Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

AWS sprzedaje priorytetowy dostęp, gdy moce na 2027 rok się wyprzedają

3 listopada cennik Bedrocka pokazał warstwę Priority z 75-procentową dopłatą do ceny Standard i warstwę Flex z 50-procentowym rabatem. AWS twierdzi, że moce na 2027 rok są w dużej części wyprzedane.

AI i modeleAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 4 listopada 20263 min czytaniaŹródła 19
AWS sprzedaje priorytetowy dostęp, gdy moce na 2027 rok się wyprzedają

AWS sprzedaje priorytetowy dostęp, gdy moce na 2027 rok się wyprzedają

Moce AWS na 2027 rok są w dużej części wyprzedane, powiedział Jassy 23 października, a część 2028 roku też już zniknęła. Cennik Bedrocka, zaktualizowany 3 listopada, sprzedaje ten niedobór.

Priorytetowy dostęp kosztuje o 75% więcej niż cena Standard. Flex jest o 50% tańszy, a Batch kosztuje połowę ceny w wybranych modelach. Warstwy pozwalają AWS sprzedać ten sam model kupującemu, który potrzebuje gwarantowanej szybkości, i temu, który może poczekać. Powodem jest popyt. Przychody AWS wzrosły w trzecim kwartale o 39,3% rok do roku, podaje Amazon w wynikach. To szósty z rzędu kwartał przyspieszania i najszybszy wzrost od blisko pięciu lat. Amazon planował około 220 mld dol. nakładów inwestycyjnych na 2026 rok. 30 października firma podała, że instaluje akcelerator AI mniej więcej co 14 sekund.

AWS trzyma rezerwę na potrzeby na żądanie, wnioskowanie w EC2 i w Bedrocku. Nie podała, jak duża jest ta rezerwa. Cennik jest teraz najwyraźniejszym publicznym sygnałem, jak ciasno jest z mocami.

Karta GPU decyduje, czy hosting się opłaca

Analiza opublikowana 3 listopada wykazała, że karta H200 traci pieniądze nawet przy pełnym obłożeniu. B300 zarabia, gdy jest zajęta w 35%. Na węźle 8xB300 pracującym z wykorzystaniem od 50% do 70% marża brutto wynosi od 31% do 51%. To, którą kartę wynajmujesz, ma większe znaczenie niż to, który silnik wnioskowania uruchamiasz, przekonuje analiza. OpenRouter wymienia 29 dostawców sprzedających DeepSeek V4.1 Flash. Najtańsze wejście kosztuje 0,056 dol. za milion tokenów, wobec około 0,30 dol. u większości. To poniżej kosztu przy każdym rachunku. Sam ten model wziął około 30% wszystkich tokenów w OpenRouterze w tygodniu od 19 do 25 października.

Ceny tokenów dla kupujących dalej spadają

Dla kupujących kierunek jest odwrotny. Epoch AI szacuje spadek na około 47% na kwartał od 2023 roku przy stałym poziomie jakości AI, czyli mniej więcej 13 razy w roku.

AI Index Uniwersytetu Stanforda z 2025 roku pokazuje ten trend w dłuższej perspektywie. Zapytanie o jakości GPT-3.5 kosztowało 20 dol. za milion tokenów w listopadzie 2022 roku. W październiku 2024 roku Gemini 1.5 Flash-8B kosztował 0,07 dol. za tę samą pracę, czyli ponad 280 razy mniej. GPT-6.1 Terra, wydany 26 października, ma w cenniku 1 dol. za milion tokenów wejściowych i 5 dol. za milion wyjściowych. To 50% mniej niż GPT-5.6 Terra przy nowym wejściu, 58% mniej przy wyjściu i 75% mniej przy odczycie z cache. W przykładowej sesji agenta z 10 mln tokenów wejściowych, z których 97% pochodziło z cache, i 200 000 tokenów wyjściowych Terra kosztuje 1,79 dol. wobec 4,94 dol. za GPT-5.6 Terra.

Ścisk na marżach, który stoi za obniżkami cen

Tanie tokeny nie tworzą łatwego biznesu. Tokenomics 2.0 Citadel Securities odnotowuje, że ceny tokenów AI spadły o około 50% w ciągu sześciu miesięcy, podczas gdy koszty wynajmu GPU poszły w drugą stronę.

Prezes Modala Erik Bernhardsson mówi, że 90-procentowych marż brutto już nie ma, a Modal celuje w 40% do 60% w długim terminie. Jego argument: sprzedaż samych tokenów nie wiąże klienta. Dlatego zwycięzcy będą łączyć z licznikiem piaskownice, dostrajanie po treningu i wnioskowanie wsadowe. Inwestorzy nadal płacą za wzrost. Modal zebrał 750 mln dol. po tym, jak w ciągu poprzednich dwunastu miesięcy urósł 50 razy, podał Bernhardsson.

Co dalej: próby optyczne i wyprzedane moce

Część odpowiedzi ma przyjść ze sprzętu, nie z cennika. ARIA, brytyjska publiczna agencja finansująca badania i rozwój, wdroży serwery wnioskowania optycznego Lumai Iris w swoim Scaling Inference Lab. Planowi towarzyszą deklaracje o 90% niższym zużyciu energii w centrach danych i całkowitym koszcie posiadania około jednej dziesiątej kosztu konwencjonalnych architektur GPU. To twierdzenia agencji i dostawcy. Test odbędzie się w działającym środowisku komercyjnym, nie na stanowisku laboratoryjnym.

Po stronie popytu Jassy powiedział, że AWS może rosnąć powyżej 40% zarówno w 2027, jak i w 2028 roku. Dopóki nie pojawią się nowe moce, ceny warstw są pierwszym miejscem, w którym ta prognoza się pokazuje.

Komentarze 0

Źródła

19
  1. 01Bedrock Priority Tier Costs 75% More, Flex 50% Less [2026]EN
  2. 02Is hosting an open-source inference engine profitable?EN
  3. 03AI Model Cost Statistics: Training, Inference and Token PricingEN
  4. 04The Economics of Continuous InferenceEN
  5. 05GPT-6.1 Terra's price cut, recomputed for a cache-heavy agent sessionEN
  6. 06Tokenomics 2.0 According to Citadel's Frank Flight: The AI Boom Has a Pricing ProblemEN
  7. 07Modal CEO: Who Wins the Inference Market | Has Open-Source LLM Inference Peaked?EN
  8. 08ARIA's Scaling Inference Lab Deploys Lumai's Optical Compute TechEN
  9. 09Apple faces unprecedented memory cost increases as RAM prices continue to surgeEN
  10. 10Solar PV cuts Spain’s electricity costs by €17.02 billion over 18 monthsEN
  11. 11As Diesel Costs Surge for Farmers & Rural Businesses, Solar Offers a LifelineEN
  12. 12VMO2 to axe 30% staff costs, halt fiber build in £800M savings planEN
  13. 13Fuel From Bamboo Costs Just $2.75 Per GallonEN
  14. 14Here's how much Trump's Iran war has added to Americans' fuel costsEN
  15. 15Global AI Inference Chip Market Size, Share, Trends and Forecast 2027-2037 | Token Economics, Custom ASICs and Edge AI Create Strategic Growth OpportunitiesEN
  16. 16LEAP: Efficient LLM Inference Scheduling with Generalizable Length PredictionEN
  17. 17Launch HN: Momentic (YC W24) – Agents that catch bugs by using your appEN
  18. 18I post trained a model on DemoscenesEN
  19. 19How Specializing the Vocabulary of SLMs Can Cut Inference Cost by 77% in Real ApplicationsEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.