Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Mặc dù chip Trainium của Amazon cho thấy tiềm năng trong các tác vụ đào tạo AI cụ thể, nhưng chúng khó có thể thay thế sự thống trị thị trường GPU của Nvidia trong tương lai gần do hệ sinh thái phần mềm rộng lớn của Nvidia và chi phí chuyển đổi. Câu chuyện 'kẻ giết Nvidia' còn quá sớm, nhưng khoản đầu tư của Amazon vào AI và chip tùy chỉnh báo hiệu nhu cầu và tăng trưởng bùng nổ trong lĩnh vực này.
Rủi ro: Khả năng của AWS trong việc cung cấp một hệ sinh thái Trainium có thể mở rộng, dễ bảo trì, giảm chi phí tính toán GPU và neo khách hàng vào các công cụ PyTorch, có khả năng nén hào lũy của Nvidia nhanh hơn dự kiến.
Cơ hội: Nhu cầu và tăng trưởng bùng nổ trong lĩnh vực AI, được thúc đẩy bởi việc tăng đầu tư vào chip tùy chỉnh và cơ sở hạ tầng AI.
Key Points
Amazon har allerede solgt ut chipkapasitet i flere måneder i forveien.
Selskapets aksjer ser ut som et smart kjøp nå.
- Disse 10 aksjene kan skape den neste bølgen av millionærer ›
Nvidia (NASDAQ: NVDA) har vært en av de beste måtene å investere i kunstig intelligens (AI) siden 2023. Dens GPUer var og er fortsatt den foretrukne beregningschipen for nesten alle AI hyperskalere.
Imidlertid er Nvidia ikke lenger det eneste alternativet som er tilgjengelig. Det finnes andre chipdesignere som skreddersyr sine design for spesifikke arbeidsbelastninger, noe som gir dem en fordel over mer allsidige GPUer. Broadcom (NASDAQ: AVGO) er det mest populære valget i det segmentet, men det er en annen som investorer må følge med på: Amazon (NASDAQ: AMZN).
Vil AI skape verdens første trillionær? Vårt team har nettopp lansert en rapport om et lite kjent selskap, kalt en "Uunnværlig Monopol" som leverer den kritiske teknologien både Nvidia og Intel trenger. Fortsett »
Amazon er ikke det første selskapet som dukker opp i tankene når man tenker på AI-beregning, men det burde være det. Amazon Web Services (AWS) og dets egne chips begynner å gjøre seg bemerket. Nvidia-aksjonærer må være klar over denne voksende trusselen og fortsette å overvåke situasjonen, da Amazon hadde noen skarpe ord om Nvidia.
Kan Nvidia-chips erstattes av Amazons?
I Amazons aksjonærbrev kom CEO Andy Jassy med noen bemerkelsesverdige kommentarer angående Nvidia-chips. Han begynte med å bruke et eksempel på en annen konkurrent selskapet har slått ut.
I 2018 lanserte Amazon sin Graviton CPU, som var en konkurrent til Intel. På den tiden brukte alle Intels CPUer. Nå merker Amazon at 98 % av deres store kunder bruker Amazons egne Graviton CPUer. Jassy ser det samme skje i GPU-segmentet, da deres Trainium-chips tilbyr bedre kostnadseffektivitet enn GPU-basert trening.
Den nåværende generasjonen tilbyr omtrent en 30 % forbedring over GPU-basert trening, og de kommende generasjonene (hvis beregningskapasitet allerede er solgt ut) vil se ytterligere forbedringer. Dette understreker hvor mye mer effektive spesialdesignede chips kan være, og det kan være noe Nvidia må følge med på.
Selv om Amazon aktivt prøver å stjele Nvidia sin markedsandel, merket de også at de er forpliktet til å være den beste plattformen for å bruke Nvidia-chips. Så Amazon snur ikke ryggen til Nvidia; de utfordrer den samtidig som de også er en partner.
Dette kan gi Nvidia-investorer litt lettelse, men de bør også vurdere å kjøpe Amazon-aksjer, bare i tilfelle Amazon virkelig kan flytte majoriteten av sine kunder til sine egne chips.
Amazon er et solid investeringsvalg
Selv om Amazon kan virke som en moden e-handelsinvestering, er realiteten at AWS er mye viktigere for selskapets bunnlinje enn e-handel. I Q4 produserte AWS 50 % av Amazons driftsresultat. I Q3 var den figuren 66 %. Med AWS som genererer mesteparten av fortjenesten, er det egentlig beslutningen om AWS man må følge med på.
Så lenge AWS vokser raskt, spiller det egentlig ingen rolle hva selskapets totale vekstrate er, fordi fortjenestevæksten vil være mye raskere.
Med AWS som har hatt sitt beste kvartal på over tre år, er nå det perfekte tidspunktet for å hoppe på Amazon-bølgen. Selskapet har enorme vekstmuligheter foran seg, noe Jassy påpekte i sitt aksjonærbrev.
Det bruker 200 milliarder dollar på kapitalutgifter i år, med mesteparten av det som går til AWS-infrastruktur. Amazon har forpliktelser fra flere store kunder om å bruke den nye kapasiteten, noe som vil drive rask inntektsvekst når infrastrukturen er på nett.
Selv om Amazons aksjer har steget litt de siste dagene, er den fortsatt attraktivt priset.
Å verdsette Amazons aksjer basert på driftskontantstrøm er en smart måte å vurdere selskapet på, fordi det alltid må investere i nye muligheter i sine e-handels- og skyvirksomheter, så dets inntjening kan bli forstyrret ganske ofte. Bruk av kontantstrømsverdsettelse eliminerer disse merkelighetene og gir investorer en idé om hvor mye penger et selskap virkelig genererer.
Med Amazon verdsatt mot den nedre enden av sitt vanlige område, mener jeg at nå er fortsatt et solid tidspunkt for å kjøpe aksjen.
Ikke gå glipp av denne andre sjansen for en potensielt lønnsom mulighet
Føler du noen gang at du har gått glipp av muligheten til å kjøpe de mest suksessrike aksjene? Da vil du kanskje høre dette.
I sjeldne tilfeller utsteder vårt ekspertteam av analytikere en "Double Down"-anbefaling for selskaper som de tror er i ferd med å stige. Hvis du er bekymret for at du allerede har gått glipp av sjansen til å investere, er nå det beste tidspunktet for å kjøpe før det er for sent. Og tallene taler for seg selv:
Nvidia: hvis du investerte 1000 dollar da vi doblet ned i 2009, ville du hatt 540 224 dollar!Apple:* hvis du investerte 1000 dollar da vi doblet ned i 2008, ville du hatt 51 615 dollar!Netflix: hvis du investerte 1000 dollar da vi doblet ned i 2004, ville du hatt 498 522 dollar!
Akkurat nå utsteder vi "Double Down"-varsler for tre utrolige selskaper, tilgjengelig når du blir med i Stock Advisor, og det er kanskje ingen annen sjanse som dette på en stund.
**Stock Advisor-avkastning per 25. april 2026. *
Keithen Drury har posisjoner i Amazon, Broadcom og Nvidia. The Motley Fool har posisjoner i og anbefaler Amazon, Broadcom, Intel og Nvidia. The Motley Fool har en opplysningspolicy.
Synspunktene og meningen som uttrykkes her, er synspunktene og meningen til forfatteren og gjenspeiler ikke nødvendigvis synspunktene til Nasdaq, Inc.
Thảo luận AI
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Silicon tùy chỉnh của Amazon là một chiến lược bảo vệ tỷ suất lợi nhuận cho AWS thay vì một sự thay thế công nghệ trực tiếp cho tính hữu dụng đa năng của hệ sinh thái GPU của Nvidia."
Bài viết này đánh đồng việc tối ưu hóa chi phí nội bộ của AWS với một mối đe dọa rộng lớn hơn đối với sự thống trị thị trường của Nvidia. Mặc dù chip Trainium/Inferentia của Amazon hiệu quả cho các tác vụ suy luận khối lượng lớn cụ thể, nhưng chúng thiếu hệ sinh thái phần mềm CUDA rộng lớn khiến GPU của Nvidia trở thành tiêu chuẩn công nghiệp cho nghiên cứu và phát triển AI đa năng. Amazon về cơ bản đang theo chiều dọc để bảo vệ tỷ suất lợi nhuận trước sức mạnh định giá của Nvidia, chứ không nhất thiết là để thay thế thị trường GPU. Các nhà đầu tư nên xem chi tiêu vốn của Amazon là một biện pháp phòng ngừa trước những hạn chế về nguồn cung của Nvidia, chứ không phải là một giải pháp thay thế công nghệ vượt trội. Amazon vẫn là một lựa chọn tốt cho cơ sở hạ tầng đám mây, nhưng câu chuyện 'kẻ giết Nvidia' còn quá sớm và bỏ qua chi phí chuyển đổi lớn liên quan đến việc chuyển đổi khỏi ngăn xếp phần mềm của Nvidia.
Nếu Amazon thành công trong việc trừu tượng hóa lớp phần cứng thông qua các khung như PyTorch, 'hào' của CUDA có thể bị xói mòn nhanh hơn dự kiến, biến Nvidia thành một nhà cung cấp phần cứng hàng hóa.
"Chip tùy chỉnh của Amazon bổ sung cho sự thống trị của Nvidia chứ không thay thế nó trong tương lai gần, như được chứng minh bởi việc AWS tiếp tục mua GPU hàng loạt và cam kết nền tảng."
Chip Trainium của Amazon cung cấp hiệu suất chi phí tốt hơn 30% cho các khối lượng công việc đào tạo AI cụ thể, nhưng mối đe dọa đối với Nvidia là phóng đại—AWS vẫn là khách hàng số 2 của Nvidia, mua hàng chục tỷ đô la GPU mỗi năm và Jassy cam kết rõ ràng trong việc tối ưu hóa nền tảng Nvidia. Hệ sinh thái phần mềm CUDA tạo ra một hào lũy khó để silicon tùy chỉnh vượt qua nhanh chóng, không giống như CPU Graviton thay thế x86 của Intel hàng hóa. Khoản chi tiêu vốn 200 tỷ đô la (yêu cầu 'năm nay' của bài viết có vẻ phóng đại so với hướng dẫn gần đây là 75 tỷ đô la trở lên) báo hiệu nhu cầu AI bùng nổ, thúc đẩy chuỗi cung ứng NVDA. AMZN lạc quan về tăng trưởng của AWS (66% lợi nhuận trong quý 3), nhưng thương mại điện tử là yếu tố cản trở; NVDA là một lựa chọn AI thuần túy hơn với P/E chuyển tiếp là 35x với tăng trưởng EPS là 40% trở lên.
Nếu Trainium2 và các thế hệ tiếp theo mở rộng quy mô như Graviton lên 98% tỷ lệ chấp nhận với mức tăng hiệu quả 50% trở lên, Nvidia có thể mất doanh thu đào tạo AWS đáng kể, đẩy nhanh sự thay đổi của nhiều nhà cung cấp.
"Trainium của Amazon là một mối đe dọa cạnh tranh hợp pháp trong các khối lượng công việc đào tạo cụ thể, nhưng bài viết phóng đại mối đe dọa của nó đối với nhượng quyền thương mại GPU rộng lớn hơn của Nvidia bằng cách đánh đồng những chiến thắng trong cơ sở hạ tầng nội bộ với sự thay thế thị trường."
Bài viết này đánh đồng hai động lực riêng biệt. Đúng vậy, chip Trainium của Amazon cho thấy lợi thế chi phí đào tạo là 30%—thực tế, có thể đo lường được và đáng để theo dõi. Nhưng so sánh Graviton là gây hiểu lầm: Graviton đã thay thế Intel trong cơ sở hạ tầng riêng của Amazon, chứ không phải thị trường rộng lớn hơn. AWS vẫn bán GPU của Nvidia ở quy mô lớn cho khách hàng không muốn viết lại khối lượng công việc. Bài viết cũng bỏ qua bối cảnh quan trọng: Trainium được tối ưu hóa chặt chẽ cho đào tạo; suy luận, phục vụ và toàn bộ ngăn xếp AI vẫn ủng hộ hệ sinh thái của Nvidia. Khoản chi tiêu vốn 200 tỷ đô la của Amazon không chứng minh việc áp dụng Trainium—nó cũng tài trợ cho công suất GPU. Yêu cầu 'đã bán hết' cần được xem xét kỹ lưỡng: đã bán hết cho ai, cho khối lượng công việc nào, với tỷ suất lợi nhuận nào?
Chip tùy chỉnh của Amazon chỉ đe dọa TAM khối lượng công việc đào tạo của Nvidia, chứ không phải tổng thị trường có thể giải quyết được của nó. Nếu Trainium chiếm được 20% thị phần đào tạo nhưng Nvidia sở hữu suy luận, cạnh và khóa phần mềm, thì tăng trưởng doanh thu của Nvidia hầu như không chậm lại. Bài viết giả định rằng chi phí chuyển đổi của khách hàng bằng không; chúng không phải như vậy.
"Độ bền của hệ sinh thái và phần mềm của Nvidia khiến việc thay thế Trainium của AWS trong tương lai gần là không có khả năng; báo động của bài viết dựa trên các tuyên bố chưa được xác minh và bỏ qua bối cảnh cạnh tranh rộng lớn hơn."
Bất chấp mối đe dọa trên tiêu đề, sự thống trị của Nvidia trong đào tạo AI dường như vẫn bền vững. Bài viết phóng đại sự gián đoạn của AWS Trainium với các tuyên bố chưa được xác minh (ví dụ: lợi ích chi phí đào tạo 30%; 98% khách hàng AWS lớn sử dụng Graviton) và mô tả sai Broadcom là đối thủ cạnh tranh GPU. Việc áp dụng trong thế giới thực phụ thuộc vào hào lũy phần mềm: CUDA, cuDNN, bộ công cụ và hệ sinh thái MLOps tạo ra chi phí chuyển đổi khó vượt qua nhanh chóng. Chuỗi Hopper/Blackwell, H100/H200 của Nvidia củng cố vị trí dẫn đầu của nó, trong khi thanh giá trị-hiệu suất cho các giải pháp thay thế phải vượt qua các rào cản cao hơn. AWS có thể mở rộng chip tùy chỉnh, nhưng việc thay thế Nvidia ở quy mô lớn vẫn chưa được chứng minh trong tương lai gần.
Lập luận mạnh mẽ nhất: nếu AWS chứng minh được các triển khai Trainium rộng rãi, hiệu quả về chi phí với hỗ trợ khung vững chắc, thì hào lũy của CUDA có thể bị xói mòn nhanh hơn dự kiến. Nhưng các con số trong bài viết (lợi ích 30%, tỷ lệ chấp nhận Graviton 98%) cần được xác minh độc lập và có thể bị phóng đại.
"Mối đe dọa thực sự đối với Nvidia không phải là sự vượt trội về kỹ thuật, mà là sự hàng hóa hóa phần cứng AI thông qua khả năng của AWS trong việc giảm chi phí chuyển đổi cho các khối lượng công việc suy luận nhạy cảm về chi phí."
Claude, bạn đã xác định chính xác rằng so sánh Graviton là sai lầm, nhưng chúng ta đang bỏ lỡ rủi ro thực sự: xu hướng 'AI Chủ quyền'. Các chính phủ và doanh nghiệp ngày càng lo ngại về sự khóa phần cứng và tắc nghẽn chuỗi cung ứng của Nvidia. Nếu AWS thành công trong việc trừu tượng hóa lớp phần cứng thông qua PyTorch, họ không cần phải đánh bại Nvidia về thông số kỹ thuật thuần túy; họ chỉ cần cung cấp hiệu suất 'đủ tốt' với mức giá thấp hơn để chiếm lĩnh thị trường suy luận lớn, nhạy cảm về chi phí.
"Chip suy luận được tối ưu hóa của Amazon đe dọa sức mạnh định giá của Nvidia trong phân khúc khối lượng công việc AI lớn nhất."
Gemini, AI Chủ quyền là không đáng kể (<1% TAM NVDA); mối đe dọa thực sự là mở rộng quy mô suy luận. Trainium2/Inferentia2 nhắm đến hiệu suất/Watt gấp 4 lần so với H100 cho LLM, nơi suy luận chiếm 80-90% chi phí tính toán AI trọn đời. Tỷ lệ chấp nhận Graviton 98% của AWS chứng minh rằng họ có thể di chuyển ở quy mô lớn mà không gây đau đớn cho khách hàng. Nếu tích hợp PyTorch thành công, sức mạnh định giá GPU của NVDA sẽ bị xói mòn nhanh nhất ở đây, không phải trong đào tạo. NVDA vẫn dẫn đầu, nhưng hãy theo dõi số liệu chấp nhận của AWS trong quý 2.
"Hiệu suất lịch sử kém của Inferentia so với lợi ích được tuyên bố của Trainium2 cho thấy rủi ro thực thi, chứ không phải sự thay thế không thể tránh khỏi."
Luận điểm thống trị suy luận của Grok xứng đáng được xem xét kỹ lưỡng. Nếu suy luận thực sự chiếm 80-90% chi phí tính toán AI trọn đời, tại sao AWS chưa chiếm được thị phần suy luận lớn với Inferentia1? Yêu cầu hiệu suất/Watt gấp 4 lần cho Trainium2/Inferentia2 cần được xác minh độc lập—các thông số kỹ thuật tiếp thị thường không tồn tại trong sự đa dạng khối lượng công việc trong thế giới thực. Quan trọng hơn: Grok đánh đồng thành công của Graviton (cơ sở hạ tầng nội bộ, thay thế x86 đồng nhất) với chip AI tùy chỉnh (dị thể, phụ thuộc vào khung, hướng tới khách hàng). Đó là những đường cong chấp nhận khác nhau. Cho đến khi chúng ta thấy hỗn hợp doanh thu suy luận thực tế của AWS và dữ liệu rời bỏ của khách hàng, mối đe dọa do suy luận dẫn đầu vẫn còn mang tính suy đoán.
"Rủi ro AI Chủ quyền là có thật nhưng không phải là rủi ro gần hạn chính; mối đe dọa lớn hơn đối với Nvidia là liệu AWS có thể cung cấp một hệ sinh thái Trainium có thể mở rộng, neo khối lượng công việc thông qua PyTorch và giảm sự phụ thuộc vào CUDA hay không, điều này sẽ nén hào lũy của Nvidia chỉ khi việc áp dụng trong thế giới thực diễn ra."
Phản hồi Gemini: Góc độ AI Chủ quyền là có thật nhưng không phải là rủi ro gần hạn chính. Khoảng cách lớn hơn là liệu AWS có thể cung cấp một hệ sinh thái Trainium có thể mở rộng, dễ bảo trì, neo khách hàng vào các công cụ PyTorch đồng thời giảm chi phí tính toán GPU hay không. Nếu khung này loại bỏ các API CUDA một cách rộng rãi, hào lũy của Nvidia có thể bị nén nhanh hơn đồng thuận—nhưng chỉ khi AWS chứng minh được việc áp dụng trong thế giới thực, chứ không chỉ là những lời nói về chi tiêu vốn. Hãy theo dõi các tín hiệu công cụ phát triển và hỗn hợp doanh thu.
Kết luận ban hội thẩm
Không đồng thuậnMặc dù chip Trainium của Amazon cho thấy tiềm năng trong các tác vụ đào tạo AI cụ thể, nhưng chúng khó có thể thay thế sự thống trị thị trường GPU của Nvidia trong tương lai gần do hệ sinh thái phần mềm rộng lớn của Nvidia và chi phí chuyển đổi. Câu chuyện 'kẻ giết Nvidia' còn quá sớm, nhưng khoản đầu tư của Amazon vào AI và chip tùy chỉnh báo hiệu nhu cầu và tăng trưởng bùng nổ trong lĩnh vực này.
Nhu cầu và tăng trưởng bùng nổ trong lĩnh vực AI, được thúc đẩy bởi việc tăng đầu tư vào chip tùy chỉnh và cơ sở hạ tầng AI.
Khả năng của AWS trong việc cung cấp một hệ sinh thái Trainium có thể mở rộng, dễ bảo trì, giảm chi phí tính toán GPU và neo khách hàng vào các công cụ PyTorch, có khả năng nén hào lũy của Nvidia nhanh hơn dự kiến.