dperarnaud
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dperarnaud
@dperarnaud
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this guy has 29 models on huggingface at page 2 ranking. no lab behind him. no sponsorship. $2,000 from his own pocket on GPU rentals. he compressed GLM-4.7 to run on a MacBook and quantized Nemotron Super the week it dropped. all public. all free. nvidia is a trillion dollar company with hundreds of teams but they are not the ones quantizing models middle of the night and pushing them out before sunrise. if nvidia stopped tomorrow their employees stop working. people like @0xSero would not. that is the difference between a paycheck and a mission. @NVIDIAAI you talk about making AI accessible. the people actually doing it are right here. 29 models deep burning their own compute with no ask except more hardware to keep going. you do not need to build another program. just look at who is already building for you. one GPU to this man would produce more public value than a hundred internal sprints. i am not asking for charity. i am asking you to invest in someone who already proved it.

Le prochain GPU Nvidia (Rubin Ultra) va doubler la vitesse de transfert de données entre puces : de 224G à 448G par câble. Le problème : à 448G, le signal se dégrade trop vite sur les PCB classiques. Comme une autoroute trop étroite pour la vitesse autorisée. La solution impose deux upgrades simultanés dans chaque serveur IA de nouvelle génération. Premier upgrade : remplacer les matériaux PCB classiques par des matériaux de classe M9, à base de fibre de quartz ultra-pure. Moins de perte de signal. Moins de chaleur. Indispensable à 448G. Deuxième upgrade : adopter le CPO, la technologie qui remplace les câbles électriques par de la lumière à l'intérieur du serveur. Ces deux transitions représentent un remplacement forcé de l'infrastructure dans chaque data center IA du monde. Le marché CCL haute performance croît à +26% par an selon Goldman Sachs. Et Taiwan domine ce marché. La Chine est exclue : ses fabricants ne maîtrisent pas encore les certifications M8/M9. Les trois acteurs taiwanais qui fournissent déjà les hyperscalers américains sur M9 : 🇹🇼 2733.TW EMC Elite Material · Déjà certifié chez les 4 grands CSPs américains 🇹🇼 3036.TW Iteq · certifié M9 par un grand acteur IA américain 🇹🇼 6274.TW TUC Taiwan Union






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