亚马逊再次凭借自研芯片从Meta手中取得重大胜利。周五，亚马逊宣布Meta已签署协议，将使用数百万颗AWS Graviton芯片以满足其日益增长的AI需求。
需注意的是，AWS Graviton是基于ARM架构的CPU（中央处理器），而非GPU（图形处理器）。虽然GPU仍是训练大模型的首选，但模型训练完成后，基于其构建的AI代理会引发芯片需求的转变。代理涉及实时推理、代码编写、搜索及多步骤任务协调等计算密集型负载，而最新版Graviton正是专为处理此类AI计算需求设计。
此举使更多Meta资金回流至AWS，而非流向Google Cloud等竞争对手。去年8月，Meta曾与Google Cloud签署为期六年、价值100亿美元的协议；在此之前，Meta主要使用AWS，同时也采用Microsoft Azure。
值得注意的是，AWS选择在Google Cloud Next大会结束后宣布此交易，时机颇具深意。尽管Google也在大会上发布了新版自研定制AI芯片，但亚马逊此举仍被视为对云竞争对手的有力回应。
事实上，亚马逊也拥有自研AI GPU Trainium。该芯片不仅用于模型训练，同样适用于推理阶段（即模型训练后实际处理提示的阶段）。
不过，Anthropic已抢先一步。本月初，Claude制造商宣布将在未来十年内投入1000亿美元在AWS上运行工作负载，重点侧重Trainium芯片；作为交换，亚马逊同意追加50亿美元投资（总投资额达130亿美元）以换取Anthropic股权。
最终，Meta的交易为亚马逊提供了庞大的AI客户案例，有力证明了其自研CPU的实力。这些芯片将与Nvidia新款Vera CPU展开竞争，后者同样基于ARM架构，旨在处理AI代理负载。区别在于，Nvidia向企业及云服务商（含AWS）出售芯片和系统，而AWS仅通过云服务提供自研芯片的访问权限。
本月早些时候，亚马逊CEO安迪·贾西在致股东信中强调企业需要更具性价比的AI解决方案，并以此赢得订单。这也意味着亚马逊内部芯片研发团队面临巨大压力，我们上月曾独家探访过该团队实验室。