Ларри Эллисон из $ORCL о том, как сделать их базу данных мультиоблачной, векторизовать данные для AI-моделей и объединить все корпоративные данные через AI-платформу: "Ну, позвольте мне начать с традиционного облака и традиционной базы данных Oracle. Я думаю, что самым большим изменением, которое мы сделали, было сделать нашу базу данных доступной в облаке каждого. Вы можете купить мировую базу данных в Google или Amazon. -- она доступна также в Microsoft Azure и OCI. Так что это был, возможно, первый шаг, который мы сделали. Мы называем это мультиоблачным, и мы фактически встраиваем центры обработки данных OCI в другие облака. Таким образом, они получают последнюю, лучшую версию базы данных Oracle. Второе, что мы сделали, это мы фактически преобразовали базу данных Oracle или добавили возможности к базе данных Oracle. -- чтобы позволить вам векторизовать все ваши данные. Так что это векторная база данных. Некоторые люди называют это AI-базой данных. Она предназначена для того, чтобы сделать данные доступными для моделей. Затем вы можете -- как только вы векторизуете свои данные, вы можете разместить AI-модели поверх этого. И AI-модели могут понимать, что находится в базе данных, и рассуждать о данных, которые находятся в базе данных. Поэтому мы считаем, что это сочетание того, что наши -- данные доступны в нашей базе данных, также доступно AI-моделям, значительно увеличивает ценность данных. Мы считаем, что это очень -- до сих пор ни одна из других крупных баз данных не смогла сделать это. Мы можем это сделать, и при этом сохранить ваши данные в безопасности. Это одна из больших проблем. Мы должны масштабировать это, поддерживать надежность, сохранять безопасность -- и мы фактически добавили все эти возможности и функции в базу данных Oracle. Так что это был шаг 2. Во-первых, мультиоблачность, во-вторых, векторизация всех данных и их доступность для всех популярных AI-моделей. Третий шаг. Ну, это здорово, что мы делаем данные Oracle, данные базы данных Oracle доступными для этих AI-моделей. У компаний на самом деле есть данные, которые не хранятся в базе данных Oracle и не хранятся в приложении Oracle. Поэтому мы построили AI-озеро, мы называем это AI-платформой данных, которая фактически указывает на и векторизует все ваши данные, независимо от того, находятся ли они в объектном хранилище в разных облаках, являются ли они индивидуальным приложением или находятся в другой базе данных. Это действительно возьмет вселенную ваших данных, каталогизирует эти данные, векторизует их и позволит LLM выполнять многошаговое рассуждение по всем этим данным. Теперь то, что действительно замечательно в этом, подумайте о том, чтобы задать 1 запрос, задать 1 вопрос. И модель смотрит на все ваши данные. Обычно, когда вы задаете вопрос, вы должны направить его в эту базу данных или это приложение. Вы не можете сказать: "Слушайте, я просто хочу знать, кому я должен продавать дальше. Я продавец в своей территории. Я хочу посмотреть на все счета в своей территории. И я хочу увидеть, кто лучший потенциальный клиент в моей территории." Ну, это означает, что нужно смотреть на контрактные данные, нужно смотреть на общедоступные данные. Это означает, что нужно смотреть на нашу систему продаж, на нашу систему поддержки, на все эти отдельные системы. Ну, внезапно все эти данные объединены. Мы берем все ваши данные и объединяем их, так что вы можете задать один вопрос, и AI-модели могут найти ответ на этот вопрос, независимо от того, в каком хранилище данных он находится. Это действительно уникальное предложение, и мы считаем, что это значительно ускорит использование нашей базы данных и использование нашего облака."

Интервью с бывшим сотрудником $ORCL о ландшафте ИИ и будущем Neocloud: - Эксперт подчеркивает значительный сдвиг в облачном предложении $ORCL, OCI теперь обеспечивает в среднем 66% экономии на вычислительных затратах по сравнению с другими гипермасштабными партнерами, что позиционирует его для быстрого роста, несмотря на исторически плохой дизайн сети. Эксперт отмечает, что ключевым стратегическим преимуществом OCI является его предсказуемая и низкая TCO, в отличие от непредсказуемых затрат конкурентов, таких как $AMZN, $MSFT и $GOOGL, где многоуровневые и DR функции могут привести к неожиданным увеличениям цен на 30%–40%. - По словам эксперта, гипермасштаберы массово инвестируют в инфраструктуру GPU центров обработки данных, в первую очередь для обеспечения ИИ моделей и векторных баз данных для использования клиентами. Однако эксперт отмечает значительный краткосрочный финансовый дисбаланс: затраты на инвестиции гипермасштаберов в настоящее время превышают доходы от выставления счетов клиентам, что указывает на то, что они еще не полностью монетизированы. Они ожидают, что потребуется следующие 2-3 года, чтобы гипермасштаберы окупили свои инвестиции и достигли прибыльной ценовой точки. Это в основном связано с тем, что отрасль все еще находится в середине жизненного цикла GPU и все еще определяет долгосрочные операционные затраты. - Эксперт подчеркивает, что новые неоклауды, такие как $CRWV и $NBIS, являются временной фазой, вызванной серьезными ограничениями по мощности на рынке, где спрос на ИИ превышает предложение GPU, в первую очередь от $NVDA. Эксперт рассматривает текущий высокий спрос как "пузырь ИИ", который будет сохраняться в течение следующих трех-четырех лет. - Он считает, что будущая архитектура будет сосредоточена на эффективности, приоритизируя 80% бюджета на CPU с только 10% выделенными на использование GPU по запросу (для задач, таких как вывод и тонкая настройка) и оставшиеся 10% на безопасность/управление. В конечном итоге, как только модели ИИ станут высокоэффективными, необходимость постоянно преследовать большие кластеры GPU уменьшится, что позволит отрасли сосредоточиться на меньших, тонко настроенных языковых моделях, которые можно обучать в рамках облачной аренды клиента.

$AMZN Прибыль: - Чистые продажи увеличились на 13% до $180,2 миллиарда в третьем квартале по сравнению с $158,9 миллиарда в третьем квартале 2024 года. Исключая благоприятное влияние в $1,5 миллиарда от изменений валютных курсов по сравнению с прошлым годом в течение квартала, чистые продажи увеличились на 12% по сравнению с третьим кварталом 2024 года. - Операционная прибыль составила $17,4 миллиарда в третьем квартале по сравнению с $17,4 миллиарда в третьем квартале 2024 года. Операционная прибыль третьего квартала 2025 года включает два специальных сбора — $2,5 миллиарда, связанных с юридическим урегулированием с Федеральной торговой комиссией, и $1,8 миллиарда в виде оценочных затрат на выход, в основном связанных с планируемыми сокращениями должностей. Без этих сборов операционная прибыль составила бы $21,7 миллиарда. - Чистая прибыль увеличилась до $21,2 миллиарда в третьем квартале, или $1,95 на размытое акцию, по сравнению с $15,3 миллиарда, или $1,43 на размытое акцию, в третьем квартале 2024 года. - Продажи сегмента AWS увеличились на 20% по сравнению с прошлым годом до $33,0 миллиарда. "Мы продолжаем наблюдать сильный импульс и рост по всему Amazon, поскольку ИИ способствует значительным улучшениям в каждом уголке нашего бизнеса," сказал Энди Джасси, президент и CEO Amazon. "AWS растет с темпами, которых мы не видели с 2022 года, вновь ускоряясь до 20,2% в годовом исчислении. Мы продолжаем видеть сильный спрос на ИИ и основную инфраструктуру, и мы сосредоточены на ускорении мощностей – добавив более 3,8 гигаватт за последние 12 месяцев. В магазинах мы продолжаем получать выгоды от инноваций в нашей сети выполнения заказов, и мы на правильном пути, чтобы снова в этом году доставлять членам Prime с самой быстрой скоростью, расширить доставку скоропортящихся продуктов в тот же день более чем в 2,300 сообществ к концу года и удвоить количество сельских сообществ с доступом к доставке Amazon в тот же день и на следующий день."