie statistieken die je nodig hebt: 1⃣ xAI zal 300K Blackwell B200 GPU's kopen, volgens een opmerking van Elon Musk => ter referentie is de totale consumptie ~1M voor B100/200 voor het hele bedrijf 🫢 2⃣ Oracle heeft zich gecommitteerd om 400K Nvidia GB200 (~$40 miljard aankoop) te kopen => ter referentie, de totale consumptie is <3M eenheden voor GB200 in '25 voor het hele bedrijf🙀 3⃣ Alle Cloud CSP's (Microsoft, Google, Amazon) verhogen hun capex... zullen er nog Blackwells voor hen overblijven? Waarom vecht iedereen om Blackwells? Zie de prestatiestatistiek hieronder 🚀 In een head-to-head benchmark testte $CRWV een 16-GPU NVIDIA H100-systeem tegen slechts vier GPU's op de nieuwe NVIDIA GB300 NVL72-infrastructuur en observeerde meer dan 6x hogere ruwe doorvoer per GPU op de GB300. Volgens de CoreWeave-blog, "Deze efficiëntie is vooral belangrijk voor redeneermodellen. De 'chain-of-thought'-processen die deze modellen in staat stellen complexe problemen op te lossen, vereisen meerdere iteratieve stappen, waardoor ze extreem gevoelig zijn voor inferentie-latentie". Belangrijke punten waar we naar luisteren tijdens de NVIDIA-call: - Blackwell Systems die opschalen, prestaties, grootte van clusters, klantcommentaar, enz. - Blackwell-impact op marges - investeerders verwachten ➖ maar zou het ➕ kunnen zijn? - China is een wild card, maar de vraag zal zijn hoe snel China kan terugkomen. Ter referentie, Nvidia verwachtte ~$20B uit China vóór de beperkingen en afschrijvingen. Terwijl investeerders koudwatervrees krijgen ❄️🐾, kan dit een goede kans zijn om toe te voegen. AI-producten, vooral op ondernemingsniveau, vereisen vaak een aanzienlijke hoeveelheid tijd om op te schalen. Dat betekent echter niet dat investeringen zullen afnemen; als er iets is, zullen ze waarschijnlijk versnellen.