推論がAIインフラに生み出す需要の量を人々は十分に理解していないと思います。 1兆のパラメータモデルのトレーニングは、あらゆるビジネス、組織、消費者活動にわたって24時間7日365日実行される数兆の同時トークンの量と比較すると見劣りします。 私はこの増築にとても強気です。もちろん、$NVDAはうまくいっていますが、チップ、サーバー、エネルギー、ネットワーキング、エージェントプラットフォームの名前はすべてそれに伴って台頭するでしょう。💪🏻 マークする 😎🚀

AMZNコールのハイライト: -AIインフラの容量不足:AWSは「容量よりも需要が多い」ため、電力が最大の制約となっています。「チップ、データセンター、電力」における四半期ごとの設備投資が314億ドルであるにもかかわらず、供給の問題は「数四半期」続くと予想している -複数年にわたるインフラ構築:十分なAI能力の構築には「数四半期」かかることを認めているが、四半期ごとに改善が期待されている。AIは、持続的な多額の投資を必要とする「私たちの生涯で最大のテクノロジー変革」と見なしています -推論経済学推進戦略:AIコストの80〜90%がトレーニングから大規模な推論に移行すると予想しています。カスタムシリコンを重要な利点として位置づけ、顧客はCPUで行ったようにより良い価格パフォーマンスを求めて固定します -大規模な収益機会が制約されている:AWSは年間1,230億ドルの稼働率ですが、容量が存在すれば「より多くの収益を上げ、顧客をより支援できる可能性があります」。生成AIはすでに「前年比3桁の割合で数十億ドル規模のビジネス」となっています