Не менее 1/3 всех мировых сетей / веб-ресурсов завязано на AWS, но учитывая, что современные приложения состоят из множества взаимосвязанных микросервисов и сторонних API, даже если компания напрямую не хостится на AWS, она с высокой вероятностью использует сервисы аутентификации, базы данных, службы рассылок или аналитики, которые работают на серверах Amazon.
Справедлив тезис, что системные сбои в инфраструктуре AWS могут обрушить значительную часть мирового интернета, банковскую систему, финансовые, торговые, инфраструктурные сервисы, приложения, обеспечение торговли, транспорта, логистики и объектов ключевой инфраструктуры, не считая развлекательных сервисов.
Как можно представить экосистему и инфраструктуру AWS?
Диверсифицированный аппаратный уровень, куда вливаются сотни миллиардов инвестиций, включая топовые собственные процессоры от Amazon – Trainium.
Интеграторы LLMs и инфраструктура для обучения и инференса LLms, представляя собой комбинацию Bedrock и SageMaker.
Агентная инфраструктура для глубокой интеграции ИИ и облачных технологий в корпоративные базы данные, протоколы и инфраструктуру в виде AgentCore, Strands, Managed Agents.
Уровень ИИ-сервисов для тонкой настройки, калибровки и интеграции бизнес-интерфейса в эко-систему AWS, представляя собой. Amazon Q, AWS Transform, Amazon Quick, Kiro и новые решения семейства Amazon Connect.
Рассуждая о рентабельности инвестиции, Amazon уверена в успехе, приводя в пример ранний этап внедрения облачных технологий, когда на протяжении многих лет компаний существовала с отрицательным FCF, но в среднесрочной перспективе первоначальные инвестиции многократно окупились.
Примерно 85% глобальных ИТ-расходов всё ещё остаётся в собственной инфраструктуре компаний, а не в облаке. По мнению Amazon это соотношение будет меняться в следующие десять лет, что оставляет AWS значительное пространство для роста даже без ИИ.
Однако, ИИ усиливает этот процесс:
Во-первых, использование ИИ инфраструктуры автоматически усиливает спрос на облачные технологии – это взаимосвязанный процесс.
Во-вторых, крайне высокий порог входа, компаниям становится сложнее самостоятельно покупать память, серверы, ИИ-ускорители и строить инфраструктуру, как из-за эффекта масштаба (для конкурентных моделей требуются миллиарды инвестиций, так и из-за роста цен на вычислительную инфраструктуру).
ИИ уже меняет весь жизненный цикл создания программ: от написания кода до внедрения, эксплуатации, исправления ошибок, оптимизации и безопасности.
Сейчас Amazon строит AWS как вертикально интегрированную ИИ-фабрику: от комплексного развертывания аппаратной части с развитием и внедрением собственных процессоров и ИИ-ускорителей до высокоразвитых облачных технологий, ИИ-агентов, инструментов для разработки, внедрения, оптимизации бизнес-приложений в рамках согласованной экосистемы AWS.
Логика монетизации строится вокруг масштабирования вычислительной инфраструктуры с последующей продажей «вычислительных слотов» - аренда мощностей с одновременным диверсифицированным программным кластером.
Связывание клиентов идет в двух направлениях: инструменты миграции из корпоративных сетей и облачных технологий конкурентов (в полу-автоматическом режиме) с высокоразвитой экосистемой в формате «все включено», когда не потребуется использование конкурентных решений.
Это не история про монетизацию одним продуктом – это комплекс решений от стандартной монетизации через облачные технологии до экспериментальных возможностей с ИИ (на раннем этапе внедрений и многие продукты отомрут, другие, наоборот, получат импульс развития).
Что касается собственных процессоров – в перспективе Amazon может их продавать внешним клиентам, конкурируя с Nvidia, но сейчас приоритетнее – контроль издержек и оптимизация аппаратных и программных компонентов, когда вычислительные кластеры Amazon образуют единое целое, что улучшает эффективность использования.
Отбить капексы можно не только через рост выручки, но и через оптимизацию издержек, где теоретически должны помочь собственные процессоры.
