На AWS re:Invent 2025 генеральный директор AWS Мэтт Гарман представил простой, но значимый показатель: инференс ИИ сейчас составляет примерно две трети всех потребностей в вычислительных ресурсах ИИ. Это увеличение с примерно одной трети в 2023 году.
Обучение — это обучение модели мыслить. Вывод — это фактическое заставление её думать. Индустрия потратила миллиарды на обучение этих моделей, и теперь расходы смещаются в сторону их практического применения.
Гарман, который стал генеральным директором AWS в июне 2024 года после смены Адама Селипски, описал вывод как «новый Лего» в вычислениях. Он имеет в виду, что вывод становится базовым строительным блоком, который предприятия будут соединять для автоматизации задач, запуска ИИ-агентов и фундаментального изменения способа ведения бизнеса.
Он пошел дальше, предсказав, что 80–90% ценности корпоративного ИИ в конечном итоге будут приносить агенты, основанные на инференсе. Не чат-боты, суммирующие ваши письма, а автономные системы, реально выполняющие задачи.
AWS также вкладывает аппаратные средства в эту ставку. Компания представила свои чипы Trainium3 на re:Invent, специально разработанные для задач вывода, а не для тренировочных GPU, которые доминировали в новостях и отчетах о прибыли Nvidia.
Это изменение имеет огромное значение для сектора криптомайнинга, который переживает собственный кризис идентичности. После халвинга в апреле 2024 года маржи биткоин-майнинга сократились, и несколько крупных майнеров переключились на предоставление услуг в области ИИ и высокопроизводительных вычислений. Компании, такие как Core Scientific, Hut 8 и другие, переориентировали свои GPU-флоты и мощности центров обработки данных для выполнения задач обучения ИИ.
Но если Гарман прав, и кривая спроса сильно смещается в сторону вывода, требования к аппаратному обеспечению меняются. Для обучения требуется масштабная параллельная обработка на кластерах топовых GPU, работающих в течение недель или месяцев. Для вывода необходимы другие оптимизации: более низкая задержка, более высокая пропускная способность на запрос и часто совершенно другие архитектуры чипов.
Для крипто-ориентированных инвесторов сигнал заключается в устойчивости тезиса о «смене фокуса на ИИ», который поддерживал несколько акций горнодобывающих компаний. Следите за тем, какие горнодобывающие компании объявляют о партнерствах с облачными провайдерами или инвестируют в оборудование, оптимизированное для вывода. Те, кто по-прежнему продвигает универсальный доступ к GPU для обучения, могут оказаться на неправильной стороне кривой спроса, которая уже сместилась.
Децентрализованные вычислительные сети, такие как Render, Akash и io.net, позиционируют себя как альтернативы централизованным облачным провайдерам для задач ИИ. Если спрос на инференс растет темпами, описанными Гарманом, эти протоколы могут столкнуться с ростом использования, но только если смогут обеспечить низкую задержку и высокую надежность, необходимые для инференса. Обучение терпит сбои в сети. Инференс — нет.