联系人是垂直金融服务主管 $亚马逊 (AMZN.US)$ AWS。可能值得记住的是，高级管理人员在很高的水平上运作，通常...

联系人是垂直金融服务主管 $亚马逊(AMZN.US)$ AWS。可能值得记住的是，高级管理人员在很高的水平上运作，通常倾向于乐观——因此需要保持清醒，但非常看涨。

要点是：
-1) 金融服务是AWS中最大的垂直行业（25b），将从去年的15％加速到今年的25-30％
-2) 每个人都在努力将 100% 的数据迁移到云端，以便在组织中部署 Gen AI
-3) 人工智能平台服务的利润率远高于仅消费的利润
-4) $英伟达(NVDA.US)$ GPU 的需求非常高（“GPU。我们只是没有足够的。”）。

也出人意料地表现乐观 $Snowflake(SNOW.US)$ ( $亚马逊(AMZN.US)$ 是他们最亲密的合作伙伴），但建议使用多个云的客户选择$Databricks。

亮点
-在AWS内纵向运营金融服务——在AWS的800-85亿美元中，有250亿个 [AWS去年做了910亿个，所以显然不在数字之上]

-人们现在明白，与单一用例相比，在整个组织中构建人工智能模型的投资回报率要高得多。而做到这一点的唯一方法是将所有数据移至云端。

-典型的人工智能首次部署必须达到25％的投资回报率阈值，否则不会被接受。可轻松实现 3 种最佳用例：联络中心、内容压缩和监控。

-Fin svcs 通常是增长最快的垂直领域，也消耗最多的 AI/GenAI 用例，占垂直行业所有用例的 50%

-最大的客户有25％的云端数据，并计划达到50％。但是在AI世代世界中，希望100％使用云端来驱动模型。CapitalOne重新制定了战略，并表示将迁移99％的数据，以便在应用程序中部署GenAI。英国的 NatWest 也在做同样的事情。

-摩根大通承诺实施一个10b的项目，将所有数据放到云中，而AWS是主要供应商。

-地区银行是一个600亿美元的机会。每周与他们交谈，他们面临着提高效率的巨大压力——参见首席执行官参与人工智能世代的讨论。

-赛伦特是信息技术顾问。对 F1000 的调查显示，今年的IT预算预计将增长7％。从来没有见过这种情况——通常 IT 增长预期永远不会超过 4-5%。因此，额外的2-3％将为云计算带来更高的增长。

-Think fin svcs 除非发生金融危机，否则AWS今年将增长25-30％，高于去年的15％。大部分加速将来自监管较松的内部人工智能用例——稍后将找出面向消费者的监管，这是目前的制约因素。

-在人工智能至关重要的其他垂直领域，也出现了加速发展：具有实时诊断功能的汽车行业。出于这个原因，在过去三个月中已经与汽车制造商签署了两笔巨额协议

-人工智能产品的利润率远高于仅消费的利润。硬件是利润最低的产品——但数据库、服务、解决方案等对AWS来说利润要高得多。

NVDA 亮点
-如果$NVDA像他们所说的那样将今年的产量翻了一番，那么仍然存在问题，因为我们需要至少增加10倍才能满足所有用例。因此，这将是一场为期3-5年的马拉松比赛，而不是短跑。

-60% 的预算将用于为 GenAI 重构数据中心

-“AWS 拥有世界上最大的私有网络。而且这个私有网络在GenAI的世界中是没有用处的。因此，我们正在与NVIDIA共同赞助一个重新构想未来的网络的项目” [我不确定我是否理解这一点]

-GPU 的问题是它们不能很好地相互交谈。我们花了很长时间才获得 $AMZN 芯片与 $NVDA 对话。

-还有什么其他限制因素？“GPU。只是我们没有足够的GPU。毫无疑问，三年后，我们的大多数数据中心将达到至少 50% 的 GPU。”

-“好吧，你看，再说一遍，我们想尽可能多地买入 NVIDIA 愿意出售的东西。这里的关键点是，除了我们之外，NVIDIA还必须为其他垂直领域提供服务。他们有汽车。他们有游戏行业。他们还为媒体和电信行业提供服务。因此，我们按顺序排列，对于获得多少筹码，我们没有太多选择。”

其他亮点
-想一想 $Snowflake(SNOW.US)$ 为 GenAI 做好了充分的准备 bc 1) 可以收集图像、自然语言、照片、音频，这很重要，因为很多 GenAI 模型都将通过社交媒体进行增强；2) 想要建立一个数据湖，SNOW 既销售软件，也销售数据策略解决方案；3) 经过验证的整合本地数据库的方法——将为你提供 100 个数据库的路线图并为您完成。

- $Snowflake(SNOW.US)$ 是数据库提供商和系统集成商的混合体。

-想一想 $MongoDB(MDB.US)$ db 和以前一样好 $Snowflake(SNOW.US)$ [现在失去了信誉，因为这是两种完全不同的技术]。但是他们没有像 $SNOW 这样的解决方案服务

-$Databricks 相当不错但缺少服务组件。任何使用多个云存储数据的客户都应该使用超过 $SNOW 的 Databricks

- $埃森哲(ACN.US)$ , $Wipro(WIT.US)$ ，$Tata 都更频繁地来找我们，因为他们没有足够的生意。想想 SI 所做的许多工作都变得自动化了。想想 Wipro 提供的很多东西将来都会消失。