Torygreen

Bạn đang trả tiền cho OpenAI $20 để có một bước tiến nhanh chóng và @Meta vừa ra mắt 1 mô hình khiến 12 mô hình OpenAI trước đó trông giống như các bản vá lỗi
OpenAI đã phát hành hàng tháng, thông báo mọi cập nhật và đăng mọi điểm chuẩn
Muse Spark của Meta đã chính thức ra mắt và đạt điểm đánh giá mà hầu hết mọi người không nghĩ Meta có thể chạm tới
Tệ hơn nữa, khi ra mắt, im lặng suốt nhiều tháng, rồi một lần phát hành đã khiến mọi người sửng sốt... bạn nhầm lẫn im lặng với thất bại và các bản phát hành hàng tháng với tiến bộ
12 bản changelog của Sam trở thành 12 chú thích cuối trang

nhà phòng thí nghiệm đơn mạnh nhất cũng không thể giữ vững biên giới một mình nữa.
Khoảng cách giá trị là thị trường thừa nhận điều đó, và các nhà sáng lập vẫn đọc các chuẩn mô hình đang đọc sai trang.
Phần thưởng giá trị riêng tư của Anthropic là thị trường định giá trong thời gian hoạt động.
Sự chênh lệch đo lường xem nhà phòng thí nghiệm nào ít bị mắc kẹt hơn bởi cấu trúc chi phí phía dưới của cả hai.
Hạ tầng tính toán là lớp hệ thống: khoảng cách giữa những gì các phòng thí nghiệm biên giới trả cho thời gian H100 và thị trường trung tâm dữ liệu tổng hợp giữ trạng thái nhàn rỗi là m

Mọi người vẫn nghĩ lập trình là công việc.
Không phải vậy.
Mã là chỉ là giao diện chúng ta dùng để thể hiện giải pháp. Đó là nút thắt cổ chai, không phải giá trị.
AI loại bỏ nút thắt đó.
Bây giờ giới hạn chuyển sang:
- Bạn có thể xác định rõ vấn đề không?
- Bạn có thể phân tích nó thành các phần có thể giải quyết được không?
- Bạn có thể xác minh rằng kết quả thực sự chính xác không?
Tôi nhận thấy những kỹ sư gặp khó khăn với AI là những người đã gắn bó danh tính của họ với tốc độ gõ hoặc bộ nhớ cú pháp. Đó chưa bao giờ là nguồn tài nguyên khan hiếm.
Định nghĩa vấn đề là.
Xác minh là.
Thị hiếu

Claude Mythos đã phát hiện hàng nghìn lỗ hổng zero-day vì nó có một điều mà đội ngũ an ninh của bạn không có:
không có gì để đặt cược vào việc mã có đúng hay không
nó đọc toàn bộ mã nguồn một cách lạnh lùng. nó không hiểu chính trị tổ chức của bạn, áp lực về thời hạn, hoặc cái tôi trong quá trình triển khai
mô hình này không có lý do để bỏ qua những phần "con người" khó khăn... vì vậy nó kém hơn trong việc trình bày cho CISO, nhưng không thể đánh bại trong việc thực sự tìm ra lỗi
Anthropic đã giới hạn nó vì một mô hình vừa cung cấp cuộc kiểm tra trung thực đầu tiên cho mọi mã nguồn
đội ngũ đỏ

Sam Altman là người cuối cùng nên viết quy định về AI, và anh ấy biết điều đó.
Sam đã kêu gọi một “hợp đồng xã hội mới” giữa các công ty AI và xã hội, trong khi công ty của anh ấy đang triển khai gpt-5.4, o3 và operator-class agents với tốc độ mà không một cơ quan lập pháp nào trên thế giới có thể theo kịp.
aws không thể phi tập trung hóa mà không tự “ăn mòn” các biên lợi nhuận của chính mình, và mọi “khung tự điều chỉnh” trong lịch sử công nghệ đều kết thúc với cùng vài thực thể viết ra những quy tắc mà họ đã đồng ý tuân theo.
nếu bạn đang chạy mô hình của mình trên aws hoặc azure, bạn

các "lặp đi lặp lại vô hạn" giả thuyết cho rằng có khả năng tính toán vô hạn.
mỗi lần gọi đều tốn tiền, chạy qua hạ tầng của người khác, và tiêu tốn token dù kết quả xuất ra xuất sắc hay rác rưởi.
lặp lại chỉ rẻ khi bạn đã biết chính xác mình đang tìm gì.
> người có 10 năm sở hữu gu thẩm mỹ tích lũy chạy 3 lần lặp và phát hành.
> người không có thì chạy 300 lần vẫn không thể phân biệt được cái nào tốt.
và chưa ai tính đến điều này:
càng nhiều output từ AI, bạn càng cần xác thực của con người, vì vậy 10 lần phác thảo đồng nghĩa với 10 lần người kiểm tra.
... trừ người đã biết rõ thế nào là tốt.

việc gọi việc tắt OpenClaw của Anthropic là một "rug" (bẫy) là điều trung thực nhất mà cộng đồng nhà phát triển AI đã nói về chính mình trong nhiều tháng qua
hệ thống harness của OpenClaw đã cho phép người dùng nặng chạy từ 1k đến 5k đô la/ngày tính toán trên một gói 200 đô la/tháng.
một quyết định sản phẩm, và bất kỳ ai xây dựng cấu trúc chi phí dựa trên khoảng cách đó đều bị định giá lại trong chớp mắt
nhà cung cấp kiểm soát đồng hồ đo... Anthropic, OpenAI, hoặc bất kỳ ai.
bạn không có chỗ đứng khi mô hình định giá thay đổi
bạn không bị "rug" bởi cái búa của bạn, mà bị "rug" bởi ch

Sam xây dựng OpenAI dựa trên một giả định
chạy mô hình của riêng bạn sẽ luôn quá đắt đỏ
Llama và Mistral đang phá hủy luận đề của anh ấy và đe dọa mô hình kinh doanh của anh ấy
Sam có thể thấy điều đó, đọc cùng các thread rò rỉ mà bạn đang đọc... và vẫn không thể tái cấu trúc
Ngay khi OpenAI mở khóa trọng số, họ sẽ phá vỡ rào cản bảo vệ giá trị mà định giá dựa vào và bất kỳ ai cũng có thể chạy suy luận cục bộ mà không cần API, không cần đăng ký, không có sự kiện doanh thu nào cho OpenAI
Mỗi bản fork và tinh chỉnh là một khách hàng ít hơn trả phần lợi nhuận của Sam

Sam Altman huy động $122b và không ai muốn mua $600m của nó
$600m trong cổ phần openai đang nằm chờ trên thị trường thứ cấp mà không có ai trả giá
> các ngân hàng miễn phí để thúc đẩy cung cầu
> người bán cạnh tranh về giá để thoát hàng
Thị trường sơ cấp là phân bổ kiểm soát: các nhà đầu tư mạo hiểm được gọi vào các vòng gọi vốn khi bảng cân đối trông sạch sẽ
nhưng thị trường thứ cấp hoạt động dựa trên nhu cầu tự nguyện: không ai bắt buộc phải giữ và không ai bắt buộc phải trả giá
Anthropic vượt qua định giá vòng gọi vốn cuối cùng trong khi OpenAI không thể vượt qua mức trần $60

hóa đơn đám mây của bạn sắp tăng vọt và bạn chưa thay đổi một dòng mã nào
claude viết mã, mở ứng dụng, tìm lỗi, sửa lỗi, phát hành. không có con người trong vòng lặp
mỗi tác nhân tự động là một phiên GPU vĩnh viễn
> các nhà phát triển con người làm việc 8h/ngày. các tác nhân làm việc 24h
> 10 triệu nhà phát triển x 24/7 = 240 triệu giờ GPU/ngày mà không ai dự trù
sam đang huy động hàng nghìn tỷ cho các trung tâm dữ liệu mất 3 năm để xây dựng. chúng sẽ đầy trước khi hoàn thành

IPO của Sam là ví dụ mạnh mẽ nhất cho tính toán phi tập trung, nhưng anh ấy vẫn chưa nhận ra điều đó
Wall Street định giá trí tuệ như các mỏ dầu. chi phí cố định khổng lồ, thuê dài hạn cho mỗi lần gọi API
mô hình đó chỉ hoạt động khi quyền kiểm soát vẫn tập trung về tính toán, trọng số mô hình, truy cập và định giá
nhưng trí tuệ bắt đầu hoạt động như một dịch vụ tiện ích, và các tiện ích truyền thống thường không giữ kín:
> nhu cầu tính toán tăng trưởng nhanh hơn cung
> GPU nhàn rỗi không sử dụng trên toàn cầu
> độ trễ đẩy inference gần hơn với người dùng
nhu cầu đã tạo ra độc quyền của aws gi

@WatcherGuru phần bạn thích bỏ qua là ai kiểm soát nó
nếu 4 công ty tạo ra 99% nội dung đó, bạn đang có một độc quyền về thực tại
trí tuệ quy mô lớn hoặc trở thành không cần phép phép, hoặc nó sẽ được “chọn lọc” cho bạn
và hầu hết mọi người sẽ không nhận ra sự khác biệt cho đến khi quá muộn

Tôi thấy nhiều ý kiến cho rằng kỹ sư cần phải burn token để biện minh cho mức lương của họ.
Đó là điều sai lầm.
Token không phải là output. Chúng là chi phí.
Những gì quan trọng là bao nhiêu công việc hữu ích được hoàn thành trên mỗi đơn vị tính toán, chứ không phải tốc độ bạn có thể đốt tiền.
Một kỹ sư mạnh mẽ nén vòng lặp.
Ít token hơn.
Độ trễ thấp hơn.
Nhiều chu kỳ lặp lại hơn.
Những quyết định tốt hơn.
Kỹ sư yếu thì dùng vũ phu.
Nhiều token hơn.
Nhiều nhiễu hơn.
Cùng một sự nhầm lẫn, chỉ là được mở rộng.
Tính toán đang trở thành ràng buộc tài nguyên một lần nữa.
Không phải vì chúng ta khôn

.@tether làm một stablecoin được quản lý của Mỹ có thể mang lại cho crypto trường hợp sử dụng mà nó chưa bao giờ có
> gửi $500 cho gia đình bạn qua biên giới vẫn tốn 6.5% phí.
> SWIFT mất 4 ngày làm việc, và mỗi ngân hàng trong chuỗi đều lấy một phần mà bạn không bao giờ thấy.
> ACH không hoạt động vào cuối tuần. bắt đầu thứ Sáu, đến thứ Ba.
DeFi đã khắc phục vấn đề tốc độ, nhưng không ai trong thế giới thực có thể đọc được TX hash và mọi người trong crypto đều ghét làm tờ khai thuế bằng cách cuộn qua hàng nghìn giao dịch trên nhiều ví.
một đô la lập trình được quản lý khắc phục cả hai phía.

Những người mới dùng AI như một kết quả. Những chuyên gia dùng nó như một đầu vào.
Tôi dành 5-6 giờ/ngày bên trong Claude. Huấn luyện nó với mọi board deck, mọi tài liệu nội bộ, mọi bài báo nghiên cứu tôi có... nó áp lực kiểm tra các OKR cho đến khi chúng gãy.
Hầu hết những nhà sáng lập tôi nói chuyện vẫn dùng AI để tóm tắt email.
Nếu nó chưa không đồng ý với bạn tuần này, bạn không dùng một công cụ, bạn đang nói chuyện với một "người nói có".
Bạn sẽ sa thải một ai đó trong đội ngũ của bạn người mà không bao giờ chỉ trích một quyết định nào hoặc có một ý tưởng gốc.
Nhưng khi AI của bạn đồng ý

Sáu năm trước, trung tâm dữ liệu là những tòa nhà nhàm chán nhất thế giới.
Trong sáu năm tới, chúng sẽ là những nơi tranh giành nhiều nhất.
Tôi đã điều hành một fintech dựa trên học máy trước @ionet và chứng kiến điều này diễn ra trong thời gian thực.
Khi nhu cầu về AI bắt đầu tăng gấp đôi mỗi 3,4 tháng, những kho chứa đó không còn là trung tâm chi phí nữa mà trở thành chiến trường chiến lược... giống như cảng, đường ống, và trữ lượng dầu mỏ.
Và chúng tôi xây dựng gần như tất cả trong cùng những nơi này: Bắc Virginia, một vài hành lang ở Texas, Oregon.
Cùng các lưới điện, hệ thống cấp nước, tu

Claude đã từ #42 to #1 trên App Store trong 2 tháng.
Không phải vì mô hình cải thiện, mà vì Anthropic không muốn xây dựng vũ khí cho Pentagon.
Hai năm trước, top 3 là Temu, CapCut và một ứng dụng của HBO.
Bây giờ là ba giao diện AI và #1 được quyết định bởi một tranh chấp chính trị, không phải cập nhật sản phẩm.
Claude chạy trên AWS, ChatGPT trên Azure và Gemini trên Google Cloud. Ba ứng dụng với cùng một nhà cung cấp dịch vụ tính toán.
Quản trị AI hiện là một yếu tố xếp hạng trên App Store, và không ai bỏ phiếu cho điều đó.