亚马逊一直在开发自己的 AI 芯片以降低成本，这也有助于提高亚马逊网络服务 (AWS) 的盈利能力。然而，这家电子商务巨头正在努力开发能够与 Nvidia 标准芯片相媲美的 AI 芯片。
项目迁移问题、兼容性差距和低使用率是阻碍亚马逊人工智能芯片普及的一些问题。这种情况还使亚马逊从其云业务中获得的巨额收入面临风险。据《商业内幕》报道，亚马逊面临的挑战是通过机密文件和熟悉此事的消息人士确定的。
亚马逊内部的人工智能芯片遭遇采用阻碍
Trainium 和 Inferentia 是亚马逊设计的顶级芯片，于去年年底首次亮相。该出版物报道称，去年，Trainium 在 AWS 客户中的采用率仅为 Nvidia 图形处理单元的 0.5%。
另请阅读：亚马逊利润超出华尔街预期，AWS 生成式人工智能创造奇迹
报告称，亚马逊在 2024 年 4 月通过其 AWS 服务对不同 AI 芯片的使用百分比进行了评估。与此同时，Inferentia 的采用率略高，为 2.7%。Inferentia 是一款专为推理而设计的芯片，推理是一项 AI 任务，通常指最终消费者使用 AI 模型的计算过程。报告提到一份内部文件称；
“客户早期的尝试暴露了一些摩擦点，并阻碍了采用。”
上述表述指的是大型云客户在向亚马逊定制芯片转型时面临的挑战。Nvidia 的 CUDA 平台被认为对客户更有吸引力，报告指出这是关键原因。
亚马逊定制 AI 芯片开发正在接受内部审查
全球最大的云服务提供商 AWS 目前正在开发其自主研发的计算机芯片，以促进运营。亚马逊有时会炫耀其在 AI 芯片方面的努力。然而，文件中展示的画面与该公司的预期有所不同。
新加坡通讯及新闻部部长陈杰豪与 AWS 高管及合作伙伴合影。来源：AWS。
内部文件称，该公司正努力应对采用率缓慢的问题，但亚马逊首席执行官却有不同的看法。在第一季度财报电话会议上，亚马逊首席执行官安迪·贾西 (Andy Jassy) 表示，对 AWS 芯片的需求很高。
“我们拥有最广泛的 NVIDIA 计算实例选择，但考虑到它与现有替代方案相比具有良好的性价比优势，对我们的定制硅片、训练和推理的需求相当高。”
安迪·贾西
Jassy 还在致投资者的信中提到了 AWS 硅片的早期采用者，称“我们已经有几个客户在使用我们的 AI 芯片，包括 Anthropic、Airbnb、Hugging Face、Qualtrics、Ricoh 和 Snap。”与此同时，Anthropic 的情况则完全不同，因为亚马逊是这家初创公司最大的支持者。这家云计算巨头已向 Anthropic 投资了 40 亿美元，这笔投资协议要求该公司使用 AWS 设计的硅片。
AWS 的主要组件利用了 Nvidia GPU
亚马逊网络服务提供多种处理器，从 Nvidia 的 Grass Hopper 芯片到 AMD 和英特尔。其大部分盈利来自设计自己的数据中心芯片，这有助于避免从 Nvidia 购买 GPU，从而节省成本。
另请阅读：人工智能和 GPU 需求不断增长，Nvidia 实现显著增长
亚马逊于 2018 年推出了其首款 AI 芯片 Inferntia，但 Nvidia 在提供更广泛被不同行业采用的解决方案方面仍然处于领先地位。AWS、微软和谷歌是 Nvidia 最大的客户。所有这些巨头都通过他们的云服务租用 GPU。
今年 3 月，AWS 首席执行官 Adam Selipsku 出席了 Nvidia GTC 2023。两家公司发表了联合声明，重点关注双方在推进生成式人工智能方面的战略合作。
“我们两家公司之间的深度合作可以追溯到 13 年前，当时我们共同在 AWS 上推出了世界上第一个 GPU 云实例，今天我们为客户提供最广泛的 NVIDIA GPU 解决方案。”
塞利普斯库
Nvidia 的平台 Cuda 通常受到开发者的青睐。因为 Nvidia 花费了多年的时间和精力来创建它，而且业界已经采用了它，这让他们处理事情变得更容易。另一方面，亚马逊仍然需要通过反复试验来解决这个难题。
Aamir Sheikh 的 Cryptopolitan 报道
资讯来源：由a0资讯编译自THECOINREPUBLIC。版权归作者A0资讯所有，未经许可，不得转载
