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(本图片由AI天生)

作者 | 辰辰

出品 | 网易科技

本周的拉斯维加斯 ,款子永不眠 ,但真正的豪赌不在赌场 ,而在AWS的宣布会现场 。

当众多开发者涌入re:Invent大会时 ,云盘算霸主亚马逊终于不再默然 。面临英伟达的步步紧逼 ,它直接将筹码推向了桌子中心:All in自研芯片 。

亚马逊先是用一张Trainium3镇住全 。盒阅莒4倍 ,本钱直接腰斩一半;紧接着 ,它又亮出了袖中的“底牌” Trainium4 ,FP4吞吐量暴涨6倍、内存带宽提升4倍 ,招招直指英伟达的软肋 。

这一次 ,亚马逊不再宁愿做一个“卖铲子”的中心商 。这场关于算力控制权的战争 ,亚马逊已经不想再忍了 。

与此同时 ,全新的Nova模子家族和“模子铸造”工坊更显示出亚马逊试图在AI时代重塑“云端霸权”的野心 。

这不但是一次产品宣布 ,这是亚马逊对英伟达“税收”的抗争 ,也是对谷歌和微软等云效劳商提倡的大规模还击 。

1. 硅谷出租屋里的欢呼:英伟达GPU不再是唯一选择

故事的最先 ,爆发在一个看似不起眼的硅谷出租屋里 。

那里群集着AI视频首创公司Decart的几十名工程师 。这是一家刚刚融资1亿美元、估值高达31亿美元的新晋独角兽企业 。但此时正陷入一场绝望的代码马拉松:他们试图训练一款名为“Lucy”的AI视频天生应用 ,目的是实现实时渲染 ,没有任何卡顿 。

在实验了英伟达GPU等多款竞品芯片后 ,效果都不怎么样 。Decart联合首创人迪恩·莱特斯多夫(Dean Leitersdorf)回忆道:“在突破之前 ,我们只能天生1.5到2秒的视频 ,然后屏幕上的画面就酿成了一团噪点 。模子运行越来越乱 ,一切都会模糊 。”

直至AWS向他们提供了尚在保密阶段的自研AI训练芯片Trainium3 。

那是马拉松编程的两周后 ,所有人都身心俱疲 。莱特斯多夫正在打Zoom电话 ,突然听到死后传来猖獗的欢呼声 。“那一刻 ,我看到四小我私家兴奋地跳上跳下 ,”莱特斯多夫说 ,“Trainium3让我们运行了更重大、更智慧的模子 ,并且不会瓦解 。”

Decart的实测数据显示 ,Trainium3天生的视频帧率是其他芯片的4倍 。

这一幕极具象征意义 。恒久以来 ,英伟达GPU是AI行业的硬通货 ,是不可逾越的护城河 。但现在 ,缺口被撕开了 。

亚马逊在周二正式宣布Trainium3最先上市销售 ,接纳3纳米工艺 ,由AWS旗下的Annapurna Labs设计 。官方数据显示 ,相比一律GPU系统 ,Trainium3能将AI模子的训练和运行本钱降低高达50% 。

(本图片由AI天生)

在这个算力本钱决议生死的时代 ,“50% 的本钱削减”对任何一家AI公司来说 ,都是无法拒绝的诱惑 。

AWS Trainium芯片首席架构师罗恩·迪亚曼特(Ron Diamant)直言不讳地体现:“归根结底 ,主要优势就是性价比 。”

会上 ,亚马逊AWS宣布已拥有包括Anthropic、Karakuri、Metagenomi、Neto.ai、理光和Splash Music在内的稳固客户群 。

别的 ,亚马逊宣布了盘算集群Trainium3 UltraServer ,每个UltraServer可容纳144颗Trainium3芯片 。更夸张的是 ,这些效劳器可以毗连起来 ,为单个应用提供高达100万颗芯片的算力支持 。这是上一代系统规模的10倍 。

在能源消耗日益成为数据中心恶梦确当下 ,AWS宣称新系统的能效比上一代提高40% 。?这关于那些正为“天文数字”般电费账单忧愁的AI巨头们来说 ,无疑是另一剂强心针 。

2. “特洛伊木马”:亚马逊的阳谋

若是说Trainium3是正面强攻 ,那么亚马逊对下一代芯片Trainium4的预告 ,则是一记精妙的“侧翼包围” 。

众所周知 ,英伟达最深的护城河不但是GPU ,更是NVLink互连手艺和CUDA生态 。为了突破这一垄断 ,亚马逊AWS祭出了一招“以夷制夷” 。

AWS在大会上透露 ,正在研发中的Trainium4将支持英伟达的NVLink Fusion高速互连手艺 。

这意味着 ,客户可以在AWS的机房里 ,混用亚马逊的自研芯片与英伟达GPU 。亚马逊似乎抛出了这样的橄榄枝:“你不需要连忙扬弃英伟达 ,而是可以把它们连在一起用 。但你会发明用我的芯片更自制、更高效 。”

这是一种典范的“特洛伊木马”战略 。通过兼容敌手标准 ,降低客户的迁徙门槛 ,然后用极致的性价比逐步蚕食市场份额 。

(本图片由AI天生)

迪亚曼特在接受采访时体现得十分“谦逊” 。他说:“我不以为我们是在试图取代英伟达 。”一再强调是要给客户更多选择 。

但市场反应很忠实 。当Meta最先与谷歌商谈购置TPU芯片、OpenAI与博通相助开发芯片的新闻传出 ,再加上亚马逊的这一记重拳 ,英伟达股价应声波动 。

只管英伟达曾在社交平台X上强硬回手称自己“领先行业整整一代” ,是唯一能运行所有AI模子的平台 ,但不可否定的是 ,“去英伟达化”正在成为硅谷巨头们心照不宣的共识 。

即便像Anthropic这种接受英伟达100亿美元投资的盟友 ,在AWS的诱惑眼前也体现出了“渣男”的一面 。AWS透露 ,Anthropic正在使用凌驾100万颗Trainium2芯片构建Claude模子 。

3. Nova模子与“代工厂”模式:不但仅是卖云效劳

若是硬件层面比拼的是“省钱” ,那么软件和模子层面的竞争则是“夺权” 。

亚马逊一直被诟病在天生式AI大模子方面“赶了个晚集” ,落伍于OpenAI的GPT和Google的Gemini 。但这次 ,AWS CEO马特·加曼(Matt Garman)显然想通过“适用主义”弯道超车 。

全新的Nova模子家族周二悉数亮相:

——Nova Pro与Nova Lite:?对标GPT-5和Gemini 3.0品级别的强力模子 。

——Nova Sonic:?实时语音模子 。

——Nova Omni:?能够像人一样处置惩罚音频、视频、图像和文本的多模态推理模子 。

亚马逊宣称 ,Nova 2 Pro在各项基准测试中匹配甚至逾越了OpenAI和Google的旗舰模子 。

亚马逊特殊提到 ,该模子在执行重大指令和盘算机操作等智能体使命方面体现突出 。较小的Nova 2 Lite模子则在多项基准测试中与Claude 4.5 Haiku、GPT-5 Mini和Gemini Flash 2.5性能相当 。

但真正的杀手锏并非模子自己 ,而是名为Nova Forge的新工具 。

这一工具允许企业客户在模子“预训练”阶段就导入自己的数据 。这与现在市面上常见的“微调”(Fine-tuning)截然差别 。微调只是在制品模子上修修补补 ,限制了调优空间;而Nova Forge是让客户加入到地基浇筑中 。

亚马逊AI营业认真人罗希特·普拉萨德(Rohit Prasad)在宣布前接受采访时体现:“每个企业都需要醒目自身营业领域的前沿模子 。”他透露 ,Nova Forge的手艺最初是为Alexa等内部团队开发的 ,“这实质上是全新的开放式训练范式” 。

Reddit就成为了第一个吃螃蟹的人 。

(本图片由AI天生)

Reddit首席手艺官克里斯·斯洛维(Chris Slowe)体现 ,古板的微调基础不管用 ,由于大大都通用模子被设计得过于“严酷” ,会拒绝剖析Reddit上某些具有争议或攻击性的内容 。但通过Nova Forge ,Reddit将自家重大语料库注入模子底层 ,训练出了一个真正的“Reddit专家” 。

“其他大语言模子只是从看法上明确Reddit ,而我们的模子真正懂其中的‘黑话’ 。”斯洛维说 。

这正是亚马逊的精明之处 。它没有选择用一个通用的超等ChatGPT来统治天下 ,而是通过Nova Forge ,让每一家公司都能以更低本钱拥有一个属于自己的“前沿模子” , 无论是Reddit、索尼照旧Booking.com 。

“授人以渔”的战略 ,或许正是亚马逊在AI时代差别化竞争的要害 。

4. AWS CEO的冷静思索:拒绝泡沫 ,拥抱实效

在AI淘金热中 ,AWS CEO加曼的态度显得异常冷静 。

在大会前的专访中 ,加曼绝不避忌地谈到了他对所谓“AI泡沫”的看法 。

“当人们谈论泡沫时 ,我以为危害最大的是那些生意 ,”加曼直言那些虽然没有大规模应用、甚至没有写出几多代码 ,却获得数十亿美元融资的首创公司 ,“一家没有代码的首创公司估值能有30亿美元 ?也许吧 ,但也可能不是 。这些才是大问号 。”

加曼的赌注不在于制造下一个ChatGPT ,而在于将AI酿成一种像水电一样廉价、可靠的基础设施 。

他更看重AI的现实效能 ,并举了亚马逊内部案例:AWS一个团队最近对内部代码库举行了大规模重写 。凭证古板估算 ,这需要30小我私家事情18个月 。但在AI智能体的辅助下 ,仅仅6小我私家只用71天就完成了使命 。

这种效率的提升是实着实在的 ,而不是资源讲的故事 。

虽然 ,挑战依然保存 。虽然亚马逊在上一季度交出了超预期财报 ,但谷歌和微软依附Gemini、OpenAI ChatGPT等明星AI ,依然在快速蚕食市场份额 。别的 ,亚马逊内部激进的AI转型也引发了阵痛 ,包括10月份宣布的裁人妄想以及部分员工对AI情形影响的担心 ,都是加曼必需面临的难题 。

5. 结语:巨人的还击

很长一段时间里 ,亚马逊在AI领域给人的印象是“甜睡的巨人” 。微软深度绑定了OpenAI ,谷歌拥有DeepMind ,而AWS似乎还在靠着老旧的云效劳模式惯性滑行 。

但re:Invent 2025彻底破损了这种印象 。

亚马逊正在构建一个严密的战略困绕圈:

(本图片由AI天生)

· 底层:?用Trainium芯片突破英伟达的价钱垄断 ,用更低能耗解决数据中心的电力焦虑 。

· 中层:?用Nova Forge突破通用大模子的垄断 ,让企业拥有定制化模子的主权 。

· 顶层:?用Bedrock和智能体平台 ,将AI嵌入到每一个详细的应用开发中 。

正如加曼所说:“两年前 ,人们在构建AI应用;现在 ,人们在构建内置AI的应用 。”

这不再是关于谁的模子能写出更优美的诗歌 ,而是关于谁能让AI以更低本钱、更可控方法 ,真正流淌进商业的各处毛细血管里 。

英伟达的股价或许还会继续走高 ,OpenAI的宣布会或许依然吸睛 ,但亚马逊已经把战场拉回了它最善于的领域:规模、本钱与效率 。

在这场没有硝烟的战争中 ,亚马逊不想做谁人最亮眼的公司 ,它只想做谁人笑到最后、赚走每一分基础设施利润的公司 。关于黄仁勋和奥特曼来说 ,真正的贫困可能才刚刚最先 。

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