#NvidiaDefendsAIFunding

#OracleAdobeToday AI-etterspørselen er ikke lenger spørsmålet. Lovforslaget er 👀 Oracle har en enorm etterslep på 638 milliarder dollar, men investorer vil se hvor raskt det blir inntekter og om disse pengene kan løpe raskere enn AI-investeringer. Adobe står overfor en lignende test med Firefly og GenStudio: kan AI øke inntektene uten å spise opp marginene? Det som fanget min oppmerksomhet var skiftet. Fra Oracles sky til Adobes programvare og Apples AI-maskinvare, beveger kappløpet seg fra å bygge AI til å bevise at det faktisk lønner seg

#OracleAdobeToday AI-etterspørselen er ikke lenger spørsmålet. Lovforslaget er 👀 Oracle har en enorm etterslep på 638 milliarder dollar, men investorer vil se hvor raskt det blir inntekter og om disse pengene kan løpe raskere enn AI-investeringer. Adobe står overfor en lignende test med Firefly og GenStudio: kan AI øke inntektene uten å spise opp marginene? Det som fanget min oppmerksomhet var skiftet. Fra Oracles sky til Adobes programvare og Apples AI-maskinvare, beveger kappløpet seg fra å bygge AI til å bevise at det faktisk lønner seg.

Oracle, Adobe, Today: AI-etterspørselen er ikke lenger problemet. Kostnaden er det 👀 Oracle har en enorm etterslep på 638 milliarder dollar, men investorer er ivrige etter å se hvor raskt det blir til inntekter og om disse pengene kan overgå AI-forbruket. Adobe står overfor en lignende utfordring med Firefly og GenStudio: kan AI øke inntektene uten Fra Oracles sky til Adobes programvare og Apples AI-maskinvare, skifter fokuset fra å lage AI til å vise at det faktisk lønner seg. #SeptHikeOddsHit90 %

Den vanskeligere testen for AI-finansiering er inntektskvalitet. Huangs forsvar peker på reelle kundekontrakter og Nvidias lille andel av avtalefinansieringen. Min tolkning: disse detaljene er viktige, men varig etterspørsel ville vært mer overbevisende hvis kundene kan finansiere gjentatte GPU-kjøp fra driftskontantstrømmen. Infrastrukturforpliktelser alene kan ikke løse det spørsmålet. #NvidiaDefendsAIFunding

"Kortlivet" tursyklus, "nøytral" posisjonering, 20x multipler: Goldmans guide til å kjøpe AI mens venstrehalen fortsatt brenner

Jeg syntes dette var veldig interessant. Tilsynelatende kan det å legge til billigere GPU-er hjelpe deg å få mer arbeid ut av de dyre du allerede eier. NVIDIA testet dette med fire GB200 GPU-er og to rimeligere RTX 6000D GPU-er. RTX-kortene håndterte bildebehandlingsfasen, og lot GB200-ene kjøre språkmodellen. På en bildetung arbeidsbelastning betjente den kombinerte oppsettet 70 % mer trafikk samtidig som den oppnådde samme responshastighetsmål. De la til maskinvare, så dette var ikke en gratis ytelsesgevinst. Men de økte kapasiteten uten å kjøpe flere GB200. Jeg tror dette åpner en interessant mulighet for neoclouds. Hvis tilgangen til de dyreste brikkene begrenser hvor mye arbeid de kan ta på seg, blir en billigere brikke som frigjør disse maskinene mye mer verdt for dem. Det kan trekke AI-etterspørselen lenger ned i GPU-markedet. Dette var profesjonelle RTX-kort, ikke forbrukerspillkort. Men der forbrukerkort kan håndtere de mindre jobbene økonomisk, kan neoclouds bli en annen kjøper som konkurrerer om samme maskinvare som gamere og små utviklere. En forbruker-GPU trenger ikke å kjøre hele modellen for å være nyttig. Den trenger bare å ta nok arbeid fra en knapp, dyr GPU til å rettferdiggjøre kjøpet. Hvis det begynner å skje i stor skala, kan noen av mangelen vi ser i datasentre spre seg til deler av markedet som ser godt utstyrt ut i dag.

For alle AI-ekspertene, betyr dette at lederne offentlig senker tempoet de slipper ut, men likevel internt opererer under et fangedilemma og holder tempoet? Det er vel liksom heal turn-bevegelsen, ikke sant? Optisk betyr dette at all intern utvikling bremser, markedsstrukturen forblir uklar, FCF utvikler seg tregere og capex blir mer avhengig av gjeld. Tror jeg.

#OracleAdobeToday AI-etterspørselen er ikke lenger spørsmålet. Lovforslaget er 👀 Oracle har en enorm etterslep på 638 milliarder dollar, men investorer vil se hvor raskt det blir inntekter og om disse pengene kan løpe raskere enn AI-investeringer. Adobe står overfor en lignende test med Firefly og GenStudio: kan AI øke inntektene uten å spise opp marginene? Det som fanget min oppmerksomhet var skiftet. Fra Oracles sky til Adobes programvare og Apples AI-maskinvare, beveger kappløpet seg fra å bygge AI til å bevise at det faktisk lønner seg. #SeptHikeOddsHit90 %

10 NAVN SOM KARTLEGGER AI-SKYLANDSKAPET 1. $CRWV kombinerer dyp $NVDA integrasjon med programvare designet for å holde massive AI-treningsklynger i gang effektivt 2. $NBIS kombinerer intern maskinvare + programvare med kontroll over infrastruktur og kraft, noe som skaper flere muligheter for å forbedre effektiviteten 3. $DOCN gjør AI-inferens og agentutvikling tilgjengelig for mindre bedrifter gjennom en administrert skyplattform 4. $IREN kombinerer eid grunn med en stor sikret kraftledning, noe som gir grunnlaget for å utvide AI-kapasiteten 5. $SHAZ kombinerer regionale partnerskap med suverene skykapasiteter for å betjene kunder som trenger lokal infrastruktur og datakontroll 6. $NET kombinerer AI-inferens med utviklerverktøy, lagring og sikkerhet, noe som gjør det enklere å bygge applikasjoner på tvers av kantnettverket 7. Crusoe bygger sine campuser rundt tilgjengelig energi, og tilpasser datasentreutvikling med kraften som trengs for å drive dem 8. Lambda spesialiserer seg på tette GPU-klynger med administrert programvare som forenkler trening og kjøring av AI-modeller 9. $AKAM samler databehandling, sikkerhet og innholdslevering på tvers av et etablert globalt nettverk nær kundene 10. $FSLY bruker lett WebAssembly-kjøring for å starte applikasjoner raskt og håndtere forespørsler nær brukerne

Det overrasker meg fortsatt hvor mange som tror at AI-beregning ikke vil bli verdens største marked Tradisjonelle utgifter til skyinfrastruktur økte med ~52 % årlig fra 2010 til 2020, hovedsakelig ved å drive internett AI-beregning er som «enheter» av arbeidskraft. Først hvitsnipp. Deretter blåkrage (robotikk) Internett er enormt, men ikke så stort som hele arbeidsmarkedet