Não acho que as pessoas apreciem totalmente a quantidade de demanda que a inferência criará para a infraestrutura de IA. Treinar modelos de trilhões de parâmetros parecerá insignificante em comparação com volumes de trilhões de tokens concorrentes operando 24/7/365 em todos os negócios, organizações e atividades de consumo. Estou muito otimista com este desenvolvimento. E claro que a $NVDA vai bem, mas nomes em chips, servidores, energia, redes e plataformas agentes também vão subir com isso. 💪🏻 Marque isso 😎🚀

Destaques da chamada da AMZN: -Falta de Capacidade de Infraestrutura de IA: A AWS tem "mais demanda do que capacidade" com a energia sendo a maior limitação; espera que os problemas de fornecimento persistam por "vários trimestres" apesar de $31,4 bilhões em CapEx trimestral em "chips, centros de dados e energia" -Construção de Infraestrutura de Vários Anos: Reconhece que construir capacidade suficiente de IA levará "vários trimestres", mas espera melhorias a cada trimestre; vê a IA como "a maior transformação tecnológica da nossa vida" exigindo investimentos pesados e sustentados -Economia de Inferência Impulsionando a Estratégia: Espera que 80-90% dos custos de IA se desloquem do treinamento para a inferência em escala; posiciona o silício personalizado como uma vantagem crítica, uma vez que os clientes buscarão melhor desempenho de preço, como fizeram com as CPUs -Oportunidade de Receita Massiva Constrangida: A AWS está com uma taxa de execução anualizada de $123 bilhões, mas "poderia estar gerando mais receita e ajudando mais os clientes" se a capacidade existisse; a IA generativa já é um "negócio multibilionário com crescimento percentual de três dígitos ano a ano"