Microsoft połączył siły z Nvidia – czyją działalność próbują przejąć?

Jeśli komputery mogą uruchamiać duże modele AI, czy niektóre zadania związane z AI nadal wymagają opłat za korzystanie z usług chmurowych? Tegoroczne partnerstwo Microsoft i Nvidia sprawia, że to pytanie staje się bardziej realne, a inwestorzy giełdowi muszą jeszcze raz rozważyć:Dokąd ostatecznie trafią pieniądze za AI?

7 października Microsoft ogłosił nowe postępy dotyczące lokalnej AI w Windows oraz rozpoczął przedsprzedaż Surface Laptop Ultra wyposażonego w RTX Spark od Nvidia, którego cena zaczyna się od 2 599 USD i może być wyposażony maksymalnie w 128 GB zunifikowanej pamięci.

Microsoft oficjalnie potwierdził, że DeepSeek V4 Flash z 284 miliardami parametrów jest częścią lokalnej infrastruktury modeli. W trakcie konferencji zaprezentowano, że dzięki kwantyzacji do 1,6 bitów model może działać w około 60 GB pamięci.

DeepSeek dostarcza modele, Nvidia sprzęt, a Microsoft integruje je z komputerami i środowiskiem programowym.

Inwestorzy z portalu inwestycji w amerykańskie akcje uważają, że wartość ruchu Microsoft polega na tym, że niezależnie od wybranego modelu AI użytkownik będzie mógł pracować w Windows, a Microsoft nadal będzie mógł zarabiać na oprogramowaniu i usługach.

Możesz zmienić model, ale pliki, aplikacje, narzędzia developerskie i systemy zarządzania przedsiębiorstwem nadal wymagają, by ktoś je połączył.

Dotychczas użytkownicy musieli najpierw otworzyć stronę z AI, przesłać dane, czekać na odpowiedź, a następnie przenieść wynik do aplikacji roboczej. Microsoft chce jeszcze bardziej zintegrować AI z zadaniami na komputerze, by po uzyskaniu autoryzacji mogła czytać pliki, wywoływać narzędzia i wykonywać operacje.

Kto umożliwi AI bezpośrednie wykonywanie codziennych zadań użytkownika, ten ma większą szansę na stałe opłaty od użytkownika.

Przewagą Microsoftu jest to, że posiada już Windows, aplikacje biurowe, narzędzia developerskie i klientów biznesowych. Wraz z rozwojem modeli takich jak DeepSeek, Microsoft zyskuje kolejne rozwiązania do integracji bez konieczności ponoszenia kosztów treningu od zera za każdym razem.

Dlategobardziej cenię wpływ tej strategii na ekosystem oprogramowania Microsoft niż to, ile Surface zostanie sprzedanych.

Samo uruchamianie modelu rozwiązuje tylko pierwszy krok. Faktyczna implementacja w firmie wymaga wiedzy o tym, do czego AI ma dostęp, co może zmieniać i jak śledzić jej działania.

Microsoft wprowadził środowisko MXC, które pozwala firmom precyzyjnie określić, do jakich plików i sieci agenci AI mają dostęp oraz egzekwować te reguły podczas pracy. Równocześnie zarządza zadaniami zarówno dla modeli lokalnych, jak i chmurowych.

Te funkcje bezpośrednio wpływają na to, czy AI może realnie uczestniczyć w codziennych procesach firm. Samo zmienianie modeli jest łatwe, ale uprawnienia, zarządzanie i workflow wymagają długoletniego wsparcia. Microsoft, jeśli dobrze zorganizuje tę warstwę, zyska głębsze relacje z klientami oraz kolejne szanse na sprzedaż oprogramowania i usług zarządczych.

Przyjrzyjmy się Nvidia.

DeepSeek zwiększa efektywność modeli, co często odczytywane jest jako „nie potrzeba już tyle drogiej mocy obliczeniowej”. W tym przypadku model działa na RTX Spark, więc lokalna AI wciąż wymaga sprzętu.

Nvidia wprowadza platformę obliczeniową CUDA do kolejnych urządzeń z Windows, umożliwiając deweloperom korzystanie z podobnych narzędzi zarówno lokalnie, jak i na większych maszynach.

Moim zdaniemlokalne AI poszerza udział Nvidia w rynku inferencji. To, że część zadań przechodzi z chmury na urządzenia, nie oznacza, że zapotrzebowanie na sprzęt przestaje dotyczyć Nvidia.

Oczywiście, ceny oraz struktura zysków chipów lokalnych i tych do centrów danych różnią się znacznie – nie da się bezpośrednio przeliczyć sprzedaży PC na przychody z data center. Wspólne działania wzmacniają portfolio produktowe, ale rzeczywiste wyniki finansowe zależą od sprzedaży.

Prawdziwe wyzwanie dotyczy biznesów, które nie mają wyróżnienia i opierają zyski głównie na modelu sprzedaży połączeń do modeli lub ogólnej inferencji chmurowej.

Jeśli dane zadanie można wykonać na swoim komputerze z akceptowalną szybkością, dlaczego użytkownik miałby płacić za każde użycie? Chmurowe serwisy muszą zaoferować lepsze modele, wyższą efektywność współpracy lub wygodniejsze doświadczenie, by uzasadnić koszt.

To wywrze presję konkurencyjną na ceny części usług chmurowej inferencji i zmusi dostawców do poprawy efektywności. Jednak duże treningi, zaawansowane zadania czy współdzielone usługi nadal wymagają chmury – nie można na podstawie jednego lokalnego pokazu wnioskować o pełnym spadku popytu na data center.

Dla Microsoftu taka zmiana jest szczególnie warta uwagi: część obliczeń lokalnych może zmniejszyć wykorzystanie chmury, ale tańsza i łatwiejsza AI może zwiększyć użycie oprogramowania.

Przychody z Azure a wartość biznesowa Windows, Copilot i innych programów trzeba analizować oddzielnie – nie wolno oceniać sukcesu tylko po liczbie połączeń.

Producenci PC zyskują konkretny powód do wymiany sprzętu: developerzy, twórcy i niektóre firmy mogą wykonywać częste zadania lokalnie.

Najbardziej cenię w tym partnerstwie strategiczną pozycję Microsoft jako platformy, potem nowe lokalne możliwości obliczeniowe Nvidia; to, ile zarobią producenci komputerów, zależy jeszcze od sprzedaży i marż.

Integracja modelu DeepSeek z Windows pokazuje, że funkcje AI stają się coraz łatwiej dostępne.Dla amerykańskiej giełdy, gdy modele będą coraz tańsze, firmy potrafiące organizować te modele, integrować je z realną pracą i stale pobierać opłaty, będą warte szczególnej analizy.

Wpisz interesujący cię ticker giełdowy i zbuduj własny portfel monitoringowy. Nasz system AI do analizy kwantytatywnej będzie stale śledził:

Wiadomości, oceny analityków, transakcje wewnętrzne, poziom shortowania, nagłe ruchy opcji, transakcje na ciemnych rynkach, duże transakcje, prognozy wyników finansowych, szybkie wzrosty/spadki i inne ważne wydarzenia.

Na przykład obserwujesz NVDA – ile wiadomości dziś się pojawiło, czy były nietypowe ruchy opcji, czy zaszły zmiany na ciemnych rynkach lub w dużych transakcjach – kliknij, by zobaczyć wszystko bezpośrednio.

Najważniejsze, że po uruchomieniu powiadomień w aplikacji, każdy nowy ruch w obserwowanych spółkach wywoła natychmiastową notyfikację.

Dawniej musiałeś samodzielnie szukać informacji, teraz możesz powierzyć systemowi monitoring wybranych akcji – 24/7 pilnujemy dla ciebie.

Dla inwestorów długoterminowych to system ostrzegania dla poszczególnych spółek;

Dla traderów i inwestorów opcyjnych to radar monitorujący nietypowe ruchy w czasie rzeczywistym.

Wpisz kod – nie przegap żadnej istotnej zmiany.

Kliknij link oryginalny, aby przejść do pobrania aplikacji

Portal inwestycji w amerykańskie akcje to fintech specjalizujący się w analityce amerykańskiego rynku akcji, założony w 2008 roku w Dolinie Krzemowej przez byłego analityka nowojorskiej giełdy, Ken'a, wraz z analitykami Morgan Stanley, inżynierami Google i Meta oraz AI, big data i ponad 10-letnie doświadczenie rynkowe. Opracowano bazę danych rynku akcji, przetwarzającą codziennie miliony rekordów: wykrywając ogromne transakcje opcyjne, śledząc przepływy kapitału, zmiany w portfelach instytucji i newsy związane z Trumpem.