AWS 的 Peter DeSantis 表示下一代 Trainium 芯片将“非常差异化”

由于 Trainium3 已经售罄，而 Trainium4 的目标是实现 6 倍的计算增益，AWS 正在认真挑战 Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位

AWS 在人工智能芯片竞赛中没有奋起直追。它正试图超越这一领域。

AWS 负责人工智能模型、定制芯片和量子项目的高级副总裁 Peter DeSantis 表示，下一代 Trainium 芯片将具有高度差异化。该评论发表之际，该公司现有的 Trainium3 加速器已经售罄，并且其后继者的早期预订正在迅速增加。

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背景信息：AWS 已部署了超过 100 万个 Trainium 芯片。

Trainium3 和 Trainium4 在纸面上的实际含义

Trainium3 于 2025 年 12 月 2 日全面上市。与其前身 Trainium2 相比，它的计算性能提高了 4.4 倍，内存带宽提高了约四倍，同时提高了能源效率。

目前正在开发的 Trainium4 的目标是更加雄心勃勃的数字。 AWS 预计它将提供六倍于 Trainium3 的 FP4 计算性能，并且内存带宽再次翻两番。预计 2027 年左右广泛上市。

FP4 是指越来越多地用于大规模 AI 模型训练的低精度浮点格式。 FP4 的更高吞吐量意味着以更低的成本运行更快的训练，这正是超大规模企业和企业 AI 团队目前所追求的。

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AWS 正在销售芯片，而不仅仅是出租它

AWS 报告其定制芯片业务实现三位数增长，年销售额预计将达到数百亿美元。

Trainium3 的容量大部分已售罄。尽管要到 2027 年才推出，Trainium4 已经积累了大量的早期预订。

AWS 还考虑将 Trainium 芯片直接出售给外部各方，而不是仅通过自己的云基础设施提供。这一时机符合更广泛的趋势：主权人工智能计划，政府和大型组织希望在他们拥有或控制的硬件上构建人工智能基础设施。

无人能停止询问的 Nvidia 问题

Nvidia 的 H100 和 B200 GPU 仍然是大规模 AI 训练的默认选择。 Nvidia 经过近二十年建立的 CUDA 软件生态系统是主要原因：数以百万计的开发人员都知道它，大多数人工智能框架都针对它进行了优化，而且转换成本是真实的。

AWS 正在通过其 Neuron SDK 和 Neuron 内核接口解决软件方面的问题，这些工具旨在降低开发人员将工作负载转移到 Trainium 硬件上的障碍。