在位于德克萨斯州奥斯汀的亚马逊芯片实验室内，一组工程师正在测试一种新的高度机密的服务器设计，该设计配备了亚马逊专有的人工智能芯片，旨在挑战市场领导者Nvidia。
亚马逊开发自己的处理器旨在减少对英伟达昂贵芯片的依赖，这种芯片通常被称为「英伟达税」，目前为亚马逊网络服务 (AWS) 的大部分人工智能云业务提供支持，而 AWS 是该公司的主要增长引擎。亚马逊高管拉米·辛诺 ( Rami Sinno)评论说，通过开发自己的芯片，亚马逊希望为客户提供更具成本效益的解决方案，以执行复杂的计算和处理大量数据
微软和 Alphabet 等竞争对手也在推行类似的举措。负责亚马逊安纳普尔纳实验室（AWS 的一部分）工程的
Sinno 指出，亚马逊的客户越来越多地寻求比 Nvidia 产品更实惠的替代品。亚马逊于 2015 年收购了安纳普尔纳实验室，强调了其对内部芯片开发的承诺。
尽管亚马逊的 AI 芯片计划相对较新，但其用于非 AI 计算的 Graviton 芯片已开发近十年，目前已是第四代。较新的 AI 芯片 Trainium 和 Inferentia 代表了亚马逊在此领域的最新努力。AWS 计算和网络副总裁 David Brown 强调，这些芯片可能将成本和性能提高高达 40-50%，比 Nvidia 的型号便宜得多。
AWS 占亚马逊总收入的近五分之一，其销售额同比增长 17%，1-3 月季度达到 250 亿美元。AWS 占据云计算市场的三分之一，微软的 Azure 约占 25%。在最近的 Prime Day 期间，亚马逊使用了 25 万个 Graviton 芯片和 8 万个定制 AI 芯片来管理平台活动的激增。
争夺未来市场份额
竞相开发内部 AI 芯片对亚马逊来说不仅仅是一种节省成本的措施，它代表着一种战略举措，旨在更好地控制其技术堆栈并增强其在云计算市场的竞争优势。通过减少对 Nvidia 的依赖，亚马逊可以缓解供应链漏洞，并有可能将节省的成本转嫁给客户，从而提高客户忠诚度和市场份额。
亚马逊人工智能芯片的成功可能会树立新的行业标准，
引导其他科技巨头加速自己的芯片开发项目。这一趋势可以被视为科技行业的垂直整合，企业努力拥有更多生产流程组件。
亚马逊对人工智能芯片开发的大量投资也反映了企业利用人工智能推动创新和效率的更广泛趋势。人工智能对各个行业越来越重要，因此对强大、经济高效的处理解决方案的需求只会增长。
在这种背景下，亚马逊在人工智能芯片技术方面的进步可能会产生深远的影响，不仅对云计算，而且对医疗保健、金融和制造业等严重依赖数据处理和机器学习的行业也是如此。
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