AWS бросает вызов доминированию Nvidia в сфере ИИ с помощью собственного чипа

Amazon Web Services (AWS) намерена бросить вызов рыночному доминированию Nvidia в секторе чипов для ИИ, продвигая свою стратегию создания собственных чипов через процессоры Graviton4 и ускорители серии Trainium. Собственные чипы разработаны для максимизации маржи прибыли в задачах ИИ за счет резкого снижения затрат на передачу данных в облачных средах.

AWS . Компания считает, что FRUT будет служить «единым билетом» для выражения платформенных и аппаратных аспектов искусственного интеллекта. Это просто означает, что инвесторы получают доступ к инфраструктуре ИИ с одним продуктом, вместо того чтобы смешивать разных производителей чипов и названия платформ. обновление для своего чипа Graviton4, включающее пропускную способность сети 600 Гбит/с, что компания называет самым высоким показателем в публичном облаке. Али Саиди, инженер AWS, сравнил эту скорость с машиной, читающей 100 музыкальных CD в секунду. Процессор Graviton4 является одним из множества продуктов чипов от Annapurna Labs Amazon в Остине, штат Техас, и это победа для стратегии компании по созданию собственных решений, ставящая её в один ряд с традиционными игроками, такими как Intel и AMD.

С обновлением Graviton4 на горизонте и чипами Trainium проекта Rainier Amazon продемонстрировала свое стремление контролировать весь стек инфраструктуры ИИ — от сетей до обучения и вывода моделей. По мере того как все более крупные модели ИИ, такие как Claude 4, доказали, что могут успешно обучаться на оборудовании не от Nvidia, вопрос заключался не в том, сможет ли AWS конкурировать с чиповым гигантом, а в том, какую долю рынка она сможет занять.

Хатт говорит, что Amazon предложит более дешевые альтернативы GPU Nvidia

Гэди Хатт, старший директор AWS по работе с клиентами и инженерии продуктов, заявил, что Amazon хочет снизить затраты на обучение ИИ и предоставить альтернативы цепочкой поставок дорогим графическим процессорам (GPU). По данным AWS, модель ИИ Claude Opus 4 от Anthropic была запущена на GPU Trainium2, а проект Rainier работает на базе более 500 тысяч чипов — заказ, который обычно был бы направлен Nvidia. 

Хатт отметил, что, хотя Blackwell от Nvidia является чипом с более высокой производительностью, чем Trainium2, чип AWS предлагает лучшее соотношение цены и производительности. Он также указал, что в этом году появится Trainium3, который удвоит производительность Trainium2 и сэкономит энергию еще на 50%. Рами Синно, директор по инженерии в Annapurna Labs AWS, сказал, что спрос на эти чипы уже превышает предложение.

«Наше предложение очень, очень велико, но к каждой созданной нами услуге привязан клиент».

–Рами Синно, директор по инженерии в Annapurna Labs AWS

Команда AWS подчеркнула, что, хотя компания признает определенные пробелы, она предпочитает работать с небольшими инновационными стартапами, такими как Anthropic, Scale AI и Fiddler, а не полагаться на крупных поставщиков. Amazon часто поддерживает эти компании через стратегические инвестиции, формируя взаимовыгодные отношения в обмен на предоставление капитала или инфраструктуры, как в случае с Anthropic. AWS анонсировала Project Rainier — суперкомпьютер на базе ИИ, созданный для стартапа Anthropic, — на конференции Invent 2024 в декабре прошлого года и, как сообщается, вложила 8 млрд долларов в поддержку Anthropic.

Чипы Graviton4 и Trainium3 AWS обещают улучшенную производительность и эффективность 

Команда Amazon сообщила что обновленные чипы Graviton4 и Trainium3, запланированные на конец 2025 года, обещают четырехкратный скачок производительности и на 40% лучшую энергоэффективность, что еще больше сожмет маржу Nvidia. В нем также отмечается, что это не только победа для роста выручки AWS, но и прямой удар по премиальной цене GPU Nvidia.

Рахул Кулькарни, директор Amazon по управлению продуктами в области вычислений и ИИ, сказал, что обновленный Graviton4 обещает обеспечить в три раза больше вычислительной мощности и памяти по сравнению с его предшественником, на 75% больше пропускной способности памяти и на 30% лучшую производительность. Он добавил, что в совокупности ожидается, что он обеспечит лучшую цену и производительность, что означает, что пользователи получают гораздо больше производительности за каждый потраченный доллар.

Патрик Мурхед, генеральный директор и главный аналитик Moor Insights & Strategy, сказал, что все компании в сфере ИИ тратят много денег на разработку чипов, добавив, что у них есть огромные бюджеты на НИОКР, несмотря на то, что они не раскрывают точные суммы инвестиций. Мурхед, который более десяти лет проработал вице-президентом в AMD, добавил, что Nvidia по-прежнему остается доминирующим игроком на рынке чипов для ИИ. Однако существует достаточный спрос, чтобы поддерживать несколько конкурентов, включая AWS.