財經雜誌—多自研少採購，亞馬遜超50%新增算力來自自研晶片

無論是在美國還是中國，雲廠商和AI創業公司自研算力晶片的趨勢早已開始且逐步深入，這個過程雖然很慢，但不可逆

亞馬遜旗下雲端運算業務——亞馬遜AWS，在其年度全球大會re:Invent宣佈了自研資料中心晶片進展。

亞馬遜AWS目前量產了三款自研晶片，分別是——Graviton 4、Trainium 2、Inferentia 2。

Graviton 4是一款Arm架構的CPU（中央處理器）晶片，它主要對標英特爾、AMD的x86架構晶片。Trainium 2，是一款AI（人工智慧）訓練晶片，它主要對標輝達旗下A100/H100等旗艦AI訓練晶片。Inferentia 2是一款AI推理晶片，它主要對標輝達旗下A10等入門等級的AI推理晶片。

亞馬遜AWS CEO（首席執行官）馬特·加曼（Matt Garman）在美國西部時間12月4日宣佈，將在2025年量產新一代AI訓練晶片Trainium 3。這款晶片採用了3納米工藝製程，性能比前代產品Trainium 2高出兩倍，性價比可以提升40%。

《財經》從亞馬遜AWS瞭解到，2024年亞馬遜AWS全球新增CPU（中央處理器）算力的一半以上都是基於Arm架構Graviton系列晶片，規模已經超過了x86架構晶片（主要生產企業包括英特爾、AMD）。

一位晶片行業人士解讀，亞馬遜AWS等雲廠商自研晶片一般有兩條邏輯：其一，雲廠商自研晶片通常可以降低單位算力成本，讓自家雲業務更有性價比；其二，節省外部晶片採購費用，減少對晶片供應商的依賴。不過，這些晶片不會直接對外銷售，而是在雲廠商的資料中心，變成雲化的算力對外租賃。

某中國雲廠商的一位不具名的晶片負責人曾分析稱，雲廠商自研晶片通常可以針對自身業務特點做最佳化。自研晶片在實現量產的前提下，通常比英特爾、輝達的晶片採購成本、營運成本更低。節省下來的成本用於降低算力價格。

01 誰在用？

一批知名企業是亞馬遜AWS三款自研晶片（Graviton 4、Trainium 2、Inferentia 2）雲服務的使用者，其中包括蘋果公司、全球最大的ERP（企業資源管理）軟體企業SAP、AI創業公司Anthropic、知名資料分析企業Datadog、社交平台Pinterest。

馬特·加曼（Matt Garman）公開表示，在亞馬遜AWS彈性計算產品的1000個最大客戶，有90%以上正在使用Graviton晶片的算力資源。亞馬遜AWS此前還公佈稱，有超過5萬名客戶在使用Graviton晶片。

蘋果的搜尋產品採用了Graviton 4和Inferentia 2的雲服務，其機器學習推理工作負載的效率提高了40%以上。蘋果機器學習和AI高級總監伯努瓦·杜賓（Benoit Dupin）在re:Invent 2024演講時表示，蘋果還處於評估Trainium 2晶片的早期階段。目前的測試情況是，在Trainium 2上對其模型進行預訓練，效率將提高50%。

AI創業公司Anthropic更激進。Anthropic聯合創始人兼首席計算官Tom Brown（湯姆·布朗）在re:Invent宣佈了“雷尼爾計畫”（Project Rainier）。該計畫的核心內容是，Anthropic未來將使用一個擁有數十萬枚亞馬遜自研晶片的算力叢集，其晶片數量將是Anthropic現有算力叢集的五倍以上。這將是世界上最大的機器學習算力叢集（詳見《Anthropic將使用數十萬枚亞馬遜自研晶片》）。

亞馬遜近兩年三次參與了Anthropic公司的投資，總投資額高達80億美元。Anthropic的主要競爭對手是微軟投資的AI創業公司OpenAI。Anthropic的Claude系列模型性能極強，是目前市面上幾乎少數可以和OpenAI旗下GPT-4對標的模型（詳見《亞馬遜再出手，向OpenAI最大挑戰者Anthropic追投40億美元》）。

亞馬遜AWS公開資料顯示，Graviton 4、Trainium 2比同規格其他晶片，性價比可提升40%。一位亞馬遜AWS中國區人士向《財經》表示，在亞馬遜AWS的雲服務中，自研晶片通常比同等規格的英特爾、AMD、輝達算力資源售價低10%以上。

02 對晶片市場影響幾何？

亞馬遜AWS並不是唯一一家在自研晶片的雲端運算公司。微軟、Google也在做類似的工作。在中國市場，華為、阿里、騰訊、百度等擁有雲業務的科技公司也在自研晶片。

亞馬遜AWS高級副總裁彼得·德桑蒂斯（Peter DeSantis）認為，亞馬遜AWS每年都進行巨額差異化技術投資，比如自研晶片。這樣做的目的是建成高性能和低成本的基礎設施。

目前，雲廠商是英特爾、AMD、輝達等晶片廠商資料中心業務的重要客戶。雲廠商每使用一枚自研晶片，就會少從晶片廠商採購一枚晶片。這是此消彼長的關係。

一位晶片廠商技術人士對《財經》解釋，雲廠商的自研晶片如果能大規模量產，採購、營運成本會更低。目前亞馬遜AWS、阿里雲的CPU都做到了大規模量產，這有效降低了算力成本。但即使成本更高，為避免受制於人，一些雲廠商也會堅持自研路線。

資料中心晶片市場主要分成CPU晶片、GPU/AI晶片兩部分。GPU/AI晶片市場，輝達處於壟斷地位，市場份額超過90%，暫時受影響較小。但這只是暫時的，雲廠商近兩年為爭奪大模型這個主戰場，大規模採購輝達的AI晶片。它們為此付出了巨額資本支出。因此雲廠商自研AI晶片的動力越來越強。

一位國際雲廠商人士今年11月曾對《財經》表示，雲廠商不可能一直這樣受制於人。那怕成本更高，也要自研AI晶片，減少對輝達的依賴。

CPU晶片市場，雲廠商的自研動作已經取得了實際進展。英特爾、AMD正受到亞馬遜AWS等雲廠商自研晶片的衝擊。

資料中心CPU晶片市場分成x86架構、Arm架構兩大陣營。英特爾、AMD主導了x86架構晶片，但這個格局在鬆動。雲廠商、晶片創業公司自研晶片以Arm架構為主，包括亞馬遜、華為、阿里等公司的自研CPU晶片，都採用了Arm架構。2023年8月，伯恩斯坦研究公司 （Bernstein Research)報告稱，亞馬遜AWS在資料中心中部署了全球50%以上的Arm伺服器晶片。

Arm架構的資料中心晶片佔比正在迅速提升。國際市場調研機構Creative Strategies 2024年10月資料顯示，2023年Arm架構資料中心晶片出貨量佔比約為7.1%，2027年佔比將達到22%。

上述晶片廠商技術人士進一步解釋，現在90%以上的資料中心CPU都是英特爾、AMD提供的，x86晶片短期內地位無法撼動。但是，雲廠商和AI創業公司自研的Arm晶片正在一步步蠶食x86晶片的市場。這個過程雖然很慢，但很可能不可逆。

財報資料顯示，英特爾受伺服器市場周期波動、AMD市場競爭、雲廠商自研晶片等影響，2023年資料中心晶片業務營收155.2億美元，同比下滑19.1%。 (財經雜誌)