Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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.
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.
Поделиться
