起源：自驾游车辆在陆续陡弯处打滑上不去作者： 梁雅文：

科技大佬Gavin Baker：亚马逊芯片是黑马，太空数据中心快来了，台积电在助所有人避泡沫

近日，在华尔街重磅投资大会2026年索恩（Sohn）大会上，科技投资大烙注Atreides Management首席投资官Gavin Baker接受专访
。

Baker在访谈中抛出了几个直接挑战市场共识的判断：亚马逊Trainium是当前最被低估的AI芯片；台积电的“守旧”扩产战术在援手行业预防泡沫；太空轨路算力将在两年内被证明可行，并在本十岁暮起头冲击地面数据中心配套产业
。

他说路，台积电不愿像黄仁勋但愿的那样急剧扩产
。“黄仁勋每三个月去一次台积电，他们或许扩产5%
；迫恃肴盟遣芊痘蛘叻
。若是产能真的翻倍或翻三倍，英伟达明年或许能卖出1.5万亿美元的芯片——我是当真的
。”

Baker曾在富达治理逾170亿美元资产，是半导体领域的资深投资人
。

亚马逊Trainium：最被市场低估的AI芯片

黑石集团高级合资人Jas Khaira采访Baker时问路，在英伟达的竞争敌手钟转—谷歌TPU、亚马逊Trainium、英特尔Gaudi——市场最低估的是哪一个？Baker回覆：“Trainium，毫无疑难
。”

他给出了具体的技术逻辑
。当前主流的前沿AI模型，都选取一种接装混合专家模型”（Mixture of Experts，MoE）的架构
。要推理这类模型，必要一种叫做“互换式扩大网络”（Switched Scaleup Network）的基础设施
。

Baker说：“全球目前只有两家公司有运行中的互换式扩大网络——一个是驱动英伟达GPU的，另一个是亚马逊Trainium的
。”

这是个很容易被忽视的技术门槛
。谷歌TPU在这方面不具备一致能力——Baker直接点出一个细节：“谷歌发了然ML Perf基准测试，但他们不向自己的基准测试提交TPU成就，你能看出来这件事让Jensen（黄仁勋）抓狂
。”

Baker同时判断，今年下半年Trainium 3大规模量产后，Trainium在2026年的职位将相当于TPU在2025年的职位
。他说自己曾投资过Celestica等TPU供给链公司，“我感触我有资格这么说”
。

他补充：“我始终不会做空谷歌，也不会做空博通，但我的确以为Trainium此刻被严重低估
。”

太空数据中心：2年内见分晓，本十岁暮抢份额

这场对话中另一个引发关注的话题是“轨路算力”（Orbital Compute）——即把数据中心放到太空中的设想
。

Khaira问Baker：这件事什么时辰能真正贸易化？

Baker的回覆给出了明确功夫节点：“我以为在将来两年内，它的可行性和经济性将会得到验证
。到本十岁暮，它将起头占据有意思的市场份额
。”

逻辑在于，地面数据中心面对两大硬约束：电力和冷却
。而在太空中，电力来自太阳，冷却来自卫星的背阴面
。

Baker描述了他看到的某家潜在轨路推算供给商的卫星设计图：散热器长达三四百英尺，卫星本体就是一个机架——8英尺高、2.5英尺宽、4英尺深——多个机架通过激光衔接，组成一个虚构数据中心
。散热器置于机架阴影之后
。

他指出，一旦这条路线可行，影响最大的将是地面数据中心的电力和冷却设备供给商：“那些大规模扩产来支持数据中心建设的工衣粪公司，可能会晤对（需要）戛然而止的局面
。”

他同时强调，已建成的地面数据中心仍有价值，训练和强化进建仍将在地面进行，“我无法设想在将来七年内我们始终不再建一栋地面数据中心”，但增量需要的走向，在被重新界说
。

台积电的“倔老头们”：在助全球市场预防泡沫

市场上有一个常见问题：AI投资会不会造成互联网泡沫的翻版？

Baker的回覆是：这次可能分歧，而原因出乎意料——台积电治理层的守旧
。

他说，汗青上每一次重大新技术出现，从铁路、运河、PC、互联网到AI，险些无一例表城市出现泡沫
。投资者对新技术兴奋，市场共识形成，泡沫吹起，最终用泡沫资金实现基础设施建设——互联网就是这么走过来的
。

“我们不想要泡沫
。泡沫很糟糕，经历泡沫的过程很疾苦，泡沫分裂之后更疾苦
。”

但这次他"乐观地以为"我们可能会避开泡沫，原因在于现实世界中存在的物理约束——瓦特（电力）和晶圆（Wafer）的欠缺
。

晶圆欠缺的关键，在于台积电的态度
。Baker说：“台积电是由70多岁的、强硬的老人们治理的
。”（他随即调侃，70岁是新50岁，而他自己50岁）

这批人经历过台湾半导体从追赶英特尔被以为是“这辈子不成能实现的梦”，到用毕生功夫做到了
。他们深知一场泡沫与崩盘对台积电意味着什么
。

因而，他们就是不愿像黄仁勋但愿的那样急剧扩产
。

“黄仁勋每三个月去一次台积电，他们或许扩产5%
；迫恃肴盟遣芊痘蛘叻
。若是产能真的翻倍或翻三倍，英伟达明年或许能卖出1.5万亿美元的芯片——我是当真的
。但这件事的另一面，对所有人来说可能都极度疾苦
。”

Baker的结论是：这些“倔老头们”，通过执行一个现实世界中真实存在的物理约束，客观上援手所有人避开了泡沫——而这种约束，在从前任何一次技术革射中都未曾出现过
。

内存周期和AI收入发作

对话中Baker还提到了两个值得关注的判断
。

关于内存周期： 内存价值今年已上涨60%至70%，美光毛利率可能达到60%以上，远超汗青均匀水平（约16%）
。Baker坦承，依照从前25年的内存周期法规，“此刻100%应该卖内存股”
。但他以为这次可能类似1990年代中期那次真正的产能周期，“我们可能仍处于早期”，不应单一套用汗青模板
。

关于AI收入规模： Baker判断，OpenAI和Anthropic计算收入达到2000亿美元的功夫点，已经不遥远
。他援引黄仁勋的说法：黄仁勋但愿自己最优良的工程师，花在AI token上的支出至少达到薪酬的一半
。Baker的判断是，这种趋向意味着S&P 500公司的劳动力结构将面对“重大调整”，但AI定价模式从“包月造”转向“按量计费”，会让收入增长快于表界预期——他将这类迸宗昔时移动通话行业“超出套餐按分钟收费”的盈利模式
。

投资心法：想书、模式鉴别，以及一封写错了的信

访谈中，Khaira还问Baker，他的投资优势来自哪里
。

Baker的回覆简洁：“想书，压倒性地最重要
。”他说自己险些不再自动约见上市公司治理层——“他们经过了极度好的训练，从不说任何不在财报电话会或10-Q里的内容，而我读的速度比他们措辞快得多
。”

他坦承自己职业生涯中最惨痛的教训之一，是曾向一家公司董事会写信要求回购股票，了局该公司在18个月后破产
。“这是一个关于高杠杆的永远教训——有时辰不是所有事件城市按打算进行
。”

Baker还提到，他在投资风格上一向在致力克服的弱点，是“太难卖出赢家”——“我极端器重估值，极度逆向，最舒服的是在52周低点名单上
。”

Baker全文访谈如下：

科技投资者的思想世界——与加文·贝克尔的对话索恩投资大会2026本文为加文·贝克尔（Gavin Baker，阿特里德斯治理公司董事总经理兼首席投资官）在索恩投资大会2026上的访谈实录，涉及其投资哲学、对当前AI格局的见解及将来技术转变的判断
。访谈由黑石N1掌管人贾斯·凯拉（Jas Khaira）主持
。贾斯·凯拉： 我们今天的嘉宾，其基金以《沙丘》定名——对于在座不懂这个梗的伴侣，这意味着"香料必须流通"
。当然，若是你对"香料"的影象还停顿在高中时期，致意心，不是那种香料
。对加文来说，香料是高带宽内存，他的阿拉基斯是中国台湾，他的沙虫是黄仁勋
。他的社交简介写着"不组成投资建议，概想仅代表自己"——这可能是现代金融史上最昂贵的免责申明，由于有28.8万名粉丝在追随他的概想
。他曾在富达治理170亿美元资产，业绩超过了99%的同业——不外他刚才偷偷通知我，其实是100%
。他此刻在波士顿运营自己的对冲基金，这自身或许就是最逆向的一个选择
。女士们、先生们，有请在半导体领域知识最渊博的人——加文·贝克尔
。加文·贝克尔： 哇，感激各人
。也让我介绍一下贾斯
。他是贝莱德最资深的合资人之一，刚刚接任贝莱德全球AI战术掌管人一职，此前担任战术机缘战术主管
。我们是老伴侣了，所以由他来采访我，我们相互聊聊，挺有意思的
。贾斯： 好，加文，今天是你的主场
。既然这是一场投资会议，在我们深刻半导体、内存、技术栈和瓶竟剽些硬核话题之前——我相信在座各位和我一样如饥似渴——我想先从你作为投资者的思想模型谈起
。你2000年参与富达，经历了两次泡沫
。彼得·猎戽时期的富达基因，有哪一条你始终保留了下来，又有哪一条你不得不突破，能力成功缔造并运营阿特里德斯？加文： 好问题
。我以为彼得·猎戽的基因始终刻在了我身上——我相信赖何有幸在富达起步的人城市有同感
。那就是：若是你喜欢这家店、喜欢这个产品，你就会爱上这只股票
。尽可能深刻地以消费者和用户的视角去接触新产品、新公司，这一点已经融入了我的骨血
。而我整个职业生涯一向在致力克服的，是这样一条股市格言——彼得·猎戽说要拔除杂草、浇灌鲜花，即卖掉输家、持有赢家
。但不知为何，这对我来说极其难题
。我对估值极其敏感，骨子里是个逆向投资者，52周低点榜才是我最舒服的处所
。我一向死死抱着内存股不放
。但这是一段平生建行，我每年都试着在这方面进取一点点
。贾斯： 大无数优良的投资者城市提到某一笔糟糕的买卖，作为自己投资生涯的转折点
。你的是哪一笔？它今天具体在阻止你做什么？加文： 其实有两笔
。2011年到2012年间，我经历了极度艰巨的一年，两只股票给了我深刻的教训
。第一只是一家叫Decree of Health的公司，他们的业务是援手幼型医院更好地与大型保险公司交涉，启程点很好
。而后有一天，我一醒觉来，《纽约时报》周日版头版注销了一篇长达一万字的文章，宣称他们在回绝为有必要的人提供医疗服务
。这底子不是事实，但股价还是跌了90%到95%，再也没有复原
。这通知我，始终存在未知的未知风险——无论你多么致力地去量化一个机遇，风险始终存在
。第二笔有点丢人
。是Nextel International
。我做了很长功夫的电信分析师，深知每当一个新兴市场建起新网络，它在界说上就是成本最低、质量最高的网络，由于没有汗青职守
。Nextel International在南美洲建了一张最新的3G网络，正从一种叫Iden的技术迁徙过来
。我在这类模式上赚过好多钱，因而建了一个大仓位
。我甚至亲自写信给董事会，要求他们回购股票——然而18个月后，公司宣告破产
。教训是：对高杠杆要极度极度审慎
。公司杠杆率太高，而事件并非总能饱经风霜
。其时发生的是，两个规模大得多、彼此并无关联的竞争敌手打起了价值战，公司被卷进去
。我将始终带着这个污点——那是我唯逐一次写信给董事会要求回购股票，而公司刚好在15个月后申请了破产
。这自身也是一个深刻的教训
。贾斯： 感激你的坦诚和勇气，真的很宝贵
。我们换个节拍，来个闪电问答，通常放在最后，今天放在前面
。每个词只用一个词来评价：过誉还是被低估？模式鉴别，实地调研，仓位治理，睡眠
。加文： 我以为模式鉴别和睡眠都被严重低估
。实地调研被高估了
。第四个是什么？贾斯： 仓位治理
。加文： 仓位治理极度重要，但关键是你要找到自己的打法并对峙到底
。你能够做一个长打率选手，也能够做一个高射中率选手，但你必须明显自己的风格，而后维持一致
。贾斯： 听起来是"评价适当"——这像是加文·贝克尔的出产函数
。当你回看自己的优势起源，也许是今年，也许是去年，阅读占多大比重？人脉网络占多大比重？终于刚才说实地调研被高估了
；故撬，重要来自于比别人更早成立一两个正确的认知框架？加文： 我以为阅读是压倒性的最重要成分
。婉转地说，我此刻险些不再自动约见上市公司
。我只在他们自动找我时才见，由于这些公司的讲话人经过严格培训，说的话不会超出财报电话会议纪录或10-Q文件的领域，而我阅读的速度远比他们措辞快
。所以我大量阅读财报纪录、第一手资料，同时我以为专家访谈纪录也极度有价值，AI在这方面的利用也很杰出
。总结下来：阅读是主题，模式鉴别是重要辅助，而提前成立认知框架也很有援手
。举个例子，2023年5月英伟达颁布那份引爆市场的财报时——嘲讽的是，距ChatGPT颁布已经从前了整整六个月——其时大无数对冲基金甚至还没有建设专职半导体分析师
。而半导体和深度科技是我的平生挚爱
。不外此刻，各人对半导体的认知已经大幅提升了
。贾斯： 是的，你的确入场极早
。这也是一个很好的过渡——说到认知框架，你今天的思想模型：内存价值上涨了60%到70%，美光的利润率或许在60%多，而汗青均匀水平更靠近16%
。你一向在讨论推算资源的普遍欠缺，短裙佚在向数据中心、电力延长，并进一步舒展至前沿晶圆产能
。你对这一演变的思想模型是什么？你也说过，每次欠缺之后终将迎来过剩，这个局面会怎么演化？加文： 纵观汗青，的确如此
。我相信最终肯定会出现过剩，但"最终"这个词承载了这句话里所有的重量——并非面前
。从从前25年每一轮内存周期来看，此刻100%是应该卖出内存的机遇
。我其切实2000年时是美光的分析师，记得去太阳谷参与他们的分析师日，我经历过无数次内存周期，从汗青法规来看，此刻的确该卖
。然而，有一个周期是绝对不该卖的——那就是1990年代中期，那是我以为最近一次真正意思上的产能周期
。对标那个周期，我们此刻可能还处于极度早期的阶段
。我听了伴侣亚历克斯和莱昂的分享，他们做得很好，莱斯利也是，我只想说，他们给出的每一个数字，我都选择押大
。每一个数字
。他们是审慎的人，我估计他们自己也会押大——终于没人想在索恩会议上一年后被打脸
。我们可能还在极度早期
。这可能是第一个真正意思上的产能周期
。而这些根基面上的欠缺，对我们投资者来说是功德
。最不仅愿看到的是泡沫
。泡沫很糟糕，穿越泡沫的投资过程很疾苦，泡沫分裂后的余波更惨
。我们不想要泡沫
。然而遗憾的是，金融市场的整个汗青通知我们，每当出现深刻的新技术，无论是AI、互联网、PC、铁路还是运河，险些必然会出现泡沫
。原因在于：市场是有效的，投资者对新技术产生合理的兴奋，迈克尔·莫布森将其描述为"多样性崩溃"——所有人都起头崇奉统一套逻辑，泡沫形成，随后泡沫为新技术所需的基础设施建设提供了资金
；チ暮骨嗾侨绱
。我乐观地以为，这一次我们或许可能预防泡沫
。"更安稳、更悠久"——这是我们所有人都但愿看到的
。我们可能预防泡沫的原因，是我们面对着瓦特（电力）和晶圆的内容性欠缺
。电力欠缺方面，将来五到七年，轨路算力肯定会解决这个问题
。但晶圆欠缺，我以为将持续相当长的功夫
。原因在于，台积电由一批七十多岁的铁腕老人掌管——七十岁不老，是新的五十岁，我今年五十，五十是新的三十
。我二十多年前往中国台湾科学园区，问他们是否定为自己有一天能追上英特尔，他们说那是一个俏丽的妄想，也许要比及孙辈那一代
。但他们在一代人的功夫内就做到了
。所以他们是这份遗产的守护者
。泡沫与崩溃，对台积电来说是一场苦难
。所以他们就是不会按黄仁勋想要的速度扩产
；迫恃咳鲈戮腿ヒ淮沃泄ㄍ，他们或许扩产5%，而他但愿翻倍甚至三倍
。若是产能真的翻两三倍，英伟达明年或许能卖出一点五到两万亿美元的芯片——我是当真的
。但这另一面的价值，对所有人来说可能都极度疾苦
。所以我以为，这些老人，在用一个现实存在的物理约束——而这是过往任何先例技术都不具备的——援手我们所有人预防泡沫的发生
。贾斯： 这很有意思
。作为垄断性供给商，他们在某种根基层面上限度着供给
。顺便说一句，他们刚刚错过了——山姆·阿尔特曼见完他们之后开了个播客
。加文： 这是真的
。贾斯： 我们后盾聊到，你会押大——押OpenAI和Anthropic归并收入在某个功夫点达到2000亿美元，也许是12到18个月内，我不想锁死功夫框架，但就是近期
。事实证明，代码天生是这一旅程第二章中将AI钱币化的杀手级利用
。若是我们要从今天的水平在将来12到18个月内达到2000亿，这些收入从哪里来？是每一家标普500公司都要由于给Anthropic付token用度而错过盈利指标吗？加文： 我以为这不是边缘情况
；迫恃贕TC大会上说，他的指标是让他最优良的工程师，在token上的破费至少占到他们薪酬的一半
。若是你只是把标普500每家公司的薪酬支出加起来看一看，在没有对劳动力结构进行重大调整的情况下，我们底子无法接受这个量级的token支出——这也正是莱昂所指出的那个问题
。但我的确以为，有几件事可能会阻止大规模因token用度导致的盈利下滑
。若是你还没有做到"token最大化"，你应该立刻去做
。若是你不知路"token最大化"是什么意思，那只能祝你好运了
。具体来说，第一点：所有这些模型都在向基于用量的定价转变
。以前，在座各位只需每月花250美元订阅顶级前沿模型，就能充分履历到前沿AI的能力
。此刻已经不是这样了
。最壮大的能力被锁在授权框架背后，只向可能按用量付费的企业打算用户盛开
。这对AI来说是极端利好的信号，对这些前沿token的定价也极端利好
；毓艘贫ㄑ缎幸，它之所以成为一个杰出的成长型行业，以及更早之前的远程电话行业，是由于你买了固定的分钟数，超出后按分钟计费，而人们极度喜欢和亲友老友通话
。这就是为什么电信已经是一个杰出的成长型行业
。我们此刻在从"无限量套餐"转向"基于用量、超额按量计费"的模式，并且我们发现，人们愿意为此支付的上限远远超出设想
。所以我以为会有大量的出产力开释
。亚历克斯说的话让我深受触动：全球只有极度之一的人在以应有的方式使用这些模型，我们却已经面对疯狂的欠缺，只管累计已经投入了数万亿美元
。比及全球5%的人丁都像这最前沿的极度之一那样使用这些模型，会发生什么？那是不能思议的
。这也是为什么轨路算力是必然的选择
；氐侥愕木咛逦侍猓河腥嗽赬上发帖说，编程可能是通往ASI和AGI最短的蹊径，由于若是你能写代码来实现任何事件，并且是为自己写——那是通往AGI极度直接、优雅的蹊径
。我以为，编程也许不只是AI的"杀手级利用"，它最终会成为"终极AI利用"，不休地将更多领域纳入其中
。我也想激励各人去用一用Claude Code——即便你不是法式员，用它来问投资问题，也会得到比通常模型更好的答案
。贾斯： 感激
。你谈到了硅和芯片端的进展，你当然在英伟达上极度早——你说你2000年就和黄仁勋有接触，更不用说2023年ChatGPT时刻到来的时辰了
。竞争在到来，他仍将主导市场，但竞争确切实来
。当你审视Trainium、TPU、NTIA（自界说芯片），哪一个是市场最低估的？市场共识在哪里判断错了？加文： Trainium被低估的水平远超其他
。Trainium对2026年的意思，尤其是今年下半年Trainium 3真正放量之后，就如同TPU对2025年的意思一样
。若是有人今天非？春肨PU，不妨去翻一翻他们的13F，看他们有没有持仓Lumentum或Celestica——那是投资TPU最好的两个标的
。我持有了其中一个，所以我感触我说这话是有底气的
。我的确以为谷歌在TPU V8的设计上做出了极度守旧的选择，而英伟达和Trainium做出了极度激进的选择
。所以Trainium无疑是最被低估的
。原因不仅仅在于设计选择，还由于：所有这些前沿模型都是所谓的"混合专家（MoE）模型"
。在推理这类模型时——不说太技术性的细节——你必要一种叫做"互换式扩大网络"（switched scaleup network）的器材
。而目前全球只有两套职能齐全的互换式扩大网络：一套支持英伟达的GPU，另一套支持亚马逊的Trainium
。这也是为什么——谷歌发了然MLPerf基准测试，但他们不提交自家的TPU来接受这个他们自己发现的测试——你能显著感触到这件事让黄仁勋极度抓狂
。当然，TPU是一块很棒的芯片，我相信TPU V9会极度杰出，他们下一代会做出更激进的选择
。我从不赌谷歌输，也从不打赌通输，但我的确以为Trainium此刻是最被低估的
。贾斯： 好，我想切换一个话题，这其实也是我们最初在2022年，而后2023年成立联系的原因——新兴云（Neoclouds）
。2023年夏天，你在度假，我打电话去打搅你，是关于一家叫CoreWeave的公司，向你追求建议和定见
。最终这促成我们在一个极度关键的时刻向CoreWeave投入了75亿美元来支吃熹扩张
。首先，感激你
。时至今日，CoreWeave、Crusoe、Nebius、Lambda等等——这个赛路今天是悠久性的吗？还是说它只是一个短暂的套利机遇，利用的是超大规模云服务商的本钱支出节拍和token摩擦？加文： 我坚信这是悠久性的
。首先，CoreWeave对我来说有点伤感
。阿特里德斯正本能够在10亿估值的那轮投入超过5000万美元，但我由于Crusoe而存在利益矛盾，被排除在表了
。我爱Crusoe，我以为Crusoe会成功，我们也持有大量Crusoe仓位
。但每次想到其时本能够在10亿估值时投进5000万，我就有点难过
。不外我很欣喜你们投了75亿
。贾斯： 是的
。加文： 这绝对是一个悠久性的赛路
。理解若何运营这些集群，就像驾驶一级方程式赛车
？碏1角逐的时辰，感触如同任何人都能做到
。就像看汤姆·布雷迪打球，你会想：他为什么漏掉那次传球？由于他置身于一个10万人呐喊的运动场，一群体重比他重100磅、时速20英里的人在向他冲来，要在他出手之前把他撂倒
。F1也是一样，看起来容易，做起来极难
。若是我开上F1赛车去参与角逐，我会直接死掉，我会中伤自己，中伤所有人，蕴含看台上的观多
。运营一个集群就是这个路理——真的极度难做好
。CoreWeave之所以能以大幅溢价销售其GPU算时，原因在于：并非所有GPU算时都是一样的
。CoreWeave的GPU每幼时均匀利用率，比底部水准的供给商逾越两到三倍
。这一点同样合用于Crusoe、Nebius以及其他高质量的新兴云服务商
。我以为这一点被严重低估了
。好多人说，这不成能是悠久的竞争优势
。我在2005年做零售业分析师时已经观察到：在美国，要打造一家500亿市值的零售商，你只必要能在50个州、各类气象和消费偏好的环境下，运营1000家门店，维持员工敦睦且专业、不偷窃，库存当令适量，价值合理，店面干净明亮
。就这些
。但整个汗青上，能做到这所有的公司寥若晨星，运营这些集群甚至更难
。所以我以为这个赛路是悠久的
。持久以来，超大规模云服务商的思想停顿在成本层面，他们与那些驾驶F1赛车的玩家竞争，用的却是夜班司机开十八轮卡车的方式，钻营的是最低成本
。但那不是AI的逻辑
。我以为他们此刻已经实现了这种思想和文化上的转变，但部门新兴云服务商已经成立起了极度悠久的贸易模式
。贾斯： 我们很认同这个判断
。你刚才其实已经提到了一个话题——轨路算力
。我们不筹算深刻讲科学道理，有关论文都能够在网上找到，用你喜欢的大模型去提炼提要就好
。我想问两个问题：第一，轨路算力何时可能贸易化并获得有意思的市场份额？第二，从你的视角来看，市场上最被低估的"做空标的"是什么——那些尚未被定价的风险？是陆地数据中心运营商吗？若是是的话，贝莱德就麻烦大了
；故撬涤衅渌较？加文：我以为在将来两年内，轨路算力可行且经济的可能性就会变得爽朗
。真正起头获取有意思的市场份额，我以为是这个十岁暮
。我的确以为，可能有一天我们不再新建地面数据中心
。但已经建成并投入运行的地面数据中心将始终有其价值——训练和强化进建会在地面数据中心实现
。我无法设想在将来七年内有哪一天，我们齐全终场建设地面数据中心
。而在此之前的过渡年份，对于电力冷却领域的很多公司而言——那些工衣粪企业，大幅扩张了产能来支持这场建设热潮——将会极度疾苦
。这场热潮可能会戛然而止
。在太空中，能源来自太阳，冷却来自卫星的背阳面
。我不能说具体是哪些公司，但若是你看过某家潜在轨路算力供给商的卫星设计概想图，会看到散热器长达三四百英尺，位于卫星后方的太阳同步轨路阴影处
。你有巨大的太阳能翼板，而后是卫星本体——它不是数据中心，它就是一个机架：八英尺高、两英尺半宽、四英尺深——这些机架通过激光相互衔接，组成一个虚构数据中心，散热器就悬挂在机架背后的阴影之中
。贾斯： 加文，我们聊了极度多，极度感激你，这场对话杰出至极，感激你愿意来
。加文： 感激，感激各人
。