A AWS mira na NVIDIA com graviton4 e chips de trens

A AWS da Amazon (Amazon Web Services) está definida para desafiar o domínio do mercado da NVIDIA no setor de chips de IA, pois ele entra em sua estratégia de chip personalizada por meio da Graviton4 CPUs e Trainium Series Accelerators. Os chips personalizados são projetados para maximizar as margens de lucro nas cargas de trabalho da IA cortando custos de transferência de dados em ambientes em nuvem.

A AWS anunciou uma atualização no seu chip Graviton4, que inclui 600 gigabits por segundo da largura de banda de rede, que a empresa chama de oferta mais alta na nuvem pública. Ali Saidi, um engenheiro da AWS, comparou a velocidade a uma máquina lendo 100 CDs de música por segundo. A CPU Graviton4 é um dos muitos produtos de chip do Annapurna Labs da Amazon em Austin, Texas, e é uma vitória para a estratégia personalizada da empresa, colocando -a contra jogadores tradicionais como a Intel e a AMD.

Com a atualização do Graviton4 no horizonte e o Projeto Rainier's Trainium Chips, a Amazon demonstrou sua ambição de controlar toda a pilha de infraestrutura da IA, desde redes até treinamento e inferência. À medida que mais modelos de IA importantes como Claude 4 provaram que poderiam treinar com sucesso em hardware que não é da NVIDIA, a questão não era se a AWS poderia competir com o gigante do chip, mas quanta participação de mercado poderia levar.

Hutt diz que a Amazon fornecerá alternativas mais baratas às GPUs da NVIDIA

O diretor sênior de engenharia de clientes e produtos da AWS, Gadi Hutt, disse que a Amazon queria reduzir os custos de treinamento da IA e fornecer alternativas às caras unidades de processamento de gráficos (GPUs) da Nvidia Segundo a AWS, o modelo Claude Opus 4 da Anthropic Claude lançado no TRINIUM2 GPUS, e o Project Rainier é alimentado por mais de 500 mil fichas - uma ordem que geralmente teria ido à Nvidia.

Hutt disse que, embora o Blackwell da NVIDIA tenha sido um chip de maior desempenho do que o Trainium2, o chip da AWS ofereceu um melhor desempenho de custo. Ele também ressaltou que o Trainium3 estava chegando este ano e estava dobrando o desempenho do TRAINIUM2, e economizaria energia em mais 50%. Rami Sinno, diretor de engenharia do Annapurna Labs, da AWS, disse que a demanda por esses chips já estava superando a oferta.

"Nosso suprimento é muito, muito grande, mas todos os serviços que construímos têm um cliente anexado a ele".

- Rami Sinno , diretor de engenharia da AWS's Annapurna Labs

A equipe da AWS enfatizou que, embora a empresa tenha reconhecido lacunas específicas, preferiu trabalhar com startups menores e inovadoras, como a IA antrópica, a IA e o violinista, em vez de depender de grandes fornecedores. A Amazon geralmente apóia essas empresas por meio de investimentos estratégicos, formando relacionamentos mutuamente benéficos em troca do fornecimento de capital ou infraestrutura, como no caso de antropia. A AWS anunciou o Project Rainier - um supercomputador de IA construído para a startup antropia - na conferência Invent 2024 em dezembro passado e supostamente colocou US $ 8 bilhões no apoio antrópico.

Os chips Graviton4 e Trainium3 da AWS prometem desempenho e eficiência aprimorados 

A equipe da Amazon divulgou que os chips Graviton4 e Trainium3 atualizados para o final de 2025 prometeram um salto de desempenho 4x e uma eficiência energética 40% melhor, comprimindo ainda mais as margens da NVIDIA. Ele acrescentou que isso não foi apenas uma vitória para o crescimento da AWS, mas um ataque direto ao prêmio da GPU da NVIDIA.

Rahul Kulkarni, diretor de gerenciamento de produtos da Amazon para computação e IA, disse que o graviton4 atualizado prometeu entregar três vezes o poder e a memória de computação do seu antecessor, 75% mais largura de banda de memória e desempenho 30% melhor. Ele acrescentou que, coletivamente, esperava -se oferecer mais desempenho de preço, o que significa que os usuários obtiveram muito mais desempenho para cada dólar gasto.

Patrick Moorhead, CEO e analista -chefe da Moor Insights & Strategy, disse que todas as empresas de IA estavam gastando muito dinheiro no desenvolvimento de chips, acrescentando que tinham orçamentos gigantes de P&D, apesar de não divulgarem os números exatos de quanto estava sendo investido. Moorhead, que passou mais de uma década como vice -presidente dent AMD , acrescentou que a Nvidia ainda permaneceu um jogador dominante no mercado de chips de AI. No entanto, havia demanda suficiente para apoiar vários concorrentes, incluindo a AWS.

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