A AWS desafia o domínio da Nvidia em IA com seu chip personalizado

A AWS (Amazon Web Services) da Amazon está pronta para desafiar o domínio da Nvidia no mercado de chips de IA, investindo em sua estratégia de chips personalizados com as CPUs Graviton4 e os aceleradores da série Trainium. Esses chips personalizados são projetados para maximizar as margens de lucro em cargas de trabalho de IA, reduzindo drasticamente os custos de transferência de dados em ambientes de nuvem.

A AWS anunciou uma atualização para seu chip Graviton4 que inclui 600 gigabits por segundo de largura de banda de rede, o que a empresa considera a maior oferta em nuvem pública. Ali Saidi, engenheiro da AWS, comparou a velocidade a uma máquina lendo 100 CDs de música por segundo. A CPU Graviton4 é um dos muitos produtos de chips do Annapurna Labs da Amazon em Austin, Texas, e representa uma vitória para a estratégia de personalização da empresa, colocando-a em concorrência direta com players tradicionais como Intel e AMD.

Com a atualização do Graviton4 no horizonte e os chips Trainium do Projeto Rainier, a Amazon demonstrou sua ambição de controlar toda a infraestrutura de IA, desde redes e treinamento até inferência. À medida que mais modelos de IA importantes, como o Claude 4, provavam que podiam ser treinados com sucesso em hardware que não fosse da NVIDIA, a questão não era se a AWS conseguiria competir com a gigante dos chips, mas sim quanta fatia de mercado ela conseguiria conquistar.

Hutt afirma que a Amazon oferecerá alternativas mais baratas às GPUs da Nvidia

Gadi Hutt, Diretor Sênior de Engenharia de Clientes e Produtos da AWS, afirmou que a Amazon queria reduzir os custos de treinamento de IA e oferecer alternativas às da Nvidia . Segundo a AWS, o modelo de IA Claude Opus 4 da Anthropic foi lançado em GPUs Trainium2, e o Projeto Rainier utiliza mais de 500 mil chips — um pedido que normalmente seria feito para a Nvidia. 

Hutt afirmou que, embora o Blackwell da Nvidia fosse um chip de desempenho superior ao Trainium2, o chip da AWS oferecia melhor custo-benefício. Ele também destacou que o Trainium3 seria lançado ainda este ano, dobrando o desempenho do Trainium2 e economizando 50% mais energia. Rami Sinno, Diretor de Engenharia do Annapurna Labs da AWS, disse que a demanda por esses chips já estava superando a oferta.

“Nossa oferta é muito, muito grande, mas cada serviço que desenvolvemos tem um cliente associado a ele.”

–Rami Sinno, diretor de engenharia do Annapurna Labs da AWS

A equipe da AWS enfatizou que, embora a empresa reconheça algumas lacunas específicas, prefere trabalhar com startups menores e inovadoras, como a Anthropic, a Scale AI e a Fiddler, em vez de depender de grandes fornecedores. A Amazon costuma apoiar essas empresas por meio de investimentos estratégicos, formando relações mutuamente benéficas em troca do fornecimento de capital ou infraestrutura, como no caso da Anthropic. A AWS anunciou o Projeto Rainier — um supercomputador de IA construído para a startup Anthropic — na conferência Invent 2024 em dezembro passado e, segundo relatos, investiu US$ 8 bilhões no apoio à Anthropic.

Os chips Graviton4 e Trainium3 da AWS prometem desempenho e eficiência aprimorados 

A equipe da Amazon revelou que os chips Graviton4 e Trainium3 atualizados, com lançamento previsto para o final de 2025, prometem um aumento de desempenho de quatro vezes e uma eficiência energética 40% maior, reduzindo ainda mais as margens de lucro da Nvidia. Acrescentou que isso não representa apenas uma vitória para o crescimento da receita da AWS, mas também um ataque direto ao preço premium das GPUs da Nvidia.

Rahul Kulkarni, Diretor de Gerenciamento de Produtos de Computação e IA da Amazon, afirmou que o Graviton4 atualizado promete oferecer três vezes mais poder de computação e memória que seu antecessor, 75% mais largura de banda de memória e 30% mais desempenho. Ele acrescentou que, no geral, espera-se que ofereça uma melhor relação custo-benefício, o que significa que os usuários obterão muito mais desempenho por cada dólar investido.

Patrick Moorhead, CEO e analista-chefe da Moor Insights & Strategy, afirmou que todas as empresas de IA estão investindo muito dinheiro no desenvolvimento de chips, acrescentando que elas possuem orçamentos gigantescos para P&D, embora não divulguem os valores exatos dos investimentos. Moorhead, que passou mais de uma década como vice-presidentedent AMD ,acrescentou que a Nvidia ainda permanece como uma empresa dominante no mercado de chips de IA. No entanto, a demanda é suficiente para sustentar vários concorrentes, incluindo a AWS.