惊天反转！Meta签下百万级亚马逊AI芯片大单，AI芯片格局生变
【编者按】 亚马逊与Meta的这波合作，简直是自家芯片的“封神之战”！ARM架构CPU悄然搅局AI江湖，当GPU还在训练大模型时，推理与智能体任务正催生新需求——AWS靠Graviton芯片拿下Meta大单，顺便在谷歌云大会落幕时“贴脸”官宣，这波操作既秀肌肉又暗藏火药味。更值得玩味的是，亚马逊自研芯片正从“备胎”变成“王牌”：Trainium抢到Anthropic百亿订单，Graviton又让Meta回头。AI算力战场已从“显卡为王”转向“芯多势众”，而这场军备竞赛的赢家，可能不是卖芯片的，而是最会用芯片伺候客户的玩家。
亚马逊刚凭借自家芯片拿下Meta这个大客户——准确说，又是靠自研芯片立了功。亚马逊上周五宣布，Meta已签署协议，将使用数百万颗AWS Graviton芯片来满足其日益增长的AI需求。
注意了，AWS Graviton是一款基于ARM架构的CPU（中央处理器，负责通用计算任务），而不是GPU（图形处理器）。
虽然GPU依然是训练大模型的首选芯片，但模型训练完成后，基于这些模型打造的AI智能体正在改变芯片需求类型。智能体会产生计算密集型工作负载，如实时推理、编写代码、搜索，以及通过多步骤任务协调管理智能体的流程。AWS表示，其最新版本的Graviton正是为处理AI相关计算需求而专门设计的。
这笔交易让Meta的部分资金回流到AWS，而不是流进谷歌云等竞争对手的口袋。去年8月，Meta与谷歌云签署了一份为期六年、价值100亿美元的合同，尽管在此之前Meta一直是AWS的客户，同时也使用微软Azure。
我们忍不住注意到，AWS选择在谷歌云Next大会闭幕时宣布这一合作，简直像是在向这位云竞争对手隔空“嘲讽”。当然，谷歌也研发自有定制AI芯片，并在大会上发布了新版本。
没错，亚马逊也有自研AI GPU：Trainium。虽然名字里有“训练”二字，但它既能用于训练也能用于推理——推理是模型训练完成后，主动处理提示词的那个阶段。
但Anthropic已经抢先一步，在本月初宣布了一项协议，包揽了未来多年这些芯片的大部分产能。这家Claude的研发公司同意在未来10年内花费1000亿美元在AWS上运行其工作负载——尤其专注于Trainium——而亚马逊则同意再向Anthropic投资50亿美元（使其总投资达到130亿美元）作为回报。
归根结底，Meta这笔交易让亚马逊有机会展示一个重量级AI客户作为其自研CPU的“证明”。这些芯片与英伟达的新型Vera CPU竞争，后者同样基于ARM架构，专为处理AI智能体工作负载而设计。当然，区别在于：英伟达向企业和云服务商（包括AWS）销售芯片和AI系统，而AWS只通过其云服务提供芯片访问权限。
本月早些时候，亚马逊CEO安迪·贾西在年度股东信中矛头直指英伟达和英特尔，称企业希望AI获得更好的性价比，而他打算据此赢得订单。这也意味着亚马逊内部芯片研发团队必须交付成果的压力空前巨大——我们上月独家参观了该团队的实验室。
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