亚马逊部署十万颗Trainium2，剑指英伟达垄断

据彭博社报道，亚马逊正悄然推进一项雄心计划，意在挑战英伟达在AI芯片领域的垄断。其核心武器是第二代自研AI训练芯片Trainium2，目前已开始在数据中心部署，并计划年底前完成测试与交付、在包括俄亥俄州在内的多个核心数据中心全面推广，最终目标是将Trainium2串成多达10万颗芯片的庞大集群。

性能提升是这次升级的主线。亚马逊核心芯片设计工程师Rami Sinno表示，Trainium2相比上一代性能提高4倍、内存容量增加3倍，且在能效与成本上具备显著优势。该芯片是亚马逊AI硬件的第三代产品，由云计算先驱James Hamilton领导的团队研发——其构想早在2013年便已提出，2019年首款推理芯片Inferentia面世，Trainium系列则专注模型训练。亚马逊希望借自研芯片降低采购成本、提升数据处理效率。

但挑战同样巨大。其一，设计兼顾性能、能效与成本的可靠AI芯片本就极复杂；其二，软件工具仍是短板——亚马逊的Neural SDK尚处初期，远不能与英伟达成熟的CUDA生态匹敌。为弥补鸿沟，亚马逊正与Databricks、Anthropic等合作落地。Anthropic首席计算官Tom Brown称，Trainium的性价比“令人印象深刻”，并稳步扩大应用范围。

对亚马逊而言，自研芯片既是降本手段，也是战略护城河：若Trainium2能承接更多内部AI负载及AWS大客户项目，便算成功，既能削弱对英伟达的依赖，又能把算力红利留在云业务内。但这条路远未走通——硬件进步易、生态养成难，10万颗集群的野心，最终要由开发者是否买账来检验。