Muhamad Zubair

Goldman’s tech conference එකේදී Google Cloud එක “කෑම නොකියා” පැහැදිලිව කිව්වා: සාමාන්‍යයෙන් AI server වසර දෙකකටත් අඩුවෙන්ම තමන්ව පියවාගන්නවා. ඔබ Google silicon එකක් හරහා දුවන්නේ නම් වසර එකකටත් අඩුවෙන්. Thomas Kurian මේ අංකය දුන්නා. ඊට පැය එකකට කලින් $AVGO හි Hock Tan කිව්වේ: industry එක inference tokens නිෂ්පාදනය සඳහා ~ආ.ව. $200B වියදම් කරනවා, ඒ අතර model revenue එක ~$150Bක්. Industry book එක underwater (අලාභදායි) වෙලා. Google කියන්නේ තමන්ගේම kit එක මාස 12ක් ඇතුළත ආපසු ගන්නා බව. දෙකම ඇත්ත වෙන්න පුළුවන්. Kurianගේ ඉදිරිපත් කිරීමේ ප්‍රධාන වාසිය vertical integration. training සඳහා 2.7x හොඳ price-performance. inference සඳහා 80% හොඳ. CPUs සඳහා 30% හොඳ. chip සහ model එකටම ගැළපෙන ලෙස නිර්මාණය කරලා. දෙවන අනාවරණය $NVDA ප්‍රශ්නය. Google දැන් TPUs capex ලෙස විකුණනවා. Customers හට boxes ගන්නවා, ඒවා ඔවුන්ගේම ගොඩනැගිලි වල තියාගෙන දුවනවා. Blackstone සමඟ neocloud line එකකුත් තියෙනවා. Kurianගේ හේතුව පැහැදිලිවම මෙහෙමයි: customer එකට hardware එක අයිති නම් Google capex එකට වියදම් කරන්නේ නැහැ, power එක හෝ floor එකත් දුවන්නේ නැහැ. buildout එකෙන් තොරව revenue. මෙය merchant silicon ව්‍යාපාරයක්. Kurian කියන්නේ Googleගේ accelerator සහ CPU book එක next-largest hyperscaler එකේ book එකට වඩා 2xටත් වැඩියි කියලා. එම session එකේම: $1B ඉක්මවන product lines 17ක්. $100M+ deals YoY සහ QoQ දෙකෙන්ම 2x වැඩි. commit කරලා ඉන්න customers සාමාන්‍යයෙන් commit එකට වඩා 50%+ වැඩියෙන් වියදම් කරනවා. Gemini Enterprise හි Fortune 100 හි 90%. AI trade එකේදී සාමාන්‍යයෙන් compute එක විකුණන්නේ කවුද කියන එක. Google තර්ක කරන්නේ: chip එක විකුණන්නටත් පුළුවන්, chip එක කුලියට දෙන්නටත් පුළුවන්, ඒ මත දුවන model එකත් විකුණන්නටත් පුළුවන් කියලා. ඊළඟ කාර්තුවේ Cloud margins බලන්න. ඒකයි conference line එකක් නවතින්නේ capital-purchase mix එක තත්ත්වයේ පේන තැන. $GOOGL $NVDA $AVGO