亞馬遜正在加大開發新的人工智慧(AI)晶片的力度,以最大化其在半導體領域的投資收益,並減少對Nvidia的依賴,據報告稱。
亞馬遜的這一舉措旨在提高資料中心的效能,併為客戶在雲平臺上提供更多AI選擇,這些晶片針對特定任務進行了最佳化,與Nvidia的通用工具不同。
預計亞馬遜將於下個月推出'Trainium 2'AI訓練晶片。
這個專案由亞馬遜在2015年以3.5億美元收購的Annapurna Labs公司主導。目前,Trainium 2晶片正在接受Anthropic(該公司獲得了亞馬遜40億美元投資)、Databricks、德國電信、理光和Stockmark等合作伙伴的測試。
AWS計算和網路服務副總裁Dave Brown強調,AWS的目標是提供一個最佳環境來執行使用Nvidia技術的應用程式,但同時也認識到競爭和替代選擇對於維持行業的健康和靈活性很重要。
亞馬遜表示,其Inferentia AI晶片可以在為AI模型提供響應時節省高達40%的運營成本。
Brown強調了成本影響,他認為,當在1000美元上節省40%時,影響可能不大,但當在數千萬美元上節省40%時,就會產生顯著差異。
亞馬遜預計在2024年將投資約750億美元用於技術基礎設施,從2023年的484億美元增加。執行長Andy Jassy預測,2025年的支出可能會進一步增加。
Annapurna的首席技術官Rami Sinno強調,成功不僅來自於晶片的開發,還來自於整個系統的構建。
亞馬遜的方法包括從矽片到伺服器支架的全方位構建,所有這些都得到了專有軟體和架構的支援。
Sinno補充說,擴大這一過程的規模是一個巨大的挑戰,只有少數公司能夠實現。
儘管已經做出了巨大努力,但亞馬遜對Nvidia在AI晶片主導地位的影響仍然有限。
Nvidia在今年第二季度報告了263億美元的資料中心AI晶片收入,相當於亞馬遜AWS部門在同期的全部收入。
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根據CryptoBriefing
