首頁Meta 簽署協議，採購數百萬顆亞馬遜 AI 處理器
亞馬遜已與 Meta 達成一項重要合作，再次仰賴其自行設計的晶片。亞馬遜週五證實，Meta 已同意部署數百萬顆 AWS Graviton 晶片，以滿足其日益增長的人工智慧需求。
請注意，AWS Graviton 是一款基於 ARM 架構的 CPU（中央處理器，專為通用運算設計），而非 GPU（圖形處理器）。
雖然 GPU 仍是訓練大型模型的首選晶片，但一旦模型訓練完成，基於這些模型建構的 AI 代理程式正推動所需晶片類型的轉變。這些代理程式會產生運算密集型工作負載，例如即時推理、程式碼編寫、搜尋以及協調多步驟任務。 AWS表示，其最新版本的Graviton專為處理AI相關運算需求而打造。
這項協議將使 Meta 更多支出轉向 AWS，而非 Google Cloud 等競爭對手。去年八月，Meta 曾與 Google Cloud 簽署一項為期六年、價值 100 億美元的協議，儘管 Meta 此前主要為 AWS 客戶，同時也使用 Microsoft Azure。
我們注意到，AWS 刻意將這項協議的發布時間安排在 Google Cloud Next 大會結束之際，幾乎像是對其雲端競爭對手的一記隱晦抨擊。當然，Google 也開發了自己的自訂 AI 晶片，並在活動期間發表了新版本。
誠然，亞馬遜也生產自己的 AI GPU：Trainium。儘管名稱如此，它既用於訓練，也用於推論——即模型訓練完成後，主動處理提示的階段。
然而，Anthropic 早在本月稍早便已敲定一項協議，預先鎖定了未來數年內的大量此類晶片。 這款名為 Claude 的 AI 模型背後的公司同意，未來十年將投入 1,000 億美元，將其工作負載部署於 AWS 平台，並特別著重於 Trainium 晶片；作為交換，亞馬遜則同意額外投資 50 億美元（使總投資額達到 130 億美元）給 Anthropic。
最終，這筆與 Meta 的交易讓亞馬遜得以將一位重要的 AI 客戶作為其自家 CPU 的實證案例。這些晶片與 Nvidia 的新款 Vera CPU 形成競爭，後者同樣基於 ARM 架構，並專為 AI 代理工作負載設計。 關鍵差異在於，Nvidia 將其晶片與 AI 系統銷售給企業及雲端服務供應商（包括 AWS），而 AWS 僅透過其雲端服務提供晶片使用權。
本月稍早，亞馬遜執行長安迪·傑西（Andy Jassy）在其年度股東信中批評了Nvidia與Intel，指出企業對AI產品要求更高的性價比，並表示他計劃以此為基礎爭取更多合約。這也意味著亞馬遜內部晶片開發團隊所面臨的交付壓力，已達到前所未有的高度。上個月，我們在一次實驗室獨家參觀中造訪了該團隊。
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