（原标题：亚马逊云科技“反攻”：投资、投资再投资，从“云期间”向“AI期间”决骤） 21世纪经济报谈记者倪雨晴 西雅图、深圳报谈 硅谷和西雅图是好意思国AI的两大高地，顶尖的AI工程师掀翻了一波波波澜。 OpenAI在硅谷的楼里翻开AI魔盒、谷歌的Transformer架构为大模子奠定基础；通盘向北，西雅图的微软、亚马逊正在从“云期间”往“AI期间”决骤。 尤其是2024年的亚马逊云科技（AWS），营收体量照旧接近1000亿好意思元，2024年第三季度的营收同比增长19%。但成本市集是残暴的，
（原标题：亚马逊云科技“反攻”：投资、投资再投资，从“云期间”向“AI期间”决骤）
21世纪经济报谈记者倪雨晴 西雅图、深圳报谈
硅谷和西雅图是好意思国AI的两大高地，顶尖的AI工程师掀翻了一波波波澜。
OpenAI在硅谷的楼里翻开AI魔盒、谷歌的Transformer架构为大模子奠定基础；通盘向北，西雅图的微软、亚马逊正在从“云期间”往“AI期间”决骤。
尤其是2024年的亚马逊云科技（AWS），营收体量照旧接近1000亿好意思元，2024年第三季度的营收同比增长19%。但成本市集是残暴的，对比微软Azure等云劳动同期33%的增幅、谷歌云35%的增幅时，外界依然会参议AWS增幅不足同业的影响。
对此，AWS CEO Matt Garman在近期领受21世纪经济报谈在内的媒体采访时谈谈：“如果你从完全范围来看，咱们的业务仍在增长，AWS的业务仍然率先于况且大于统统其他公司的业务，咱们需要络续专注于客户。”
（亚马逊云科技CEO Matt Garman）
对于云市集的竞争，他进一步强调，这个市集范围高大，它并不是一个“赢家通吃”的行业，这个鸿沟会有多个赢家，“如果你看和咱们最接近的竞争敌手，比如微软，他们有些举措本色上是在将现存业务的市集份额转化到这个新业务中。因此，并不成进行浮浅类比，需要看其他业务和举座情况。”
同期，Matt Garman指出，当今约莫80%到90%的责任负载仍然运行在腹地，对统统的云劳动竞争者来说，若何将这部分迁徙到云表，面前是最大的契机方位。
而AWS并非从零运转，客户教会积聚是它上风，“但咱们也结实到，必须永远保捏饥渴感，必须不断为客户进行更动。咱们需要络续为客户诽谤价钱、加多新功能，同期也要不断拓展地舆掩盖范围。因此，咱们毫不会因为今天是最大的云劳动提供商而停驻脚步。”Matt Garman说谈。
在2024年的re:Invent全球大会上，AWS照实迈出了大要领，推出Amazon Nova系列基础模子并强化Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q等中枢劳动；布告AI进修芯片Trainium2实例认真可用，并推出新一代Trainium3。
刻下，AWS正在AI产业链的各个法子上秣兵历马。正如亚马逊象征性的球体建筑（Amazon Spheres）中蕃昌助长的植物，AWS也在构建生成式AI期间热带雨林式的腾达态。
投资、投资再投资
AI，毫无疑问照旧成为AWS、乃至亚马逊的主题词。就连卸任CEO的亚马逊独创东谈主Jeff Bezos（杰夫·贝索斯），也回想一线，带领AI责任。
在2024年12月的一场媒体访谈中，杰夫·贝索斯久违地出面，并布告我方仍然在亚马逊，并过问好多时辰在亚马逊，面前参与的责任中95%邻接在东谈主工智能。
同在2024年12月，AWS一年中最繁难的re：Invent大会上，亚马逊CEO Andy Jassy也亲身上台，发布新款基础大模子Amazon Nova系列。面前，Nova包括6款大模子，涵盖说话、图像生成和视频生成模子。
此前，AWS照旧有Titan模子，当今更多的模子正在路上，不管自家模子照旧第三方模子，都将在其AI应用拓荒平台Bedrock上提供。
同期，AWS推出的新一代AI芯片Trainium3，将领受3纳米工艺制造。而Adobe、Poolside、Databricks、Qualcomm等企业已大范围过问使用Trainium2。
比拟2023年围绕Bedrock和强化英伟达联接，显着2024年AWS的节律更快。
谈及AWS的生成式AI策略，Matt Garman提到，AWS在生成式AI方面采用了平地风雷的搪塞神气。
动作在AI鸿沟深耕20多年的企业，AWS早在十年前就推出了SageMaker，匡助客户在云中构建AI模子。约莫两年前，AWS已入辖下手尝试生成式AI模子拓荒，并以为这是一项极具出息的时刻。ChatGPT的出现颠簸了寰球，点火了东谈主们的想象力，蜕变了客户对AI的看法。
然则AWS采用了永远布局，而非匆忙推出功能。AWS信赖生成式AI将成为每个应用程序的中枢时刻。此外，Matt Garman强调，他们以为不会有单一模子主导市集，筹商到生成式AI腾贵的运行成本，AWS采纳构建一个平台，确保数据阴私与安全内置其中，为企业提供更全面的支捏。
2024年AWS照实在AI鸿沟火力全开，投资也更凶猛。
在2024年11月底，AI初创明星Anthropic布告与AWS进一步加深联接，同期亚马逊将新增40亿好意思元投资。这意味着，亚马逊对Anthropic的总投资达到80亿好意思元。
在2024年三季度事迹会上，Andy Jassy还暗示，2025年臆想挥霍750亿好意思元在AWS和生成式AI之上。
大笔的成本支捏，也反馈了AWS要补皆AI板块的高大运筹帷幄。
与此同期，微软和谷歌等巨头也在捏续投资拓荒。尽管近日微软CEO纳德拉在采访中暗示算力投资要严慎，微软不会鼠目寸光、鼎力采买，然则从范围上看依然很可不雅。
摩根士丹利（Morgan Stanley）2024年11月发布的讲演炫夸，亚马逊、Google、Meta和微软2025年的成本开销共计将达到3000亿好意思元傍边，2026年将进一步增长至3365亿好意思元，这些开销大都将过问固定钞票，举例数据中心和房地产。
其中，摩根士丹利将亚马逊2025年景本开销预估值调高22%至964亿好意思元，主如果数据中心加码采购AI GPU与劳动器，2026年预估将进一步增长至1050亿好意思元。
从数据中也能看出，亚马逊正在加速过问，然则生成式AI能否达到如斯高的讲演，也成为成本市集的拷问。
对于投资讲演问题，Matt Garman暗示，刻下客户案例中照旧初现生成式AI的后劲。这并不单是是“请为我写一首对于咖啡杯的俳句”这样的浮浅应用。尽管狡计机程序能够生成这些内容，这种武艺虽真理，但并非能复古万亿好意思元市集的想法。如今，AWS照旧看到了一些本色案例的出现，比如在医疗鸿沟，一些公司照旧期骗生成式AI尝试冲破性的臆想。
在Matt Garman表看来，尽管许多模子的武艺尚不够强盛，用具仍需完善，数据的应用也有待优化，但从投资角度来看，这是一条正确的谈路。这些时刻正不断向上，资格了从第一代到第四代的捏续校阅。信赖这种趋势将络续下去，生成式AI将带来深化的影响。
“6页文档”和芯片旅途
在Matt Garman谈完策略后，西雅图市中心一家历史悠久的餐厅Virginia里，AWS副总裁兼特出工程师James Hamilton向记者解说了AWS Silicon（芯片）的出生。
James Hamilton在AWS里面亦然颇具外传颜色的东谈主物，在他走动责任和家庭（一艘汽船）的路上，通常会来到Virginia。用他的话说，AWS Silicon，也便是芯片业务便是在这家餐厅起步的。
“我每周会有2到3次来到Virginia，和初创公司、供应商、客户等东谈主会面，花一个小时戒备了解别东谈主的东西。我总能学到一些东西，偶尔我也会有新想法，在这里还碰到了配置AWS硬件部门的伙伴。”James Hamilton说谈。
因此，他采纳在Virginia和媒体交流AWS的芯片事迹，在十年前，即2013年傍边，他建议让亚马逊投资芯片，还写了一份“6页文档”（6 page document）。
亚马逊里面有一个特有的“6页纸”（6 pager）文化，包括研发团队的时刻工程师都要写文档，文档从分析客户需求运转脱手。而当会议运转时，环球先埋头读文档20分钟傍边，然后再进行发问一样法子。
James Hamilton回忆谈：“那是2013年8月，照旧是很久以前的事了。其时AWS的CEO Andy Jassy让我整理一份文档，要点是硬件更动，而咱们其时是一家软件公司。他是一个具有前瞻性想维的东谈主，他以为硬件是这个行业的繁难构成部分。因此，我写了这份文档，并向Jeff Bezos、Andy Jassy以及AWS团队的处治层进行了展示。”
这份文档中有两个基本论点，第一个论点是“范围老是胜出”，卓绝货量会鼓励更动。他以ARM处理器为例，当今每部手机、每台电视里都有一个ARM处理器，它们无处不在，面前ARM出货量已超2000亿个。
第二个论点是公司需要更动劳动器，简化团队的责任历程，“咱们但愿从硬件最底层、从劳动器的中枢运转进行更动，为客户创造特有的价值，必须要这样作念。2013年于今，统统的更动和组件都被整合到芯片上。”James Hamilton谈谈。
AWS狡计与收集副总裁Dave Brown进一步暗示，AWS于2017年运转拓荒第一款生成式AI芯片Inferentia，这亦然一款专注于机器学习的芯片，于2019年推出，“咱们一直在追求的标的是，匡助客户每花一好意思元取得更多性能。这有点像往日的摩尔定律，但摩尔定律基本上在2003年傍边就照旧失效了，咱们都领受了这小数。但AWS定律是新的，它一直在捏续发展。”
他还提到，AWS将芯片从流片到数据中心部署的周期裁减至一两个月，大幅加速了拓荒进度，匡助客户更快取得性能提高。以Graviton系列为例：2018年推出第一代，2019年推出第二代，如今第四代芯片已于2024年头发布。AWS约莫每18个月推出一款新的Graviton芯片，涵盖从联想、流片到部署，再到为客户提供劳动的无缺历程。
此外，AWS还有自研AI进修芯片Trainium系列，最新的Trainium3基本上统统联想都会围绕生成式AI。而在芯片层面，绕不开的话题便是和英伟达等芯片巨头的竞争，刻下不管AWS、谷歌、微软，都照旧有我方的芯片业务，大多是用于自家业务，然则AWS的芯片和劳动器对外售售。
谈及竞争，Dave Brown答复谈，NVIDIA、Intel和AMD是AWS最精采的联接伙伴之一，客户在AWS可采纳Intel、AMD或Graviton，每种决策都有不同的优污点。部分客户采纳Intel或AMD以期骗x86架构和成本简单，而另一些客户则倾向于Graviton，因为其可提供约40%的性价比提高。
在AI鸿沟，这种采纳权同样适用。有些客户偏疼NVIDIA的生态系统，而另一些客户则尝试AWS的进修芯片和Inferentia，以达成成本简单并完成更多任务。他还提到，AWS还与Intel联接，使Sapphire Rapids芯片在AWS上的性能提高约18%，AWS与NVIDIA联接推出GB200的集群，用于进修大型说话模子和支捏DGX Cloud。
而AWS强调最多的便是多方联接诽谤成本，不管是对自身业务照旧客户业务。多位分析师也向21世纪经济报谈记者暗示，互联网巨头自研芯片多是出于成本和业务发展筹商，面前尤其是在推理市集上，定制化芯片正在和英伟达造成竞争之势。
在谈及AI推理带来的新需求时，亚马逊云科技大中华区家具时刻总监王晓野告诉21世纪经济报谈记者：“一方面在模子抵制上，智能体调用时模子武艺至关繁难；另一方面在底层，不仅要优化延迟latency，还有小数值得存眷，那便是底层算力中CPU和GPU狡计的配比。以前在模子武艺优化时，环球多聚焦预进修阶段（此阶段GPU使用较多），但如今在优化推理武艺时，好多作念法是预进修到一定程度后，在后续一步推理中领受强化学习等神气，况且会阐述CPU狡计终结来判断和转换，这势必会使CPU算力比例发生相应变化。”
臆想芯片鸿沟的时刻趋势，James Hamilton暗示：“往日几年大大都更动都鸠集在芯片自己偏激若何消弱尺寸方面。当今，咱们进入了大范围多芯片封装的阶段。刻下存眷的要点是，多大范围的多芯片封装本色可行？咱们若何通过光互连时刻来提高性能？以及接下来四到五年内，这一鸿沟将会发生什么变化？我相称肯定，这将是将来五年内更动的中枢鸿沟。”
云厂商的“ABCD模子”竞赛
云厂商的竞争如今更加浓烈，大约咱们不错用“ABCD模子”来权衡厂商抽象武艺的尺度。
一位AI资深从业者向21世纪经济报谈记者暗示，要在刻下阶段胜出，一家云厂商至少需要具备AI（东谈主工智能）、Business（业务）、Cloud（云狡计）、Data（数据）四项武艺，成为“万能型选手”，而非只是专注于某一鸿沟。
AI动作中枢时刻框架无疑是总计模子的领头主见，各家都在不断发力。但商用的要害性时常被冷酷。许多公司盲目投资AI，但愿通落伍刻冲破业务瓶颈，正确的旅途应是业务优先，通过明确的业务场景鼓励AI时刻的落地。
从刻下的竞争来看，业务先行方面，亚马逊集团电商垂类业务率先，微软举座增长较快，径直将C端一系列应用迁徙上云。
云则是基础武艺，阐述Gartner的统计，2023年全球基础设施即劳动（IaaS）市集上，亚马逊在2023年络续位居IaaS市集第一，微软、谷歌、阿里巴巴和华为紧随自后，以39%的市集份额络续领跑。
而数据是应用AI的要害，数据的丰富性和种种性径直决定了AI进修和应用的效率。亚马逊举座有丰富的电商数据上风，微软数据类型较为种种化，谷歌在数据鸿沟同样发挥出色，依托搜索引擎积聚的海量数据上风，但在云上的发挥稍显一般。
举座而言，AWS的上风则在于云的强盛武艺，集团电营业务垂直鸿沟的基础塌实，数据也多元，面前它在AI鸿沟过问高大，补皆关系的短板。对照ABCD四个主见，微软、谷歌也各有优劣。
臆想将来，AI厂商要想竟然扩大AI和云的范围，必须更加依赖业务的驱动，这亦然2024年以来业界存眷的营业时势话题。
从全球竞争态势来看，AI市集的竞争仍在加重。DeepSeek发布的新一代大说话模子DeepSeek-V3，与全球顶尖大模子并列，这标明国内AI初创企业正匠心独具，试图在这场竞争中占据方寸之地。在全球AI名次榜中，OpenAI、谷歌的Gemini、Anthropic等依然占据率先位置，但新的竞争者不断走漏，为市集注入了新的活力。
与此同期，基础设施的能耗问题成为云厂商发展的新挑战，换言之，ABCD除外，E所代表的动力（Eenergy）也将成为要害身分。
数据炫夸，在好意思国，基础设施的耗电量面前占电网总负荷的2%，而将来十年可能高涨至6%-7%致使更多。动力成本和效率照旧成为云厂商无法躲藏的问题，影响着基础设施扩张和AI时刻的部署。
Matt Garman暗示，高效期骗动力是AWS的繁难标的之一。云数据中心相较于传统腹地数据中心，效率更高，期骗率更强。关联词，往日浮浅苦求更多电力的期间照旧扫尾，当今需要从永远角度运筹帷幄电力供应，迥殊是零碳动力的容量问题。AWS将电力运筹帷幄延迟至2024年、2030年乃至2040年，遵循鼓励可再天真力名堂的扩张。
但风能和太阳能可能不足以餍足将来需求，核能成为繁难补充。AWS此前与核电厂达成联接条约，并对微型模块化反应堆（SMR）进行了大范围投资。这些自包含的反应堆可部署在围聚数据中心的位置，灵验减少电力传输损耗。尽管SMR的部署或需比及2030年，但AWS对自后劲充满期待，视其为将来几十年餍足需求的要害契机。
谷歌也布告将从SMR 拓荒商Kairos Power购买电力。微软也与Constellation Energy联接重启三哩岛核电站，为其数据中心供电。
云厂商的竞争已从单一鸿沟的比拼转向多维度的较量开云kaiyun官方网站，各大厂商在安详中枢武艺的同期，不断寻求更动旅途以搪塞全球市集的挑战和变化。将来，云厂商的告捷不仅依赖时刻实力，更需在业务驱动、生态构建和动力运筹帷幄上达成冲破。
