Adi Fuchs

THE AI ACCELERATORS BLOG SERIES In the past few months, I wrote a five-part series on the AI accelerator landscape: motivation, trends, pitfalls, current solutions, and what can we expect to see in the future. Links for all five parts are in the comments 👇 (1/6)

@Eyal__Weiss מסכים - כמו שגם הזכרתי במשפט האחרון הייתה קפיצה בתחומים אחרים בתחום של שימוש לפיתוח צ׳יפים (ספציפית מאז שחרור הOpus 4.5 ולמידה אישית שלי איך לשפר את הAgents הרבה דברים שלא עבדו פתאום כן עבדו) אז יכול להיות שגם בחולשות של קוד RTL לפיתוח צ׳יפים המצב ישתפר

@IAmAdiFuchs על פניו נשמע הגיוני, נצטרך לעקוב אחרי הסיפור כדי לדעת כמה מזה היה false positive. יחד עם זאת, אם קראת את הפוסט בבלוג או צפית בסרטון המקורי אז ראית כבר שחלק מהם כבר אומתו, כולל באג ששכב שם 23 שנה.

לינוקס (מערכת ההפעלה) הוא פרויקט הקוד הפתוח הכי גדול והכי פעיל בעולם, בפער. חוקר יחיד באנתרופיק שילח את קלוד קוד (אופוס 4.6) לעבור קובץ קובץ בקוד של לינוקס ולחפש בעיות אבטחה. עושה רושם שהוא מצא *מאות* כאלו. בוא נגיד שעד לפני כמה חודשים, זו הייתה ליטרלי משימה בלתי אפשרית.

Called it: x.com/bearlyai/statu…

🔨 Bottom line: The continued diversification of these workloads would make the big case for heterogeneous hardware. I think in the future we will hear about more companies that happen to strike gold just, by being at the right time, and making an unconsciously lucky bet.

📉 Second, unpredictable algorithmic evolution Silicon bent for MoE and disaggregation. What comes next? Hardware must adapt to persistent-memory agent swarms, native multi-modal networks, physical AI, and hyper-efficient edge SLMs.

The AI shift, or: why I am bullish on heterogenous AI chips and systems. AI acceleration is mainly about more GPUs, right? Not exactly. While massive compute is essential, the entire system stack must evolve to chase algorithmic breakthroughs. 🧵👇

Wow. So basically they had was the 2019 14nm first generation TSP (later rebranded as "LPU")? The second generation did not make it to deployment?

Oh wow. double-checked it - this is real. 🤷‍♂️

To handle this massive agentic workload without bottlenecking the entire system, the industry is going to need to deploy far more CPUs. The AI revolution might just be the unexpected catalyst for a massive CPU renaissance. #AI #Semiconductors #CPUs #Hardware #Acceleration

As AI inference gets relentlessly optimized, the sheer volume of parallel, traditional software instances needed to keep these agents busy will skyrocket. More agents = more headless browsers and background document processors. 🚀

Amdahl's law in the Agentic AI era, (or: why I am bullish on CPUs) AI is shifting from single-prompt chatbots to autonomous agents. But there's a catch: execution is always bound by bottlenecks. Why the age of Agentic AI might secretly be the dawn of a new golden era for CPUs ⏬

Stop everything you’re doing. If you’re not thinking about replacing 90% of your software interactions with tool calling, you’re already behind.

@avia_chen @morad זה לא כזה פשוט. אתה צריך לנהל משא ומתן עם משהו כמו 20 חברות שונות ולא כולן בהכרח מייצרות בקצב מספק - לדוגמא Zeiss הגרמנית שצריכה לייצר פתרונות אופטיקה לטובת הלייזרים של המכונות של ASML כל הcapacity שלהן הולך בסוף לTSMC. זה אפשרי, אבל מאוד קשה

@IAmAdiFuchs @morad אני מסכים, אבל על אילון אין סנקציות, אז הוא יכול "לקנות" את היכולות האלה, בזמן שסין לא יכולה וצריכה לפתח את זה.

טסלה נכנסת לאחד התחומים הכי קשוחים 💥 בעולם - והולכת לשבור את חוקי המשחק של תעשיית השבבים. טסלה חשפה אתמול את Terafab - פרויקט סופר שאפתני בשיתוף SpaceX. המטרה: הקמת מפעל שבבים עצום וייצור עצמאי של כוח החישוב של פעילות ה-AI של החברה, עם היבט חריג במיוחד. בניגוד למודל שנהוג בתעשייה, שבו חברות כמו Nvidia מתכננות שבבים וחברות כמו TSMC מייצרות אותם, ה- Terafab ישלוט וירכז את כל התהליך - מתכנון ועד ייצור, בדיקות ושיפור - הכל תחת קורת גג אחת. ייצור שבבים הוא תחום יקר ומורכב באופן קיצוני, ורק מעט מאד שחקנים בעולם מצליחים להתמודד איתו. הניסיון לשבור את המודל הקיים ולהחזיק את כל השרשרת במקום אחד הוא הימור עצום שיכול לשנות את מאזן הכוחות בעולם הבינה המלאכותית אם יצליח, או להפוך לכישלון המפואר ביותר אי פעם. טסלה לא שחררה מספרים רשמיים, אבל הערכות לעלות פרויקט כזה (רק להתחלה) - 30-50 מיליארד דולר. מדובר גם במהלך שמסמן מעבר שחשוב לשים לב 🚩 אליו: טסלה משתדרגת מ-״חברת רכב״ לחברה שהולכת לשלוט בתשתית החישוב עצמה - מהשבב, דרך הרובוטים והרכבים האוטונומיים, ועד דאטה סנטרים ואפילו מחשוב בחלל. והנה החלק הבאמת 🚩 מעניין (כאילו שהיה חסר עד עכשיו): ככל שמסתכלים קדימה הגבול בין ״מחשב״, ל-״רכב״ ו-״רובוט״ מתחיל להיעלם. מה שאומר שפרויקט עצום כמו Terafab, במידה ויצליח, יכול למקם את טסלה כמתחרה עוצמתית לכל חברה טכנולוגית שתרצה. שווה לצפות בסרטון ההשקה שצרפתי.