Matapos ang malalim na pag-uusap kasama ang mga empleyado ng Nebius ngayong hatinggabi, saka ko lang natuklasan: Palantir ang kasalukuyang pakikipagtulungan ay hindi sapat na nabigyang-pansin ng merkado!
Kagabi, nag-usap ako kasama ang mga inhinyero ng NBIS hanggang madaling araw,sa kalagitnaan ng usapan ko lang napagtanto:nakatuon ang merkado sa dalawang Palantir at Nebius mga logo na magkatabi,iniisip na naiintindihan na nila ang kolaborasyong ito—ngunit ang tunay na mahalagang bagay,ay isang mas malalim na tanong:kaninong makina talaga tumatakbo ang korporasyon ng AI,?
Ang pangunahing analisis ng Pangunahing Website ng U.S. Stock Investment ay, hindi ito isang karaniwang pakikipag-ugnayan sa cloud, kundi ito ang unang pagkakataon naPalantirisinama ang pag-access ng data, pagsugpo sa modelo, at kakayahan ng base computing sa loob lamang ng hangganan ng isang korporasyon.
Ngayon, marami ang tumatalakay tungkol sa “sovereignAI,” ngunit ang pag-unawa nila ay pagpili lang ng rehiyon: parehong closed model, parehong cloud service, basta ilipat lang sa lokal na data center at maglagay ng ibang bandila sa server.
Ngunit ang tunay na soberanya ay kailangang sumagot sa dalawang tanong: Sino ang pinahihintulutang makakita ng data at modelo? Saan aktwal gumagana ang modelo?
Palantirang sumasagot sa unang bahagi.
AIP,Ontology,FoundryatApolloang bumubuo sa layer ng awtorisasyon at isolation, na magpapasya kung sino ang makakakita ng alin, anong modelo ang puwedeng gumamit ng aling set ng data, at kung ang kaalaman sa industriya na nakuha gamit ang private data ng kumpanya ay mananatili ba sa loob ng sariling hangganan.
Nebiusang nagdadagdag ng ikalawang bahagi.
Kapag natapos ang integrasyon, ang kwalipikadong mga kliyente ngPalantiray maaaring gumamit ng mga endpoint ng computing at inference ngNebiussa loob ng corporate boundary, i-deploy ang open model na katabi ng kanilang sariling data, magpatuloy sa training, optimization, at inference, habang nananatili ang kontrol sa computation, data, at huling modelo.
Ang problema rito, dati maraming kumpanya ang napilitang pumili sa pagitan ng performance at control: kung gagamit ng mature na external na closed-source model, malakas ang performance, ngunit maaaring tuluy-tuloy na mapupunta ang pinakaimportanteng data at feedback sa ibang sistema; kung itatago lahat ng data sa loob, kulang naman sa matibay na imprastraktura para suportahan ang malakihangAIna gawain.
PalantiratNebiuskapag pinagsama,Palantirang tagahatid sa kliyente, tagapamahala ng data at awtorisasyon system,Nebiusang nagbibigay ng base computing power, cloud platform at inference capability.
Sila ang namamahala sa distribusyon, tayo ang bahala sa pagpapatakbo, lahat ng bagay ay nananatili sa loob ng parehong hangganan.
Para saPalantir, ang sovereignAIay hindi na limitado sa software. Kung walang base computing power, ang sinasabing isolation ay isa lamang control panel; paglipas ng pangunahing imprastraktura, doon lang nila maibebenta sa negosyo ang totoong kumpleto at sariling system na puwede nilang patakbuhin ang sarili nilang modelo.
Para kayNebius, ang halaga ng kolaborasyong ito ay hindi lang tungkol sa branding endorsement. Ikinokonekta nito ang aming computing power sa umiiral nang workflow ng pagbebenta sa enterprise. Maraming kliyente ang kasalukuyang gumagamit ngFoundryatAIP, nagawa na rin ang data governance at pinakamahirap na desisyon sa procurement, ngunit ang tunay na hadlang para sa kanila ay kung saan nalilikha angTokenat saan tumatakbo ang kanilang modelo.
Kung magagawang dalhin niPalantirang mga kliyenteng ito saNebius,Nebiusay hindi lang haharap sa mga AI startup na habol ay GPU, kundi pati sa mga malalaking negosyong may badyet, private data at aktwal na workflow. Puwedeng mapadali ang pagtanggap ng mga bagong kliyente, at mas madali ring gawing utilization, kita at patuloy na demand sa inference ang bagong kapasidad.
Isa pang detalye na madaling makaligtaan: Magkasamang plano ng dalawang panig na magdagdag agad ng bagong kapasidad sa mga lokasyon na may umiiral na kuryente sa pamamagitan ng modular data center.
Mahalaga ang pahayag na ito.
AIcloud ay hindi kailanman walang hanggan.GPUay puwedeng bilhin, software ay puwedeng kopyahin, pero kuryente, lupa, grid connection, at construction cycle ay hindi kayang gawing instant. Uunahin ang kuryente, tsaka i-deploy ang data center, racks, at software – mas malapit ito sa totoong mundo ng AI infrastructure kumpara sa fairy tale ng walang katapusang cloud expansion.
Kaya paano ba dapat tignan?
NBISang mas direktang makikinabang sa kapasidad at utilization, samantalang angPLTRay sumasalong sa loop ng sovereignty ngAImula sa software control hanggang sa base infrastructure. Pero ang “priority partner” ay hindi nangangahulugang eksklusibo; hindi rin inilathala sa anunsyo ang amount ng kontrata, kaya hindi maaaring maaga pang isama ang mga potensyal na kliyente bilang kita.
Dapat tutukan ang sumusunod: ilan ang aktwal na ma-convert ni Palantir na enterprise client, kung hindi ba maaantala ang modular capacity, at kung ang mga kliyente ay magpapatuloy ba sa tuloy-tuloy na training at inference pagkatapos ng pilot. Kapag naging utilization ang channel, naging cashflow ang utilization, doon lang masasabi na pumasok na sa valuation ang partnership na ito.
Ang sovereignty na walang isolation ay role-playing lamang.
Ang isolation na walang computing power ay product manual lang.
Ang computing power na walang kuryente ay waiting list lang.
Ang tunay na nangyari ngayon, ay ang tatlong ito ay maaari na ngayong ibenta bilang isang buongStack.
$NBIS $PLTR #Pamilihang Sapi sa Amerika
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin

Mga Highlight ng Ikalawang Araw ng Goldman Sachs TMT Conference: Mula Konsepto patungong Komersyalisasyon ang AI, Flash na Hatol ng SanDisk na Patuloy na Mahina ang Supply ng NAND
Ikalawang araw ng Goldman Sachs Technology Conference, nagbigay ang Sandisk ng pagtataya sa supply side ng storage industry: ang paglago ng supply ng NAND ay mananatiling limitado sa madaling hinaharap, habang patuloy na lumalawak ang demand para sa AI inferencing, kaya't ang supply-demand status ay magiging mahigpit sa pangmatagalang panahon. Kasabay nito, ilang kumpanya tulad ng Etsy, Booking.com, Block at iba pa ang nagbunyag ng aktwal na progreso ng AI sa mga eksena tulad ng matching at conversion, customer service, at infrastructure, kung saan ang AI ay mabilis na lumilipat mula sa konsepto patungo sa quantifiable na komersiyal na kita.
Malaking Debate sa AI Bottleneck: 2027 Pinakatuktok na Bottleneck vs 2028 Malawakang Paglabas ng Kapasidad at Pagbagsak ng Presyo
Naniniwala ang analyst na si Ben Bajarin na patuloy na lalago ang pangangailangan para sa AI computing power, at sa 2027 ay mararanasan ng buong industriya ang pinakamalalang "bottleneck" sa suplay, habang sa 2028 ay magiging bahagyang masikip ngunit balanse ang suplay at demand. Samantala, binalaan ni Jay Goldberg ang tungkol sa batas ng mga siklo ng kasaysayan, kung saan ang napakalaking kapasidad ng produksyon ng mga kumpanya tulad ng TSMC ay maaaring magdulot ng pagbagsak ng kapangyarihan sa presyuhan at pagbalik sa average margin ng kita. Magkasundo ang dalawa na tapos na ang panahon ng "basta bili ng AI supply chain, tiyak kikita", kaya dapat piliin ng mga mamumuhunan ang mga pangunahing asset na may matatag na kakayahang magtakda ng presyo sa loob ng iba’t ibang siklo.
