ศึกยักษ์ชนยักษ์: Amazon ปะทะ Nvidia ในสมรภูมิ AI

รุ่งอรุณแห่งยุคปัญญาประดิษฐ์กำลังปรับเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม เศรษฐกิจ และโครงสร้างพื้นฐานของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ขณะที่คลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้กำลังก่อตัวขึ้น มียักษ์ใหญ่สองรายที่โดดเด่น กำลังกำหนดเส้นทางที่แตกต่างแต่ทับซ้อนกันไปสู่ความเป็นใหญ่ด้าน AI: Amazon และ Nvidia แม้ว่าทั้งคู่จะลงทุนอย่างหนักในการควบคุมพลังของ AI แต่กลยุทธ์ของพวกเขาก็แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ Nvidia ได้สร้างตัวเองขึ้นมาในฐานะซัพพลายเออร์หลักของหน่วยประมวลผลเฉพาะทางที่จำเป็นสำหรับการพัฒนา AI ในขณะที่ Amazon ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ขนาดมหึมาอย่าง Amazon Web Services (AWS) เพื่อสร้างระบบนิเวศ AI ที่ครอบคลุมและผสานรวมความฉลาดเข้ากับการดำเนินงานอันกว้างขวางของตน การทำความเข้าใจแนวทาง จุดแข็ง และภูมิทัศน์การแข่งขันที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขาเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำทางอนาคตของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีนี้ นี่ไม่ใช่แค่การแข่งขันระหว่างสองบริษัท แต่เป็นการศึกษาที่น่าสนใจเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่แตกต่างกันซึ่งแย่งชิงความเป็นใหญ่ในการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่อาจสำคัญที่สุดนับตั้งแต่อินเทอร์เน็ตเอง ฝ่ายหนึ่งจัดหาเครื่องมือพื้นฐาน พลั่วและจอบดิจิทัล อีกฝ่ายสร้างแพลตฟอร์มและบริการที่ศักยภาพที่แท้จริงของ AI กำลังถูกทำให้เป็นจริงมากขึ้นเรื่อยๆ

การครองความเป็นใหญ่ด้านซิลิคอนของ Nvidia

ในขอบเขตของฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ Nvidia ได้สร้างตำแหน่งที่โดดเด่นอย่างไม่มีใครเทียบได้ การเดินทางจากผู้ผลิตการ์ดจอที่ให้บริการชุมชนเกมเป็นหลัก สู่ผู้นำที่ไม่มีใครโต้แย้งได้ในหน่วยประมวลผล AI (GPUs) เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์และนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง ความต้องการด้านการคำนวณของการฝึกโมเดล AI ที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) พบว่าเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์แบบกับความสามารถในการประมวลผลแบบขนานที่ออกแบบมาแต่เดิมสำหรับการเรนเดอร์กราฟิกที่ซับซ้อน Nvidia ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ โดยปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้เหมาะสมและพัฒนาระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่กลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม

รากฐานที่สำคัญของอาณาจักร AI ของ Nvidia คือเทคโนโลยี GPU ชิปเหล่านี้ไม่ใช่แค่ส่วนประกอบ แต่เป็นเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อนการวิจัยและการปรับใช้ AI ที่ทันสมัยที่สุดทั่วโลก ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลที่ฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ไปจนถึงเวิร์กสเตชันที่ทำการจำลองที่ซับซ้อน และอุปกรณ์ปลายทาง (edge devices) ที่ทำงานด้านการอนุมาน (inference) GPUs ของ Nvidia มีอยู่ทั่วไป ความแพร่หลายนี้แปลเป็นตัวเลขส่วนแบ่งการตลาดที่น่าตกใจ ซึ่งมักถูกอ้างถึงว่าเกิน 80% ในกลุ่มชิปฝึก AI ที่สำคัญ การครอบงำนี้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการขายฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังสร้าง ผลกระทบเครือข่าย (network effect) ที่ทรงพลัง นักพัฒนา นักวิจัย และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้แพลตฟอร์ม CUDA (Compute Unified Device Architecture) ของ Nvidia ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานและโมเดลการเขียนโปรแกรม ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่กว้างขวางนี้ ซึ่งสร้างขึ้นมานานหลายปี ถือเป็นอุปสรรคสำคัญในการเข้าสู่ตลาดสำหรับคู่แข่ง การเปลี่ยนจาก Nvidia มักหมายถึงการเขียนโค้ดใหม่และการฝึกอบรมบุคลากรใหม่ ซึ่งเป็นความพยายามที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน

สิ่งที่ขับเคลื่อนความเป็นผู้นำนี้คือการลงทุนมหาศาลและต่อเนื่องใน การวิจัยและพัฒนา (R&D) Nvidia ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์อย่างสม่ำเสมอในการออกแบบชิปรุ่นต่อไป ปรับปรุงชุดซอฟต์แวร์ และสำรวจพรมแดนใหม่ของ AI ความมุ่งมั่นนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าฮาร์ดแวร์ของบริษัทยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าด้านประสิทธิภาพ ซึ่งมักจะกำหนดมาตรฐานที่คู่แข่งพยายามจะไปให้ถึง บริษัทไม่ได้เพียงแค่ทำซ้ำ แต่กำลังกำหนดทิศทางของความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ AI โดยแนะนำสถาปัตยกรรมใหม่ๆ เช่น Hopper และ Blackwell ที่ให้คำมั่นสัญญาว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลสำหรับภาระงาน AI ได้หลายเท่าตัว

ผลกระทบทางการเงินของการวางตำแหน่งเชิงกลยุทธ์นี้น่าทึ่งอย่างยิ่ง Nvidia มีรายได้เติบโตแบบทวีคูณ โดยได้แรงหนุนหลักจากความต้องการจากผู้ให้บริการคลาวด์และองค์กรต่างๆ ที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตน กลุ่มธุรกิจศูนย์ข้อมูลได้กลายเป็นเครื่องยนต์สร้างรายได้หลักของบริษัท แซงหน้าธุรกิจเกมแบบดั้งเดิมไปแล้ว อัตรากำไรที่สูง ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของบริษัทที่มีความแตกต่างทางเทคโนโลยีและการควบคุมตลาดอย่างมีนัยสำคัญ ได้หนุนสถานะทางการเงินให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ทำให้กลายเป็นหนึ่งในบริษัทที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาวงจรฮาร์ดแวร์และการเกิดขึ้นของคู่แข่งที่มุ่งมั่น รวมถึงผู้ให้บริการคลาวด์ที่พัฒนาซิลิคอนแบบกำหนดเองของตนเอง ถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่องที่ Nvidia ต้องเผชิญเพื่อรักษาบัลลังก์ซิลิคอนของตน

ระบบนิเวศ AI อันกว้างขวางของ Amazon ผ่าน AWS

ในขณะที่ Nvidia เชี่ยวชาญศิลปะของชิป AI นั้น Amazon กลับควบคุมวงออเคสตราที่กว้างขึ้นและเน้นแพลตฟอร์มเป็นศูนย์กลางผ่านแผนกคลาวด์ที่โดดเด่นอย่าง Amazon Web Services (AWS) และความต้องการในการดำเนินงานอันมหาศาลของตนเอง Amazon เป็นผู้บุกเบิกและนำ AI มาประยุกต์ใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ นานก่อนกระแส generative AI ในปัจจุบัน อัลกอริทึม Machine learning ได้ถูกฝังลึกอยู่ในการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซมานานหลายปี โดยปรับปรุงทุกอย่างตั้งแต่ โลจิสติกส์ห่วงโซ่อุปทานและการจัดการสินค้าคงคลัง ไปจนถึง การแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล และ การตรวจจับการฉ้อโกง ผู้ช่วยเสียง Alexa ถือเป็นการรุกเข้าสู่ AI ที่เผชิญหน้ากับผู้บริโภคครั้งใหญ่อีกครั้ง ประสบการณ์ภายในนี้เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งและความเข้าใจเชิงปฏิบัติในการปรับใช้ AI ในวงกว้าง

อย่างไรก็ตาม เครื่องยนต์ที่แท้จริงของกลยุทธ์ AI ของ Amazon คือ AWS ในฐานะผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ชั้นนำของโลก AWS นำเสนอบริการประมวลผล จัดเก็บข้อมูล และเครือข่ายพื้นฐานซึ่งเป็นที่สร้างแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ ด้วยการตระหนักถึงความต้องการเครื่องมือ AI เฉพาะทางที่เพิ่มขึ้น Amazon ได้เพิ่มพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลายของบริการ AI และ machine learning ไว้บนโครงสร้างพื้นฐานหลักของตน กลยุทธ์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อ ทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย (democratize AI) ทำให้ความสามารถที่ซับซ้อนเข้าถึงได้สำหรับธุรกิจทุกขนาด โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในการจัดการฮาร์ดแวร์หรือการพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อน

ข้อเสนอหลัก ได้แก่:

• Amazon SageMaker: บริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล machine learning ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับเวิร์กโฟลว์ ML ทั้งหมด
• Amazon Bedrock: บริการที่ให้การเข้าถึง foundation models ที่ทรงพลังหลากหลาย (รวมถึงโมเดล Titan ของ Amazon เองและโมเดลยอดนิยมจากห้องปฏิบัติการ AI บุคคลที่สาม) ผ่าน API เดียว สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถทดลองและนำความสามารถ generative AI ไปใช้ได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง
• โครงสร้างพื้นฐานเฉพาะสำหรับ AI: AWS ให้การเข้าถึงอินสแตนซ์การประมวลผลต่างๆ ที่ปรับให้เหมาะกับ AI รวมถึงอินสแตนซ์ที่ขับเคลื่อนโดย Nvidia GPUs แต่ยังมีซิลิคอนที่ออกแบบเองของ Amazon เช่น AWS Trainium (สำหรับการฝึก) และ AWS Inferentia (สำหรับการอนุมาน) การพัฒนาชิปแบบกำหนดเองช่วยให้ Amazon สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและต้นทุนสำหรับภาระงานเฉพาะภายในสภาพแวดล้อมคลาวด์ของตน ลดการพึ่งพาซัพพลายเออร์บุคคลที่สามเช่น Nvidia แม้ว่าจะยังคงเป็นหนึ่งในลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ Nvidia ก็ตาม

ขนาดและการเข้าถึงที่แท้จริงของ ฐานลูกค้า AWS ถือเป็นข้อได้เปรียบที่น่าเกรงขาม ลูกค้าที่ใช้งานอยู่หลายล้านราย ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรระดับโลกและหน่วยงานภาครัฐ ต่างพึ่งพา AWS สำหรับความต้องการด้านการประมวลผลอยู่แล้ว Amazon สามารถนำเสนอบริการ AI ของตนให้กับกลุ่มเป้าหมายนี้ได้อย่างราบรื่น โดยผสานรวมความสามารถ AI เข้ากับสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่ข้อมูลของพวกเขาอยู่แล้ว ความสัมพันธ์ที่มีอยู่และรอยเท้าโครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยลดอุปสรรคสำหรับลูกค้าในการนำโซลูชัน AI ของ Amazon มาใช้อย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับการเริ่มต้นใหม่กับผู้ให้บริการรายอื่น Amazon ไม่ได้เพียงแค่ขายเครื่องมือ AI เท่านั้น แต่ยังฝัง AI เข้าไปในโครงสร้างการดำเนินงานของเศรษฐกิจดิจิทัลผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ ส่งเสริมระบบนิเวศที่นวัตกรรมสามารถเฟื่องฟูได้ในอุตสาหกรรมนับไม่ถ้วน

สมรภูมิเชิงกลยุทธ์: แพลตฟอร์มคลาวด์ ปะทะ ส่วนประกอบซิลิคอน

การแข่งขันระหว่าง Amazon และ Nvidia ในพื้นที่ AI เกิดขึ้นในชั้นต่างๆ ของสแต็กเทคโนโลยี สร้างพลวัตที่น่าสนใจ มันไม่ใช่การปะทะกันโดยตรงเพื่อแย่งชิงพื้นที่เดียวกันเสียทีเดียว แต่เป็นการแข่งขันเชิงกลยุทธ์ระหว่างการจัดหาองค์ประกอบพื้นฐาน กับการควบคุมดูแลไซต์ก่อสร้างทั้งหมดและนำเสนอโครงสร้างสำเร็จรูป Nvidia เก่งในการผลิต “พลั่วและจอบ” ประสิทธิภาพสูง – GPUs ที่จำเป็นสำหรับการขุดเจาะการคำนวณ AI ที่ซับซ้อน Amazon ผ่าน AWS ทำหน้าที่เป็นสถาปนิกและผู้รับเหมาหลัก จัดหาที่ดิน (โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์) เครื่องมือ (SageMaker, Bedrock) พิมพ์เขียว (foundation models) และแรงงานฝีมือ (บริการที่มีการจัดการ) เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อน

ข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญอย่างหนึ่งของ Amazon อยู่ที่ ความสามารถในการผสานรวมและการรวมกลุ่ม (integration and bundling) ที่มีอยู่ในแพลตฟอร์ม AWS ลูกค้าที่ใช้ AWS สำหรับการจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูล และการประมวลผลทั่วไป สามารถเพิ่มบริการ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้สร้างระบบนิเวศที่ “เหนียวแน่น”; ความสะดวกในการจัดหาบริการหลายอย่างจากผู้ให้บริการรายเดียว ควบคู่ไปกับการเรียกเก็บเงินและการจัดการแบบรวมศูนย์ ทำให้เป็นเรื่องน่าสนใจสำหรับธุรกิจที่จะเพิ่มการมีส่วนร่วมกับ AWS สำหรับความต้องการด้าน AI ของพวกเขา Amazon ได้รับประโยชน์โดยตรงจากความสำเร็จของผู้ผลิตชิปอย่าง Nvidia เนื่องจากต้องการ GPUs ประสิทธิภาพสูงจำนวนมหาศาลเพื่อขับเคลื่อนอินสแตนซ์คลาวด์ของตน อย่างไรก็ตาม การพัฒนาซิลิคอนแบบกำหนดเอง (Trainium, Inferentia) เป็นสัญญาณบ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน ปรับแต่งประสิทธิภาพ และลดการพึ่งพาในระยะยาว ซึ่งอาจเป็นการดึงส่วนแบ่งมูลค่าเพิ่มเข้ามาในระบบนิเวศของตนเองมากขึ้น

เปรียบเทียบสิ่งนี้กับตำแหน่งของ Nvidia แม้ว่าปัจจุบันจะโดดเด่นและมีกำไรสูง แต่โชคชะตาของบริษัทก็ผูกติดอยู่กับ วงจรการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ และการรักษาความได้เปรียบทางเทคโนโลยีในด้านประสิทธิภาพของชิปโดยตรงมากกว่า องค์กรและผู้ให้บริการคลาวด์ซื้อ GPUs แต่มูลค่าที่ได้จาก GPUs เหล่านั้นจะถูกรับรู้ผ่านซอฟต์แวร์และบริการ ซึ่งมักจะทำงานบนแพลตฟอร์มอย่าง AWS Nvidia ตระหนักดีถึงเรื่องนี้และทำงานอย่างแข็งขันเพื่อสร้างระบบนิเวศซอฟต์แวร์ของตน (CUDA, ชุดซอฟต์แวร์ AI Enterprise) เพื่อจับรายได้ที่เกิดขึ้นประจำมากขึ้นและเพิ่มการผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ขององค์กร อย่างไรก็ตาม ธุรกิจหลักของบริษัทยังคงมุ่งเน้นไปที่การขายส่วนประกอบฮาร์ดแวร์แบบแยกส่วน

ข้อเสนอมูลค่าระยะยาวแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ Nvidia จับมูลค่ามหาศาลในระดับฮาร์ดแวร์ โดยได้รับประโยชน์จากอัตรากำไรที่สูงซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีล้ำสมัย Amazon มุ่งหวังที่จะจับมูลค่าในระดับแพลตฟอร์มและบริการ แม้ว่าอาจเสนออัตรากำไรต่อบริการแต่ละรายการที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ GPUs ระดับไฮเอนด์ของ Nvidia แต่โมเดลคลาวด์ของ Amazon เน้น กระแสรายได้ที่เกิดขึ้นประจำ (recurring revenue streams) และการจับส่วนแบ่งที่กว้างขึ้นของการใช้จ่ายด้านไอทีและ AI โดยรวมของลูกค้า ความเหนียวแน่นของแพลตฟอร์มคลาวด์ ควบคู่ไปกับความสามารถในการเปิดตัวคุณสมบัติและบริการ AI ใหม่อย่างต่อเนื่อง ทำให้ Amazon อยู่ในตำแหน่งที่อาจสร้างฐานรายได้ AI ที่หลากหลายและยืดหยุ่นมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งอ่อนไหวต่อลักษณะที่เป็นวัฏจักรของความต้องการฮาร์ดแวร์น้อยลง

การประเมินภูมิทัศน์การลงทุน

จากมุมมองของการลงทุน Amazon และ Nvidia นำเสนอโปรไฟล์ที่แตกต่างกันซึ่งเกิดจากบทบาทที่แตกต่างกันในระบบนิเวศ AI เรื่องราวของ Nvidia เป็นเรื่องของการเติบโตอย่างก้าวกระโดด ซึ่งได้รับแรงหนุนโดยตรงจากความต้องการที่ไม่รู้จักพอสำหรับฮาร์ดแวร์ฝึก AI ผลการดำเนินงานของหุ้นสะท้อนให้เห็นสิ่งนี้ โดยให้ผลตอบแทนแก่นักลงทุนที่ตระหนักถึงบทบาทสำคัญของบริษัทตั้งแต่เนิ่นๆ การประเมินมูลค่าของบริษัทมักจะมีพรีเมียมที่สำคัญ ซึ่งสะท้อนความคาดหวังของการครองตลาดอย่างต่อเนื่องและการขยายตัวอย่างรวดเร็วในตลาดชิป AI การลงทุนใน Nvidia ส่วนใหญ่เป็นการเดิมพันกับความต้องการฮาร์ดแวร์ AI เฉพาะทางที่ยั่งยืนและมีกำไรสูง และความสามารถในการป้องกันการแข่งขันที่ทวีความรุนแรงขึ้น ความเสี่ยงเกี่ยวข้องกับความอิ่มตัวของตลาดที่อาจเกิดขึ้น ลักษณะที่เป็นวัฏจักรของความต้องการเซมิคอนดักเตอร์ และภัยคุกคามจากทั้งผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้นและความพยายามด้านซิลิคอนแบบกำหนดเองโดยลูกค้ารายใหญ่

ในทางกลับกัน Amazon นำเสนอกรณีการลงทุนที่หลากหลายมากขึ้น แม้ว่า AI จะเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตที่สำคัญ แต่การประเมินมูลค่าของ Amazon สะท้อนให้เห็นถึงธุรกิจที่กว้างขึ้นซึ่งครอบคลุมอีคอมเมิร์ซ การโฆษณา และแพลตฟอร์มคลาวด์ AWS อันกว้างใหญ่ โอกาสด้าน AI สำหรับ Amazon ไม่ได้เกี่ยวกับการขายหน่วยประมวลผลหลักมากนัก แต่เกี่ยวกับการฝังความสามารถ AI ไว้ในบริการที่มีอยู่และจับส่วนแบ่งที่สำคัญของตลาดที่กำลังเติบโตสำหรับแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชัน AI เส้นทางการเติบโตของรายได้ AI ของ Amazon อาจดูไม่ระเบิดเท่ากับการขายฮาร์ดแวร์ของ Nvidia ในระยะสั้น แต่อาจมีรันเวย์ที่ยาวกว่าซึ่งสร้างขึ้นจากรายได้บริการคลาวด์ที่เกิดขึ้นประจำและการผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ขององค์กรที่หลากหลายมากขึ้น ความสำเร็จของบริการต่างๆ เช่น Bedrock ซึ่งดึงดูดลูกค้าที่ต้องการเข้าถึง foundation models ต่างๆ และการนำ SageMaker มาใช้สำหรับการพัฒนา ML เป็นตัวบ่งชี้สำคัญถึงความก้าวหน้า การลงทุนใน Amazon เป็นการเดิมพันกับความสามารถในการใช้ประโยชน์จากขนาดและการเข้าถึงของ AWS เพื่อกลายเป็นแพลตฟอร์มที่ขาดไม่ได้สำหรับการปรับใช้ AI ขององค์กร สร้างรายได้จากบริการที่สำคัญและต่อเนื่อง

การเพิ่มขึ้นของ generative AI เพิ่มอีกชั้นหนึ่งให้กับการประเมินนี้ Nvidia ได้รับประโยชน์อย่างมหาศาลเนื่องจากการฝึกและการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องการพลังการประมวลผล GPU ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน ทุกความก้าวหน้าในความซับซ้อนของโมเดลแปลเป็นความต้องการฮาร์ดแวร์ Nvidia ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น Amazon ใช้ประโยชน์แตกต่างออกไป โดยจัดหาโครงสร้างพื้นฐานเพื่อฝึกและรันโมเดลเหล่านี้ (มักใช้ Nvidia GPUs) แต่ในเชิงกลยุทธ์มากขึ้น คือการนำเสนอการเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ที่มีการจัดการผ่านบริการต่างๆ เช่น Bedrock สิ่งนี้ทำให้ AWS อยู่ในตำแหน่งที่เป็นตัวกลางที่สำคัญ ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จาก generative AI ได้โดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่ซับซ้อนหรือพัฒนาโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น Amazon ยังพัฒนาโมเดลของตัวเอง (Titan) ซึ่งแข่งขันโดยตรงในขณะเดียวกันก็เป็นพันธมิตรกับห้องปฏิบัติการ AI อื่นๆ โดยเล่นหลายด้านในสนาม generative AI

ท้ายที่สุดแล้ว การเลือกระหว่างการมองว่า Amazon หรือ Nvidia เป็นการลงทุน AI ที่เหนือกว่านั้นขึ้นอยู่กับกรอบเวลาของนักลงทุน การยอมรับความเสี่ยง และความเชื่อว่ามูลค่าระยะยาวที่มากกว่านั้นอยู่ที่ฮาร์ดแวร์พื้นฐานหรือแพลตฟอร์มบริการที่ครอบคลุม Nvidia เป็นตัวแทนของผู้นำฮาร์ดแวร์แบบ pure-play ที่กำลังโต้คลื่นในปัจจุบัน ในขณะที่ Amazon เป็นตัวแทนของการเล่นแพลตฟอร์มแบบบูรณาการ ซึ่งสร้างธุรกิจ AI ที่มุ่งเน้นบริการและอาจมีความทนทานมากกว่าในระยะยาว

วิถีในอนาคตและเรื่องราวที่กำลังเปิดเผย

เมื่อมองไปข้างหน้า ภูมิทัศน์สำหรับทั้ง Amazon และ Nvidia ยังคงมีพลวัตและอาจมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ อัตราการสร้างนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้งใน AI ทำให้มั่นใจได้ว่าความเป็นผู้นำตลาดไม่เคยมีการรับประกัน สำหรับ Nvidia ความท้าทายหลักอยู่ที่การรักษาความเป็นใหญ่ทางเทคโนโลยีเมื่อเทียบกับคู่แข่งที่เพิ่มมากขึ้น ผู้ผลิตชิปที่จัดตั้งขึ้นเช่น AMD กำลังเพิ่มความพยายามในพื้นที่ AI ในขณะที่สตาร์ทอัพที่เต็มไปด้วยเงินทุนร่วมลงทุนกำลังสำรวจสถาปัตยกรรมใหม่ๆ ที่อาจสำคัญกว่านั้นคือ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่อย่าง Amazon (ด้วย Trainium/Inferentia), Google (ด้วย TPUs) และ Microsoft กำลังลงทุนอย่างหนักในซิลิคอนแบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตน แม้ว่าจะไม่น่าจะเข้ามาแทนที่ Nvidia ได้ทั้งหมดในระยะสั้น แต่ความพยายามเหล่านี้อาจค่อยๆ กัดกร่อนส่วนแบ่งการตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาระงานบางประเภทหรือภายในศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่บางแห่ง ซึ่งอาจสร้างแรงกดดันต่ออัตรากำไรเมื่อเวลาผ่านไป ความสำเร็จอย่างต่อเนื่องของ Nvidia ขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่เหนือกว่าคู่แข่งอย่างสม่ำเสมอและทำให้คูเมืองรอบระบบนิเวศซอฟต์แวร์ CUDA ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

วิถีของ Amazon เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากความโดดเด่นของแพลตฟอร์ม AWS เพื่อเป็นผู้ให้บริการโซลูชัน AI สำหรับองค์กร ความสำเร็จจะขึ้นอยู่กับการปรับปรุงพอร์ตโฟลิโอของบริการ AI อย่างต่อเนื่อง (SageMaker, Bedrock ฯลฯ) การรับประกันการผสานรวมที่ราบรื่น และการให้การเข้าถึงโมเดล AI ทั้งที่เป็นกรรมสิทธิ์และของบุคคลที่สามอย่างคุ้มค่า การต่อสู้เพื่อแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์นั้นดุเดือด โดยมี Microsoft Azure (ใช้ประโยชน์จากความร่วมมือกับ OpenAI) และ Google Cloud Platform ที่นำเสนอการแข่งขันที่น่าเกรงขาม Amazon ต้องแสดงให้เห็นว่า AWS นำเสนอสภาพแวดล้อมที่ครอบคลุม เชื่อถือได้ และเป็นมิตรกับนักพัฒนามากที่สุดสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และจัดการแอปพลิเคชัน AI ในวงกว้าง นอกจากนี้ การนำทางความซับซ้อนของความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความลำเอียงของโมเดล และการปรับใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความไว้วางใจของลูกค้าและสร้างความมั่นใจในการนำบริการ AI มาใช้ในระยะยาว การทำงานร่วมกันระหว่างการเสนอการเข้าถึงโมเดลของบุคคลที่สามผ่าน Bedrock และการส่งเสริมโมเดล Titan ของตนเองก็จะเป็นการรักษาสมดุลที่ละเอียดอ่อนเช่นกัน

เส้นโค้งการนำ AI ไปใช้ในวงกว้างภายในองค์กรจะกำหนดความต้องการของทั้งสองบริษัทอย่างลึกซึ้ง เมื่อธุรกิจจำนวนมากขึ้นก้าวข้ามการทดลองไปสู่การปรับใช้ AI เต็มรูปแบบในการดำเนินงานหลัก ความต้องการทั้งฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลัง (เป็นประโยชน์ต่อ Nvidia) และแพลตฟอร์มและบริการคลาวด์ที่แข็งแกร่ง (เป็นประโยชน์ต่อ Amazon) มีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างมาก สถาปัตยกรรมและโมเดลการปรับใช้เฉพาะที่กลายเป็นที่โดดเด่น (เช่น การฝึกบนคลาวด์แบบรวมศูนย์ เทียบกับการอนุมานที่ขอบแบบกระจายศูนย์) จะมีอิทธิพลต่อความต้องการสัมพัทธ์สำหรับข้อเสนอของแต่ละบริษัท การแข่งขันอย่างต่อเนื่องเพื่อแย่งชิงผู้มีความสามารถด้าน AI ชั้นนำ ความก้าวหน้าในประสิทธิภาพของอัลกอริทึมที่อาจลดการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ และภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไปเกี่ยวกับ AI ล้วนเป็นปัจจัยที่จะส่งผลต่อเรื่องราวที่กำลังเปิดเผยของสองยักษ์ใหญ่ด้าน AI เหล่านี้ เส้นทางของพวกเขา แม้จะแตกต่างกัน แต่จะยังคงเชื่อมโยงกันอย่างแยกไม่ออกในขณะที่การปฏิวัติ AI ยังคงปรับเปลี่ยนโฉมหน้าพรมแดนทางเทคโนโลยีต่อไป