AWS חוצה 25 מיליארד דולר ב-AI — ו-backlog של 496 מיליארד מחכה בתור
תוצאות הרבעון השני של Amazon הראו שהכנסות ה-AI של AWS רצות מעל 25 מיליארד דולר בשנה, יותר מהכפלה בהשוואה שנתית, עם backlog של 496 מיליארד דולר וצמיחת הענן המהירה ביותר מאז 2021. הדוח הרגיע את חששות וול סטריט לגבי אסטרטגיית ה-AI של Amazon ודחף את המניה מעלה. המנכ"ל Andy Jassy הבהיר את הטיעון האסטרטגי: Amazon יכולה לנצח במרוץ ה-AI דרך רוחב הפלטפורמה — הצעת כל מודל מרכזי ללקוחות — ולא דרך בעלות על המודל המוביל היחיד הטוב ביותר.
התזה הזו נראית בקטלוג המתרחב של Bedrock, שהוסיף יותר מעשרה מודלי foundation מנוהלים, כולל GPT-5.6 של OpenAI, Claude Opus 5 של Anthropic, Gemma 4 של Google DeepMind ו-Grok 4.3 של xAI. בצד התשתית, SageMaker HyperPod הציגה inference מסוג Disaggregated Prefill and Decode (DPD), שמפצל את שלב ה-prefill עתיר החישוב ואת שלב ה-decode תלוי הזיכרון של שירות LLM על פני pools ייעודיים של GPU כדי לשפר throughput ויעילות.
אסטרטגיית הרוחב היא הימור בולט בהתחשב בכך ש-Amazon במקביל מצמצמת את קו מודלי Nova שלה עצמה, ולפי הדיווחים מאיישת צוות frontier-research חדש — הודאה מרומזת בכך שהמודלים הפנימיים שלה לא הובילו. זה גם עומד בניגוד ל-pitch הדומה של Microsoft על קטלוג של 11,000 מודלים, מה שהופך את 'להיות הפלטפורמה הנייטרלית' ל-playbook המשותף של שתי ענקיות הענן.
מומחי SageMaker ב-LinkedIn שיבחו את תוספת ה-DPD inference ואת נתון ה-ARR של 25 מיליארד דולר כניצחון production-ops אמיתי ולא כשיווק. ספקנים יעקבו אחר השוליים: אירוח מודלים מובילים של מתחרים הוא בעל שוליים נמוכים יותר מבעלות עליהם, ולוח הזמנים להמרת ה-backlog של 496 מיליארד דולר ולחץ התמחור מהמודלים הסיניים הזולים הם המספרים שכדאי לעקוב אחריהם ברבעון הבא.
