致所有阅读这些推文的风险投资者，这就是你在未来10年内投资以实现资本1,000,000,000倍增长所需的一切。 1. 光子学 - 目前还不适用于计算（还没到那个时候），但在网络和知识产权方面的任何东西都可以。知识产权在这里至关重要，赢得光子学的公司不会出售芯片，而是出售知识产权和许可证。光子学将在两年内进入全球每个数据中心，可能还会用于更长距离的通信，让我们看看这将如何发展。 2. 小型模块化核反应堆（SMR） - 数据中心消耗的能源如此之多，以至于它们现在需要靠近发电厂。聚变很酷，但你想等40年吗？小型模块化核反应堆在数据中心的应用可能在两年内发生，老实说，甚至可能更快。电力预算是合理的，数据中心实际上已经具备核电站的安全性。此外，输送电力会造成损失，干脆把核反应堆放在2u机架里吧。 3. 计算生物/化学 - 不是因为Parm，但她的工作做得很好。因为生物学的计算技术如此困难，以至于我们别无选择，只能进行实验室实验。这里定制硬件和模型是有意义的，准确建模化学反应的价值是巨大的市场（制药、石油、塑料、化妆品），如果你能破解这个问题，实际上我们并不是没有数学基础，你可以省去许多中间环节和繁琐的实验。 4. 数据 - 新的石油不是计算，计算将变得如此便宜，以至于我们不在乎，但数据才是。GPT包装器如果有数据护城河，将会是数十亿美元的公司。你想为轮胎公司构建一些人工智能工具吗？你需要轮胎数据。你想为航空公司构建人工智能工具吗？你需要航空数据。想为餐厅做吗？你需要数据。计算将成为商品，我们将能够启动b800实例并处理数TB的数据，但找到好的数据、策划数据并确保其质量。这才是护城河。 5. 任何能让半导体设计更快、更便宜的东西 - 不是LLM Verilog，我说的是硬核的东西。我说的是硅中介层、芯片组的知识产权，但也只是将计算投入到问题中。许多人在使用人工智能进行布局与布线，但不，你误解了这个问题。这是一个经典的优化问题，我们需要使用老旧的算法并将其实现。专门为此设计的协处理器价值数十亿美元，清除ASIC的时序有时需要几天甚至几周，不要傻了，快点把这个过程加快。