The post has been translated automatically. Original language: Russian
Cloud providers have finally stopped competing only in gigahertz and terabytes. In 2026, the main language of competition is "how many high—quality GPU-hours can you give for reasonable money and with minimal delay".
AWS, Azure and Google Cloud have launched entire AI-native regions with optical connectivity between zones and specialized chips (Trainium3, MI400, TPU v6, etc.). New players have appeared — CoreWeave, Lambda Labs, Crusoe — which offer "bare-metal GPU" without unnecessary abstractions.
For businesses, the main shift is that serverless has reached a new level: functions can live for months in a "dormant" state, instantly scale to thousands of instances, and pay only for the actual consumption of inference. This has made it economically feasible to launch dozens of small AI services within a single company.
The main challenge is the cost of energy and water for cooling. Some regions are already introducing limits on connecting new hyperscalers.
Облачные провайдеры окончательно перестали конкурировать только гигагерцами и терабайтами. В 2026 году основной язык конкуренции — это «сколько качественных GPU-часов вы можете дать под разумные деньги и с минимальной задержкой».
AWS, Azure и Google Cloud запустили целые AI-native регионы с оптической связью между зонами и специализированными чипами (Trainium3, MI400, TPU v6 и т.д.). Появились новые игроки — CoreWeave, Lambda Labs, Crusoe — которые предлагают «bare-metal GPU» без лишних абстракций.
Для бизнеса главный сдвиг — serverless вышел на новый уровень: функции могут жить месяцами в «спящем» состоянии, мгновенно масштабироваться до тысяч инстансов и платить только за фактическое потребление inference. Это сделало экономически выгодным запуск десятков маленьких AI-сервисов внутри одной компании.
Главный вызов — стоимость энергии и воды для охлаждения. Некоторые регионы уже вводят лимиты на подключение новых гиперскейлеров.
Share
