亞馬遜出招：新一代 Trainium3 登場 —— 會撼動輝達的“王座”嗎？

AWS 在 re:Invent 上推出自研 Trainium3 晶片並透露與輝達合作的路線圖，引發“雲端晶片戰”新一輪比拚。

一、到底發生了什麼？事實速覽

• 在 AWS re:Invent 大會上，亞馬遜正式發佈了其新一代 AI 訓練加速器 Trainium3，並推出基於該晶片的新伺服器據稱能比上一代大幅提升性能與能效。與此同時，AWS 透露計畫在未來的 Trainium4 中採用輝達的 NVLink Fusion 技術以實現更高效的互聯。
• AWS 還在大會上同步推出包括 Nova 2 在內的新款基礎模型與定製化工具（如 Nova Forge），表明 AWS 正在把晶片 + 模型 + 雲服務做一體化競爭策略。

（以上為最核心的兩點：亞馬遜既自研晶片，又願意相容/協作輝達的互聯技術，這種“自研+開放互通”的策略，是本次事件的關鍵。）

二、Trainium3 技術與定位（通俗解讀）

• 定位：Trainium 系列是 AWS 專為模型訓練設計的加速器家族。Trainium3 為該路線的最新一代，主打“更高訓練吞吐與更低能耗”的雲端訓練平台。
• 性能承諾：AWS 宣稱新一代伺服器在訓練性能和能效上實現顯著提升，能以更低成本支援大型模型訓練。多家媒體報導 Trainium3 在某些指標上比上一代快數倍，並得到部分企業使用者的試用認證。
• 路線靈活：值得注意的是，AWS 同時宣佈將在未來版本引入 NVLink Fusion（輝達的高速互聯方案），顯示 AWS 在“自研”和“相容主流生態”之間尋求平衡。

三、這對輝達意味著什麼？——威脅在那兒、機會又在那兒

為什麼有人說這會對輝達構成威脅？

1. 雲端客戶大量自研等於潛在替代需求：AWS 是全球最大的雲服務商之一，如果越來越多 AI 客戶選擇在 AWS 的 Trainium 實例上訓練模型，長期會壓縮對輝達 GPU（如 H100/H200）的純粹需求。
2. 價格與成本優勢：Trainium 的早期版本就主打“比通用 GPU 更低的訓練成本”；若新代繼續擴大性能/能效比優勢，企業在算力採購上會更傾向於成本更優的專用實例。
3. “機房級整合”能力：AWS 不只是賣晶片，它能把晶片、網路、儲存、模型服務整合為一套完整產品（比如 Bedrock / Nova Forge），這對客戶吸引力極強。輝達雖然生態龐大，但云服務商的“端到端”產品也有不可替代性。

但這並非單向打壓——也可能演變為合作或互補：

• AWS 已公開表示將在 Trainium4 中採用 NVLink Fusion，這意味著即便 AWS 自研，面對更大規模的多晶片互聯場景，它也願意使用輝達的互聯技術。兩者既競爭又存在合作空間。

四、對我們產業的三點啟示

1. 雲廠商自研晶片是長期趨勢
   中國的阿里、華為、浪潮等也在推進自研 AI 晶片與雲端算力佈局。AWS 的動作再次證明：掌握“硬體 + 雲服務”能顯著提高平台議價能力與成本控制。對中國雲廠商與晶片廠商而言，這是追趕與競合的雙重機會。
2. 模型與算力“捆綁銷售”更普遍
   AWS 除了晶片，還推出 Nova 家族模型與 Nova Forge 工具，說明未來客戶更在意“效率與一體化服務”，不僅僅是買晶片。中國企業若要搶市場，需提供同樣一體化、低門檻的產品體驗。
3. 輝達的王座短期難以被一錘定音撼動
   輝達在硬體生態、軟體工具（CUDA）、合作夥伴與市場份額上都具備深厚優勢。單靠一款晶片難以立即替代其全盤優勢；但“雲端自研+局部互通”的策略會長期重塑需求格局。對中國本土晶片廠商而言，這既是挑戰也是進入機會窗口。

五、競爭與共生並存，真正的贏家是“有整合力者”

AWS 推出 Trainium3，並同時選擇在未來版本中支援 NVLink Fusion，這一組合耐人尋味：一方面 AWS 希望通過自研降低成本並掌控堆疊；另一方面又承認在互聯等技術上，與已有生態協作更有利於客戶。換言之：

未來的雲端晶片戰不會是單純的“全盤替代”或“徹底孤立”，而是以“更強的整合能力、服務能力與成本優勢”為贏者。

對關注 AI 基礎設施的你來說，值得持續關注的點包括：Trainium3 的真實基準與客戶案例、Trainium4 與 NVLink 的合作細節、以及中國雲/晶片廠商的應對節奏。 (思考的邊界)