Amazon(AMZN.US) дає стратегічний сигнал щодо звільнення з посад робототехнічних фахівців: повна ставка у 2000 мільярдів доларів на AI-обчислювальні потужності, власні AI-чипи стають ключовим засобом зниження витрат

Американський лідер електронної комерції та хмарних обчислень Amazon (AMZN.US) скорочує працівників у своєму стратегічно важливому підрозділі робототехніки, деякі аналітики Уолл-стріт вважають, що цей крок, разом із нещодавнім оголошенням Amazon про масштабне тестування своїх власних AI-чіпів — тобто інфраструктури AI ASIC кластерів потужності під назвами Trainium та Inferentia для розробки та оновлення своїх власних великих моделей штучного інтелекту, є важливим сигналом про те, що цей гігант електронної комерції та хмарних обчислень просуває більш широкі дії щодо скорочення витрат і повністю переносить акцент витрат на інфраструктуру AI-потужності; водночас Amazon все більше покладається на автоматизовану систему для підтримки своєї мережі виконання.

Згідно з повідомленнями медіа, посилаючись на обізнані джерела, цього тижня скорочення працівників торкнулося “деяких робототехнічних посад”, однак компанія все ще активно наймає та інвестує в “кілька стратегічних напрямків”.

Це останнє скорочення — яке підвищує загальну кількість скорочених корпоративних посад Amazon з 2022 року до 57,000 — відбувається на фоні збільшення інвестицій Amazon у штучний інтелект, центри обробки даних та галузь гуманоїдних роботів, щоб підтримувати свою важливу позицію в гонці AI та загальному тренді фізичного AI.

Amazon запускає революцію у витратах на AI! Прагне отримати контроль над навчанням та інференцією

Цей крок Amazon не означає нехтування бізнесом та проектами в галузі робототехніки, а скоріше скорочення частини проектів/посад з довшим терміном окупності, одночасно з перенаправленням більше ресурсів на ресурси хмарних обчислень AWS та AI-центри обробки даних, а також на власну систему AI ASIC-чіпів. Amazon прагне створити “синергію між моделями та чіпами”, щоб контролювати структуру витрат на навчання та інференцію, а не довгостроково покладатися на зовнішню цінову систему GPU.

Безперечно, з огляду на те, що компанія Anthropic, яка називається “суперником OpenAI”, планує інвестувати десятки мільярдів доларів у придбання 1 мільйона TPU-чіпів, а материнська компанія Facebook Meta розглядає можливість інвестування десятків мільярдів доларів у придбання інфраструктури AI TPU Google наприкінці 2026 року або на початку 2027 року, включаючи будівництво величезних AI-центрів обробки даних для Meta, а також оголошення Amazon про спробу використання Trainium та Inferentia для розробки великих моделей AI, підтверджує, що з огляду на те, як хмарні гіганти ініціюють “революцію витрат на AI-потужність” для просування масштабування AI ASIC, ринок має підстави для занепокоєння щодо перспектив зростання Nvidia.

Компанія, з одного боку, скорочує відносно невелику кількість посад у команді робототехніки, а з іншого — націлює капітальні витрати на 2026 рік на рівні приблизно 200 мільярдів доларів, зосереджуючи їх в основному на основній системі хмарних обчислень AWS та великих AI навантаженнях; водночас AWS продовжує розвивати такі власні AI-потужності, як Trainium та Inferentia, а операційна мережа Amazon вже розгорнула понад 1 мільйон роботів і використовує генеративні AI моделі, такі як DeepFleet, для підвищення ефективності розподілу роботів.

На останньому телефонному конференц-зв’язку компанії генеральний директор Amazon Енді Джасі підтвердив, що компанія інвестує близько 200 мільярдів доларів, кошти будуть розподілені по всьому бізнесу, але в основному спрямовані на Amazon Web Services (тобто підрозділ хмарних обчислень AWS), оскільки “наші потреби в потужності дуже високі, клієнти дійсно хочуть, щоб AWS обслуговував основні навантаження та величезні AI завдання, і чим більше потужностей ми встановлюємо, тим швидше ми можемо їх монетизувати”.

Водночас Джасі зазначив, що бізнес робототехніки є “великою справою” для компанії. Після того, як у мережі виконання логістики є понад 1 мільйон роботів, автоматизація буде виконувати повторювані та небезпечні завдання, щоб значно підвищити продуктивність і ефективність.

“Ми продовжимо оптимізувати розподіл запасів, щоб скоротити відстань доставки, зменшити кількість обробок кожної посилки та значно покращити інтеграцію пакетів, одночасно впроваджуючи більш передові робототехнічні та автоматизаційні технології для підвищення ефективності та покращення досвіду клієнтів,” — заявив Джасі на телефонному конференц-зв’язку.

Однак, всього через кілька тижнів після того, як Amazon відмовилася від розробки свого багатопалубного роботизованого продукту “Blue Jay”, компанія вирішила скоротити масштаб свого підрозділу робототехніки. Цей робот спочатку планувався до широкого впровадження в центрах доставки Amazon з обслуговування в той же день.

Пріоритет AI-потужності над усім іншим

Керівництво Amazon, як ніколи, зосереджує капітал і таланти з проектів робототехніки, які мають довший термін окупності та більш складну інженерну інтеграцію, на AI-потужності, яка може швидше монетизуватися. Amazon цього тижня підтвердила, що скорочення працівників у підрозділі робототехніки відбулося після того, як компанія продовжила масштабні скорочення в січні. Водночас Amazon підвищила цільові капітальні витрати до 200 мільярдів доларів і чітко визначила основний напрямок у AWS та AI-потужності. З іншого боку, Amazon не відмовилася від своїх амбіцій щодо автоматизації складів: офіційно минулого року було оголошено, що її операційна мережа розгорнула 1 мільйон роботів і запустила генеративну AI модель DeepFleet для планування роботи роботизованого флоту, стверджуючи, що вона може підвищити ефективність руху флоту роботів на 10%. Це свідчить про те, що скорочення стосується більшою мірою проектів/посад в галузі робототехніки з недостатнім рівнем віддачі, а не самої “стратегії автоматизації”.

Іншими словами, витратний план, який зараз розробляє Amazon, схожий на типовий перерозподіл технологічного стеку: спочатку пріоритизувати створення загальної AI платформи та власної бази потужності, а потім повернути цю “дешеву та масштабовану розумність” назад до робототехніки та мережі виконання. Це не “перемога AI над робототехнікою”, а скоріше інтеграція робототехніки в стратегію платформи AI як прикладного шару.

З точки зору базових відносин між робототехнікою та AI-центрами обробки даних, здається, що Amazon визнає реальність: основними обмеженнями майбутнього спочатку будуть економіка потужності, а потім — форми автоматизації на кінцевих етапах. Робототехніка, безумовно, залишається важливою, але в системі Amazon вона все більше нагадує нижній рівень виконання; справжніми факторами, які визначають швидкість масштабування, одиничні витрати та ефективність ітерації, є можливість верхнього рівня навчати/розгортати моделі з нижчими витратами та повторно використовувати ці можливості для клієнтів AWS, Nova, Alexa, Rufus, а також для управління складом та контролю роботів.

Акції Amazon в середу на закритті ринку зросли майже на 4%, що стало найкращим показником за один день з листопада, перш за все завдяки відновленню інтересу до ризикових технологічних акцій на фоні поліпшення ринкових настроїв, а також через те, що зростання послуг у США стало найшвидшим з середини 2022 року, одночасно з полегшенням цінового тиску, а також з позитивними даними по зайнятості ADP, сильні економічні показники тимчасово перекрили макроекономічну невизначеність, пов’язану з геополітичною кризою на Близькому Сході. Три основні індекси акцій США зросли, а ціни на облігації та долар знизилися, в той час як інша ризикова активність — криптовалюти — також суттєво зросла.