替代英偉達，亞馬遜AWS已部署超過100萬枚自研AI芯片| re:Invent觀察

（亞馬遜AWS CEO馬特·加曼在re:Invent 2025發布Trainium 3）

在單卡性能不足的情況下，亞馬遜AWS通過提升服務器集群算力、帶寬的方式縮小了和英偉達的差距

文｜《財經》研究員 吳俊宇

編輯｜劉以秦

作者按：re：Invent是全球最大云廠商亞馬遜AWS一年一度的戰略和技術大會。re：Invent 2025于12月1日-5日在美國拉斯維加斯召開。我們在現場，記錄美國云計算行業這一年最新的變化。

以下是正文：

美國西部時間12月3日，全球最大云計算廠商亞馬遜AWS在re:Invent 2025發布了新款AI芯片和新款自研模型。

亞馬遜AWS CEO（首席執行官）馬特·加曼（Matt Garman）宣布，亞馬遜AWS自研的AI芯片Trainium 3已經上線，這是一款3nm（納米）工藝制程的芯片。亞馬遜AWS下一代AI芯片Trainium 4也在研發設計階段。

亞馬遜AWS還發布了Amazon Nova 2系列的自研模型。其中包括Lite（輕量化版）、Pro（專業版）、Sonic（聲音模型）、Omni（多模態推理模型）這四款模型。目前Amazon Nova系列已有數萬企業客戶，包括海信、印孚瑟斯（印度第二大IT企業）等。

亞馬遜AWS已部署百萬枚自研AI芯片

馬特·加曼提到，目前亞馬遜已經部署了超過100萬枚Trainium系列AI芯片。Trainium芯片每年為亞馬遜AWS帶來了數十億美元的收入。

部署這些芯片需要龐大的電力資源。亞馬遜AWS過去12個月新增了3.8GW（GW，即吉瓦是功率單位。1GW算力集群可容納20萬枚英偉達GB200芯片）算力。亞馬遜AWS目前的算力電力容量是2022年的兩倍，2027年還將再次翻倍。

Trainium 3每兆瓦電力能產生的Token（詞元，大模型算力計量單位，一個Token可以是單詞、標點、數字、符號等）數量是上一代芯片的五倍。亞馬遜AWS公布的信息顯示，Trainium 3與其他產品相比，訓練成本最多可降低50%。

亞馬遜發布的路線圖顯示，亞馬遜AWS下一代AI芯片Trainium 4在FP4（一種數據精度，比FP8、FP16更節省算力）計算精度下的性能相比Trainium 3將提升6倍以上。

Trainium系列芯片不直接對外銷售，而是通過云服務的方式提供給企業客戶。目前使用Trainium系列芯片的企業包括大模型創業公司Anthropic、數據庫公司databricks等企業。其中Anthropic 2025年底將使用超過100萬個 Trainium 2的算力集群，來運行它的Claude系列模型。

亞馬遜AWS表示，搭載Trainium 3的Trn3 UltraServer服務器，集成了144枚芯片，總算力高達362PFlops（每秒浮點運算次數）。它的整機性能甚至超過了英偉達的旗艦芯片服務器Blackwell GB200 NVL72。但按單卡性能計算，Trainium 3僅為GB200的56%。

但這是亞馬遜用系統堆料彌補單卡差距。在單卡性能不足的情況下，亞馬遜AWS通過提升服務器集群算力、帶寬的方式縮小了和英偉達的差距。

（Trainium3 UltraServer服務器機柜）

一位亞馬遜AWS人士曾對《財經》表示，從2021年自研AI芯片至今，亞馬遜AWS已經堅持了五年。為了降低算力成本，減少對英偉達的替代，這個戰略不可能動搖。

亞馬遜AWS的自研芯片戰略可以追溯到2018年。當時在英特爾、AMD的CPU（中央處理器）占主流的階段，亞馬遜AWS就開始自研Graviton系列CPU芯片。目前Graviton系列芯片歷經7年，已發展至第四代。

近三年，Graviton系列芯片已經成功替代英特爾、AMD，在亞馬遜AWS新增CPU算力中占比超過50%（詳見。Graviton系列芯片的客戶甚至包括蘋果、全球最大的ERP（企業資源管理）軟件企業SAP等公司。

云廠自研芯片，替代英偉達

亞馬遜AWS等云廠商自研AI芯片的一個重要目的是，降低芯片的TCO（總擁有成本）。

截至2025年，英偉達在全球AI芯片市場占據超過60%的市場份額。2025年英偉達的綜合毛利率69%。這意味著，亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP等云廠商每采購一枚英偉達的芯片，60%以上的成本都變成了英偉達的利潤。

一位資深算法工程師今年10月曾對《財經》表示，英偉達在AI芯片市場賺取了超額利潤。目前大部分科技公司都不想完全依賴英偉達的AI芯片。其中一些科技公司選擇了ASIC（專用集成電路）技術路線，這可以根據自己的業務特點高度定制AI芯片。這為替代英偉達提供了可能性。

云廠商的自研芯片一旦實現量產，它的邊際成本會逐漸降低，逐漸接近臺積電的代工成本。在理想情況下，甚至可以只用英偉達同等規格芯片三分之一的價格獲得自研芯片。這也是亞馬遜、谷歌、阿里巴巴、百度都在自研AI芯片的重要原因。

今年11月28日，全球半導體分析和研究機構SemiAnalysis在一份有關谷歌TPU v7（張量處理單元，即谷歌自研的AI芯片）芯片的成本分析報告中詳細計算了谷歌TPU v7的運行成本。

谷歌內部使用的TPU v7運行成本為1.28美元/小時，只有英偉達GB200（英偉達在銷旗艦芯片）2.28美元/小時的56%。谷歌在云上對外服務客戶時需要加上利潤空間，屆時TPU v7的運行成本僅為1.6美元/小時的成本，依舊只有英偉達GB200的51%。

目前，成功自研AI芯片并規?；娲ミ_的云廠商包括亞馬遜、谷歌。谷歌的TPU的出貨量甚至比亞馬遜的Trainium系列還要高。

摩根士丹利2025年11月一份名為《全球AI供應鏈更新》的研報稱，谷歌TPU系列芯片在2023年—2025年的出貨量分別是50萬枚、240萬枚、175萬枚。該報告預測，谷歌在2026年TPU出貨量將達到300萬枚。

亞馬遜Trainium系列超過100萬枚的部署量，谷歌TPU系列超過200萬枚/年的部署量，意味著這兩家云廠商已經在英偉達占據主導的市場中，撕開了一道口子。

2025年，英偉達AI芯片年出貨量超過600萬枚。今年10月29日，英偉達創始人黃仁勛曾在GTC華盛頓特區峰會披露英偉達的芯片銷量情況。

上一代Hopper系列（H100、H200、H20系列），2023年-2025年整個生命周期（約為2023年初-2025年10月）共交付了400萬枚GPU（圖形處理器）。

英偉達目前主力旗艦芯片Blackwell系列（GB200、GB300）量產的三個半—四個季度（約為2024年10月中旬-2025年10月），共交付了600萬枚。接下來的五個季度，英偉達還有2000萬枚Blackwell和Rubin（英偉達下一代旗艦芯片）系列芯片需要交付。

2025年9月，高盛曾在研報中預估，2025年-2027年全球AI芯片需求量分別為1000萬顆、1400萬顆、1700萬顆。其中，英偉達的GPU芯片市場占比將從62%降至55%。