기업 구매자들은 점점 더 엔비디아 외 AI 가속기를 고려하고 있으며, 거의 40%가 내년에 엔비디아의 차세대 블랙웰에 대한 약 25%와 비교하여 AWS Trainium 또는 Google TPU와 같은 대안을 평가할 가능성이 있습니다. 엔비디아가 프로덕션에서 여전히 널리 사용되고 있지만, 조직들은 전략적 선택권을 구축하고 기존 인프라를 최적화하고 있습니다. 기업들이 현재 운영 개선에 집중함에 따라 AI 플랫폼 전환에 대한 긴급성이 감소했습니다. Microsoft Azure는 프로덕션 채택에서 상당한 성장을 보였으며, Google Gemini와 OpenAI가 그 뒤를 이었습니다. 기업들은 자체 GPU를 더 효율적으로 활용하고 있으며, 절반 이하 용량으로 실행되는 경우는 줄었습니다. 안정성과 가동 시간은 이제 인프라 효과성의 주요 지표이며, 구현 용이성도 개선되고 있습니다. 즉각적인 플랫폼 변경에서 벗어나는 것은 광범위한 총 소유 비용보다는 토큰당 성능과 비용 효율성에 대한 욕구에 의해 주도됩니다. 엔비디아 대안에 대한 관심은 의사 결정권자와 중소기업에서 특히 강합니다. 기업들은 또한 모델을 기업 데이터 및 도구에 연결하는 계층인 AI "하네스"에 대한 통제를 우선시하고 있습니다. 이는 단일 모델 제공업체 외부에서 아키텍처 제어를 유지하는 것을 선호함을 나타냅니다. 전문 AI 클라우드 제공업체인 Neoclouds는 다중 제공업체 전략의 신뢰할 수 있는 부분으로 주목받고 있으며, 상당한 수익 백로그가 보고되었습니다. 오픈 소스 AI 인프라 사용이 증가하고 있으며, 특히 프로덕션 스택에서 이러한 추세는 전용 시장 부문 내에서 더 깊은 채택을 시사합니다. 이러한 전반적인 추세는 기업들이 더 많은 AI 인프라를 실행하면서 적극적으로 여러 전략적 옵션을 유지하고 있음을 보여줍니다.