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（本图片由AI天生）
作者 | 辰辰
出品 | 网易科技
本周的拉斯维加斯 ，款子永不眠 ，但真正的豪赌不在赌场 ，而在AWS的宣布会现场 。
当众多开发者涌入re:Invent大会时 ，云盘算霸主亚马逊终于不再默然 。面临英伟达的步步紧逼 ，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 。盒阅莒4倍 ，本钱直接腰斩一半；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 ，亚马逊不再宁愿做一个“卖铲子”的中心商 。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模子家族和“模子铸造”工坊更显示出亚马逊试图在AI时代重塑“云端霸权”的野心 。
这不但是一次产品宣布 ，这是亚马逊对英伟达“税收”的抗争 ，也是对谷歌和微软等云效劳商提倡的大规模还击 。
1. 硅谷出租屋里的欢呼：英伟达GPU不再是唯一选择
故事的最先 ，爆发在一个看似不起眼的硅谷出租屋里 。
那里群集着AI视频首创公司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视频天生应用 ，目的是实现实时渲染 ，没有任何卡顿 。
在实验了英伟达GPU等多款竞品芯片后 ，效果都不怎么样 。Decart联合首创人迪恩·莱特斯多夫（Dean Leitersdorf）回忆道：“在突破之前 ，我们只能天生1.5到2秒的视频 ，然后屏幕上的画面就酿成了一团噪点 。模子运行越来越乱 ，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 ，突然听到死后传来猖獗的欢呼声 。“那一刻 ，我看到四小我私家兴奋地跳上跳下 ，”莱特斯多夫说 ，“Trainium3让我们运行了更重大、更智慧的模子 ，并且不会瓦解 。”
Decart的实测数据显示 ，Trainium3天生的视频帧率是其他芯片的4倍 。
这一幕极具象征意义 。恒久以来 ，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最先上市销售 ，接纳3纳米工艺 ，由AWS旗下的Annapurna Labs设计 。官方数据显示 ，相比一律GPU系统 ，Trainium3能将AI模子的训练和运行本钱降低高达50% 。
（本图片由AI天生）
在这个算力本钱决议生死的时代 ，“50% 的本钱削减”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）直言不讳地体现：“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在内的稳固客户群 。
别的 ，亚马逊宣布了盘算集群Trainium3 UltraServer ，每个UltraServer可容纳144颗Trainium3芯片 。更夸张的是 ，这些效劳器可以毗连起来 ，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恶梦确当下 ，AWS宣称新系统的能效比上一代提高40% 。?这关于那些正为“天文数字”般电费账单忧愁的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
若是说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“侧翼包围” 。
众所周知 ，英伟达最深的护城河不但是GPU ，更是NVLink互连手艺和CUDA生态 。为了突破这一垄断 ，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高速互连手艺 。
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：“你不需要连忙扬弃英伟达 ，而是可以把它们连在一起用 。但你会发明用我的芯片更自制、更高效 。”
这是一种典范的“特洛伊木马”战略 。通过兼容敌手标准 ，降低客户的迁徙门槛 ，然后用极致的性价比逐步蚕食市场份额 。
（本图片由AI天生）
迪亚曼特在接受采访时体现得十分“谦逊” 。他说：“我不以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 。
但市场反应很忠实 。当Meta最先与谷歌商谈购置TPU芯片、OpenAI与博通相助开发芯片的新闻传出 ，再加上亚马逊的这一记重拳 ，英伟达股价应声波动 。
只管英伟达曾在社交平台X上强硬回手称自己“领先行业整整一代” ，是唯一能运行所有AI模子的平台 ，但不可否定的是 ，“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的诱惑眼前也体现出了“渣男”的一面 。AWS透露 ，Anthropic正在使用凌驾100万颗Trainium2芯片构建Claude模子 。
3. Nova模子与“代工厂”模式：不但仅是卖云效劳
若是硬件层面比拼的是“省钱” ，那么软件和模子层面的竞争则是“夺权” 。
亚马逊一直被诟病在天生式AI大模子方面“赶了个晚集” ，落伍于OpenAI的GPT和Google的Gemini 。但这次 ，AWS CEO马特·加曼（Matt Garman）显然想通过“适用主义”弯道超车 。
全新的Nova模子家族周二悉数亮相：
——Nova Pro与Nova Lite：?对标GPT-5和Gemini 3.0品级别的强力模子 。
——Nova Sonic：?实时语音模子 。
——Nova Omni：?能够像人一样处置惩罚音频、视频、图像和文本的多模态推理模子 。
亚马逊宣称 ，Nova 2 Pro在各项基准测试中匹配甚至逾越了OpenAI和Google的旗舰模子 。
亚马逊特殊提到 ，该模子在执行重大指令和盘算机操作等智能体使命方面体现突出 。较小的Nova 2 Lite模子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子自己 ，而是名为Nova Forge的新工具 。
这一工具允许企业客户在模子“预训练”阶段就导入自己的数据 。这与现在市面上常见的“微调”（Fine-tuning）截然差别 。微调只是在制品模子上修修补补 ，限制了调优空间；而Nova Forge是让客户加入到地基浇筑中 。
亚马逊AI营业认真人罗希特·普拉萨德（Rohit Prasad）在宣布前接受采访时体现：“每个企业都需要醒目自身营业领域的前沿模子 。”他透露 ，Nova Forge的手艺最初是为Alexa等内部团队开发的 ，“这实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 。
（本图片由AI天生）
Reddit首席手艺官克里斯·斯洛维（Chris Slowe）体现 ，古板的微调基础不管用 ，由于大大都通用模子被设计得过于“严酷” ，会拒绝剖析Reddit上某些具有争议或攻击性的内容 。但通过Nova Forge ，Reddit将自家重大语料库注入模子底层 ，训练出了一个真正的“Reddit专家” 。
“其他大语言模子只是从看法上明确Reddit ，而我们的模子真正懂其中的‘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等ChatGPT来统治天下 ，而是通过Nova Forge ，让每一家公司都能以更低本钱拥有一个属于自己的“前沿模子” ， 无论是Reddit、索尼照旧Booking.com 。
“授人以渔”的战略 ，或许正是亚马逊在AI时代差别化竞争的要害 。
4. AWS CEO的冷静思索：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 ，加曼绝不避忌地谈到了他对所谓“AI泡沫”的看法 。
“当人们谈论泡沫时 ，我以为危害最大的是那些生意 ，”加曼直言那些虽然没有大规模应用、甚至没有写出几多代码 ，却获得数十亿美元融资的首创公司 ，“一家没有代码的首创公司估值能有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酿成一种像水电一样廉价、可靠的基础设施 。
他更看重AI的现实效能 ，并举了亚马逊内部案例：AWS一个团队最近对内部代码库举行了大规模重写 。凭证古板估算 ，这需要30小我私家事情18个月 。但在AI智能体的辅助下 ，仅仅6小我私家只用71天就完成了使命 。
这种效率的提升是实着实在的 ，而不是资源讲的故事 。
虽然 ，挑战依然保存 。虽然亚马逊在上一季度交出了超预期财报 ，但谷歌和微软依附Gemini、OpenAI ChatGPT等明星AI ，依然在快速蚕食市场份额 。别的 ，亚马逊内部激进的AI转型也引发了阵痛 ，包括10月份宣布的裁人妄想以及部分员工对AI情形影响的担心 ，都是加曼必需面临的难题 。
5. 结语：巨人的还击
很长一段时间里 ，亚马逊在AI领域给人的印象是“甜睡的巨人” 。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效劳模式惯性滑行 。
但re:Invent 2025彻底破损了这种印象 。
亚马逊正在构建一个严密的战略困绕圈：
（本图片由AI天生）
· 底层：?用Trainium芯片突破英伟达的价钱垄断 ，用更低能耗解决数据中心的电力焦虑 。
· 中层：?用Nova Forge突破通用大模子的垄断 ，让企业拥有定制化模子的主权 。
· 顶层：?用Bedrock和智能体平台 ，将AI嵌入到每一个详细的应用开发中 。
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子能写出更优美的诗歌 ，而是关于谁能让AI以更低本钱、更可控方法 ，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的宣布会或许依然吸睛 ，但亚马逊已经把战场拉回了它最善于的领域：规模、本钱与效率 。
在这场没有硝烟的战争中 ，亚马逊不想做谁人最亮眼的公司 ，它只想做谁人笑到最后、赚走每一分基础设施利润的公司 。关于黄仁勋和奥特曼来说 ，真正的贫困可能才刚刚最先 。
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