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亚马逊AWS数据中心升级：应对生成式AI的计算需求，提升效率与性能

亚马逊AWS数据中心升级：应对生成式AI的计算需求，提升效率与性能事件背景数据中心升级亮点生成式AI对基础设施的影响编辑总结名词解释今年相关大事件事件背景根据TodayUSstock.com报道，亚马逊宣布对其Amazon Web Services (AWS)数据中心进行全面升级，目标是提升效率、性能和可用性，以满足生成式AI应用对计算能力的需求。 AWS作为亚马逊最赚钱的业务部门，2023年收入达到907亿美元，运营利润为246亿美元。此次升级意在进一步巩固其全球云计算市场的领先地位。数据中心升级亮点简化的电气和机械设计使数据中心的基础设施可用性超过99%，大幅降低宕机风险。新增液冷系统，支持即将推出的NVIDIA Blackwell芯片和亚马逊自有的Trainium 2芯片，解决高性能计算产生的热量问题。机械效率提升46%，提高了单位功率的计算性能。升级后的数据中心预计能更高效地运行，为现有客户提供更可靠的服务，同时吸引更多新客户。生成式AI对基础设施的影响生成式AI的兴起对数据中心的计算能力、能效和散热能力提出了更高要求。 AWS报告称已有超过10万客户使用其服务运行生成式AI应用，从训练到推理再到微调。表格对比AWS与主要竞争对手微软（Microsoft）和谷歌（Google）在市场份额上的表现：指标 AWS 微软Azure 谷歌云市场份额 33% 22% 10% 生成式AI支持 SageMaker、Bedrock OpenAI合作 Vertex AI 编辑总结亚马逊通过数据中心的全面升级，展现了其在生成式AI浪潮中的战略调整能力。高效的设计和先进的冷却技术将使AWS在市场竞争中继续保持优势。然而，伴随生成式AI需求的迅猛增长，如何实现可持续发展仍是行业共同的挑战。名词解释 Amazon Web Services (AWS)：亚马逊旗下的云计算服务平台，全球领先的云服务提供商。生成式AI：利用深度学习算法生成文本、图像或其他数据形式的人工智能技术。液冷系统：通过液体流动散热以替代传统风冷的技术，用于高性能计算设备。 Trainium芯片：亚马逊开发的AI训练专用芯片。今年相关大事件 2024年11月：亚马逊在AWS re:Invent大会上宣布最新的数据中心升级计划。 2024年10月：微软发布支持生成式AI的Azure新功能，与AWS展开激烈竞争。 2024年9月：谷歌云推出升级版Vertex AI工具，进一步完善生成式AI生态。来源：今日美股网

今日美股网2024-12-04

政策春风第二波老牌公链的“川普式复兴”

活动显著增加，并通过与亚马逊云服务（AWS）的合作加强其基础设施与 dApp 生态系统。 3. Avalanche Rush 与 DeFi 扩张 Avalanche Rush 项目为 DeFi 协议（如 Aave 和 Curve）提供了激励机制，尽管最初存在 APY 较低的抱怨，但这一项目显著提升了流动性和用户基础，推动了整个生态的扩展。 Chainlink——LINK LINK近7天录得 44.8% 涨幅，24 小时交易量上涨近 757%。近日，特朗普家族的加密项目 World Liberty Financial（WLFI）宣布将采用 Chainlink 作为链上数据和跨链互操作性的标准解决方案。该协议计划首先在以太坊主网上集成 Chainlink 预言机，以提供价格喂价支持，并助力即将推出的 Aave v3 借贷协议。WLFI 将接入 Chainlink 生态系统，该系统目前已支持超过 16 万亿美元的交易额。借助 Chainlink 预言机，WLFI 协议将能够获取可靠的金融市场数据，支持 USDC、USDT、ETH、WBTC 等多种资产的上线。 Chainlink 是一个去中心化的预言机网络，旨在通过安全连接智能合约与现实世界的数据和外部 API，提升区块链应用的能力。它使得区块链智能合约能够与外部系统交互，并成为真实世界资产（RWA）赛道的重要基础设施。Chainlink 的原生代币 LINK 用于向节点运营商支付数据检索和提供的费用，从而确保网络的经济可持续性。 Chainlink 的技术不断扩展，已成功集成至多个区块链平台，包括以太坊、Arbitrum、Avalanche、Base、Optimism 和 Solana。众多项目通过 Chainlink 提供价格信息、跨链互操作性等服务。最近，Chainlink 宣布与 ANZ、Swift 和 UBS 等金融机构建立合作，并推出了 Chainlink Economics 2.0，以支持网络可持续性，同时推出 Chainlink Scale，帮助区块链生态系统提升效率。 Chainlink 最近宣布推出 CCIP Private Transactions，由新发布的 Chainlink Blockchain Privacy Manager 提供支持。这项隐私保护功能将帮助金融机构在跨区块链网络中进行交易时，确保数据的机密性、完整性和合规性。此外，Chainlink 与欧盟公司 21X 合作，推动代币化资产结算系统的推出，为财务数据提供可靠的定价和链上事件数据连接。巴西中央银行（BancoCentralBR）也选择 Chainlink 标准，用于其 Drex 项目的安全结算，以确保在不同领域实现边界、区块链和货币的安全操作。 ONDO ONDO 近 7 天录得 44.8%涨幅，24 小时交易量增长接近 291%。Ondo Finance 是一个致力于将传统金融资产（TradFi）代币化，并引入区块链的协议。通过代币化，它提供了面向机构的链上金融产品，旨在普惠更多投资者。Ondo 的原生代币 ONDO 在治理、质押和生态激励中起着关键作用。 Ondo 在代币化美国国债方面取得了显著进展，推出了 OUSG（美国政府债券基金）和 USDY（收益稳定币）等产品，受到了广泛关注。与此同时，Ondo 已成功完成 FinCEN 注册，进一步增强了其合规性。通过与 Polyhedra Network 和 LayerZero 的技术集成，Ondo 也实现了跨链互操作性。此外，Ondo 与 PayPal USD (PYUSD) 的合作提供全天候兑换功能。 Hedera——HBAR HBAR 近7天录得 163.12% 涨幅，24 小时交易量也增长了接近 95%。 Hedera 在全球最大的资产管理公司之一贝莱德（BlackRock）的项目中发挥了核心作用，通过合作实现了货币市场基金（MMF）的代币化。该项目联合了多个重要合作伙伴，其中包括： Archax：提供交易和托管服务。 Ownera：支持代币化过程中的承销和合规。 HBAR 基金会：提供技术和资金支持。在这个合作中，Hedera 利用其区块链技术实现了代币化资产的账本记录，确保了数据的透明性和安全性。代币化使得传统资产的交易变得更加灵活高效，并简化了购买和赎回流程。 Hedera 采用了基于有向无环图（DAG）的 Hashgraph 共识算法，其具有以下显著特点：高效率：每秒能够处理数千笔交易，且延迟极低。可控节点：由企业节点主导，满足企业对于稳定性和一致性的高要求。偏中心化：相较于完全去中心化的公链，Hedera 更适合企业级应用场景。这一设计使得 Hedera 特别适合像贝莱德这样的金融机构，为其代币化资产的发行和交易提供了有力支持。小结近期加密市场的复苏得益于政策利好的推动和技术创新的加持。XRP 的强劲表现带动了相关概念项目的崛起，尤其是 AVAX、LINK 和 HBAR 等项目，它们通过生态合作、代币化资产应用和技术进步巩固了市场地位。未来，RWA 和 DeFi稳定币赛道将成为加密行业与传统金融深度融合的核心领域。

金色财经2024-12-03

博通的回调算不算一份礼物？

态度，强调了领先的超大规模企业（微软、AWS、谷歌）在AI基础设施资本支出上的激增。这种势头持续下去，正如我们在最近的第三季度财报季节所观察到的。因此，超大规模企业加大了信心，积极投资以保持在快速发展的AI竞赛中的竞争优势。摩根士丹利表达了其信心，即超大规模企业AI资本支出在2025年可能激增至3000亿美元。英伟达最近的利润评论强调了从Hopper架构向Blackwell AI芯片过渡背后的“疯狂”需求。市场寻求更强的AI指引因此，博通对明年AI收入的预期能比2024财年120亿美元好得多吗？有足够的理由相信Tan和他的团队。随着大型AI集群（超过10万个GPU）成为焦点，它们越来越成为AI霸权竞赛中的“基本条件”。因此，评估我们可能会看到数十万个GPU正在构建的AI集群并不误导。然而，AI公司和超大规模企业越来越面临解决AI电力和扩展成本挑战的压力。随着AI扩展据报道即使AI公司急于改进他们的尖端LLM也在减速，可能会增加对进入定制AI芯片的焦点。博通在定制AI芯片方面的专业知识预计将引领下一阶段的增长，因为AI公司和超大规模企业重新评估他们投资蓬勃发展的AI集群的财务能力。鉴于设计和生产定制AI芯片的成本效益所需的规模，博通的专业知识和经验预计将是关键的，因为预计对定制芯片的需求将显著增加。 Tan在9月分享说，定制芯片占其AI收入的三分之二。此外，博通已经与三家超大规模企业建立了强大的合作伙伴关系。此外，OpenAI的增加规模使得与博通开发定制芯片成为一个可行的业务，可能会提高其成本效率。因此，定制芯片在未来五年内可能在超大规模企业工作负载中更加突出，这是合理的。AWS的客户使用其定制AI芯片的经验证明了定制芯片业务的可行性和可持续性，因为超大规模企业争夺提高成本竞争力的机会。尽管如此，英伟达能够扩展其与商业AI芯片业务一致的网络业务的能力是值得注意的。正如英伟达CEO黄仁勋在公司的财报电话会议上所指出的，由埃隆·马斯克领导的xAI使用了英伟达的Spectrum-X网络技术为xAI的Colossus 100K Hopper超级计算机。黄还强调了Spectrum-X相对于更“传统”的以太网技术的日益竞争力。虽然博通是网络市场的领导者，但随着英伟达寻求开发更具成本效益的“捆绑包”以加强其网络产品的采用，博通可能面临更加激烈的挑战。尽管如此，博通保持其信心，即它可以保持“行业标准”，因为它展示了其可扩展性和能效。因此，预计英伟达和博通之间的竞争将保持非常激烈，尽管博通收入多样化良好，应该可以缓解其新兴但不断增长的AI业务的意外疲软。股票定价为增长来源：Seeking Alpha 博通相对于其科技行业平均水平并没有定价折扣（“D-”估值等级）。因此，很明显博通预计将继续表现良好，鉴于其“B-”增长等级，突显了市场的高期望。换句话说，未来不太强劲的指引可能会抑制股票的购买情绪，影响其逢低买入的势头。因此，博通必须继续在其AI论题上执行良好，即使对AI基础设施投资激增是否可持续的谨慎态度日益增加。此外，最近评估的半导体行业非AI收入部分的疲软可能会削弱博通的看涨论题。华尔街对博通的估计保持建设性，支撑其看涨偏见。然而，预计2024年的120亿美元AI收入将占其当年总收入基础的不到25%。因此，投资者必须谨慎不要夸大博通的AI增长论题，因为该公司正在应对其他业务部门的短期逆风。尽管如此，相信博通的前瞻性调整后的PEG比率为1.69，与科技行业平均水平1.89相比似乎相对有吸引力。因此，可以说市场已经考虑了半导体领导者通过2025年的执行风险，尽管超大规模企业预计的资本支出显著。因此，对博通的看涨论题仍然合适。 $博通(AVGO)$

老虎证券2024-12-02

【干货】11月大涨530%的量子计算概念股你了解吗？

科技巨头加速布局亚马逊旗下云计算平台AWS于11月推出 Quantum Embark计划，旨在帮助企业为量子计算时代做好准备。此计划包括技术咨询、用例发现和深入分析等模块，旨在降低量子计算的入门门槛。另外，11月19日，谷歌Quantum AI团队与英伟达宣布合作，通过 CUDA-Q平台在Eos超级计算机上使用1024个HopperTensorCoreGPU模拟量子器件。该合作有助于以更低成本进行量子计算模拟，加速实际应用落地。量子计算概念股介绍 $D-Wave Systems Inc.(QBTS)$ D-Wave Quantum是全球首家提供商业化量子计算系统的公司，专注于量子退火技术。成立于1999年，总部位于加拿大不列颠哥伦比亚省。核心业务：开发和销售量子计算机及相关软件；提供基于云的量子计算服务；专注于优化问题解决，应用场景包括物流、金融建模、人工智能等。在AWS等巨头扩大量子计算布局的背景下，D-Wave的股价表现强劲。2024年11月，其股价大涨184%。 $Rigetti Computing(RGTI)$ Rigetti Computing成立于2013年，总部位于加州伯克利，是一家专注于开发超导量子计算机的公司。其核心业务是开发用于构建量子算法的Forest SDK，提供量子计算即服务（QCaaS），帮助企业和开发者通过云平台访问其量子计算资源。2024年11月，Rigetti成功完成1亿美元融资，极大提振市场信心，股价同期上涨131%。 $Quantum Computing Inc.(QUBT)$Quantum Computing Inc.成立于2018年，是一家致力于开发基于光子的量子计算解决方案的公司。核心业务涵盖量子随机数生成、量子网络解决方案及远程感应技术。提供便携式、低功耗、室温运行的量子设备，其旗舰产品“Dirac系统”以室温运行和低功耗为主要卖点。凭借超预期的财务业绩和AWS推出Quantum Embark计划的利好，Quantum Computing的股价三个月暴涨近10倍，仅11月单月涨幅就超过538%。 $昆腾(QMCO)$ 昆腾是历史悠久的数据存储和管理公司，近年来进入量子计算领域，致力于探索量子技术在数据存储与传输中的应用。核心业务涵盖开发量子数据存储设备和相关技术服务以及提供混合存储解决方案，结合量子技术提升数据处理效率。得益于成本控制及盈利能力提升，昆腾最新财报显示EBITDA已突破盈亏平衡点，其股价在2024年11月单月上涨303%。 $IONQ Inc.(IONQ)$ 是全球领先的离子阱量子计算机制造商，总部位于美国马里兰州，专注于高性能量子硬件的开发。核心业务主要是提供基于云的量子计算服务。与多家企业合作，将量子计算应用于工业设计、优化问题和AI开发。IONQ拥有多项专利技术,其离子阱技术具备高保真度和低误差率，是当前量子计算硬件领域的重要方向之一。在2024年第三季度财报中，IonQ公布多项突破性合作，包括与安斯科技、空客和现代汽车的项目，提振了市场信心。其股价在2024年11月单月上涨142%。

老虎证券2024-12-02

A股突然爆发，哪个板块又值得关注？

21%，达到820亿美元。前三大云厂商AWS、微软Azure和谷歌云的排名保持不变，三者合计占全球云支出的64%。这表明云计算市场依然保持强劲的增长势头。在国内市场，2023年中国云计算规模已达6165亿元，同比增长35.5%，远高于全球增速。国产算力在处理速度，稳定性上都有了显著提升；并且更了解本土市场需求，能够提供更加定制化的解决方案，快速响应客户需求变化，可以说，算力板块的投资价值日益提升。长期来说，云计算行业有着良好的发展前景。随着AI大模型的落地和应用，云计算行业或将迎来新一轮的发展机遇。未来，随着AI大模型的全面落地，云计算商业化全面发展，有望带动市场规模进一步扩张。如果看好云计算和算力板块，大家可以考虑关注云计算ETF(159890)，该ETF跟踪的是中证云计算与大数据主题指数。指数主要覆盖50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司。其中，前十大权重股更是汇聚了如科大讯飞、金山办公、新易盛、中科曙光、浪潮信息、中际旭创、紫光股份等行业的佼佼者，具有高集中度、成长性强、行业代表性强等特征。场外投资者也可以用联接基金（A类：021716；C类：021717）一键布局。发文：山雨求

金融界2024-12-02

3个月10倍！量子计算时代真的来临了吗？

老虎证券2024-11-29

【一周科技动态】Amazon的“节后”&“余生”

n自研的Trainium 2系列是专为AWS基础设施设计的，能够与其现有的数据中心无缝集成，这种定制化使得Trainium2在特定应用场景下表现出色。公司计划每18个月推出一款新芯片。从这个角度来说，也可以解释以云服务为基础的Amazon为何在近几个季度的资本开支增速较快。2025年的资本开支也将达到750-800亿美元。预期总结：电商有望在购物季获得更高收入，但竞争激烈，FY25的利润率可能受FBA费用的影响；资本开支高，但未来自研芯片可能带来更高的自主，规模化后反而降低成本并反哺；是Mag 7中回购最少的，未来有望开启回购期权观察家——大科技期权策略本周我们关注： AAPL：年关将至，年底圣诞行情一直以来都是机构最重视的交易期之一。苹果在回到市值榜一之后，再次成为“闲置资金”的青睐，作为同时甚至有避险属性的科技股，成为补齐beta的重要标的。从其期权的表现来看，当周和下周的未平仓Call中值在235左右，而12月中旬到240，12月底则到245左右，逐步推进的趋势也表明进一步地看好年底行情。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超 $标普500(.SPX)$ 的，总回报达到了2293.96%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报245.94%，超额收益2048.02%。本周大科技股表现不佳，但今年以来的回报依然有至51.34%，超过SPY的27.18%，超额收益依然为24.16%。过去一年组合的夏普比率回升至2.26，SPY为2.4，组合的信息比率1.23。

老虎证券2024-11-29

DePIN颠覆谷歌、亚马逊和英伟达：CoNET引领去中心化网络革命解决AI淘金热痛点！

能力的需求也在急剧上升。传统云服务商如AWS供不应求，许多小型AI公司和研究人员面临资源获取困难。DePIN的出现正好填补了这一空白，提供了一种通过区块链和Web2基础设施集成的安全平台，帮助AI开发者以更低成本租用矿工闲置的GPU算力，从而提升矿工的收益，并为AI领域提供所需的计算资源。去中心化存储与网络节点：降低成本，提升隐私安全 DePIN通过去中心化存储和网络节点，不仅减少了成本，还提高了隐私保护。数据不再依赖单一的数据中心，避免了集中式系统的单点故障和安全风险。CoNET通过将钱包地址转化为IP地址，进一步增强了用户的隐私保护，提供了无痕上网的Silent Pass体验。通过Layer Minus协议，CoNET构建的DCPN网络将传统的中心化服务器转化为去中心化的网络系统，用户数据在传输过程中不会被记录、泄露或遭受黑客攻击。全球用户可以分布式地参与CoNET的网络建设，并通过提供带宽、计算资源等方式获得CoNET加密奖励，推动去中心化互联网的发展。 CoNET通过FX168 APP提供双币挖矿入口 CoNET项目通过FX168 APP为用户提供便捷的双币挖矿入口。用户可以参与CoNET的双币挖矿机制，获得ETH和CONET两种代币的奖励。双币挖矿不仅能带来带宽和计算资源的收益，还为用户提供了多样化的加密货币奖励。如何通过FX168 APP参与CoNET挖矿？下载FX168 APP 在苹果或安卓应用商店搜索并安装FX168 APP。进入CoNET挖矿入口打开APP后，点击个人>其他功能>CoNET，找到挖矿入口。注册钱包并启动挖矿按提示注册钱包地址，点击“一键挖矿”，即可开始轻松赚取收益。总结 CoNET通过其创新的DCPN网络，不仅为用户提供去中心化的网络服务，还通过双币挖矿机制创造更多盈利机会。通过FX168 APP，用户可以轻松进入Web3世界，享受去中心化带来的安全和隐私保护，体验技术革新的魅力。随着DePIN技术的不断发展，CoNET将继续引领区块链生态建设，为全球用户提供高效、低成本和安全的去中心化网络服务，推动全球互联网生态朝更加民主和公平的方向发展。现在下载FX168 APP，参与CoNET挖矿，与全球用户共同构建去中心化未来！加密货币市场正在掀起前所未有的投资热潮，面对这一波澜壮阔的财富浪潮，如何精准把握趋势、抢占先机？FX168财经隆重推出《Web3财富领航通行证》计划，让您不仅能够掌握市场动态，还能直接参与到最具潜力的投资项目中！

CoNET2024-11-29

Telefonica德国与AWS联合测试量子技术，推动未来6G网络发展

Telefonica德国与AWS量子技术测试内容导读项目概述量子技术应用量子计算的挑战与前景 5G与云迁移进展编辑观点名词解释相关大事件项目概述 Telefonica德国与Amazon Web Services (AWS)正在合作开展一个试点项目，旨在测试量子技术在电信运营商移动网络中的应用。该项目的目标包括优化移动基站的布置、利用量子加密提升网络安全性，以及为6G网络的开发提供重要洞察。量子技术应用根据TodayUSstock.com报道，量子技术有潜力显著提高网络性能，包括计算最佳基站位置和通过量子加密增强网络的安全性。这些技术的应用不仅能够加速网络的部署和管理，还为未来的6G网络提供了更加先进的支持。量子计算的挑战与前景尽管量子计算仍面临着研发中的诸多挑战，业内专家认为量子计算机将具有比传统硅基计算机更强大的能力，并有可能破解现有的加密技术。因此，AWS和Telefonica的合作被视为提前布局，为未来量子技术的应用铺平道路。 5G与云迁移进展 Telefonica德国此前宣布计划将100万名5G用户迁移到AWS云平台，并计划在未来12至18个月内迁移多达300万至400万用户。迁移工作进展顺利，表现良好，标志着其在云技术和量子技术整合方面的积极尝试。编辑观点此次Telefonica德国与AWS的量子技术合作项目为电信行业的未来发展提供了重要的技术前景。尽管量子计算尚未普及，提前进行原型测试和技术积累有助于电信公司在6G网络部署上占得先机。同时，该项目也彰显了云计算和量子技术在现代通信网络中的潜力和挑战。名词解释量子计算：基于量子力学原理的计算方式，能够提供比传统计算机更快的处理速度和更强的解决复杂问题的能力。量子加密：利用量子技术进行数据加密，以提供更高的安全性，防止被破解。 6G网络：第六代移动通信技术，预计将在5G基础上提供更高的数据传输速率和更低的延迟，支持更广泛的设备连接和智能应用。相关大事件 2024年11月：Telefonica德国与AWS宣布联合开展量子技术测试，优化移动网络和安全性。 2024年10月：Telefonica德国计划将100万名5G用户迁移至AWS云平台，未来18个月内迁移更多用户。 2023年12月：AWS宣布将量子技术应用于更多行业，推动量子计算的商业化进程。来源：今日美股网

今日美股网2024-11-29

亚马逊的雄心：挑战英伟达在AI芯片领域的霸主地位

推出，开创了后被称为云计算服务的行业。AWS很快开始产生大量现金流，为亚马逊提供资金支持一系列大胆的尝试。当时，亚马逊自建数据中心，但使用的是其他公司生产的服务器和网络交换机。汉密尔顿带头推动了用定制硬件替代这些设备的计划，从服务器开始。由于亚马逊需要购买数百万台服务器，汉密尔顿认为，通过定制这些设备以适应日益增长的数据中心，可以降低成本并提高效率，同时省略AWS不需要的功能。这一尝试非常成功。彼时负责AWS业务的贾西询问亚马逊还能自行设计哪些其他硬件。汉密尔顿建议设计芯片，因为芯片正承担越来越多以前由其他组件完成的任务。他还推荐使用能源高效的Arm架构，这种架构驱动了智能手机。他认为这种技术的普及性以及开发者对其日益熟悉，将帮助亚马逊取代长期主导服务器的英特尔芯片。 2013年8月，汉密尔顿向贝索斯提交了一份提案，他写道：“所有的道路都通向我们组建一个半导体设计团队。” 一个月后，汉密尔顿与纳费亚·布沙拉在西雅图Virginia Inn酒吧见面。布沙拉是以色列芯片行业资深人士，2000年代初移居旧金山湾区。他共同创立了Annapurna Labs，并以尼泊尔安纳普尔纳山峰命名。（布沙拉和他的联合创始人本计划登顶这座山，但投资者希望他们尽快投入工作，因此未能成行。）这家低调的创业公司，在整个行业都专注于手机时着手开发用于数据中心的芯片。亚马逊最初委托Annapurna生产处理器，两年后以约3.5亿美元的价格收购了这家公司。这一决定被证明十分有远见。布沙拉和汉密尔顿从小规模做起，展现了他们对实用工程的共同追求。当时，每台数据中心服务器都需用一部分算力运行控制、安全和网络功能。 Annapurna和亚马逊工程师开发了一种名为Nitro的卡片，能够将这些功能完全从服务器中分离出去，从而让客户使用服务器的全部性能。随后，Annapurna推出了汉密尔顿的Arm通用处理器，名为Graviton。这款产品比竞争对手英特尔设备成本更低，使亚马逊成为台积电的十大客户之一。到这时，亚马逊高层对Annapurna在不熟悉领域取得成就的能力充满信心。布沙拉表示：“很多公司擅长CPU，或者网络，但同时在多个领域表现出色的团队非常罕见。” Graviton研发期间，贾西再次问汉密尔顿亚马逊还能自制哪些产品。 2016年底，Annapurna指派四名工程师研究开发机器学习芯片。这是又一次恰到好处的押注。几个月后，谷歌研究人员发表了一篇重要论文，提出了一种可以实现生成式人工智能的流程。这篇名为《Attention is All You Need》的论文介绍了一种名为Transformer的软件设计原理，帮助人工智能系统识别训练数据中最重要的部分。这一方法成为了从单词关系中做出有依据猜测并生成文本的基础。大约在这个时候，拉米·西诺还在奥斯汀的Arm Holdings工作，并指导他上学的儿子参加机器人比赛。团队开发了一款使用机器学习算法分析照片检测夏季奥斯汀湖泊中藻类爆发的应用。这让西诺感受到变革即将到来。他于2019年加入亚马逊，协助领导人工智能芯片研发。亚马逊团队开发的首款芯片用于推理，即让计算机基于数据模式做出预测，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件。这款芯片名为Inferentia，于2019年12月部署到亚马逊数据中心，后来被用于帮助Alexa语音助手完成指令。亚马逊第二代人工智能芯片Trainium1针对希望训练机器学习模型的企业。工程师还将芯片重新包装，使其更适合推理用途，推出Inferentia2。初期，亚马逊AI芯片需求较少，这使客户无需等待数周便能立即使用这些芯片，而英伟达硬件则需要等待批量供应。日本企业抓住了这一机会，迅速参与到生成式AI的浪潮中。例如，理光公司利用亚马逊的帮助，将基于英语数据训练的大型语言模型转换为日语。据Annapurna早期员工加迪·哈特介绍，目前亚马逊AI芯片的需求量已开始增长。 “现在我已经没有多余的Trainium芯片等待客户使用了，”他说，“它们全部都在被使用中。” Trainium2是亚马逊第三代人工智能芯片。按照行业观点，这将是一个成败攸关的时刻。要么第三代芯片实现足够的销售量以证明投资价值，要么失败，迫使公司另寻出路。 “我从未见过任何一款产品违背三代规则，”数据和分析软件供应商Databricks人工智能业务负责人纳文·拉奥说。 Databricks在10月同意在其与AWS的协议中使用Trainium。目前公司主要依赖英伟达芯片运行其AI工具，计划逐步用Trainium部分取而代之。拉奥表示，根据亚马逊的说法，Trainium在性价比上可提供30%的提升。 “归根结底，是经济性和可用性的问题，”拉奥说，“这是竞争的战场所在。” Trainium1由八个芯片组成，它们并排嵌入一个深钢箱内，提供充足的空间散热。 AWS向客户出租的完整设备由两个这样的阵列组成。每个设备箱都布满电线，并用网状包裹整齐封闭。对于Trainium2，亚马逊表示，其性能是上一代的四倍，内存是上一代的三倍。工程师们对设计进行了重大改进：去除了大部分电缆，将电信号通过印刷电路板传输。此外，每个箱体的芯片数量从八个减少到两个，这样维护一个单元时会影响到的其他组件更少。西诺认为数据中心本身就像是一台巨型计算机，这种思路正是英伟达CEO黄仁勋向整个行业推广的理念。西诺说：“简化非常重要，这也确实让我们更快推进。” 亚马逊并没有等待台积电生产出可用的Trainium2芯片，就开始测试新设计的运行方式。相反，工程师将两个前代芯片固定在电路板上，从而争取时间开发控制软件并测试电磁干扰。这种方法就像在飞机飞行中建造它一样，是半导体行业的大胆尝试。亚马逊已经开始向包括俄亥俄在内的数据中心交付Trainium2，并计划将多达10万颗芯片串联成集群。更大规模的部署将在亚马逊的主要数据中心展开。公司目标是每18个月推出一款新芯片，部分原因是通过减少硬件送到外部供应商的次数来缩短研发周期。在实验室的钻床对面，是一套用来测试芯片和卡片连接器或设计缺陷的示波器。西诺透露，未来版本的工作已经开始：在另一个实验室里，刺耳的风扇冷却着测试单元，天花板上悬挂着四对管道。这些管道目前封闭，但已经为未来AWS芯片产生的热量超过风扇冷却能力的那一天做好了准备。其他公司也在突破极限。英伟达将对自家芯片的需求形容为“疯狂”，正努力实现每年推出一款新芯片的节奏。虽然这一计划导致了即将发布的Blackwell芯片的生产问题，但也将给整个行业带来更大的竞争压力。同时，亚马逊的两大云计算竞争对手，也在加速推进各自的芯片计划。谷歌大约10年前就开始研发一款人工智能芯片，用于加速搜索产品背后的机器学习工作。随后，这款产品被提供给云计算客户，包括Anthropic、Cohere和Midjourney等AI初创公司。这款芯片的最新版本预计将在明年大规模供应。此外，今年4月，谷歌推出了首款中央处理器，类似于亚马逊的Graviton。谷歌负责芯片及其他基础设施工程团队的副总裁阿明·瓦赫达表示：“通用计算是一个非常大的机会。” 他还说，最终目标是让AI芯片与通用计算芯片无缝协作。微软进入数据中心芯片领域，比亚马逊云服务和谷歌晚了一些，直到去年底才宣布了一款名为Maia的AI加速器和一款名为Cobalt的CPU。微软也意识到，通过为数据中心量身定制硬件，可以为客户提供更好的性能。领导这一项目的是副总裁拉尼·博卡尔，她在英特尔工作了近三十年。本月早些时候，她的团队为微软的产品线新增了两款产品：一款安全芯片，以及一款能加速CPU与GPU之间数据流动的数据处理单元。这与英伟达销售的类似产品功能相似。微软目前正在内部测试其AI芯片，并开始将其与英伟达芯片一起使用，以支持客户使用OpenAI模型创建应用程序的服务。尽管微软的努力被认为比亚马逊落后了几代，但博卡尔表示，对目前的结果感到满意，并正在开发更新版本的芯片。她说：“人们从哪里开始并不重要，我的关注点完全在于客户需要什么。因为即使你领先，如果你开发了客户不需要的产品，那么硅芯片的投资如此庞大，我绝不会想成为失败故事中的一章。” 尽管竞争激烈，三大云计算巨头都对英伟达赞誉有加，并在英伟达新芯片如Blackwell推出时争夺优先采购权。如果亚马逊的Trainium2能承担更多公司内部的AI工作，以及一些AWS大客户的项目，可能会被视为成功。这将帮助亚马逊释放其高端英伟达芯片的宝贵供应，用于专门的AI需求。然而，要使Trainium2成为无可争议的成功，工程师必须完善软件，这绝非易事。英伟达的优势很大程度上来源于全面的软件工具套件，可以让客户无需过多定制就能上线机器学习项目。相比之下，亚马逊的软件Neuron SDK还处于起步阶段。即便企业可以轻松将项目迁移到亚马逊芯片上，仅验证切换过程中未出现问题，就可能耗费工程师数百小时。据一位曾在亚马逊和芯片行业工作的资深人士透露，这些复杂性依然是一个障碍。一位帮助客户处理AI项目的AWS合作伙伴高管也表示，亚马逊在通用芯片Graviton易用性方面取得了成功，但AI硬件的潜在用户仍面临更多复杂性。 Gartner公司负责跟踪人工智能技术的副总裁奇拉格·德卡特说：“英伟达主导市场是有原因的，你无需担心那些细节。” 为了解决这些问题，亚马逊寻求外部帮助，鼓励大客户和合作伙伴在与AWS签订新协议或续约时使用这些芯片。目标是让最前沿的团队充分测试这些芯片，找出需要改进的地方。其中一家合作公司是Databricks。尽管预计需要几周甚至几个月的时间才能使系统上线，Databricks仍愿意投入努力，希望实现承诺的成本节约。生成式AI初创公司Anthropic是另一家合作伙伴。去年，Anthropic接受了亚马逊40亿美元的投资，同意在未来开发中使用Trainium芯片，尽管也在使用英伟达和谷歌的产品。上周五，Anthropic宣布接受亚马逊另外40亿美元的投资，并深化了双方的合作。 Anthropic的首席计算官汤姆·布朗表示：“我们对亚马逊Trainium芯片的性价比印象深刻。我们正在逐步扩大其在各种工作负载中的使用范围。” 汉密尔顿说，Anthropic正在帮助亚马逊迅速改进。但他也清楚面临的挑战，强调创建易于客户使用的优秀软件是“必需的”。他说：“如果不能弥合复杂性差距，你注定会失败。” 来源：加美财经

加美财经2024-11-27

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