Je ne pense pas que les gens réalisent pleinement l'ampleur de la demande que l'inférence va créer pour l'infrastructure IA. Former des modèles de trillions de paramètres sera dérisoire par rapport aux volumes de trillions de tokens concurrents fonctionnant 24/7/365 dans chaque entreprise, organisation et activité de consommation. Je suis tellement optimiste sur cette construction. Et bien sûr, $NVDA se porte bien, mais les entreprises dans les puces, les serveurs, l'énergie, le réseau et les plateformes agentiques vont toutes en profiter. 💪🏻 À marquer 😎🚀

Points saillants de l'appel AMZN : - Pénurie de capacité d'infrastructure AI : AWS a "plus de demande que nous n'avons de capacité" avec l'énergie étant la contrainte la plus importante ; s'attend à ce que les problèmes d'approvisionnement persistent pendant "plusieurs trimestres" malgré un CapEx trimestriel de 31,4 milliards de dollars en "puces, centres de données et énergie". - Construction d'infrastructure sur plusieurs années : Reconnaît que la construction d'une capacité AI suffisante prendra "plusieurs trimestres" mais s'attend à une amélioration chaque trimestre ; considère l'AI comme "la plus grande transformation technologique de notre vie" nécessitant un investissement lourd et soutenu. - Économie d'inférence guidant la stratégie : S'attend à ce que 80-90 % des coûts de l'AI passent de la formation à l'inférence à grande échelle ; positionne le silicium personnalisé comme un avantage critique puisque les clients chercheront de meilleures performances prix comme ils l'ont fait avec les CPU. - Opportunité de revenus massive contrainte : AWS à un taux de run annualisé de 123 milliards de dollars mais "pourrait générer plus de revenus et aider davantage les clients" si la capacité existait ; l'AI générative est déjà une "entreprise multibillionnaire à trois chiffres en pourcentage d'une année sur l'autre."