amazon

Искусственный интеллект стоит перед лицом одного из самых важных вопросов в современной экономике — является ли текущий рост ИИ-компаний пузырем или настоящей бизнес-революцией. Экономисты и инвестиционные профессионалы всё чаще слышат вопрос о том, не раздут ли рынок искусственного интеллекта до неоправданных размеров.
Скептицизм здесь уместен по двум причинам: утверждение о существовании пузыря и оценка компаний в новых областях. Пузыри сложно выявить в режиме реального времени, хотя базовый спрос может быть более очевидным.
Фундаментальные основы ИИ-индустрии
Основные показатели для компаний искусственного интеллекта крайне позитивны, и две крупные экономические активности почти наверняка окажутся сильными. Компании, производящие большие языковые модели (LLM), станут основным двигателем производительности в широком спектре бизнеса, некоммерческих организаций и государственных учреждений.
Множество компаний разрабатывают специализированные приложения, использующие LLM для повышения производительности в конкретных задачах — от выставления счетов до проектирования продуктов. Помимо этих двух основных подходов, разрабатываются малые языковые модели для узкоспециализированных задач, хотя менее очевидно, что этот подход превзойдет специализированные приложения, подключенные к LLM.
Однако сильные фундаментальные показатели не всегда оправдывают заоблачные оценки компаний. Главная задача — выяснить, насколько высоки будут фундаментальные показатели относительно текущих оценок. Это невероятно сложно сделать, за исключением ретроспективного анализа.
Поиск оптимальной бизнес-модели
ИИ-индустрия определяет лучшую бизнес-модель для применения технологий к реальным проблемам. Это сочетается с человеческой склонностью к спекулятивному безумию, что усложняет оценку. Проблема бизнес-модели недооценивается в последних дискуссиях.
В 1908 году в США было более 250 компаний, производящих автомобили. За этим последовали две основные тенденции: продажи автомобилей взлетели до ранее невообразимых уровней, и большинство автомобильных компаний обанкротились. Это поразительный результат.
Автомобильным компаниям пришлось выяснить, как эффективно производить продукт — в этом преуспела Ford. И им нужно было понять, чего больше всего хотят клиенты в своих автомобилях — здесь лучше справилась General Motors. В отрасли с большой экономией от масштаба менее эффективные компании теряли долю рынка, что приводило к превышению их затрат над конкурентами. Поэтому они терпели неудачу.
Уроки dot-com бума
Аналогичные результаты произошли во время dot-com бума 1990-х годов. Множество компаний было создано в сфере электронной коммерции, и большинство из них прекратило существование. Но онлайн-покупки достигли уровней, которые мало кто ожидал два десятилетия назад. Бизнес-концепция была великолепной, но большинство конкретных попыток потерпели неудачу.
В основе этой дихотомии лежит концепция «экономики проб и ошибок». Предприятия должны экспериментировать, даже зная, что многие эксперименты потерпят неудачу — или преуспеют в том смысле, что компания узнает, что не работает. Редко крупная инновация работает идеально с первой попытки.
В сфере ИИ мы увидим множество ошибок. Некоторые компании потерпят неудачу. Другие серьезно споткнутся, но выживут. И лишь немногие найдут правильную модель для помощи своим клиентам в достижении огромного роста производительности — и в итоге окажутся достойными своих высоких оценок.
Структура рынка и успех компаний
Рыночная структура — часть загадки окончательного успеха компании. Иногда одна компания доминирует в определенной области. Кто может назвать вторую по величине компанию в сфере программного обеспечения для бухгалтерского учета малого бизнеса? Это происходит потому, что каждый бухгалтер может загрузить компьютерный файл, созданный с помощью QuickBooks. Владельцы малого бизнеса с альтернативной бухгалтерской программой сталкиваются с большими трудностями.
В некоторых отраслях есть несколько крупных игроков, в других — много мелких игроков, как в ресторанном бизнесе. Большие языковые модели будут напоминать олигополию Airbus-Boeing, а сектор приложений будет выглядеть как суши, бургеры, пицца и так далее.
Предприятия, предоставляющие очень специфические приложения, будут многочисленными, используя очень специфические знания отрасли. Когда электрику нужно ускорить подготовку смет, он обратится к ИИ-продукту, разработанному с глубоким знанием этой конкретной ниши: оценка стоимости электромонтажных работ. Эта программа не поможет автодилеру, пытающемуся увеличить продажи сервисного отделения, но поможет какое-то другое приложение. Однако эти поставщики приложений могут использовать одну и ту же LLM в качестве движка за кулисами.
История Amazon как урок для инвесторов
Что касается оценки акций, стоит рассмотреть случай Amazon. Акции компании достигли максимума в 1999 году. Два года спустя акции упали на 95%. Оказалось, однако, что покупка по максимуму 1999 года была не такой уж глупой. Сейчас акции стоят в 52 раза больше того старого пика 1999 года. Сопоставимая инвестиция в индекс Standard & Poor’s 500 с реинвестированными дивидендами была бы примерно в восемь раз больше вложенной суммы.
История Amazon ценна не только своей окончательной денежной стоимостью, но и из-за дикой поездки на этом пути. У акций было множество неудач в ходе их путешествия. И инвесторам следует помнить, что многие dot-com инвестиции стали бесполезными.
Находится ли ИИ-индустрия в пузыре? Этого невозможно сказать наверняка. Каждая отдельная акция в секторе довольно рискованна по текущим ценам, но некоторые окажутся достойными сегодняшней цены и даже большего. Многие инвестиции станут полными потерями.
Однако есть убедительные доказательства того, что ИИ станет огромной силой в деловом мире на годы вперед. Фундаментальные основы технологии остаются исключительно сильными, несмотря на неопределенность в оценках конкретных компаний.
#AImodel #AI #amazon #ИИ #Write2Earn
$BTC

Amazon has launched "Trainium 3," a new AI chip that rivals Nvidia's hardware, promising a fourfold increase in training speed.Crypto miners are repurposing their operations to support AI infrastructure, partnering with tech giants like Microsoft and Google.The pivot to AI comes with risks, including heavy borrowing and concerns about sustainability, with potential shortfalls if demand for AI slows.
Amazon is stepping deeper into the AI arms race with the release of Trainium 3, a chip designed to rival Nvidia’s dominant GPU hardware.
The new chips, available through Amazon Web Services (AWS), promise a fourfold increase in training speed over the previous version, while maintaining the same energy footprint. The move will put the tech giant in competition with Google and Nvidia as the scramble for infrastructure heats up.
Each cluster of Amazon’s new “UltraServers” can run up to 144 Trainium 3 chips, positioning them to handle large-scale language model training and other compute-heavy tasks. The launch is part of Amazon’s broader push to expand its AI infrastructure and reduce dependence on others.
Amazon’s push, coupled with Google’s dominance in the AI model race, where it now has an 87% chance of securing the best one by the end of the year, has reportedly seen OpenAI’s Sam Altman declare a “code red.”
AI and crypto
However, building more AI servers creates a problem that few tech giants can solve on their own: finding enough power and space. That’s where crypto miners, which already have large data centers operational, are stepping in, using some of their hardware to enter the AI arms race and profit off of it.
Amid the arms race and following the 2024 Bitcoin halving, which cut block rewards in half, several large mining firms began repurposing their energy-intensive operations into AI-ready facilities. Companies like Core Scientific, CleanSpark, and Bitfarms are now being viewed less as bitcoin bets and more as utility providers for hyperscalers.
Bitcoin miner-turned-neocloud firm IREN (IREN) has, last month, soared after inking a $9.7 billion AI cloud deal with Microsoft (MSFT). Similarly, TeraWulf (WULF) inked a $9.5 billion AI infrastructure joint venture with Fluidstack, backed by Google.
These firms control gigawatts of power capacity, with existing infrastructure ready for AI clusters that require advanced cooling and stable grid connections.
Bubble risk?
Still, the pivot comes with risks.
Miners are borrowing heavily to retrofit sites for AI workloads, and as investors grow wary of the sheer pace and scale of costs behind the “AI trade,” correlated risk assets (such as tech stocks and crypto) are under pressure.
Bitcoin (BTC) is down more than 17% in the past 30 days, while the broader CoinDesk 20 (CD20) index lost 19.3% of its value over the same period. The tech-heavy NASDAQ 100 index is down around 1.5% over the past month, having recently recovered from a more than 7% drawdown in the period.
Analysts have warned that the AI infrastructure boom bears resemblance to past bubbles. OpenAI, for example, has committed to trillions on infrastructure spending, funds for which it still needs to raise.
Much of the capital being committed to the AI arms race is being recycled through the same players, selling AI chips or cloud services. If demand for AI slows, Bain & Co. has predicted a shortfall of up to $800 billion for these companies, which would need $2 trillion in combined annual revenue by 2030 to fund the computing power needed for projected demand.
If demand for AI compute slows, these hybrid operations could face the same liquidity crunch that plagued the crypto sector in 2022. Such a hit would likely affect the wider market, pushing risk assets down heavily.
For now, though, the miners are betting the future of their business on a new kind of gold rush powered by GPUs, not ASICs.

#amazon
#AI
$BTC
$BNB
$ETH

Jeff Bezos, the founder of Amazon, recently became the world’s second-richest person after Amazon’s stock prices surged by 7% following its impressive third-quarter earnings report. This stock jump brought Amazon’s share price close to $200, marking its highest valuation since July. Bezos took advantage of the rise, selling over $3 billion worth of Amazon shares, adding up to more than $13 billion in total stock sales for the year. With Amazon's shares having risen over 40% this past year, Bezos’s net worth reached $222 billion, placing him right after Elon Musk on the Bloomberg Billionaires Index.
Bezos has consistently sold Amazon shares over the years to support other ventures and philanthropic efforts. These include his space company, Blue Origin, and the Bezos Day One Fund, which aids homeless families and supports preschool education. Even though Bezos stepped down as Amazon’s CEO, he remains its chairman and holds a significant 10.8% share in the company. His recent focus has increasingly turned toward space exploration with Blue Origin, while Amazon continues to thrive under new leadership.
what you think about this. don't forget to comment. like and follow for more information.
#JeffBezos #amazon