北京时间周三凌晨，全球云计算“一哥”亚马逊AWS在re:Invent大会期间宣布 ，华尔街翘首期待的新一代自研AI芯片Trainium3正式公开上市 。

　　综合公司介绍，Trainium3是亚马逊首款3nm制程芯片。与上一代Trainium芯片相比
，Trainium3计算性能最高提升4.4倍，能效提升4倍 ，内存带宽几乎提升4倍
，主打AI算力竞争的性价比赛道
。由Trainium3组成的UltraServer系统还可以互联，每台可容纳144枚芯片 ，为单个应用提供多达100万枚Trainium3芯片
，为上一代的10倍。

　　公司表示，与同样使用图形处理单元（GPU）的系统相比 ，训练和运行AI模型的成本能够降低最多50% 。

　　当然
，指望亚马逊Trainium3与谷歌TPU一战，甚至“挑战英伟达 ”的投资者可能会有些失望 ，毕竟没有任何资料显示这款芯片除了“性价比”之外的其他优势
。

　　亚马逊拒绝透露新款AI芯片与谷歌 、英伟达最新产品的基准性能对比
，也未披露功耗参数。目前我们仅知道每枚芯片集成144GB的高带宽内存，而谷歌最新的Ironwood TPU为192GB ，英伟达的Blackwell GB300则最高可达288GB 。

　　负责Trainium项目的AWS副总裁兼首席架构师Ron Diamant也直言：“我不认为我们会试图取代英伟达
”
。

　　Diamant进一步表示，归根结底
，这款自研芯片最大的优势就是性价比。他的主要目标是为客户在不同的计算工作负载上提供更多选择 。

　　对于亚马逊的AI芯片而言，最大的短板并不是芯片本身 ，而是亚马逊缺乏足够有深度且易于使用的软件库
。

　　除了亚马逊自己以及公司大力投资的AI初创企业Anthropic外
，现在几乎找不到使用Trainium芯片的知名公司。

　　而Anthropic也在10月表示，将采购最多100万块谷歌的TPU ，又在11月宣布与英伟达签署投资入股协议
，并将进一步购买英伟达芯片的算力 。不过Anthropic也强调，亚马逊仍然是其“主要的训练合作伙伴和云服务提供商” ， 预计到年底将使用超过一百万颗Trainium 2芯片
。

　　使用人工智能赋能施工设备自动化的Bedrock Robotics介绍称
，公司基础设施运行在AWS服务器上，但在为挖掘机构建引导模型时 ，就得用英伟达芯片。公司首席技术官Kevin Peterson总结称：“我们需要它既高性能又易于使用
，那就是英伟达 。 ”

　　亚马逊似乎也意识到了这个问题。在Trainium3的公告中，公司特别强调Trainium4已在研发中 ，最大的亮点是“能与英伟达芯片协同工作
”
。

　　公司表示，Trainium4将支持英伟达NVLink Fusion高速芯片互连技术
，最终形成一种兼顾GPU与Trainium服务器的经济高效机架级AI基础设施。

　　英伟达介绍称，NVLink Fusion的核心是NVLink Fusion chiplet ，超大规模云服务商可以将该chiplet嵌入其定制ASIC设计中
，以连接NVLink规模化互联和NVLink交换机 。

　　（NVLink Fusion芯片组使72个定制ASIC以每个ASIC 3.6 TB/s的带宽实现全互联，来源：英伟达）

　　这意味着 ，基于Trainium4的系统将能够与英伟达GPU互操作
，并提升整体性能，同时依然使用亚马逊自研的、更低成本的服务器机柜技术
。这也将使得那些以英伟达GPU为核心构建的大型AI应用 ，更容易迁移到AWS。