亚马逊的芯片实验室正在德克萨斯州奥斯汀源源不断地进行创新。7 月 26 日，一群忠实的工程师对一款新设计的服务器进行了测试。
亚马逊高管拉米-辛诺（Rami Sinno）在参观位于奥斯汀的工厂时，透露了这款服务器使用亚马逊人工智能芯片的情况。这项开发是与该领域目前的领导者英伟达（Nvidia）竞争的大胆一步。
亚马逊开发自己的处理器的主要原因是：它不想依赖 Nvidia，不想购买该公司的芯片。昂贵的 Nvidia 芯片是亚马逊网络服务公司人工智能云业务的主要动力。这项业务是该公司最重要的增长引擎。因此，所谓的 "Nvidia 税 "促使该公司寻找更便宜的选择。
亚马逊的芯片开发项目有双重目的。首先，该项目旨在为客户提供更实惠的复杂计算和大数据量处理机会。其次，制定这一举措是为了保持亚马逊在动荡的云计算和人工智能行业中的竞争力。此举也得到了微软和 Alphabet 等科技巨头的支持，它们正在开发定制芯片，以保持在市场上的领先地位。
亚马逊Annapurna实验室（AWS生态系统的重要组成部分）工程总监拉米-辛诺（Rami Sinno）强调，客户对Nvidia产品更经济的解决方案的需求正在增长。亚马逊在 2015 年收购 Annapurna 实验室是明智之举，因为这使公司能够为开始开发流行芯片奠定基础。
虽然亚马逊用于人工智能的芯片还处于早期阶段，但该公司近十年来一直在制造和完善用于其他主流应用的芯片，其中最著名的是其通用芯片 Graviton，目前已发展到第四代。亚马逊宣布，该公司最新、最强的 Trainium 和 Inferentia 芯片仍处于早期阶段，是专门设计的处理器。
其影响可能是巨大的，因为令人印象深刻的性能凸显了 AWS 计算和网络副总裁大卫-布朗（David Brown）的报告。有鉴于此，我们应该承认，与基于 Nvidia 的解决方案相比，亚马逊的内部芯片可以带来高达 40-50% 的性价比提升。反过来，这种潜在的改进可能意味着 AWS 客户在部署人工智能工作负载时可以节省大量成本。
AWS 对亚马逊整体业务的重要性不容低估。今年第一季度，AWS 的销售额同比飙升 17%，达到 250 亿美元，占亚马逊总收入的五分之一不到。目前，AWS 占有全球云计算市场约三分之一的份额，微软的 Azure 占有约四分之一，即 25%。
亚马逊对其定制芯片战略的承诺在最近的 Prime Day（亚马逊网站为期两天的促销活动）上得到了体现。为了处理高水平的购物以及流媒体视频、音乐和其他内容，亚马逊在其平台上部署了令人印象深刻的 25 万个 Graviton 芯片和 8 万个定制人工智能芯片。Adobe Analytics 宣布，Prime Day 的销售额达到创纪录的 142 亿美元。
看来，随着亚马逊加大人工智能芯片的研发力度，行业领头羊英伟达（Nvidia）也不会停留在同一水平线上。Nvidia 的首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）介绍了 Nvidia 计划于今年晚些时候发布的最新 Blackwell 芯片。这些芯片的性能大幅提升，黄仁勋承诺，新芯片在人工智能模型训练方面的性能是原来的两倍，推理速度是原来的五倍。
Nvidia 在人工智能芯片市场的主导地位体现在其令人印象深刻的客户名单上，其中包括亚马逊、谷歌、微软、OpenAI 和 Meta 等科技巨头。该公司对人工智能的专注使其市值达到了惊人的 2 万亿美元，成为全球第三大最有价值的公司，仅次于微软和苹果。
随着人工智能芯片竞争的加剧，Nvidia 也在不断丰富其产品。该公司推出了新的软件工具，以促进各行各业的人工智能整合，并正在为车载聊天机器人和仿人机器人等新兴应用开发专用芯片。
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