Корпоративные покупатели все чаще рассматривают не-Nvidia AI-ускорители, причем около 40% вероятно будут оценивать альтернативы, такие как AWS Trainium или Google TPU, в течение следующего года, по сравнению примерно с 25% для следующего поколения Nvidia Blackwell. В то время как Nvidia остается доминирующей в производстве, организации создают стратегические опции и оптимизируют существующую инфраструктуру. Срочность смены AI-платформ снизилась, поскольку компании сосредоточены на улучшении текущих операций. Microsoft Azure продемонстрировал значительный рост в производственном внедрении, за ним следуют Google Gemini и OpenAI. Предприятия более эффективно используют собственные GPU, с меньшим количеством работающих на половинной мощности или ниже. Надежность и время безотказной работы теперь являются ведущими показателями эффективности инфраструктуры, а простота внедрения также улучшается. Отход от немедленных изменений платформы обусловлен стремлением к производительности и экономической эффективности на токен, а не к общей совокупной стоимости владения. Интерес к альтернативам Nvidia особенно силен среди лиц, принимающих решения, и в компаниях среднего размера. Предприятия также отдают приоритет контролю над своим AI "упряжью" – слоем, соединяющим модели с корпоративными данными и инструментами. Это указывает на предпочтение сохранения архитектурного контроля вне рамок поставщиков отдельных моделей. Neoclouds, специализированные поставщики AI-облаков, набирают обороты как надежная часть стратегий с несколькими поставщиками, с сообщениями о значительном объеме заказов. Использование открытой AI-инфраструктуры растет, особенно в производственных стеках, что предполагает более глубокое внедрение в определенном сегменте рынка. Эта общая тенденция показывает, что предприятия запускают больше AI-инфраструктуры, активно сохраняя несколько стратегических опций.