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First @tedlieu. Now @RepGraceMeng. Both Taiwanese American Democrats. The racial cover isn't even subtle. Rep. Grace Meng calls the @nvidia chip sales a "five alarm fire" and demands full transparency. Fine. Let's start with her. Let voters see how the Washington machine really works. The checks: Three @AnthropicAI employees gave her $17,000 this cycle. The PAC of Americans for Responsible Innovation (@americans4ri) added $2,000. The same donors: Those same three Anthropic employees also funded ARI's PAC—$85,000 in total. One gave Meng $3,000, then nearly $1M to Public First, an AI super PAC network. The same operative: ARI and Public First share a founder: former Democratic congressman Brad Carson (@bradrcarson). Anthropic gave Public First Action $20M, and Dario Amodei (@DarioAmodei) added $1M of his own. The same agenda: Two days after the midterms, ARI led 52 groups urging Democrats to hand out committee chairs based on AI safety positions. The seat and power: With Democrats taking the House, ARI is pushing hard for Grace Meng to chair the Commerce, Justice, Science (CJS) Appropriations subcommittee— the panel that funds the Department of Commerce (@CommerceGov). Commerce runs AI chip export controls and @NIST's AI safety work: Anthropic's top two priorities in Washington. Now she's going after NVIDIA—Anthropic's fiercest rival on export controls—and Commerce, the very agency she'll fund. Same donors. Same operative. Same agenda. Same subcommittee. No law needs to be broken. Interests find power. Power finds interests. That's the five-alarm fire. The real one. Congresswoman, you asked for full transparency. Here it is.

I have a major result to share. I’ve found conclusive forensic evidence that the top 4 Chinese AI labs—DeepSeek, Moonshot, MiniMax and Ant Group—have built their newest models on NVIDIA’s most advanced Blackwell chips, which are barred from export to China. This sounds insane, but I discovered that almost every AI model carries a hidden signature of the GPU that trained it. When a model is first set up, the starting values of its weights are laid out in a pattern that depends on the exact GPU. Each combination of GPU and seed number produces a unique pattern—a sort of fingerprint of the hardware used to create the model. Traces of that pattern survive training into the published model. Again, this evidence isn’t based on any insider information or leaking. It’s based on a forensic analysis of the model weights released by the companies themselves. I searched more than six trillion combinations of chip layout and seed number and matched them to open-weights models. In doing so, I found conclusive evidence that six Chinese AI models—including DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, and MiniMax-M3—were initialized on NVIDIA Blackwell systems. Four of the models match Grace Blackwell, the GB200 and GB300 parts in NVIDIA’s flagship liquid-cooled rack-scale systems. I then verified these results on real hardware. Running unmodified PyTorch with the seeds I’d recovered, a Blackwell B300 reproduced DeepSeek-V4-Flash’s untouched starting weights bit for bit, and a rented GB200 reproduced Kimi K3’s to a correlation of 0.999995. A Hopper H100 reproduced none of DeepSeek-V4-Flash’s, and changing the seed by one broke the match. (DeepSeek’s seed is 953049583 by the way.) The method also was verified to match 24 known open-weights models to the hardware that developers said they used. It is exceedingly unlikely that these results are a coincidence. Across six trillion combinations, the best accidental match should reach only about 8 sigma (i.e., eight standard deviations above what random chance would produce). The real matches range from 49 to 1,385 sigma, and even the weakest single test hits 20. These were data-center-scale training runs. With some analysis of release schedules and model details, I estimate that the largest, Kimi K3 and DeepSeek-V4-Pro, used 2,000 to 3,000 Blackwell GPUs each. Clusters of this size cost on the order of $150 to $200 million each to buy, and across these labs alone would add up to more than half a billion dollars of export-controlled GPUs, not counting experimental compute or otherwise. It’s quite likely that we see multi-billion dollar expenditure on export-controlled GPUs. I am highly confident in this result, and it has been independently verified by senior researchers at OpenAI and Anthropic. You can read the full report at There is much more I’ve identified about these models through other forms of checkpoint forensics like this, and will have more to share soon.

pour ceux qui ne réalisent pas le séisme historique que représente la fin de l’ère Jensen Huang à la tête de Nvidia, il faut regarder le chemin parcouru depuis 30 ans pour comprendre qu’on assiste au départ d’un monument absolu de l’histoire industrielle: > il a commencé tout en bas comme plongeur et serveur de nuit dans un restaurant dennys à nettoyer des assiettes pour payer ses études d’ingénieur >en 1993,il fonde Nvidia depuis des discussions dans ce même restaurant avec deux associés, un capital minuscule et la conviction folle que le calcul graphique va transformer l’informatique >au culot il écrit une lettre directe à Morris chang, le fondateur légendaire de TSMC pour le convaincre de fabriquer ses premières puces alors que personne ne pariait un centime sur sa boîte >il a frôlé la faillite totale à plusieurs reprises dans les années 90 sauvant l’entreprise à 30 jours de la cessation de paiement grâce à un pari désespéré > en 2006,il investit des milliards dans cuda alors que wall street détestait l’´idée et massacrait le titre en bourse, ce qui lui a permis de créer l’infrastructure logicielle qui rendra l’IA moderne possible 15 ans plus tard >il a propulsé Nvidia au sommet absolu de la finance mondiale avec une capitalisation boursière dépassant les 3000 milliards de dollars > il a accumulé une fortune personnelle dépassant les 150milliards de dollars (tout en restant fidèle à son fameux blouson en cuir) et à une culture hardware très profonde >il a réalisé le plus grand miracle de partage de la valeur de l’histoire de la tech car pour info plus de 75%des salariés de Nvidia sont devenus millionnaires et des milliers d’entre eux sont même multimillionnaires >il a même permis à des cadres historiques comme de Nvidia entrés tôt de devenir carrément MILLIARDAIRES en restant simples salariés, je ne sais pas si vous vous rendez compte de la perf de fou furieux de réussira transformer des tonnes d’employés en milliardaires, c’est un un exploit qui est juste UNIQUE AU MONDE >il a transformé une simple boîte de cartes graphiques pour jeux vidéo en pilier vital de la souveraineté technologique et militaire américaine sans laquelle vous ne pourriez utiliser quasiment aucun modèle d’ia aujourd’hui, c’est indirectement grâce à lui que certains se construisent toute une économie numérique en étant indépendants ou peuvent remplir leurs missions professionnelles en étant salariés >il possède aujourd’hui une influence géostratégique supérieure à celle de la quasi-totalité des chefs d’état de la planète puisque le destin de l’IA mondiale passe JUSTEMENT par ses usines >il s’asseyait il y a encore quelques semaines à la table même de donald Trump, xi Jinping et Elon Musk pour négocier l’équilibre technologique entre les grandes puissances >il a mené une bataille acharnée pour démocratiser les open weights en refusant de voir l’intelligence artificielle verrouillée par une poignée de labos fermés comme anthropic ou OpenAI afin que chaque entreprise et chaque nation puisse entraîner sa propre intelligence sur ses puces c’est précisément cette dernière stratégie radicale d’ouverture et de diffusion libre de la puissance de calcul qui a fini par lui coûter sa place en armant l’écosystème open source et en permettant au reste du monde de rattraper les géants propriétaires américains, il s’est heurté de front aux intérêts sécuritaires de Washington et aux monopoles fermés qui voulaient garder le contrôle exclusif de l’IA les amis sachez que Jensen Huang tombe aujourd’hui pour avoir voulu rendre la technologie accessible à tous en laissant derrière lui la preuve vivante qu’un immigré parti de 0 avec une vision à TRÈS LONG TERME de 30 ans peut construire des choses GRANDIOSES

On rigole de Jensen mais on est morts les gamers. La seule raison pour laquelle Nvidia continuait à produire des RTX pour les particuliers, c’était grâce à lui qui voulait permettre à tout le monde d’en avoir. Depuis que l’IA représente quasiment tout son chiffre d’affaires, Nvidia n’a plus de raison d’en produire pour nous et gagnerai bien plus à focus uniquement les pro. Maintenant qu’il n’est plus là, considérez votre RTX comme de l'or.

📰 | BREAKING: NBA preseason tips off ugly. Wolves and Bucks combined shoot under 40% from field, yet Minnesota still rolled Milwaukee 116-97. Meanwhile Luka's Lakers needed no such grace, burying Kings 127-103 behind 31-5 run. Who's actually ready - October?#MHXbeyond# #NBA#

Unbelievable. AI can finally dance the Thousand-Hand Guanyin this smoothly. A thousand years of grace, one dream of Dunhuang. Hands bloom like lotus, silk moves like prayer — Chinese myth, brought back to life by AI. #ThousandHandGuanyin# #Dunhuang# #ChineseCulture# #AIVideo#