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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-12-04 07:14 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 赌城豪赌!亚马逊“All in”自研芯片,招招刺向英伟达软肋:表面喊着合作,背后全是“算计”股份有限公司 | 官网:暂无 |
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(本图片由AI生成)
作者 | 辰辰
出品 | 网易科技
本周的拉斯维加斯,金钱永不眠,但真正的豪赌不在赌场,而在AWS的发布会现场。
当众多开发者涌入re:Invent大会时,云计算霸主亚马逊终于不再沉默。面对英伟达的步步紧逼,它直接将筹码推向了桌子中心:All in自研芯片。
亚马逊先是用一张Trainium3镇住全场:性能飙升4倍,成本直接腰斩一半;紧接着,它又亮出了袖中的“底牌” Trainium4,FP4吞吐量暴涨6倍、内存带宽提升4倍,招招直指英伟达的软肋。
这一次,亚马逊不再甘心做一个“卖铲子”的中间商。这场关于算力控制权的战争,亚马逊已经不想再忍了。
与此同时,全新的Nova模型家族和“模型锻造”工坊更显示出亚马逊试图在AI时代重塑“云端霸权”的野心。
这不只是一次产品发布,这是亚马逊对英伟达“税收”的抗争,也是对谷歌和微软等云服务商发起的大规模反击。
1. 硅谷出租屋里的欢呼:英伟达GPU不再是唯一选择
故事的开始,发生在一个看似不起眼的硅谷出租屋里。
那里聚集着AI视频初创公司Decart的几十名工程师。这是一家刚刚融资1亿美元、估值高达31亿美元的新晋独角兽企业。但此时正陷入一场绝望的代码马拉松:他们试图训练一款名为“Lucy”的AI视频生成应用,目标是实现实时渲染,没有任何卡顿。
在尝试了英伟达GPU等多款竞品芯片后,结果都不怎么样。Decart联合创始人迪恩·莱特斯多夫(Dean Leitersdorf)回忆道:“在突破之前,我们只能生成1.5到2秒的视频,然后屏幕上的画面就变成了一团噪点。模型运行越来越乱,一切都会模糊。”
直至AWS向他们提供了尚在保密阶段的自研AI训练芯片Trainium3。
那是马拉松编程的两周后,所有人都身心俱疲。莱特斯多夫正在打Zoom电话,突然听到身后传来疯狂的欢呼声。“那一刻,我看到四个人兴奋地跳上跳下,”莱特斯多夫说,“Trainium3让我们运行了更庞大、更聪明的模型,而且不会崩溃。”
Decart的实测数据显示,Trainium3生成的视频帧率是其他芯片的4倍。
这一幕极具象征意义。长期以来,英伟达GPU是AI行业的硬通货,是不可逾越的护城河。但现在,缺口被撕开了。
亚马逊在周二正式宣布Trainium3开始上市销售,采用3纳米工艺,由AWS旗下的Annapurna Labs设计。官方数据显示,相比同等GPU系统,Trainium3能将AI模型的训练和运行成本降低高达50%。
(本图片由AI生成)
在这个算力成本决定生死的时代,“50% 的成本削减”对任何一家AI公司来说,都是无法拒绝的诱惑。
AWS Trainium芯片首席架构师罗恩·迪亚曼特(Ron Diamant)直言不讳地表示:“归根结底,主要优势就是性价比。”
会上,亚马逊AWS宣布已拥有包括Anthropic、Karakuri、Metagenomi、Neto.ai、理光和Splash Music在内的稳定客户群。
此外,亚马逊发布了计算集群Trainium3 UltraServer,每个UltraServer可容纳144颗Trainium3芯片。更夸张的是,这些服务器可以连接起来,为单个应用提供高达100万颗芯片的算力支持。这是上一代系统规模的10倍。
在能源消耗日益成为数据中心噩梦的当下,AWS宣称新系统的能效比上一代提高40%。 这对于那些正为“天文数字”般电费账单发愁的AI巨头们来说,无疑是另一剂强心针。
2. “特洛伊木马”:亚马逊的阳谋
如果说Trainium3是正面强攻,那么亚马逊对下一代芯片Trainium4的预告,则是一记精妙的“侧翼包抄”。
众所周知,英伟达最深的护城河不仅是GPU,更是NVLink互连技术和CUDA生态。为了打破这一垄断,亚马逊AWS祭出了一招“以夷制夷”。
AWS在大会上透露,正在研发中的Trainium4将支持英伟达的NVLink Fusion高速互连技术。
这意味着,客户可以在AWS的机房里,混用亚马逊的自研芯片与英伟达GPU。亚马逊似乎抛出了这样的橄榄枝:“你不需要立刻抛弃英伟达,而是可以把它们连在一起用。但你会发现用我的芯片更便宜、更高效。”
这是一种典型的“特洛伊木马”策略。通过兼容对手标准,降低客户的迁移门槛,然后用极致的性价比慢慢蚕食市场份额。
(本图片由AI生成)
迪亚曼特在接受采访时表现得十分“谦逊”。他说:“我不认为我们是在试图取代英伟达。”一再强调是要给客户更多选择。
但市场反应很诚实。当Meta开始与谷歌商谈购买TPU芯片、OpenAI与博通合作开发芯片的消息传出,再加上亚马逊的这一记重拳,英伟达股价应声波动。
尽管英伟达曾在社交平台X上强硬回击称自己“领先行业整整一代”,是唯一能运行所有AI模型的平台,但不可否认的是,“去英伟达化”正在成为硅谷巨头们心照不宣的共识。
即便像Anthropic这种接受英伟达100亿美元投资的盟友,在AWS的诱惑面前也表现出了“渣男”的一面。AWS透露,Anthropic正在使用超过100万颗Trainium2芯片构建Claude模型。
3. Nova模型与“代工厂”模式:不仅仅是卖云服务
如果硬件层面比拼的是“省钱”,那么软件和模型层面的竞争则是“夺权”。
亚马逊一直被诟病在生成式AI大模型方面“赶了个晚集”,落后于OpenAI的GPT和Google的Gemini。但这次,AWS CEO马特·加曼(Matt Garman)显然想通过“实用主义”弯道超车。
全新的Nova模型家族周二悉数亮相:
——Nova Pro与Nova Lite: 对标GPT-5和Gemini 3.0等级别的强力模型。
——Nova Sonic: 实时语音模型。
——Nova Omni: 能够像人一样处理音频、视频、图像和文本的多模态推理模型。
亚马逊宣称,Nova 2 Pro在各项基准测试中匹配甚至超越了OpenAI和Google的旗舰模型。
亚马逊特别提到,该模型在执行复杂指令和计算机操作等智能体任务方面表现突出。较小的Nova 2 Lite模型则在多项基准测试中与Claude 4.5 Haiku、GPT-5 Mini和Gemini Flash 2.5性能相当。
但真正的杀手锏并非模型本身,而是名为Nova Forge的新工具。
这一工具允许企业客户在模型“预训练”阶段就导入自己的数据。这与目前市面上常见的“微调”(Fine-tuning)截然不同。微调只是在成品模型上修修补补,限制了调优空间;而Nova Forge是让客户参与到地基浇筑中。
亚马逊AI业务负责人罗希特·普拉萨德(Rohit Prasad)在发布前接受采访时表示:“每个企业都需要精通自身业务领域的前沿模型。”他透露,Nova Forge的技术最初是为Alexa等内部团队开发的,“这本质上是全新的开放式训练范式”。
Reddit就成为了第一个吃螃蟹的人。
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Reddit首席技术官克里斯·斯洛维(Chris Slowe)表示,传统的微调根本不管用,因为大多数通用模型被设计得过于“严格”,会拒绝分析Reddit上某些具有争议或攻击性的内容。但通过Nova Forge,Reddit将自家庞大语料库注入模型底层,训练出了一个真正的“Reddit专家”。
“其他大语言模型只是从概念上理解Reddit,而我们的模型真正懂其中的‘黑话’。”斯洛维说。
这正是亚马逊的精明之处。它没有选择用一个通用的超级ChatGPT来统治世界,而是通过Nova Forge,让每一家公司都能以更低成本拥有一个属于自己的“前沿模型”, 无论是Reddit、索尼还是Booking.com。
“授人以渔”的策略,或许正是亚马逊在AI时代差异化竞争的关键。
4. AWS CEO的冷静思考:拒绝泡沫,拥抱实效
在AI淘金热中,AWS CEO加曼的态度显得异常冷静。
在大会前的专访中,加曼毫不避讳地谈到了他对所谓“AI泡沫”的看法。
“当人们谈论泡沫时,我认为风险最大的是那些交易,”加曼直言那些虽然没有大规模应用、甚至没有写出多少代码,却获得数十亿美元融资的初创公司,“一家没有代码的初创公司估值能有30亿美元?也许吧,但也可能不是。这些才是大问号。”
加曼的赌注不在于制造下一个ChatGPT,而在于将AI变成一种像水电一样廉价、可靠的基础设施。
他更看重AI的实际效能,并举了亚马逊内部案例:AWS一个团队最近对内部代码库进行了大规模重写。按照传统估算,这需要30个人工作18个月。但在AI智能体的辅助下,仅仅6个人只用71天就完成了任务。
这种效率的提升是实实在在的,而不是资本讲的故事。
当然,挑战依然存在。虽然亚马逊在上一季度交出了超预期财报,但谷歌和微软凭借Gemini、OpenAI ChatGPT等明星AI,依然在快速蚕食市场份额。此外,亚马逊内部激进的AI转型也引发了阵痛,包括10月份宣布的裁员计划以及部分员工对AI环境影响的担忧,都是加曼必须面对的难题。
5. 结语:巨人的反击
很长一段时间里,亚马逊在AI领域给人的印象是“沉睡的巨人”。微软深度绑定了OpenAI,谷歌拥有DeepMind,而AWS似乎还在靠着老旧的云服务模式惯性滑行。
但re:Invent 2025彻底粉碎了这种印象。
亚马逊正在构建一个严密的战略包围圈:
(本图片由AI生成)
· 底层: 用Trainium芯片打破英伟达的价格垄断,用更低能耗解决数据中心的电力焦虑。
· 中层: 用Nova Forge打破通用大模型的垄断,让企业拥有定制化模型的主权。
· 顶层: 用Bedrock和智能体平台,将AI嵌入到每一个具体的应用开发中。
正如加曼所说:“两年前,人们在构建AI应用;现在,人们在构建内置AI的应用。”
这不再是关于谁的模型能写出更优美的诗歌,而是关于谁能让AI以更低成本、更可控方式,真正流淌进商业的各处毛细血管里。
英伟达的股价或许还会继续走高,OpenAI的发布会或许依然吸睛,但亚马逊已经把战场拉回了它最擅长的领域:规模、成本与效率。
在这场没有硝烟的战争中,亚马逊不想做那个最亮眼的公司,它只想做那个笑到最后、赚走每一分基础设施利润的公司。对于黄仁勋和奥特曼来说,真正的麻烦可能才刚刚开始。
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二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
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六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;
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