Y Thinker

Num

[레이어드 @LayeredInvest]

일론이 말하는 테슬라 시총 1위로 가는 길
- 2024년 : 기초 마련
- 2025년 : 본격적인 ��조 구축 (제조라인 등)
- 2026년 : 엄청난 성장서사의 시작
- 2027~2028년 : 말도 안될 정도의 대성공

$TSLA

[Alvaro Cintas @dr_cintas]

The xAI API is incredible.

I just created an AI assistant that can fetch news content from URLs and write a post about it on my own writing style.

Super simple to set up and you can try free. Here’s how:

[Dave Lee @davelee]

I made a simple launcher game with Claude 3.5 Sonnet in less than an hour.

The puppies jump and try to "hug" the cats. 😂

[Y Thinker @dsadasddas13]

@zhongwen2005 I expect 10T 2030. When is your 30T?

[Y Thinker @dsadasddas13]

정말 현명하고 똑똑한 사람들은 그걸 알기에 함부로 타인에 비난하지 않는다. 내가 다 알지도 못하는데 다 아는 척 하지 않는 것이다.
모르는데 아는 척 하는 것이 무지의 시작점 아닐까?

[Y Thinker @dsadasddas13]

나는 현명한사람(똑똑한 사람)과 그렇지 않은 사람을 구분하는 나만의 방법이 하나 있다. 바로 얼마나 타인을 쉽게 비난하느냐이다. 타인이 살아온 삶과 그러한 생각과 행동의 배경이 되는 많은 것들을 모르는체 우리는 타인의 단편적인 모습만 보고 비난하는 경향이 있다.

[Y Thinker @dsadasddas13]

@LayeredInvest 감사합니다!🙂

[SpaceX @SpaceX]

Starship made a controlled reentry, successfully making it through the phases of peak heating and max aerodynamic pressure and demonstrating the ability to control the vehicle using its flaps while descending through the atmosphere at hypersonic speeds

[Y Thinker @dsadasddas13]

물론 나는 전자처럼 말했다😅

[Y Thinker @dsadasddas13]

결혼을 한지 3개월이 지난 시점, 지인들이 결혼해서 좋냐고 물어본다. 그럼 나는 좋다고 대답한다. 그러자, 다시 본인도 결혼을 고민하고 있다면서 결혼하는게 좋을까?라고 물어본다. 그럼 나는 이런 생각이 든다.
좋다, 안좋다가 어떤 의미일까?

[Y Thinker @dsadasddas13]

사회적으로 말해보자면 결혼하��� 이게 좋고 저게 좋고 이건 좀 안좋을 수도 있을 것 같아..라고 대답하겠지만, 더 정확한 정보 전달이 우선 목표라면 사실 그것보다는 "우리 좋다, 안좋다의 정의부터 먼저 해보고 이야기해볼까? 너의 좋다, 안좋다는 무슨 의미야?"라고 말해야할 것이다.

[Elon Musk @elonmusk]

The existing factory space was already allocated to vehicle, battery and cell production.

And this is not a matter of tucking a few computers into a corner. You need a kW of power and cooling for each GPU, which would mean 12MW of power and 12MW of cooling.

The south extension is custom-built for heavy power compute and cooling (the cooling towers are huge). Initial system is 50k H100s, plus 20k Tesla HW4 AI computers and massive video storage.

Important to note that FSD training requires massive liquid-cooled Tesla AI compute and video storage, not just Nvidia.

[레이어드 @LayeredInvest]

23년 6월 일론머스크,

"누적된 차량의 추론컴퓨터가 훨씬 더 많은 연산력을 제공"

$TSLA

[레이어드 @LayeredInvest]

23년 11월 일론머스크,

"차량용 AI 컴퓨터가 모델을 실행할 수 있다면, 테슬라는 아마도 지구상에서 가장 많은 양의 실제 사용 가능한 추론 컴퓨팅을 보유하게 될 것입니다. 미래의 로봇택시에서도 자동차는 주당 약 1/3의 시간만 사용되며, 나머지 2/3는 SETI와 같은 분산 추론에 사용될 것입니다."

$TSLA

[Elon Musk @elonmusk]

FSD 12.4.1 releases today to Tesla employees. If that goes well, then it will be released to a limited number of external customers this weekend.

There are a massive number of changes to this build. It should arguably be called v13, but we’re sticking to 12 😂

Two other versions are in earlier stages of testing: 12.5 and 12.6, which could be called v14 and v15. We are starting to get to the point where, once known bugs are fixed, it will take over a year of driving to get even one intervention.

[Y Thinker @dsadasddas13]

@LayeredInvest 그렇게 생각해볼 수도 있겠네요. 항상 감사드립니다!😄

[레이어드 @LayeredInvest]

이것에서 중요한 인사이트를 얻을 수 있음

"Obviously, 5GW of AI training compute is enormous by current standards, but is only about 5% of total Tesla AI compute."

트레이닝 컴퓨터보다는 추론컴퓨터 (HW4) 가 테슬라의 AI 비즈니스의 가장 중요한 자원이 될 것이라는 의미

$TSLA

[Elon Musk @elonmusk]

Training compute for Tesla is relatively small compared to inference compute, as the latter scales linearly with size of fleet.

Perhaps the best way to think about it is in terms of power consumption.

When the Tesla fleet reaches 100M vehicles, peak power consumption of AI hardware in cars will be ~100GW. Training power consumption is probably <5GW. These are very rough guesses.

Obviously, 5GW of AI training compute is enormous by current standards, but is only about 5% of total Tesla AI compute.

There is a path for Dojo to exceed Nvidia. It is a long shot, as I’ve said before, but success is one of the possible outcomes.

[Y Thinker @dsadasddas13]

@WankyuChoi Thank you for your help.🫡