Phỏng vấn với một cựu nhân viên của $ORCL về bối cảnh AI và tương lai của Neocloud: - Chuyên gia nhấn mạnh sự chuyển mình đáng kể trong dịch vụ đám mây của $ORCL, OCI hiện cung cấp mức tiết kiệm chi phí tính toán trung bình 66% so với các đối tác hyperscale khác, định vị nó cho sự tăng trưởng nhanh chóng mặc dù thiết kế mạng của nó historically kém. Chuyên gia lưu ý rằng lợi thế chiến lược chính của OCI là TCO dự đoán được và thấp, trái ngược với chi phí không thể đoán trước của các đối thủ như $AMZN, $MSFT và $GOOGL, nơi các tính năng đa vùng và DR có thể dẫn đến sự tăng giá bất ngờ từ 30%–40%. - Theo chuyên gia, các hyperscaler đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng GPU trung tâm dữ liệu, chủ yếu để kích hoạt các mô hình AI và cơ sở dữ liệu vector cho khách hàng sử dụng. Tuy nhiên, chuyên gia quan sát thấy một sự mất cân bằng tài chính ngắn hạn đáng kể: chi phí đầu tư của các hyperscaler hiện cao hơn doanh thu từ việc lập hóa đơn cho khách hàng, cho thấy họ vẫn chưa được khai thác hoàn toàn. Họ dự đoán sẽ mất từ 2 đến 3 năm tới để các hyperscaler thu hồi được khoản đầu tư của mình và đạt được mức giá có lãi. Điều này chủ yếu là vì ngành công nghiệp vẫn đang ở giữa chu kỳ sống của GPU và vẫn đang xác định chi phí vận hành lâu dài. - Chuyên gia nhấn mạnh rằng các neoclouds mới nổi, chẳng hạn như $CRWV và $NBIS, là một giai đoạn tạm thời do những hạn chế về công suất nghiêm trọng trên thị trường, nơi nhu cầu AI vượt quá nguồn cung GPU, chủ yếu từ $NVDA. Chuyên gia coi nhu cầu cao hiện tại là một "bong bóng AI" sẽ tiếp tục tồn tại trong ba đến bốn năm tới. - Ông tin rằng kiến trúc tương lai sẽ tập trung vào hiệu quả, ưu tiên ngân sách CPU 80% với chỉ 10% được phân bổ cho việc sử dụng GPU theo yêu cầu (cho các tác vụ như suy diễn và tinh chỉnh) và 10% còn lại cho bảo mật/quản trị. Cuối cùng, khi các mô hình AI trở nên hiệu quả cao, nhu cầu theo đuổi các cụm GPU lớn sẽ giảm bớt, cho phép ngành công nghiệp tập trung vào các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, được tinh chỉnh có thể được đào tạo trong không gian đám mây của riêng khách hàng.