Amazon实现了250亿美元的定制AI芯片年化运行率，引发市场对英伟达主导地位的挑战。

亚马逊（AMZN）继续树立行业标杆。其定制芯片部门的年化收入增速已突破250亿美元大关，这得益于云计算领域对其Trainium AI加速器和Graviton中央处理器（CPU）需求的激增。

驱动力显而易见：AWS定制芯片更具性价比，满足了客户对替代英伟达（NVDA）硬件的低成本方案的需求。

亚马逊已凭借40.5%的市场份额主导美国电子商务市场。与此同时，作为云计算行业先驱的AWS仍是全球最大的云基础设施提供商，截至年中占据全球28%的市场份额。关键问题在于，是否存在足够多的注重价值的客户，使AWS能够实质性侵蚀英伟达在AI芯片市场80%至87%的主导份额。

性价比仍是主要优势。借助亚马逊的硅片技术，以具有竞争力的价格实现高性能似乎已成为现实。负责计算和机器学习的AWS副总裁Dave Brown表示，利用AWS芯片的AI开发者可以在不牺牲性能的情况下实现30%至40%的成本节约。他在接受雅虎财经采访时指出：“这就是我们的客户所寻求的，即不断获得更多算力和更高性能，然后超级重要的是，以更低的价格。”

亚马逊“从头开始”设计其硅片，以优化特定工作负载。该产品线包括Trainium AI加速器、Graviton云处理器以及Nitro芯片，后者为AWS的云基础设施提供专用的存储、网络和安全能力。这些定制AI芯片与英伟达的图形处理器（GPU）有何不同？虽然GPU是为通用工作负载而设计的，但亚马逊的加速器则是专为执行客户所需的特定计算任务而构建的。

亚马逊并非首家开发专有硅片的科技巨头。Alphabet（GOOGL）多年前便通过其张量处理单元（TPUs）开创了这一领域，以更低的成本提供了等同于GPU的性能。鉴于Gartner的研究预测，到2026年全球AI支出将接近2.6万亿美元，成本效率至关重要。在AI基础设施上节省的每一美元都直接惠及企业利润底线，尤其是随着投资者对不受控制的科技支出及其对估值的负面影响日益不耐烦。

AI性能和效率的边际提升可转化为每年数百万美元的节省。2025年，云基础设施优化公司CloudExpat将AWS Trainium1芯片与微软（MSFT）Azure的ND H100实例及英伟达GPU进行了基准测试。（虽然也评估了谷歌的TPU，但本分析仅聚焦于AWS与英伟达的对比。）经过数十次严格的技术评估，CloudExpat确定，组织从英伟达GPU切换到AWS Trainium芯片训练GPT-4规模模型时，可将云支出减少数百万美元。

亚马逊一直在各代产品中持续提升Trainium的效率和性价比。据Tech Buzz报道，Trainium2的速度是Trainium1的四倍，且相对于英伟达H100的成本降低了约35%。亚马逊表示，其随后的Trainium3架构相比Trainium2将性价比提高了多达40%。

这些优势不仅限于训练阶段。对于推理工作负载——其中每次查询的成本迅速累积——亚马逊报告称，Inferentia2芯片的推理成本比基于GPU的替代方案低多达50%。鉴于AWS每天处理数十亿次推理查询，这种效率差距代表了巨大的运营节省。

采用确实存在障碍。从英伟达GPU迁移到AWS Trainium要求企业摆脱英伟达根深蒂固的CUDA生态系统，并采用AWS的Neuron软件栈——这一转变伴随着非琐碎的工程和集成成本。然而，硅片的原始性能和经济优势通常足以证明迁移的合理性。

企业采用正在加速。今年二月，OpenAI承诺从2027年开始使用2吉瓦（GW）的Trainium容量来为其前沿模型供电，将其现有的多年期合作伙伴关系扩展至八年内的1000亿美元，此前已宣布的承诺为380亿美元。Anthropic随后在四月跟进，承诺在未来十年内投入超过1000亿美元用于AWS技术，重点投向Trainium和Graviton容量。亚马逊确认，Anthropic将“确保高达5 [GW] 的容量来训练和运行其先进的AI模型，包括大量的Trainium3容量”。

势头不仅限于超大规模云服务商。包括TwelveLabs、Neura Robotics、Odyssey、Poolside、Decart、Karakuri、NetoAI、Splash Music和Metagenomi Therapeutics (MGX)在内的初创公司越来越多地部署AWS定制硅片，作为英伟达硬件的高性价比替代品。需求已有效清空Trainium3的产能。预定于2027年或2028年发布的Trainium4的前向预订也已大量锁定。

Graviton处理器同样经历了强劲的采用率。亚马逊报告称，目前已有超过13万名客户运行基于Graviton的服务器，占所有新部署的AWS处理容量的半数以上。四月，Meta Platforms (META)成为Graviton最大的企业客户之一，签约部署数千万个Graviton核心以支持其代理式AI工作负载。同样，Uber Technologies (UBER)利用AWS Trainium3和Graviton4处理器来优化基础设施并加速面向客户的应用程序。

与Trainium的发展轨迹相似，Graviton的采用是由比传统x86 CPU高出约40%的性价比指标和45%的成本降低所驱动的。Tech Buzz估计，基于云管理平台分析，“一家典型的财富500强公司在AWS上运行10,000个实例，若从基于Intel的实例迁移到Graviton3，每年可节省800万至1200万美元。”

这种持续的势头推动亚马逊的定制硅片部门突破了250亿美元的年收入里程碑。将这一250亿美元的年化收入增速仅仅称为“令人印象深刻”，低估了其战略意义。亚马逊的成就正在积极重塑半导体和AI基础设施行业。AWS已从转售第三方硅片根本性地转向设计、制造和销售自己的处理器容量。通过以单块英伟达GPU成本的一小部分定制硬件，亚马逊现在可以针对高度特定的工作负载优化硅片——这是一项变革性的行业转变。

同样重要的是，亚马逊减少了对英伟达或英特尔（INTC）等外部供应商的依赖。尽管AWS将继续购买第三方硅片以满足多样化的客户需求，但其专有芯片现在使其在该部门成为更广泛半导体市场的直接竞争对手。

AWS 2026年第二季度财务结果突显了其定制硅片策略对市场产生的深远影响。关键亮点包括：

定制芯片销售进一步放大了AWS作为高利润率收入引擎的地位。尽管亚马逊在北美的电子商务领域占据主导地位，但AWS在2025年产生了该公司总营业利润的大约60%。

亚马逊的硅片部门如何与英伟达、先进微设备（AMD）和英特尔等行业领导者相比？值得注意的是，CEO安迪·贾西（Andy Jassy）曾表示，如果公司从租赁产能转变为直接向外部买家出售实体芯片，AWS定制芯片的收入将从目前的250亿美元基础翻倍。贾西在其四月的股东信中写道：

“如果我们是一家独立的芯片公司，我们的芯片每年将产生超过500亿美元的收入。”

虽然亚马逊的专有硅片尚未达到500亿美元的门槛，但其有效的年化收入增速使其与主要竞争对手处于竞争相邻的位置。英伟达保持其领先地位，在最近一个季度（2027财年第二季度）报告其由AI驱动的数据中心部门创纪录的890亿美元收入。亚马逊的轨迹使其与先进微设备和英特尔并驾齐驱。先进微设备的预计数据中心年化收入约为269亿美元（基于其实际的67.2亿美元第二季度收入），位居