亚马逊打出新王牌：自研AI芯片对外出售

英伟达市值5万亿美元的芯片帝国显然迎来了新挑战：它的两大客户正计划将自研AI芯片直接出售给数据中心企业。今年4月，谷歌公布了向部分选定客户销售其定制张量处理单元（TPU）的计划，而如今亚马逊也正洽谈将其Trainium AI芯片直接出售给其他公司，用于数据中心。

事实上，亚马逊首席执行官Andy Jassy早在4月的致股东信中就释放过这一信号。"亚马逊很有可能向第三方出售搭载其芯片的服务器整机柜，"他同时指出，公司的自研芯片业务年化营收已突破200亿美元。

亚马逊的半导体产品矩阵包括Graviton系列CPU、Trainium和Inferentia系列AI加速器，以及Nitro网卡。Graviton是基于Arm架构的CPU，为英特尔和AMD的传统服务器主力芯片提供了低功耗替代方案。

自2018年以来，亚马逊已推出五代Graviton处理器，这是一系列专为云计算设计的定制芯片。

Trainium是一款专用AI加速器，专为训练和运行大规模机器学习模型而设计。而Inferentia芯片则是定制化专用处理器，专门针对机器学习推理进行了优化。亚马逊声称，使用InferentiaAI芯片运行AI模型生成响应的成本降低了40%。

有报道称，Uber是首批采用Trainium3 AI芯片的外部合作伙伴之一。此外，Anthropic已承诺在由亚马逊云服务（AWS）托管的数据中心内部署超过100万颗Trainium芯片。值得注意的是，亚马逊已向这家以Claude AI助手闻名的初创公司投资40亿美元，作为回报，Anthropic宣布AWS为其首要云服务与训练合作伙伴。

但亚马逊的芯片业务更像是一个谜：一个价值200亿美元却鲜为人知的半导体业务。它效仿了苹果和谷歌开创的半导体商业模式——这两家公司都在各自的硬件中不同规模地开发和部署定制芯片。回溯亚马逊半导体之路，可能要从2015年收购Annapurna Labs开始讲起。

亚马逊的芯片发展历程

亚马逊以3.5亿美元收购Annapurna Labs，为其定制化芯片解决方案奠定了基础。凭借这一内部半导体技术能力，公司于2019年左右开始开发定制AI芯片。一年后，亚马逊推出了Trainium AI加速器。Trainium1是一款性能相对基础的芯片，主要设计用于在AWS内部处理推理工作负载。

2024年推出的Trainium2旨在实现前代产品Trainium1四倍的性能和三倍的内存容量。它集成了增强型散热管理和更少内部组件等先进特性，大幅提升了计算性能。这些改进对于训练AI模型尤为关键。

2025年底推出的Trainium3声称性能达到前代产品Trainium2的四倍。这是一款3纳米工艺的AI加速器，专为在云端训练和运行大规模生成式AI模型而设计。据亚马逊AI负责人PeterDeSantis透露，第三代Trainium芯片已基本售罄。

Trainium3 AI训练芯片采用台积电3纳米工艺制造。

位于奥斯汀的Annapurna Labs还协助开发了多代Graviton处理器；亚马逊最近已开始向Meta出货这款通用处理器。

英伟达的挑战者？

亚马逊的芯片野心是副业还是对英伟达的实质性挑战？产业内热议纷纷，部分分析认为亚马逊和谷歌出售定制芯片对英伟达构成了竞争威胁，尤其是在这两家公司一直在开发英伟达GPU替代产品的情况下。

然而需要注意的是，英伟达销售的是全栈解决方案，而不仅仅是GPU。因此，虽然亚马逊和谷歌的定制AI加速器可能在特定工作负载和成本优化方面具有优势，但英伟达将继续主导通用AI基础设施市场。英伟达的优势不仅在于芯片本身，还在于CUDA、开发者工具链、合作伙伴关系以及技术支持。这也是亚马逊围绕Trainium芯片开发AWS Neuron——其AI模型开发平台的原因。但围绕芯片构建硬件、软件和支持生态系统需要巨大的投入和漫长的时间。除了英伟达成熟的生态系统外，亚马逊和谷歌AI芯片的定制化特性也可能阻碍其快速普及。

因此，目前来看，这与其说是对英伟达的竞争威胁，不如说是抓住AI芯片前所未有的需求浪潮的顺势之举。不过，市场不希望看到英伟达一家独大的局面，这也可能在未来助力亚马逊和谷歌的芯片业务发展。