★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali

Ketentuan kami: setiap klaim yang bersifat prospektif di halaman ini dikaitkan dengan pihak yang membuatnya, beserta tanggalnya. Situs ini tidak membuat prediksi sendiri — ia mencatat skor. Ketika sebuah klaim terbukti, catatannya tetap tersimpan.

Apa yang sudah dipesan

Masa depan dekat dapat diketahui dengan relatif pasti, karena sudah terikat kontrak. Peta jalan publik menempatkan Rubin milik NVIDIA dan MI400 milik AMD di rak pada 2026, dengan rak Rubin Ultra ~600 kW yang ditargetkan untuk 2027. HBM4 sudah terjual sebelum diproduksi. Kampus yang telah diumumkan — Hyperion hingga 5 GW, lokasi Stargate, replikasi Fairwater — memiliki jadwal bertahap hingga 2028. Panduan belanja modal hyperscaler mendanai semuanya setidaknya hingga 2026.

NVIDIA Rubin AMD MI400 HBM4 Meta Hyperion Angka belanja modal

2030: percabangan skenario

Penskalaan bertahan (argumen para lab). Satu rak H100 menarik sekitar 40 kW dan kipas masih mampu mengatasinya. Rak GB200 menarik ~120 kW dan dikirimkan hanya dengan pendingin cair — dan rak ~600 kW diumumkan untuk 2027. Setiap aula baru sedang dipasang ulang menggunakan cold plate.

Imbal hasil mendatar (argumen para skeptis). LeCun berpendapat bahwa arsitektur saat ini tidak dapat mencapai kecerdasan setara manusia; para kritikus ekonomi menunjuk pada jadwal depresiasi dan pembiayaan melingkar. Dalam skenario ini, belanja modal terkoreksi seperti yang terjadi pada sektor telekomunikasi tahun 2001 — dan, seperti fiber saat itu, meninggalkan komputasi murah berlimpah untuk apa pun yang datang berikutnya. Penanda yang patut diperhatikan: pemangkasan panduan belanja modal, tarif sewa GPU, laju rilis.

Inversi efisiensi (pelajaran dari DeepSeek). Kemampuan per dolar meningkat begitu cepat sehingga kecerdasan menjadi komoditas; nilai bermigrasi ke distribusi dan integrasi; permintaan daya meleset di bawah perkiraan. Penanda: model terbuka dalam hitungan bulan setelah frontier, harga token turun lebih cepat dari kenaikan volume.

Tercatat: jadwal waktu yang disebutkan

Prediksi-prediksi yang sedang dipantau skor akurasinya di halaman ini — lihat konsep AGI Timelines untuk daftar lengkap beserta tanggalnya.

Linimasa & prediksi AGI — catatannya Apa sebenarnya makna AGI Superkecerdasan Debat singularitas Pelajari: 2030 dan seterusnya, skenario demi skenario

Wildcard yang dimiliki setiap skenario

Konsentrasi TaiwanHampir setiap chip AI terkemuka diproduksi oleh satu perusahaan di satu pulau. TSMC Perubahan kebijakan mendadakRezim ekspor dan politik energi dapat menulis ulang pasar yang dapat dijangkau dalam semalam. Perang chip Insiden yang mengubah arah penerapanKerangka keamanan dan rezim pengujian sedang dibangun untuk menghadapi hal ini. Keamanan AristaModel dunia atau desain pasca-transformer dapat mengubah peta perangkat keras. Riset

Rak Masa Depan & AGI

A( AGI (Artificial General Intelligence)The destination everyone names and no one defines the same way. AT AGI Timelines & PredictionsWho predicts what, by when — on the record. S( Superintelligence (ASI)Beyond human-level — the explicit goal several labs now name. TS The Singularity & Recursive Self-ImprovementThe feedback-loop hypothesis: AI improving AI, faster each cycle.