O chefe da divisão de computação em nuvem da Amazon disse que a empresa está confiante em suas projeções de demanda e vem fechando contratos com clientes com foco em acordos de longo prazo, o que ajuda a Amazon Web Services (AWS) a estimar a utilização futura de seus novos centros de dados.
Com lucros bilionários: Big techs mostram aos investidores que IA dá dinheiro.
O ‘diabo’ está no fluxo de caixa
Quem são? Moonshot está criando novos vencedores e perdedores na corrida da IA
— À medida que investimos, estamos obtendo compromissos de cinco anos por parte dos clientes — disse Matt Garman, presidente-executivo da Amazon Web Services (AWS), em entrevista ao programa Bloomberg Tech, da Bloomberg Television, nesta segunda-feira.
— Hoje, a demanda ainda supera significativamente a oferta, e estamos ampliando nossa capacidade e investindo para acompanhar o que os clientes estão solicitando.
As ações da empresa dispararam nos últimos dias, elevando o valor de mercado da Amazon para mais de US$ 3 trilhões, depois que a companhia informou, na semana passada, que a receita de sua divisão de computação em nuvem acelerou pelo quinto trimestre consecutivo.
A Amazon, maior fornecedora mundial de capacidade de computação sob demanda e serviços de dados, informou na semana passada que pretende investir US$ 220 bilhões em despesas de capital em 2026, acima da previsão anterior de US$ 200 bilhões.
O aumento dos investimentos reflete a alta dos preços de chips de memória e de outros componentes necessários para a construção e operação de centros de dados.
Garman, no entanto, evitou fazer previsões sobre os gastos da empresa no próximo ano, mas afirmou que o potencial de negócios da inteligência artificial para a Amazon é “simplesmente gigantesco”.
CEO da Amazon Web Services (AWS), Matt Garman
SeongJoon Cho/Bloomberg
OCEO da AWS destacou que os clientes estão começando a migrar do uso dos serviços da empresa para treinar modelos de inteligência artificial para a integração dessas tecnologias em seus próprios negócios, o que impulsiona a demanda por um processo conhecido como inferência.
— Ainda vemos grandes clusters de treinamento sendo utilizados por várias empresas, mas, à medida que esses modelos se tornam realmente populares e muito poderosos, cada vez mais companhias estão incorporando essa inferência às suas cargas de trabalho — disse ele.
O treinamento é o processo de computação intensiva responsável por criar e desenvolver um modelo de inteligência artificial.
Já a inferência consiste no uso desse modelo para responder aos comandos e solicitações dos usuários.