Sześć lat temu centra danych były najbardziej nudnymi budynkami na świecie. Za sześć lat będą najbardziej kontestowanymi. Prowadziłem fintech oparty na uczeniu maszynowym przed @ionet i obserwowałem, jak to się rozgrywa w czasie rzeczywistym. Kiedy popyt na AI zaczął się podwajać co 3,4 miesiąca, te magazyny przestały być centrami kosztów i stały się strategicznym terenem... jak porty, rurociągi i rezerwy ropy naftowej. I budujemy prawie wszystko w tych samych miejscach: Północna Wirginia, kilka korytarzy w Teksasie, Oregon. Te same sieci energetyczne, systemy wodne, trasy światłowodowe i jurysdykcje. Kontrole eksportowe pokazały nam, jak rządy mogą włączyć i wyłączyć dostęp do chipów, a fizyczna infrastruktura jest jeszcze łatwiejsza do wywarcia presji. Dyskurs o "centralizacji AI" zapomina, że najłatwiejszym sposobem na sparaliżowanie gospodarki zależnej od AI jest atak na fizyczną infrastrukturę: uderzenie w stację transformatorową, uderzenie w chłodzenie, kwestionowanie jurysdykcji. Dostawy do naprawy tego już istnieją. Tysiące niezależnych centrów danych działających na poziomie 12-18% wykorzystania, miliony GPU siedzących w chłodzie. Nie potrzebujemy więcej budynków... musimy wykorzystać to, co już zbudowano, rozprzestrzenione po wystarczającej liczbie jurysdykcji, aby żaden pojedynczy błąd, żaden pojedynczy rząd, żaden pojedynczy atak nie zniszczył całej sieci. Mówiłem wiele razy, że nie potrzebujemy więcej sprzętu, potrzebujemy mądrzejszej alokacji zasobów. Centralizowana inteligencja jest podwójnym zagrożeniem: raz w swoim posiadaniu, a drugi raz w swojej podatności jako fizyczny cel.