La Recurrencia de Fraude Bendecido aborda, en forma extensa, las preguntas planteadas en el artículo original Unicorns & Cockroaches: Blessed Fraud sobre los calendarios de depreciación de la construcción de IA y la posible exageración de ganancias por parte de los hyperscalers. Aquí, lo admito: la IA realmente es como la electrificación, las tasas de fallo de GPU de #Nvidia, el poder es un problema de inventario, y por qué estoy en corto con $NVDA. "Sin embargo, las GPU defectuosas de Nvidia y la memoria de GPU representaron casi la mitad de las fallas. Esto equivale a aproximadamente un 9% de tasa de fallo si se extiende durante el primer año. Eso no parece tan malo. 1 de cada 10 chips, no es genial, pero no es malo. Debido a la forma en que se utilizan las GPU de manera sincrónica durante el entrenamiento, una GPU defectuosa podría dejar inoperativas potencialmente a miles de GPU más. Hay contramedidas que se utilizan, pero todas tienen un costo e implican mantenimiento, lo cual no es gratis. Por supuesto, la tasa de fallo será más alta en el segundo año, y aún más alta en el tercer año, y no tenemos esos datos para el chip de Nvidia. Sin embargo, tenemos muchos datos sobre semiconductores en general."

Lo que dice esta publicación es que si no conoces tu historia, no puedes ver que la computación, en última instancia, se acumulará en el cliente, no en los proveedores de hardware. $MSFT y $AAPL parecen saber esto. $META parecía saberlo, pero ahora se compromete a dominar la computación de hardware. Error.