AWS 推出訂製運算晶片的主要策略，在於降低客戶使用英特爾和輝達晶片的成本，同時提升其在雲端運算市場的競爭力。AWS 作為全球最大的雲端運算服務供應商，透過自行研發晶片，減少對外部供應商的依賴，並為客戶提供更多樣化的選擇。自 2015 年收購 Annapurna Labs 以來，AWS 便積極投入訂製晶片的開發，展現其長期發展此領域的決心。
AWS 推出基於 Arm 架構的 Graviton 系列晶片，直接與英特爾和 AMD 的中央處理器競爭。最新一代的 Graviton3 晶片，在效能上比前代提升 25%，浮點運算能力提高 2 倍，機器學習工作負載速度提升 3 倍，同時還承諾降低 60% 的電力消耗。AWS 雲端運算戰略師指出，Graviton3 在性價比上將超越英特爾晶片。此晶片適用於高效能運算、批次處理、電子設計自動化、媒體編碼、科學建模等多種工作負載。
AWS 針對機器學習領域，開發名為 Trainium 的新型晶片，旨在與輝達的同類晶片競爭。Trainium 的目標是降低機器學習模型訓練的成本，預計成本將比輝達旗艦晶片低 40%。此晶片適用於圖像識別、自然語言處理、詐欺檢測和預測等應用。透過 Trainium，AWS 希望在快速成長的機器學習市場中佔據一席之地。
儘管 AWS 積極發展自研晶片，但仍與英特爾、AMD 和輝達等公司保持密切合作。例如，AWS 與輝達合作，將 Graviton 處理器與輝達技術結合，為 Android 遊戲開發者提供解決方案。AWS 強調，提供額外的晶片選擇是為了保持在雲端運算市場的競爭力，並非要完全取代現有合作夥伴。
市場研究公司 Gartner 分析師認為，晶片公司應認真看待來自 AWS 的競爭。雖然目前許多雲端運算客戶仍習慣使用英特爾和輝達的晶片，但隨著 AWS 自研晶片的性能提升和生態系統完善，將吸引更多早期採用者。AWS 的發展路徑與其 15 年前剛上線時相似，初期客戶規模較小，但最終擴展為主流，並朝著大型企業的規模發展。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容