AI芯片领域再现重磅动态。亚马逊云科技AWS宣布Meta已签署协议将采用数百万颗AWS Graviton芯片来支撑其持续增长的AI算力需求。值得注意的是AWS Graviton是基于ARM架构的CPU中央处理器负责通用计算任务而非GPU图形处理器。尽管GPU仍是训练大型模型的主流芯片但随着模型训练完成后构建于其上的AI智能体正在改变所需的芯片类型。智能体会产生高强度计算负载包括实时推理、代码编写、搜索以及多步骤任务中的智能体协调管理。AWS表示最新一代Graviton芯片正是专为应对AI相关计算需求而设计的。此次合作意味着Meta的更多资金将流向AWS而非谷歌云等竞争对手。去年8月Meta与谷歌云签署了一项为期六年、价值100亿美元的合作协议而在此之前Meta主要是AWS的客户同时也使用微软Azure。有意思的是AWS选择在谷歌云Next大会刚刚落幕之际宣布这一交易颇有几分对云计算对手暗送会心一笑的意味。当然谷歌自身也研发定制AI芯片并在此次大会上发布了新版本。事实上亚马逊自研的AI GPU——Trainium同样不可忽视。尽管名字带有训练之意但该芯片实际上兼顾训练与推理两大阶段——推理是指模型完成训练后对提示词进行实时处理的环节。然而Trainium的大量资源已被Anthropic提前锁定。这家Claude大语言模型的开发商本月初宣布将在未来十年内斥资1000亿美元在AWS上运行工作负载并重点使用Trainium芯片作为回报亚马逊同意再向Anthropic追加投资50亿美元累计投资总额达130亿美元。综合来看此次Meta合作案让亚马逊得以将这一大型AI客户作为自研CPU实力的有力佐证。AWS Graviton直接对标英伟达最新推出的Vera CPU——后者同样基于ARM架构专为AI智能体工作负载而设计。两者的核心区别在于英伟达面向企业和云服务商包括AWS销售芯片及AI系统而AWS则仅通过云服务的方式向外提供芯片访问权限。本月早些时候亚马逊CEO安迪·贾西在年度股东信中直接向英伟达和英特尔发起挑战表示企业客户需要更高性价比的AI算力方案并明确表态将凭借这一优势争夺市场。这也意味着亚马逊内部芯片研发团队承受的压力前所未有——上个月我们曾独家探访了该团队的实验室。QAQ1AWS Graviton芯片和GPU有什么区别为什么Meta要用CPU来跑AIAAWS Graviton是基于ARM架构的CPU负责通用计算任务而GPU主要用于训练大型模型。随着AI智能体的兴起实时推理、代码编写、搜索等高强度计算任务越来越多最新一代Graviton芯片正是专为这类AI相关计算需求而设计能够高效处理智能体的多步骤任务协调工作因此Meta选择大规模采购Graviton来支撑其AI业务扩张。Q2Meta为什么从谷歌云转向AWSAMeta此前主要是AWS客户去年8月才与谷歌云签署了六年、100亿美元的合作协议。此次Meta与AWS签署Graviton芯片大单意味着更多资金重新回流到AWS。AWS还特意选在谷歌云Next大会刚结束时宣布这一消息竞争意味十足。两家云巨头均拥有自研AI芯片正围绕大型AI客户展开激烈争夺。Q3亚马逊自研的Trainium芯片和Graviton有什么不同ATrainium是亚马逊自研的AI GPU支持模型训练和推理两大阶段而Graviton是ARM架构的CPU专注于AI智能体的计算工作负载。目前Trainium的大量资源已被Anthropic以未来十年斥资1000亿美元的协议锁定因此亚马逊借助Graviton来承接Meta的AI需求同时也将其作为与英伟达Vera CPU竞争的重要筹码。