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Pacing AI Means More Compute, Not Less

18 septembre 2026 · 37 min

Notes de l’épisode

The debate over "pacing" AI for safety is a red herring, as the practical outcome of more safety work is not a slowdown but a net increase in demand for compute hardware. Austin Lyons and Vik Sekar unpack Dario Amodei's call to slow down frontier AI development, arguing that the true governors on AI are not voluntary agreements but physical data center bottlenecks and geopolitical realities. They conclude that the push for more safety and interpretability will ultimately drive more sales of both training (GPUs) and inference (XPUs) hardware.

Today's sponsor is G2i — expert training data, evals, and RL environments for AI labs: https://fandf.co/4wZvKHS

Chapters:
0:00 Introduction: Pacing AI
1:36 Recapping Dario Amodei's Essay
7:42 Hot Take: Anthropic vs. OpenAI
11:34 The John Deere Playbook
15:22 The Problem with Interpretability
17:53 Pulling the Plug
19:03 The Real Bottleneck: Data Centers
22:03 The Geopolitical Blind Spot
23:41 Counter-narratives: Meta & Open Source
27:26 The Investment Thesis: Pacing Increases Compute
32:29 The Financial System Analogy
36:05 AI Safety as the New Cybersecurity

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