<p><strong>亞馬遜本週推出了其最新的人工智能訓練芯片 Trainium3，直面英偉達和谷歌在硬件領域的控制。</strong></p>
<p>根據亞馬遜網絡服務副總裁戴夫·布朗的採訪，這款加速器已經在少數 AWS 數據中心運行，並將在週二向客户開放。戴夫表示，公司並沒有慢慢適應這一變化。</p>
<p>“隨着明年初的到來，我們將開始非常快速地擴展，” 他説。目標很簡單。直接從亞馬遜的機架上銷售更多計算能力，而不是看着開發者將支出轉向其他地方。</p>
<p>AWS 仍然在全球雲計算中領先於租賃計算和存儲。這一領先地位並沒有完全延續到大規模的人工智能訓練中。一些開發者依賴於微軟，因為它與 OpenAI 的聯繫。</p>
<p>其他人則轉向谷歌及其內部芯片。亞馬遜現在使用 Trainium3 將對價格敏感的團隊拉回到其旗下。基本的宣傳是每單位工作的成本更低，同時將一切保留在 AWS 內部。</p>
<h3>亞馬遜在雲規模上推動 Trainium3</h3>
<p>Trainium3 的推出大約在亞馬遜部署其上一個版本一年後。這一速度處於芯片標準的快速端。當這款芯片在八月首次啓動時，一位 AWS 工程師開玩笑説：“我們最希望看到的就是不要出現任何煙霧或火焰。” 快速的升級節奏也反映了英偉達每年發佈新芯片的公開計劃。</p>
<p>亞馬遜表示，Trainium 芯片在人工智能模型背後運行重負載計算，其成本和能耗優於英偉達的頂級 GPU。戴夫説：“我們對 Trainium 的價格性能感到非常滿意。” 隨着模型規模的增加和訓練費用的不斷攀升，公司在這一價格角度上非常依賴。</p>
<p>但仍然存在限制。亞馬遜的芯片沒有攜帶深度軟件庫，這使得團隊在英偉達硬件上快速移動。Bedrock Robotics 使用人工智能驅動無人控制的建築設備，其主要系統運行在 AWS 服務器上。當它訓練模型以指導挖掘機時，仍然使用英偉達芯片。Bedrock Robotics 的首席技術官凱文·彼得森表示：“我們需要它具有高性能且易於使用。這就是英偉達。”</p>
<p>目前大部分 Trainium 的產能流向 Anthropic。這些芯片在印第安納州、密西西比州和賓夕法尼亞州的數據中心運行。今年早些時候，AWS 表示它連接了超過 500,000 個 Trainium 芯片來訓練 Anthropic 的最新模型。亞馬遜計劃在年底前將這一數字提高到 100 萬個芯片。</p>
<p>亞馬遜將 Trainium 的未來與 Anthropic 的增長以及其自身的人工智能服務聯繫在一起。除了 Anthropic，該公司迄今為止只命名了很少的大客户。這使得分析師在評估 Trainium 在更廣泛使用中的表現時數據有限。</p>
<p>Anthropic 還分散了自身的計算風險。它仍然使用谷歌的張量處理單元，並在今年與谷歌簽署了一項協議，提供數十億美元的計算能力。</p>
<p>亞馬遜在其年度用户大會 re:Invent 上揭示了 Trainium3。該活動已轉變為一個不斷展示人工智能工具和基礎設施的場所，旨在吸引構建新模型的開發者和願意為大規模訪問付費的公司。</p>
<h3>亞馬遜推出 Nova 更新並開放 Nova Forge</h3>
<p>週二，亞馬遜還更新了其主要的人工智能模型系列，稱為 Nova。新的 Nova 2 系列包括一個名為 Omni 的版本。</p>
<p>Omni 接受文本、圖像、語音或視頻作為輸入。它可以同時以文本和圖像進行響應。亞馬遜將多種輸入類型和模型成本作為一個包出售，旨在滿足大規模的日常使用。</p>
<p>亞馬遜繼續圍繞每美元的性能定價其模型。過去的 Nova 模型在評分固定問題答案的標準測試排名中並未靠前。該公司更依賴於實時使用而非測試圖表。</p>
<p>羅希特·普拉薩德負責亞馬遜的大部分模型工作及其人工通用智能團隊，他表示：“真正的基準是現實世界。” 並補充説，他預計新模型將在實時環境中競爭。</p>
<p>亞馬遜還通過一款名為 Nova Forge 的新產品向高級用户開放更深層次的模型控制，允許團隊在訓練結束前提取 Nova 模型的版本，並使用自己的數據進行調整。</p>
<p>Reddit 已經使用 Nova Forge 構建了一個模型，用於檢查帖子是否違反安全規則。Reddit 的首席技術官克里斯·斯洛維表示，許多人工智能用户在每個任務中都選擇儘可能大的模型，而不是訓練一個專注於狹窄領域的模型。“我們能夠讓它在我們特定領域成為專家，這就是價值所在，” 他説。</p>
<p>隨着 Trainium3 現在在數據中心活躍，Nova 模型也同時更新，亞馬遜正在同時推進兩個方向。硬件競爭與英偉達展開。模型推廣則與微軟支持的 OpenAI 和谷歌競爭。下一階段現在進入全面雲規模的客户實際使用。</p>
<p>想讓你的項目在加密領域的頂尖思想面前展示嗎？在我們的下一份行業報告中展示它，數據與影響相遇。</p>

亞馬遜

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<p>亞馬遜推出了其最新的人工智能訓練芯片 Trainium3，目標是佔領由英偉達和谷歌主導的人工智能硬件市場。該芯片已在部分 AWS 數據中心投入使用，旨在提供更低的成本和更好的能效。亞馬遜計劃快速擴展，重點關注對價格敏感的團隊，並擴大其人工智能服務。Trainium3 與 Anthropic 的增長密切相關，計劃在年底前顯著增加芯片的使用量。該公告是在亞馬遜的 re:Invent 大會上發佈的，同時還更新了其人工智能模型系列 Nova</p>

<p><strong>Amazon rolled out its newest AI training chip, Trainium3, this week as it moves straight at the hardware grip held by Nvidia and Google.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>亞馬遜本週推出了其最新的人工智能訓練芯片 Trainium3，直面英偉達和谷歌在硬件領域的控制。</strong></p>
</div><p>The accelerator is already running inside a small group of AWS data centers and opens to customers on Tuesday, according to an interview with Dave Brown, vice president at Amazon Web Services. Dave said the company is not easing into this.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據亞馬遜網絡服務副總裁戴夫·布朗的採訪，這款加速器已經在少數 AWS 數據中心運行，並將在週二向客户開放。戴夫表示，公司並沒有慢慢適應這一變化。</p>
</div><p>“As we get into early next year, we’ll start to scale out very, very quickly,” he said. The goal is simple. Sell more compute directly from Amazon racks instead of watching developers send that spend elsewhere.</p>
<div class="lb-trans"><p>“隨着明年初的到來，我們將開始非常快速地擴展，” 他説。目標很簡單。直接從亞馬遜的機架上銷售更多計算能力，而不是看着開發者將支出轉向其他地方。</p>
</div><p>AWS still leads global cloud by rented compute and storage. That lead has not carried clean into large‑scale AI training. Some builders lean on Microsoft because of its link with OpenAI.</p>
<div class="lb-trans"><p>AWS 仍然在全球雲計算中領先於租賃計算和存儲。這一領先地位並沒有完全延續到大規模的人工智能訓練中。一些開發者依賴於微軟，因為它與 OpenAI 的聯繫。</p>
</div><p>Others go to Google and its in‑house chips. Amazon is now using Trainium3 to pull price‑sensitive teams back under its roof. The basic pitch is lower cost per unit of work while keeping everything inside AWS.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他人則轉向谷歌及其內部芯片。亞馬遜現在使用 Trainium3 將對價格敏感的團隊拉回到其旗下。基本的宣傳是每單位工作的成本更低，同時將一切保留在 AWS 內部。</p>
</div><h3>Amazon pushes Trainium3 at cloud scale</h3>
<div class="lb-trans"><h3>亞馬遜在雲規模上推動 Trainium3</h3>
</div><p>Trainium3 lands about one year after Amazon deployed its last version. That pace sits at the fast end of chip standards. When the chip first powered on in August, one AWS engineer joked, “The main thing we’re gonna be hoping for here is just that we don’t see any kind of smoke or fire.” The fast upgrade rhythm also mirrors Nvidia’s public plan to ship a new chip every year.</p>
<div class="lb-trans"><p>Trainium3 的推出大約在亞馬遜部署其上一個版本一年後。這一速度處於芯片標準的快速端。當這款芯片在八月首次啓動時，一位 AWS 工程師開玩笑説：“我們最希望看到的就是不要出現任何煙霧或火焰。” 快速的升級節奏也反映了英偉達每年發佈新芯片的公開計劃。</p>
</div><p>Amazon says Trainium chips run the heavy compute behind AI models at a lower cost and better power use than Nvidia’s top GPUs. Dave said, “We’ve been very pleased with our ability to get the right price performance with Trainium.” The company is leaning hard on that price angle as model sizes rise and training bills keep climbing.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜表示，Trainium 芯片在人工智能模型背後運行重負載計算，其成本和能耗優於英偉達的頂級 GPU。戴夫説：“我們對 Trainium 的價格性能感到非常滿意。” 隨着模型規模的增加和訓練費用的不斷攀升，公司在這一價格角度上非常依賴。</p>
</div><p>There is still a limit. Amazon’s chips do not carry the deep software libraries that let teams move fast on Nvidia hardware. Bedrock Robotics, which uses AI to drive construction equipment without human control, runs its main systems on AWS servers. When it trains models to guide an excavator, it still uses Nvidia chips. Kevin Peterson, chief technology officer at Bedrock Robotics, said, “We need it to be performant and easy to use. That’s Nvidia.”</p>
<div class="lb-trans"><p>但仍然存在限制。亞馬遜的芯片沒有攜帶深度軟件庫，這使得團隊在英偉達硬件上快速移動。Bedrock Robotics 使用人工智能驅動無人控制的建築設備，其主要系統運行在 AWS 服務器上。當它訓練模型以指導挖掘機時，仍然使用英偉達芯片。Bedrock Robotics 的首席技術官凱文·彼得森表示：“我們需要它具有高性能且易於使用。這就是英偉達。”</p>
</div><p>Most Trainium capacity right now flows to Anthropic. The chips run inside data centers in Indiana, Mississippi, and Pennsylvania. Earlier this year, AWS said it linked more than 500,000 Trainium chips to train Anthropic’s latest models. Amazon plans to raise that to 1 million chips by the end of the year.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前大部分 Trainium 的產能流向 Anthropic。這些芯片在印第安納州、密西西比州和賓夕法尼亞州的數據中心運行。今年早些時候，AWS 表示它連接了超過 500,000 個 Trainium 芯片來訓練 Anthropic 的最新模型。亞馬遜計劃在年底前將這一數字提高到 100 萬個芯片。</p>
</div><p>Amazon is tying Trainium’s future to Anthropic’s growth and to its own AI services. Outside of Anthropic, the company has named very few large customers so far. That leaves analysts with limited data to judge how well Trainium performs in wider use.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜將 Trainium 的未來與 Anthropic 的增長以及其自身的人工智能服務聯繫在一起。除了 Anthropic，該公司迄今為止只命名了很少的大客户。這使得分析師在評估 Trainium 在更廣泛使用中的表現時數據有限。</p>
</div><p>Anthropic also spreads its own compute risk. It still uses Google’s Tensor Processing Units and signed a deal this year with Google that provides access to tens of billions of dollars in computing power.</p>
<div class="lb-trans"><p>Anthropic 還分散了自身的計算風險。它仍然使用谷歌的張量處理單元，並在今年與谷歌簽署了一項協議，提供數十億美元的計算能力。</p>
</div><p>Amazon revealed Trainium3 during re: Invent, its annual user conference. The event has shifted into a nonstop display of AI tools and infrastructure aimed at developers who build new models and companies willing to pay for access at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜在其年度用户大會 re:Invent 上揭示了 Trainium3。該活動已轉變為一個不斷展示人工智能工具和基礎設施的場所，旨在吸引構建新模型的開發者和願意為大規模訪問付費的公司。</p>
</div><h3>Amazon rolls out Nova updates and opens Nova Forge</h3>
<div class="lb-trans"><h3>亞馬遜推出 Nova 更新並開放 Nova Forge</h3>
</div><p>On Tuesday, Amazon also updated its main AI model family, known as Nova. The new Nova 2 line includes a version called Omni.</p>
<div class="lb-trans"><p>週二，亞馬遜還更新了其主要的人工智能模型系列，稱為 Nova。新的 Nova 2 系列包括一個名為 Omni 的版本。</p>
</div><p>Omni accepts text, images, speech, or video as input. It can respond with both text and images. Amazon is selling a mix of input types and model cost as a package designed for daily use at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>Omni 接受文本、圖像、語音或視頻作為輸入。它可以同時以文本和圖像進行響應。亞馬遜將多種輸入類型和模型成本作為一個包出售，旨在滿足大規模的日常使用。</p>
</div><p>Amazon continues to price its models around performance per dollar. Past Nova models did not place near the top in standard test rankings that score answers to fixed questions. The company is leaning on live use instead of test charts.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜繼續圍繞每美元的性能定價其模型。過去的 Nova 模型在評分固定問題答案的標準測試排名中並未靠前。該公司更依賴於實時使用而非測試圖表。</p>
</div><p>Rohit Prasad, who leads much of Amazon’s model work and its Artificial General Intelligence team, said, “The real benchmark is the real world,” and added that he expects the new models to compete in live settings.</p>
<div class="lb-trans"><p>羅希特·普拉薩德負責亞馬遜的大部分模型工作及其人工通用智能團隊，他表示：“真正的基準是現實世界。” 並補充説，他預計新模型將在實時環境中競爭。</p>
</div><p>Amazon is also opening deeper model control to advanced users through a new product called Nova Forge that lets teams pull versions of Nova models before training ends and shape them using their own data.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜還通過一款名為 Nova Forge 的新產品向高級用户開放更深層次的模型控制，允許團隊在訓練結束前提取 Nova 模型的版本，並使用自己的數據進行調整。</p>
</div><p>Reddit already uses Nova Forge to build a model that checks whether a post breaks safety rules. Chris Slowe, Reddit’s chief technology officer, said many AI users reach for the biggest possible model for every task instead of training one with narrow focus. “The fact that we can make it an expert in our specific area is where the value comes from,” he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>Reddit 已經使用 Nova Forge 構建了一個模型，用於檢查帖子是否違反安全規則。Reddit 的首席技術官克里斯·斯洛維表示，許多人工智能用户在每個任務中都選擇儘可能大的模型，而不是訓練一個專注於狹窄領域的模型。“我們能夠讓它在我們特定領域成為專家，這就是價值所在，” 他説。</p>
</div><p>With Trainium3 now active in data centers and Nova models updated at the same time, Amazon is pushing on two fronts at once. The hardware fight plays out against Nvidia. The model push runs against Microsoft‑backed OpenAI and Google. The next phase now moves into hands‑on customer use at full cloud scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着 Trainium3 現在在數據中心活躍，Nova 模型也同時更新，亞馬遜正在同時推進兩個方向。硬件競爭與英偉達展開。模型推廣則與微軟支持的 OpenAI 和谷歌競爭。下一階段現在進入全面雲規模的客户實際使用。</p>
</div><p>Want your project in front of crypto’s top minds? Feature it in our next industry report, where data meets impact.</p>
<div class="lb-trans"><p>想讓你的項目在加密領域的頂尖思想面前展示嗎？在我們的下一份行業報告中展示它，數據與影響相遇。</p>
</div>

Amazon unveils Trainium3 chip as it accelerates push into AI hardware

- 亞馬遜推出最新 AI 訓練芯片 Trainium3，旨在挑戰 Nvidia 和 Google 的市場主導地位。  
- Trainium3 已在部分 AWS 數據中心運行，計劃明年快速擴展。  
- 亞馬遜希望通過降低成本吸引更多客户，儘管仍面臨軟件庫不足的挑戰。  

亞馬遜發佈 Trainium3 芯片，進一步加速其在 AI 硬件領域的推進