#NvidiaDefendsAIFunding

$NVDA CEO Дженсен Хуанг говорит, что «кибербезопасность, вероятно, станет следующим крупным применением AI» и что она «будет работать непрерывно». Если безопасность перейдет к постоянному AI-инференсу, это может значительно увеличить нагрузку на платформы, такие как $CRWD и $PANW.#PPIHotCPINext #OracleAICloudUp121% #BTCSpotETFOutflows

#OracleAdobeToday Спрос на AI больше не вызывает вопросов. Вопрос в счёте 👀 У Oracle огромный портфель заказов на сумму $638 млрд, но инвесторы хотят увидеть, как быстро он превращается в доход и сможет ли этот денежный поток опередить капитальные затраты на AI. Adobe сталкивается с похожей задачей с Firefly и GenStudio: сможет ли AI увеличить доходы, не съедая маржу? Что привлекло моё внимание — это сдвиг. От облаков Oracle к программному обеспечению Adobe и AI-аппаратуре Apple, гонка смещается с создания AI к доказательству его реальной прибыльности.

Oracle, Adobe, Сегодня: спрос на ИИ уже не проблема. Теперь важна стоимость 👀 У Oracle огромный портфель заказов на $638 млрд, но инвесторы хотят увидеть, как быстро он превращается в доход и сможет ли этот доход превзойти расходы на ИИ. У Adobe похожая задача с Firefly и GenStudio: сможет ли ИИ увеличить доход без От облаков Oracle до программного обеспечения Adobe и аппаратного обеспечения Apple для ИИ — акцент смещается с создания ИИ на демонстрацию его реальной окупаемости. #SeptHikeOddsHit90%

Более сложным испытанием для финансирования AI является качество доходов. Защита Хуана указывает на реальные контракты с клиентами и небольшую долю Nvidia в финансировании сделок. Мое мнение: эти детали важны, но устойчивый спрос был бы более убедительным, если бы клиенты могли финансировать повторные покупки GPU из операционного денежного потока. Только обязательства по инфраструктуре не могут решить этот вопрос. #NvidiaDefendsAIFunding

"Кратковременный" цикл роста, "нейтральное" позиционирование, 20-кратные мультипликаторы: руководство Goldman по покупке AI, пока левый хвост все еще в огне

Мне это показалось действительно интересным. Оказывается, добавление более дешёвых GPU может помочь эффективнее использовать дорогие, которые у вас уже есть. NVIDIA протестировала это на четырёх GPU GB200 и двух более дешёвых RTX 6000D. Карты RTX обрабатывали этап обработки изображений, оставляя GB200 для запуска языковой модели. При нагрузке с большим количеством изображений комбинированная установка обслуживала на 70% больше трафика, при этом сохраняя ту же целевую скорость отклика. Они добавили оборудование, так что это не было бесплатным приростом производительности. Но они увеличили ёмкость без покупки дополнительных GB200. Я думаю, это открывает интересные возможности для неооблаков. Если доступ к самым дорогим чипам ограничивает объём выполняемой работы, более дешёвый чип, который разгружает эти машины, становится для них гораздо более ценным. Это может сместить спрос на ИИ дальше вниз по рынку GPU. Речь шла о профессиональных картах RTX, а не о потребительских игровых картах. Но там, где потребительские карты могут экономично справляться с меньшими задачами, неооблака могут стать ещё одним покупателем, конкурирующим за то же оборудование с геймерами и мелкими разработчиками. Потребительская GPU не обязательно должна запускать всю модель, чтобы быть полезной. Ей достаточно взять на себя достаточно работы с дефицитного, дорогого GPU, чтобы оправдать покупку. Если это начнёт происходить в масштабах, некоторые из дефицитов, которые мы наблюдаем в дата-центрах, могут распространиться на части рынка, которые сегодня кажутся хорошо обеспеченными.

Для всех экспертов по AI, означает ли это, что лидеры публично замедляют то, что они выпускают, но при этом внутри продолжают действовать по принципу дилеммы заключённого и сохраняют темп? Это вроде как ход с поворотом, не так ли? Визуально это означало бы, что все внутренние разработки замедляются, структура рынка остаётся запутанной, свободный денежный поток развивается медленнее, а капитальные затраты становятся более зависимыми от долгов. Я так думаю.

#OracleAdobeToday Спрос на AI больше не вызывает вопросов. Вопрос в счёте 👀 У Oracle огромный отложенный заказ на сумму $638 млрд, но инвесторы хотят увидеть, как быстро он превратится в доход и сможет ли этот денежный поток опередить капитальные затраты на AI. Adobe сталкивается с похожей задачей с Firefly и GenStudio: сможет ли AI увеличить доходы, не съедая маржу? Что привлекло моё внимание — это сдвиг. От облаков Oracle к программному обеспечению Adobe и AI-оборудованию Apple, гонка смещается с создания AI к доказательству того, что он действительно приносит прибыль. #SeptHikeOddsHit90%

10 ИМЕН, ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ЛАНДШАФТ ОБЛАКА ИИ 1. $CRWV сочетает глубокую интеграцию с $NVDA и программное обеспечение, предназначенное для эффективной работы крупных кластеров обучения ИИ 2. $NBIS объединяет собственное оборудование и программное обеспечение с контролем над инфраструктурой и энергоснабжением, создавая больше возможностей для повышения эффективности 3. $DOCN делает выводы ИИ и разработку агентов доступными для малого бизнеса через управляемую облачную платформу 4. $IREN сочетает собственные земли с крупным защищённым энергетическим трубопроводом, что даёт основу для расширения мощностей ИИ 5. $SHAZ объединяет региональные партнёрства с возможностями суверенного облака для обслуживания клиентов, нуждающихся в локальной инфраструктуре и контроле данных 6. $NET сочетает выводы ИИ с инструментами для разработчиков, хранением и безопасностью, облегчая создание приложений в своей периферийной сети 7. Crusoe строит свои кампусы вокруг доступной энергии, согласуя развитие дата-центров с необходимой для их работы мощностью 8. Lambda специализируется на плотных GPU-кластерах с управляемым программным обеспечением, упрощающим обучение и запуск моделей ИИ 9. $AKAM объединяет вычисления, безопасность и доставку контента через устоявшуюся глобальную сеть, близкую к клиентам 10. $FSLY использует лёгкое выполнение WebAssembly для быстрого запуска приложений и обработки запросов рядом с пользователями

Меня до сих пор удивляет, сколько людей думают, что вычисления AI не станут крупнейшим рынком в мире Традиционные расходы на облачную инфраструктуру росли примерно на 52% в год с 2010 по 2020, в основном обеспечивая работу интернета Вычисления AI — это как "единицы" труда. Сначала белые воротнички. Затем синие воротнички (робототехника) Интернет огромен, но не так велик, как весь рынок труда в целом