На AWS re:Invent 2025 генеральний директор AWS Метт Гарман представив простий, але значущий даний: інференс ШІ зараз становить приблизно дві третини всієї вимоги до обчислювальних ресурсів ШІ. Це збільшення з приблизно однієї третини у 2023 році.
Навчання — це навчання моделі мислити. Висновок — це фактично змушування її думати. Промисловість витратила мільярди на навчання цих моделей, і зараз витрати зміщуються на їхнє використання.
Гарман, який прийняв посаду генерального директора AWS у червні 2024 року після заміни Адама Селіпського, описав виведення як «новий Лего» у обчисленнях. Він має на увазі, що виведення стає базовим будівельним блоком, який підприємства будуть з’єднувати, щоб автоматизувати завдання, запускати AI-агенти та фундаментально змінити спосіб функціонування бізнесу.
Він пішов далі, передбачивши, що 80–90% корисності штучного інтелекту підприємств у кінцевому підсумку поступлятимуть від агентів, що працюють на основі висновків. Не чат-ботів, які резюмують ваші листи, а автономних систем, які фактично виконують завдання.
AWS також вкладає апаратні засоби в цю ставку. Компанія представила свої чіпи Trainium3 на re:Invent, створені спеціально для завантажень висновку, а не для навчання, оптимізованих GPU, які домінували в заголовках та фінансових звітах Nvidia.
Ця зміна має надзвичайне значення для сектору криптомайнінгу, який перебуває в центрі власного кризису тотожності. Після халвінгу в квітні 2024 року маржі біткоїн-майнінгу зменшилися, і кілька великих майнерів перейшли на надання послуг з штучним інтелектом та високопродуктивних обчислень. Компанії, такі як Core Scientific, Hut 8 та інші, переосмислюють свої GPU-флеки та потужності центрів обробки даних для виконання завдань навчання штучного інтелекту.
Але якщо Гарман правий, і крива попиту сильно згинається до висновків, вимоги до апаратного забезпечення змінюються. Навчання вимагає масштабного паралельного оброблення на кластерах топових GPU, які працюють тижні або місяці. Висновок потребує іншої оптимізації: меншої затримки, більшої пропускної здатності на запит і часто зовсім інших архітектур чіпів.
Для інвесторів, які вихідні з криптовалют, цей сигнал стосується стійкості теорії «переорієнтації на ШІ», яка підтримувала кілька акцій гірничодобувних компаній. Слід стежити, які гірничодобувні компанії оголосять про партнерства з хмарними провайдерами або інвестують у обладнання, оптимізоване для висновків. Ті, хто продовжує пропонувати загальний доступ до GPU для навчання, можуть опинитися на неправильному боці кривої попиту, який вже змінився.
Децентралізовані обчислювальні мережі, такі як Render, Akash та io.net, позиціонують себе як альтернативи централизованим хмарним провайдерам для завантажень ШІ. Якщо попит на інференс зростає темпами, які описує Гарман, ці протоколи можуть отримати збільшене використання, але лише тоді, коли зможуть забезпечити сервіс з низькою затримкою та високою надійністю, які необхідні для інференсу. Навчання терпиме до перебоїв у мережі. Інференс — ні.