★
Menu
Trang chủ Cách xây dựng Danh sách theo dõi Hệ sinh thái
Phần cứng Các chipSo sánh chip Máy chủ & Hệ thốngMạng kết nối Bộ nhớXưởng đúc & Đóng gói Làm mát
Cơ sở hạ tầng Trung tâm dữ liệuĐiện năng Dự ánCloud & Điện toán GPU
Trí tuệ Mô hình AIPhần mềm Sản phẩm AICác benchmark Bài báo nghiên cứuCác tập dữ liệu Các khái niệm
Hệ sinh thái Công tyCổ phiếu Con ngườiDòng thời gian Xu hướngTương lai của AI
Học Tin tức Hỏi dữ liệu AI Agents
Giới thiệu Về chúng tôi Phương pháp luận Dữ liệu & API Tuyên bố miễn trách nhiệm
Tùy chọn
DỮ LIỆU & API

Truy cập JSON chỉ đọc miễn phí vào dữ liệu cache của trang.

Chế độ tối

Chế độ hướng dẫn
Chưa quen với thuật ngữ về chip, data center và mô hình AI? Chúng tôi giải thích các khái niệm then chốt ngay khi bạn duyệt, bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Cùng dữ liệu đó, có phần hỗ trợ tích hợp sẵn.

Chế độ chuyên gia
Bạn đã nắm rõ cấu trúc. Chỉ cần dữ liệu: gọn, nhanh và súc tích, không có giải thích thêm. Đây là chế độ xem mặc định.

Ngôn ngữ giao diện
‹ Quay lại
Tìm hiểu chuyên sâu 8 phút đọc · ← Tất cả tin tức

Mark this page's rule: every claim below is attributed and conditional. The future section of a database earns trust by labeling speculation, not avoiding it. See also Future and AGI timelines.

What is roughly knowable to 2027

Hardware roadmaps are public commitments: Rubin and MI400 in 2026, Rubin Ultra's ~600 kW racks targeted 2027, HBM4 ramping, N2/18A silicon underneath. Announced campuses (Hyperion, Stargate sites, Fairwater replication) carry 2026–28 phase dates. The capex disclosures fund through at least 2026. Short of shock, the 2027 stack is largely ordered already.

The 2030 scenario fork

Scenario A — scaling holds (the labs' own base case: Altman, Amodei, Hassabis in their published remarks): reasoning + agents keep converting compute into capability; data-center electricity lands near the IEA base case (~945 TWh); gigawatt campuses become routine; first SMRs connect (~2030 targets); AI-designed chips and automated research begin compounding. In this world today's buildout looks conservative.

Scenario B — returns flatten (the skeptics' case: LeCun on architecture limits, Marcus on reliability, the bubble analysts on economics): pre-training gains stall, agents plateau at partial reliability, revenue " "disappoints the depreciation schedule; capex corrects the way telecom's did in 2001 — leaving, as fiber did, cheap abundant compute for the next cycle. Falsifiable markers: hyperscaler capex guidance cuts, GPU lease rates collapsing, model-release cadence slowing.

Scenario C — efficiency inversion (the DeepSeek lesson generalized): capability per dollar improves so fast that intelligence commoditizes; value migrates from training compute to distribution and integration; power demand undershoots every forecast. Markers: open models within months of frontier, token prices falling faster than volumes rise.

Wildcards with real probability mass

Taiwan (the single point of failure every scenario shares), policy ruptures (export regimes, energy politics), a safety incident that changes deployment law, and architecture surprise (world models, post-transformer designs) — each rewrites the map faster than any trend line.

How this site will keep score

We date every record, label every basis, and keep the timeline current. When 2030 arrives, the right way to have been wrong is legibly — that is what a database owes its readers that a prediction never can.

Xem thêm trong Ngành công nghiệp & Tương lai

The Full Supply Chain, Sand to Intelligence Đọc → The Listed AI-Infrastructure Universe Đọc → The Chip War, in Plain English Đọc →