• Amazon разработала собственные ИИ-чипы в своей лаборатории в Остине, чтобы снизить зависимость от Nvidia и предложить клиентам AWS более экономичные вычислительные решения.
  • Решение Amazon разрабатывать собственные ИИ-чипы отражает усилия её конкурентов, направленные на оптимизацию производительности и затрат в облачных сервисах, а также на получение контроля над собственной аппаратной экосистемой.

КЛЮЧЕВОЙ ВЫВОД
Несмотря на доминирование таких гигантов ИИ-чипов, как Nvidia и Intel, большинство компаний, включая Microsoft и Google, пытаются внедрять инновации в своих направлениях. Владея всем стеком, эти компании могут лучше оптимизировать свои системы, предлагать уникальные преимущества и в конечном счёте удерживать клиентов.
— Ashley Wang, журналистка BTW

Что произошло?

Amazonобъявила о значительном достижении в своём технологическом арсенале, разработав собственные ИИ-чипы в своей лаборатории по разработке чипов в Остине, штат Техас. Эти чипы призваны снизить зависимостьAmazon Web Services(AWS) от Nvidia, которая сейчас доминирует на рынке ИИ-чипов.

Инициатива направлена на то, чтобы предложить клиентам AWS более экономичные вычислительные решения. По словам Rami Sinno, директора по инженерии в Annapurna Labs — подразделении облачного бизнеса Amazon AWS, — клиенты Amazon всё чаще требовали более дешёвые альтернативы Nvidia.

Новая конструкция сервера, протестированная инженерами Amazon, включает эти собственные ИИ-чипы, которые обещают экономию средств до 50 % по сравнению с предложениями Nvidia. Это важный шаг, поскольку он отвечает растущему спросу клиентов Amazon на более доступные вычислительные мощности для ИИ. Линейка ИИ-чипов компании включает Trainium и Inferentia, которые дополняют хорошо зарекомендовавшие себя процессоры Graviton для вычислений общего назначения.

Читайте также:Microsoft и Lumen заключают сделку на $20 млн для развития ИИ-инфраструктуры

Читайте также:SK Hynix получает рекордную прибыль на фоне роста спроса на ИИ-чипы

Почему это важно

Стратегия Amazon перекликается с аналогичными усилиями конкурентов, таких как Microsoft и Alphabet, которые также инвестируют в разработку собственных чипов, чтобы оптимизировать производительность и снизить затраты в своих облачных сервисах. Производя собственные чипы, Amazon не только сокращает «налог Nvidia» — надбавку, которую приходится платить за мощные чипы Nvidia, — но и получает больше контроля над своей аппаратной экосистемой, что может привести к лучшей интеграции и инновациям.

Выпуск чипов Trainium и Inferentia, которые обещают экономию до 50 %, не только даёт клиентам AWS убедительную альтернативу, но и заставляет Nvidia пересмотреть свою ценовую стратегию, которая долгое время была бременем для компаний, нуждающихся в продвинутых ИИ-возможностях.

Этот стратегический поворот к специализированному аппаратному обеспечению для ИИ может позволить Amazon лучше конкурировать на быстрорастущем рынке облачных вычислений, улучшить свои сервисные предложения и, возможно, задать новые стандарты цены и производительности.