Amazon ni več le stranka podjetja Nvidia – želi postati njegov konkurent. Prodaja čipov Trainium zunanjim podjetjem bi lahko prinesla do 50 milijard dolarjev letno.
Ko največji kupec začne početi isto kot vi
je Nvidia $NVDA leta zaslužila na preprostem dejstvu: kdor želi trenirati velike modele umetne inteligence, mora plačati za njene grafične procesne enote (GPU). Ta logika je delovala s skoraj matematično natančnostjo – oblačni giganti so kupovali čipe za desetine milijard dolarjev in stroške prenesli na svoje stranke. Amazon $AMZN je bil pri tem eden največjih odjemalcev.
To se zdaj spreminja. Amazon se pogaja o prodaji svojih lastnih čipov Trainium zunanjim strankam – torej podjetjem, ki bi jih uporabljala v svojih lastnih podatkovnih centrih, zunaj infrastrukture AWS. Šef Amazona Andy Jassy je to označil za »povsem mogoče«, po razpoložljivih informacijah pa so pogajanja s potencialnimi partnerji že v napredni fazi.
Za Nvidio gre za kvalitativno nov tip konkurence. Doslej se je soočala s tekmeci, kot sta AMD $AMD ali Intel $INTC – torej z drugimi proizvajalci čipov. Zdaj pa v igro vstopa podjetje z lastno oblačno infrastrukturo, lastnimi strankami in neposrednim dostopom do največjih svetovnih projektov na področju umetne inteligence.
Kaj zmore Trainium in koliko stane
Čipe Trainium razvija Amazon prek svoje divizije Annapurna Labs, ki jo je kupil leta 2015. Sprva skromni procesorji za preproste izračune so se skozi več generacij preobrazili v orodja, sposobna usposabljati najzahtevnejše modele umetne inteligence.
Tretja generacija – Trainium3 – se je začela dobavljati na prelomu let 2025 in 2026. Amazon trdi, da je štirikrat zmogljivejša od predhodnice Trainium2 in v primerjavi s konvencionalnimi grafičnimi procesorji (GPU) znižuje stroške usposabljanja in sklepanja za kar 50 %. Četrta generacija Trainium4, ki bo na voljo čez približno 18 mesecev, naj bi poleg tega lahko delovala neposredno s čipi podjetja Nvidia – torej jih ne bo nadomestila, ampak dopolnila.
Ključna številka z vidika vlagateljev: Amazonova divizija za čipe (Trainium, Graviton, Inferentia in Nitro skupaj) je v prvem četrtletju letošnjega leta presegla letno stopnjo prihodkov v višini 20 milijard dolarjev, z medletno stopnjo rasti v trojnih številkah. Jassy je pri tem ocenil, da bi lahko čipi sami ob zunanji prodaji po tržnih cenah ustvarili prihodke v višini okoli 50 milijard dolarjev letno.
Eden od razvijalcev je nedavno javno primerjal Trainium2 z Nvidiino H100 in izmeril prihranek pri stroških okoli 35 %. To je številka, ki bo vsakega upravitelja podatkovnega centra prisilila k razmisleku.
Stranke, ki so že prešle
na Amazon, ne govorijo v prazno. Med strankami, ki aktivno uporabljajo Trainium, so imena, ki jih nihče ni pričakoval:
Anthropic v okviru projekta Rainier upravlja več kot 500 000 čipov Trainium2 in načrtuje širitev na več kot milijon kosov za usposabljanje in sklepanje
OpenAI se je zavezal, da bo od leta 2027 iz infrastrukture Trainium v AWS prevzel zmogljivost, ki ustreza dvema gigavatoma moči
Meta $META uporablja Trainium in Inferentia za produkcijsko AI-sklepanje v ogromnem obsegu
Uber $UBER je kot eden prvih zunanjih partnerjev uvedel Trainium3
Apple $AAPL testira Trainium2 za predhodno usposabljanje svojih lastniških modelov
Skupna obljubljena naročila za Trainium s strani strank so dosegla 225 milijard dolarjev, pri čemer je celotna zmogljivost Trainium3 za leto 2026 praktično razprodana.
»Povpraševanje je tako veliko, da moramo odločati, kako bomo razporedili zmogljivosti,« je dejal Jassy med predstavitvijo poslovnih rezultatov.
Andy Jassy, izvršni direktor Amazona
Kaj to pomeni za Nvidio
Po podatkih IDC-ja Nvidia še vedno obvladuje približno 80 % trga z AI-pospeševalniki.Njeni prihodki iz podatkovnih centrov so v zadnjem poslovnem letu presegli 194 milijard dolarjev, napoved za leti 2026 in 2027pa vključuje nabor naročil v vrednosti več kot bilijon dolarjev za arhitekturi Blackwell in Vera Rubin.
Torej v kratkoročnem obdobju ne grozi neposredna nevarnost. Ekosistem CUDA, ki ga Nvidia gradi od leta 2006, je globoko zakoreninjen v vsakem sodobnem okviru za umetno inteligenco – prehod na alternativno strojno opremo zahteva predelavo programskih sklopov, kar je zadeva, ki traja mesece ali leta. Delež lastnih čipov na trgu sicer narašča – z 20,9 % v letu 2025 na ocenjenih 27,8 % v letu 2026 –, vendar se celotni trg razširja tako hitro, da to Nvidii v absolutnih številkah zaenkrat ne škoduje.
»Nvidia bo ohranila svoj premijski položaj zahvaljujoč programskemu ekosistemu, vendar Amazon sistematično spodkopava njeno cenovno moč pri strankah, ki so občutljive na stroške.«
Ben Barringer, vodja tehnološkega raziskovanja pri Quilter Cheviot
Prava grožnja je bolj strukturne narave. Če največji svetovni upravljavci podatkovnih centrov – Amazon, Google $GOOG, Microsoft $MSFT – množično vlagajo v lastne čipe in jih začnejo prodajati tudi zunaj, bo Nvidia izgubila del najbolj donosnega segmenta: pogodbe v velikem obsegu s hyperscalerji. Ti so hkrati njeni največji kupci in zdaj tudi konkurenti.
To Amazonu pomaga na dva načina
Strategija Amazona temelji na dvojni logiki. Prvič, lastni čipi znatno pocenijo obratovanje AWS – Jassy ocenjuje prihranke v višini desetine milijard dolarjev letno pri kapitalskih izdatkih in več sto baznih točk pri operativni marži v primerjavi z nakupom pri Nvidii. Za vlagatelje je to pomemben signal: Amazon letos načrtuje 200 milijard dolarjev kapitalskih vlaganj, pri čemer se je prosti denarni tok zmanjšal s 38 milijard v letu 2024 na 11 milijard v letu 2025. Naraščajoča penetracija Trainiuma naj bi ta trend obrnila.
Drugič, zunanja prodaja čipov prinaša nov vir prihodkov, ki ni povezan z maržo storitev v oblaku. Čipovska oprema se prodaja z drugačnimi ekonomskimi značilnostmi kot računalništvo v oblaku – za Amazon pa bi to pomenilo vstop v segment, v katerem danes izključno dominira Nvidia.
Vprašanje ni, ali bo Amazon uspel izriniti Nvidio. To mu verjetno ne bo uspelo – vsaj ne v bližnji prihodnosti. Vprašanje je, koliko milijard dolarjev prihodkov od Nvidie bo v naslednjih petih letih uspel preusmeriti k sebi. In ta številka je lahko dovolj velika, da se bo odrazila na obeh delnicah.