隨著人工智慧 (AI) 技術的快速發展，雲端服務供應商如亞馬遜 (AWS)、微軟和 Google 面臨著日益增長的需求，其中包括更高效能、更低成本的運算資源。為了應對這些挑戰，這些雲端巨頭紛紛投入自研晶片領域。自研晶片能更精確地滿足其資料中心和 AI 工作負載的特定需求，從而降低對傳統晶片供應商的依賴，並在競爭激烈的雲端服務市場中取得差異化優勢。
雲端大廠投入自研晶片正迅速重塑 AI 基礎建設的格局。AWS、Google 和微軟等公司正在開發專為 AI 模型訓練和推理而設計的晶片，例如 AWS 的 Trainium 和 Inferentia，以及 Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）。這些晶片在性能、能效和成本效益方面都超越了傳統的 CPU 和 GPU。透過採用自研晶片，雲端供應商能夠提供更強大的 AI 運算能力，並降低 AI 服務的價格，進而加速 AI 技術在各個行業的普及。
在雲端大廠中，AWS 在自研晶片領域的布局最早且最具優勢。早在 2013 年，AWS 就開始開發 Nitro 晶片，用於加速 I/O 和安全功能。隨後，AWS 又陸續推出了 Graviton (基於 ARM 架構的 CPU)、Inferentia (AI 推理晶片) 和 Trainium (AI 訓練晶片) 等多款自研晶片。這些晶片已廣泛應用於 AWS 的雲端服務中，為客戶提供卓越的性能和成本效益。AWS 在自研晶片領域的領先地位，得益於其早期投入、垂直整合能力以及軟硬體協同設計的獨特策略，使其能夠快速開發出滿足客戶需求的創新晶片。這種策略讓 AWS 在 AI 基礎建設領域保持著強勁的競爭力。
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