亚马逊正在加大开发新的人工智能(AI)芯片的力度,以最大化其在半导体领域的投资收益,并减少对Nvidia的依赖,据报告称。
亚马逊的这一举措旨在提高数据中心的性能,并为客户在云平台上提供更多AI选择,这些芯片针对特定任务进行了优化,与Nvidia的通用工具不同。
预计亚马逊将于下个月推出'Trainium 2'AI训练芯片。
这个项目由亚马逊在2015年以3.5亿美元收购的Annapurna Labs公司主导。目前,Trainium 2芯片正在接受Anthropic(该公司获得了亚马逊40亿美元投资)、Databricks、德国电信、理光和Stockmark等合作伙伴的测试。
AWS计算和网络服务副总裁Dave Brown强调,AWS的目标是提供一个最佳环境来运行使用Nvidia技术的应用程序,但同时也认识到竞争和替代选择对于维持行业的健康和灵活性很重要。
亚马逊表示,其Inferentia AI芯片可以在为AI模型提供响应时节省高达40%的运营成本。
Brown强调了成本影响,他认为,当在1000美元上节省40%时,影响可能不大,但当在数千万美元上节省40%时,就会产生显著差异。
亚马逊预计在2024年将投资约750亿美元用于技术基础设施,从2023年的484亿美元增加。首席执行官Andy Jassy预测,2025年的支出可能会进一步增加。
Annapurna的首席技术官Rami Sinno强调,成功不仅来自于芯片的开发,还来自于整个系统的构建。
亚马逊的方法包括从硅片到服务器支架的全方位构建,所有这些都得到了专有软件和架构的支持。
Sinno补充说,扩大这一过程的规模是一个巨大的挑战,只有少数公司能够实现。
尽管已经做出了巨大努力,但亚马逊对Nvidia在AI芯片主导地位的影响仍然有限。
Nvidia在今年第二季度报告了263亿美元的数据中心AI芯片收入,相当于亚马逊AWS部门在同期的全部收入。
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根据CryptoBriefing
