Амазон и тень над Nvidia: борьба за дивиденды будущего

от

Компания Amazon, как и следовало ожидать, вкладывает огромные средства – 200 миллиардов долларов в этом году – в инфраструктуру искусственного интеллекта. Генеральный директор Эндрю Джасси недвусмысленно заявил: «Мы монетизируем мощности настолько быстро, насколько это возможно». Это, конечно, звучит как заявление, достойное любого промышленного магната. Но за этим стоит нечто более интересное, чем просто жажда прибыли. Это борьба за контроль над будущими дивидендами, которые принесет эпоха искусственного интеллекта.

Amazon установила 1,4 миллиона своих AI-чипов Tranium2 в своих центрах обработки данных. Результаты, судя по всему, впечатляют. Доходы от этих чипов, включая Tranium и Graviton, достигли 10 миллиардов долларов в год и растут более чем на 100% в год. Это не просто цифры, это сигнал о том, что Amazon не собирается оставаться пассивным покупателем на рынке AI-ускорителей.

Нужна вдумчивая аналитика макроэкономики? Подписывайся на канал ТопМоб, чтобы не пропустить разворот рынка!

Наш Телеграм-канал

Несмотря на то, что Amazon по-прежнему является крупным покупателем графических процессоров Nvidia, успех Tranium ставит под сомнение долгосрочные перспективы роста Nvidia. Рынок, который казался монополизированным, начинает демонстрировать признаки конкуренции. И эта конкуренция, в конечном счете, выгодна инвесторам, ищущим стабильные дивиденды.

Снижение затрат для клиентов AWS

Nvidia доминирует на рынке AI-ускорителей, и ее чипы, прямо скажем, дороги. Многие поставщики AI-инфраструктуры вынуждены платить эту цену, не имея альтернативы. Однако, если посмотреть на ситуацию с точки зрения инвестора, становится ясно, что высокие затраты на AI-инфраструктуру неизбежно приводят к более высоким затратам на обучение моделей. Amazon утверждает, что ее чипы Tranium обеспечивают на 30-40% более высокую производительность на доллар по сравнению с аналогичными графическими процессорами. Это не просто маркетинговый ход, это реальное снижение затрат, которое может привести к увеличению прибыли.

В качестве примера можно привести AI-стартап Anthropic, который использует чипы Tranium2 для обучения своих моделей нового поколения. Проект Rainier от AWS, включающий 500 000 чипов Tranium2 и планируемый к расширению до 1 миллиона, используется Anthropic для обучения и запуска своей Claude. Это не просто технологическое партнерство, это демонстрация того, что альтернативные AI-ускорители могут обеспечить сопоставимую производительность.

Amazon планирует развернуть Tranium3, который обещает на 40% более высокую производительность на доллар по сравнению с Tranium2. Запасы Tranium2 уже распроданы, а Tranium3, по прогнозам компании, будет распродан к середине 2026 года. Работа над Tranium4 уже ведется. Это говорит о том, что Amazon серьезно настроена на долгосрочную конкуренцию на рынке AI-ускорителей.

Кроме того, Amazon установила свои собственные процессоры Graviton в своих центрах обработки данных, что также является многомиллиардным бизнесом. Компания утверждает, что Graviton обеспечивает на 40% более высокую производительность на доллар по сравнению с ведущими процессорами x86, и что 90% из 1000 лучших клиентов AWS используют этот чип. Это еще один пример того, как Amazon стремится к вертикальной интеграции и снижению затрат.

Доминирование Nvidia медленно разрушается

Amazon не продает свои чипы напрямую, но каждый установленный в ее центрах обработки данных чип Tranium означает один графический процессор Nvidia, который она не покупает. И Amazon не одинока в этом. Alphabet разрабатывает свои AI-ускорители TPU уже много лет, а Microsoft сейчас работает над вторым поколением своих чипов Maia. Это говорит о том, что рынок AI-ускорителей становится все более конкурентным.

Эти чипы особенно эффективны для AI-инференса, или процесса запуска обученной AI-модели. По мере расширения использования AI, особенно в многошаговых агентских AI-рабочих нагрузках, AI-инференс, вероятно, превзойдет AI-обучение по общему объему вычислительных мощностей. С появлением альтернативных AI-чипов, Nvidia больше не является единственным игроком на рынке AI-инфраструктуры.

Увеличение внедрения AI будет зависеть от снижения затрат, а специализированные AI-чипы, разработанные с учетом эффективности, могут помочь в этом. Более мощные AI-модели открывают новые возможности, такие как AI-помощники для кодирования, которые могут написать большую часть кода разработчика, но более широкое внедрение может быть затруднено высокими затратами на запуск этих моделей.

Amazon и другие облачные гиганты продолжат покупать графические процессоры Nvidia в огромных количествах, поскольку они быстро расширяют свои AI-вычислительные мощности. Однако наличие альтернатив дает им определенный рычаг воздействия. Nvidia может столкнуться с давлением на свою прибыль, поскольку рынок AI-ускорителей становится все более конкурентным, и компании, такие как Amazon, все больше полагаются на свои собственные AI-чипы. Это, в конечном счете, выгодно инвесторам, ищущим стабильные дивиденды в долгосрочной перспективе.

Смотрите также

2026-02-09 23:02