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• "no seremos capaces de alcanzar hitos superiores de AGI sin la requerida ayuda de la inversión global." Me hubiera gustado una profundización en esto, podrían haber investigado modelos que predicen cuanto cómputo necesitaría una AGI.
• - En general el artículo es un buen resumen de la situación de la cadena de suministro de semiconductores. Identifica y explica los factores más importantes. Sin embargo, hay algunos errores (los autores han tenido la mala suerte de escoger un tema sobre el cual estoy muy informado :P ) - Los datos de crecimiento de cómputo de OpenAI (se duplica cada 3.5 meses, AlphaGo Zero es el más costoso) tienen ya unos años de antigüedad y han sido actualizados. Según datos más recientes (https://epochai.org/blog/compute-trends) el cómputo se duplica cada 6 meses y el sistema publicado más costoso ha sido Minerva (https://epochai.org/blog/trends-in-the-dollar-training-cost-of-machine-learning-systems) - El dato de "la demanda alcanzaría la cifra de 780 mil unidades de wafers al mes" no está correctamente interpretado. Si vamos a la página 19 de la presentación citada de Peter Wennink, se ve una tabla con la capacidad instalada de producción de wafers, que estaba en 2020 cerca de los 100 millones de wafers al año (8 millones al mes). El dato de 780 mil wafers/mes no se refiere al nivel de demanda esperado en 2030, sino al crecimiento anual de la demanda. Como se puede ver en el gráfico, se prevé que la capacidad instalada alcance los 200 millones de wafers al año (16 millones al mes) en 2030 - No sé de dónde sale el dato de que el doubling time de la ley de Moore ha disminuido a 6 meses recientemente. Si es cierto, no estaba al tanto, pero me parece bastante implausible dado que esta tendencia lleva existiendo más de medio siglo y nunca ha sido tan rápida. - Los autores afirman que no pueden predecir la capacidad de producción para el año 2030, pero citan una presentación de ASML en la que hay una predicción de dicha capacidad. Hay alguna razón por la que no pueden utilizar esa predicción? # Evaluación - Significancia: Como análisis introductorio, el artículo es un buen aporte, y los autores han recopilado datos de una variedad de fuentes. 3/5 - Validez técnica: Hay algunos errores fácticos en el artículo que alteran significativamente las conclusiones 1/5 - Claridad: El artículo está bien escrito, los gráficos son informativos, y el abstract es un buen resumen. Algunas frases y párrafos resultan un poco largos y difíciles de leer. 4/5 - Novedad: El artículo es una recopilación de información encontrada en otras fuentes y no incorpora mucho análisis propio. 2/5