亚马逊推出 AI 芯片以挑战英伟达和谷歌的统治地位

亚马逊本周推出了其最新的 AI 训练芯片 Trainium3，直接挑战英伟达和谷歌在硬件领域的垄断地位。

据亚马逊网络服务 (AWS) 副总裁 Dave Brown 接受采访时透露，该加速器已在少数 AWS 数据中心运行，并于周二向客户开放。Dave 表示，公司并没有循序渐进。

“进入明年年初，我们将开始非常非常快速地扩展规模，”他说。目标很简单。直接从亚马逊的机架销售更多计算资源，而不是看着开发者将支出流向其他地方。

AWS 在租赁计算和存储方面仍领先全球云计算市场。但这种领先并未完全转化为大规模 AI 训练领域的优势。一些开发者因为与 OpenAI 的联系而倾向于使用微软。

另一些则转向谷歌及其自研芯片。亚马逊现在正利用 Trainium3 将价格敏感型团队重新吸引回其平台。基本卖点是在保持一切在 AWS 内部的同时，降低单位工作成本。

亚马逊在云规模上推动 Trainium3

Trainium3 的发布距离亚马逊部署上一代版本大约一年。这一速度处于芯片标准的快速端。当芯片在 8 月首次启动时，一位 AWS 工程师开玩笑说：“我们主要希望看到的只是不会有任何烟雾或火灾。”这种快速的升级节奏也反映了英伟达公开计划每年发布一款新芯片的计划。

亚马逊表示，Trainium 芯片以比英伟达顶级 GPU 更低的成本和更好的功耗运行 AI 模型背后的重型计算。Dave 说：“我们对 Trainium 获得正确价格性能的能力感到非常满意。”随着模型规模扩大和训练费用不断攀升，公司正大力依靠这一价格优势。

但仍有限制。亚马逊的芯片没有携带让团队在英伟达硬件上快速移动的深度软件库。Bedrock Robotics 使用 AI 驱动建筑设备而无需人工控制，其主要系统在 AWS 服务器上运行。当它训练模型来引导挖掘机时，它仍然使用英伟达芯片。Bedrock Robotics 首席技术官 Kevin Peterson 说：“我们需要它高性能且易于使用。那就是英伟达。”

目前大部分 Trainium 容量流向 Anthropic。这些芯片在印第安纳、密西西比和宾夕法尼亚州的数据中心运行。今年早些时候，AWS 表示它连接了超过 50 万个 Trainium 芯片来训练 Anthropic 的最新模型。亚马逊计划在今年年底前将该数字提高到 100 万枚芯片。

亚马逊将 Trainium 的未来与 Anthropic 的增长及其自身的 AI 服务联系起来。除了 Anthropic 之外，该公司迄今为止只命名了少数大型客户。这使得分析师难以判断 Trainium 在更广泛使用中的表现。

Anthropic 也分散了其自身的计算风险。它仍然使用谷歌的张量处理单元 (TPU)，并于今年与谷歌签署了一项协议，提供数百亿美元的计算能力访问权限。

Amazon 在其年度用户大会 re: Invent 上发布了 Trainium3。该活动已转变为一场不间断的 AI 工具和基础设施展示，旨在为构建新模型的开发商和愿意大规模付费访问的公司服务。

亚马逊推出 Nova 更新并开放 Nova Forge

周二，亚马逊还更新了其主要 AI 模型家族，称为 Nova。新的 Nova 2 系列包括一个名为 Omni 的版本。

Omni 接受文本、图像、语音或视频作为输入。它可以以文本和图像作为响应。亚马逊将输入类型和模型成本混合打包，旨在满足大规模日常使用需求。

亚马逊继续围绕每美元性能对其模型进行定价。过去的 Nova 模型在评分对固定问题回答的标准测试排名中并未名列前茅。公司更依赖实际使用而非测试图表。

领导亚马逊大部分模型工作和其通用人工智能团队 (AGI) 的 Rohit Prasad 表示：“真正的基准是现实世界，”并补充说，他预计新模型将在实际环境中竞争。

亚马逊还通过新产品 Nova Forge 向高级用户开放更深入的模型控制，该产品允许团队在训练结束前提取 Nova 模型的版本，并使用自己的数据塑造它们。

Reddit 已经使用 Nova Forge 构建一个模型来检查帖子是否违反安全规则。Reddit 首席技术官 Chris Slowe 表示，许多 AI 用户为每项任务都选择最大的模型，而不是训练一个具有狭窄焦点的模型。“我们能够使其成为我们特定领域的专家，这就是价值的来源，”他说。

随着 Trainium3 现在在数据中心激活，并且 Nova 模型同时更新，亚马逊正同时在两个战线推进。硬件战针对英伟达。模型战针对微软支持的 OpenAI 和谷歌。下一阶段现在进入全云规模的实际客户使用。