Wrong thread zí
1 Like
In Corea del Sud politiche di questo genere stanno funzionando in maniera eccellente in effetti. 
Ed in effetti il resto dell’articolo è comunque dedicato a smantellare tale posizione retrogada sostanzialmente. 
La Germania ha solamente un’indole conservatrice, adesso rafforzata dalla paura del crollo del loro modello economico e dalla demografia, ed in questo periodo violentemente incerta del suo posto sul pianeta.
1 Like
Sia mai piano piano trovare la via per un altro modello economico. Impossibile proprio. Aspettiamo che ci obblighi la natura e il pianeta al collasso.
1 Like
a livello industriale serve più mano d’opera specializzata, perchè le strumentazioni diventano sempre più “complesse” e quindi non ci puoi mettere il primo che passa, 50 anni fa un tornio era un coso meccanico che facevi a occhio girando 4 monovelle, adesso per usare un tornio devi sapere interagire con una macchina complessa, che magari si muove anche più assi, devi saperla programmare, devi saper misurare i micron ecc ecc
sono decenni che ci ammorbano il cazzo che la scuola deve preparati al lavoro, e poi nelle scuole che sono effettivamente nate per questo scopo, tipo itis, itpa, ipsia ecc non vengono investiti soldi, non vengono formati i docenti, e le ore di laboratorio che dovrebbero essere il core di queste scuole te lo fanno fare su un tornio comprato nel 1931 dove la scuola si chiamava ancora scVola e qualcuno faceva “anche cose buone” cit. e quando esci hai grosso modo la preparazione per usare una macchina utensile moderna che ha uno che ha fatto il licelo classico, ma in più sei ignorante come la merda su tutto il resto 
1 Like
Si ma cozza con il fatto che mi pare un problema diffuso. Nella tedeschissima germania hanno i torni del 1931 e non investono nulla nelle scuole?
sono messi sicuramente meglio, perchè la parte scolastica in germania di questo tipo è molto più strutturata e integrata con le aziende
la mancanza cronica è cmq dovuta al fatto che per quante persone formi, puoi appunto metterci sopra solo persone formate, e sono sempre meno di quelle di cui hai bisogno, più i sistemi diventano complessi, meno persone formate trovi
non è esattamente il thread più adatto ma è interessante.
Cosa dice, sotto sotto, il capitale sul settore AI.
https://twitter.com/Dr_Gingerballs/status/1750698397890162859
The semiconductor industry is screaming at us that AI is all hype. Yes, lots of orders for H100 GPUs, but even an AI datacenter still needs CPUs, memory, and HDs. Then you have AI implementation, such as in computer vision and controls, robotics, etc, which require specialized chips for efficient compute.
The companies that provide these things are all telling us that AI is not going to deliver the types of growth people are foaming at the mouth for.
$INTC revenues down 14% YoY. Net earnings down 78% YoY. They make the CPUs that go in the servers.
$AMD releases earnings next week which are pivotal, but Q3 showed revenues down 8% YTD, earnings down 85% YTD. They also make CPUs that go in the servers.
$MU makes memory. Revenues up 15% YoY but they have had negative earnings for over a year.
Samsung memory chip earnings have dropped 78% YoY.
$WDC also makes hard drives and memory. They just posted revenues down 2% YoY and more than a year of net losses.
$TXN makes all sorts of chips necessary for AI, such as computer vision processors and robot automation chips. Their revenues are down 13% YoY and their net income is down 30% YoY.
In short, hardware sucks for AI. Except for 1 company. $NVDA. Revenue up 206% YoY, net income up 1200% YoY. Even $TSMC, the company that makes the chips for $NVDA, has had a 1.5% YoY revenue decline and an earnings decline of 19% YoY.
$NVDA has so far this year sold about $30B of datacenter equipment. These are primarily A100 and H100 chips, which are 5nm processes. $TSMC reports that about 35% of chips they ship are 5nm in 2nd half 2023. Before that it was variable (as apple moves down to 3nm and others move from 7 to 5), but the lowest number was around 20%. So let’s give $NVDA the benefit of the doubt and say 15% of the chips they make are likely for $NVDA and lets say half are for data centers. All told this year, that’s $5B of revenue for $TSMC to make A100 and H100 chips.
Then on the $NVDA side, they have made around $30B on AI chips this year, putting their margin around 600%. Others have estimated 800%. So nobody, not even $NVDA’s supplier, has ANY pricing power to accommodate this demand. Nobody is making money except for $NVDA.
Then we move to the cloud side. Pricing is pretty transparent for some specialty LLM AI cloud services like Coreweave and Lambda Labs. They have been selling compute on the H100 for about $100/day. If they are paying $40k a pop, then it will take over a year just to break even on the chip, and most likely will take 2-3 years. This is longer than the likely life of the chip. So the cloud providers also do not have the pricing power to make money off of AI.
At one point I looked through the listed AI partners for $ORCL, who has been given preferential treatment by $NVDA since they aren’t trying to compete with their own chips. The partners of any significant size are all companies that $NVDA has heavily invested in, or Larry Ellison’s own bio institute. Hardly a who’s who of titans of organic demand.
In fact, everywhere you look, most of the activity is localized to private start ups. Many of them are funded in part by $NVDA. I have even found some start ups that boast having more H100 chips than their entire raised capital to date. There’s little transparency into their books, and many of them likely are not profitable, nor never will be.
So to summarize. The people who make hardware for AI compute are all losing money except for $NVDA. The people who provide cloud compute to train LLMs are selling H100 compute time at a loss. The people using the cloud compute are likely running on fumes with venture capital money, some of which came from $NVDA.
So the industry is absolutely running on hype, as people scramble to capture the money flowing out of VC funds. To be fair, there are some cool things coming out of these LLMs. Nearly instant voice translations are pretty cool. The chat bot is sort of neat. I’ve heard some good things about the code generation, although admittedly reviews are very mixed and polarized. The image generation seems cool but it looks likely that they will be required to pay royalties to artists. None of these things is $1T a year industry.
But that’s not the hype people have been sold. They have been sold on the imminent creation of artificial general intelligence. An intelligence so advanced it can out-perform a human in cognitive and perhaps physical tasks. The problem? LLMs cannot, by themselves, ever achieve this. They are just extremely large regressions to existing data. They simply collage together an output based on an input. It cannot reason. It cannot think. It cannot truly create something outside of its training. It’s missing fundamental components of intelligence that nobody has solutions for.
So you have a fundamental misunderstanding by investors about the capabilities of the technology, fueled by a technologically ignorant media, on one side. And mega-cap technology companies willing to spend vast amounts of money to maintain dominance (and find palatable excuses to raise prices without drawing too much ire for anti-trust practices) on the other side. The result is a fever dream where only those hyping the technology appear to be making any money, and not the people building it.
Eventually the fever will break and we will be left with a massive misallocation of capital and a lot of broken hearts.
Buyer beware.
bonus:
https://twitter.com/Dr_Gingerballs/status/1750744105313882285
2 Likes
Lettura interessante, però viziata da valutazioni di merito estranee all’analisi tecnica in se, da una parte perchè il capitalismo sta crepando in violazione degli stessi principi che lo animano, o comunque semplificando, dall’altra perchè ho idea sottovalutino largamente le capacità di destabilizzazione sistemica anche di un mediocre ma flessibile e conveniente chatbot su un’economia piena di bullshit-jobs e similari. Staremo a vedere.
1 Like
Penso che la parte interessante sia il closing point: chi sta beneficiando finanziariamente è chi sta tenendo vivo il reale o supposto valore della tecnologia, non chi sia parte della filiera. La filiera sta subendo anzi un danno.
Questo rimane vero in entrambi i casi, che sia solo hype o che non lo sia.
TLDR?
Beh, lo scopo del capitalismo non è l’efficientamento dell’allocazione delle risorse ma l’accumolo del capitale, a sua volta in un costante disfida con l’entropia. Questo fenomeno si è già verificato in passato, e gli investitori, comunque attori emozionali, prezzano non tanto la tecnologia e l’utilità della stessa quanto, specchiandosi l’un l’altro, la convizione NVIDIA essere in futuro, ancora più di oggi, quel colosso con cui un segmento di mercato possa incardinarsi stabilmente. E vogliono esserci nel percorso.
Se i capitali vanno da una parte e le esigenze dall’altro alla fine avrai acquisizioni ed integrazione verticale.
1 Like
L’AI è l’ennesima bolla del mondo tech.
4 Likes
Potevi chiederlo all’AI
tl dr quel che c’è scritto nell’ultimo punto: investitori che investite nel tech perché sta spingendo, occhio che i segnali dicono che questa spinta sia artificiosa, portata avanti esclusivamente dal leader di mercato del prodotto a danno di tutti i concorrenti (e più piccoli sono più hanno da rimetterci), e generalmente questo è un contesto che tende a portare ad outcome incerti sulla bontà dell’investire (figurarsi quale sia la probabilità di creare un reale valore per la collettività mondo).
2 Likes
Molte aziende del settore pagano scelte errate una su tutte Intel che comunque manco sembra rimettersi in carreggiata visto che hanno imparato a piangere dallo stato per i finanziamenti.
Comunque il calcolo sui margini del 600% è completamente arbitrario fa sembrare che un A100/H100 abbiano zero costi a parte quello di produzione di TSMC.
E comunque questo tipo di schede non necessitano di upgrade di CPU o RAM per funzionare la quasi totalità dei calcoli avviene tra GPU e RAM.
ma chi è sto attrezzo?
Danny Lazzarin, una delle figure più importanti nella scena italiana di economia, e ha 3 PhD tra cui filosofia, economia e diritto.
O un gym-influencer.
Una delle due, non mi ricordo, faccio sempre confusione.