1. AI 인프라 증설은 전시 동원 이후 최대 규모의 자본·전력 투입임. 단일 데이터센터가 도시보다 많은 전력을 사용하고, Cerebras는 이미 250억 달러의 수주 잔고를 확보함
2. OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, AWS가 동시에 공급 부족을 겪는 만큼, 핵심은 수요가 생길지가 아니라 예약된 수요를 얼마나 빨리 공급하느냐임
3. 모든 AI 지출이 생산적인 것은 아님. 초기 AWS처럼 엄청난 가치와 막대한 낭비가 동시에 발생함. 기업들도 무제한 토큰을 뿌리는 단계에서 벗어나, 어려운 문제엔 프론티어, 반복 업무엔 저렴한 모델을 배분 중
4. 가장 중요한 병목은 추론 속도. 추론이 곧 생각이라면, 빠른 시스템을 24시간 돌리는 것은 수개월 동안 수행할 사고량을 며칠로 압축하는 것. 빠른 추론은 연구·의사결정 시간을 매입하는 시간의 차익거래임
5. OpenAI와 Amazon이 자체 칩을 만드는 이유는 타사의 칩에 종속되지 않는 것임. 앞으로 컴퓨트 경쟁에서 중요한 것은 공급망과 가격 결정권의 일부라도 직접 통제하는 능력임
6. 모델 시장은 프론티어, 오픈소스 모델의 이중 구조로 재편됨. 고난도 추론에만 최고급, 대부분 업무에는 저렴한 오픈소스면 충분. 규제 산업과 정부는 온프레미스 운영과 데이터 통제를 원하기에, 지능 주권이 실구매 기준으로 부상
7. 현실을 설득력 있게 영상으로 생성할 수 있는 모델은 현실의 움직임도 이해하고 있기 때문에, 하나의 월드 모델이 영화를 만들고 로봇을 제어하는 구조로 이어짐. 생성형 미디어와 피지컬 AI는 점차 하나의 기술 스택으로 수렴 중