Amazon launches a major challenge to Google and Nvidia: AI chip Trainium 3 is faster and more energy-efficient, with four Nova 2 models, pioneering "open training"

美東時間 12 月 2 日週二，亞馬遜雲計算部門 AWS 在年度雲計算盛會 re:Invent 上推出新一代人工智能（AI）訓練芯片 Trainium 3，預告了下一代產品 Trainium 4 的開發計劃，加大力度挑戰英偉達和谷歌在 AI 芯片市場的主導地位，同時推出 Nova 2 系列模型和全新 AI 服務，試圖在激烈的 AI 競爭中搶佔更多市場份額。

AWS 宣佈，Trainium 3 芯片已於近期部署至少數幾個數據中心，並從本週二當天起向客户開放使用。AWS 的副總裁 Dave Brown 表示：“進入明年初，我們將開始非常非常快速地擴大規模。”

這款芯片的推出速度超出業界常規。亞馬遜在部署前一代加速器約一年後便發佈了 Trainium 3，與英偉達承諾的每年發佈新芯片的快節奏相當。

亞馬遜希望吸引尋求性價比的公司。公司宣稱，Trainium 芯片能以比英偉達市場領先的圖形處理單元（GPU）更低廉和高效的方式，為 AI 模型背後的密集計算提供動力。Brown 表示："我們對 Trainium 實現正確的價格性能比的能力感到非常滿意。"

亞馬遜週二不僅發佈了四款新模型，還推出了業內首創的"開放式訓練"服務 Nova Forge，併發布了專注於瀏覽器任務自動化的代理服務 Nova Act。此次發佈的 Nova 2 家族涵蓋推理、多模態處理、對話式 AI 和代碼生成等多個領域，主打價格性能比優勢。

新 AI 芯片的消息公佈後，亞馬遜股價逼近 239 美元刷新日高，日內漲幅擴大到將近 2.2%，而盤初曾漲 3.2% 的英偉達股價進一步收窄漲幅，美股早盤尾聲時刷新日低，幾乎抹平所有漲幅。其競爭對手 AMD 的股價跌幅擴大、日內跌近 1.7%。到收盤，亞馬遜漲逾 0.2%，英偉達漲近 0.9%，AMD 跌近 2.1%。

AWS 稱，其第四代 AI 芯片 Trainium 3 是首款 3 納米（nm）製程的 AWS AI 芯片，專為下一代智能體、推理和視頻生成應用程序 App 提供最佳代幣經濟效益而打造。

據 AWS 官方數據，搭載 Trainium 3 芯片的 Trn3 UltraServer 系統在訓練和推理性能上都實現了顯著提升。相比第二代產品，新系統速度提升超過 4 倍，內存容量增加 4 倍。

每顆 Trainium 3 芯片提供 2.52 千萬億次浮點運算 (PFLOPs) 的 FP8 算力，內存容量較 Trainium 2 增加 1.5 倍至 144GB HBM3e，內存帶寬提升 1.7 倍至 4.9TB/s。單台完整配置的 Trn3 UltraServer 可容納 144 顆芯片，總算力達 362 PFLOPs，並提供高達 20.7TB 的 HBM3e 內存和 706TB/s 的聚合內存帶寬。

能效提升同樣引人注目。AWS 表示，Trn3 UltraServer 的能效比前代產品提高 40%，性能功耗比提升 4 倍。在 Amazon Bedrock 平台上，Trainium 3 成為 AWS 最快的加速器，性能較 Trainium 2 提升 3 倍，每兆瓦輸出 token 數量增加超過 5 倍，且延遲水平相當。

Brown 在採訪中表示："我們對 Trainium 在價格性能方面的表現非常滿意。"該系統還可在 EC2 UltraClusters 3.0 中擴展至數十萬顆芯片，AWS 稱其目標是年底前為 AI 初創公司 Anthropic 提供 100 萬顆芯片。

亞馬遜在會上還預告了正在開發中的 Trainium 4 芯片。這款下一代產品將帶來性能的重大躍升，並將支持英偉達的 NVLink Fusion 高速芯片互聯技術。

這一技術兼容性意味着，搭載 Trainium 4 的 AWS 系統將能夠與英偉達 GPU 互操作並擴展性能，同時仍使用亞馬遜自研的低成本服務器機架技術。這可能幫助 AWS 吸引那些基於英偉達 GPU 開發的大型 AI 應用遷移至亞馬遜雲平台。

值得注意的是，英偉達的 CUDA 架構已成為所有主流 AI 應用支持的事實標準。Trainium 4 對 NVLink 的支持或將降低這些應用轉向 AWS 的技術門檻。

亞馬遜未公佈 Trainium 4 的具體發佈時間表。按照以往發佈節奏，外界預計將在明年的 re:Invent 大會上獲得更多信息。

儘管硬件性能強勁，亞馬遜芯片仍面臨生態系統挑戰。與英偉達相比，AWS 芯片缺乏幫助客户快速部署的深度軟件庫。

建築設備自動駕駛公司 Bedrock Robotics 的首席技術官 Kevin Peterson 表示，雖然該公司在 AWS 服務器上運行基礎設施，但在構建指導挖掘機的模型時仍使用英偉達芯片。"我們需要它性能強大且易於使用，"Peterson 説，"那就是英偉達。"

目前使用 Trainium 芯片的主要客户是 Anthropic，這些芯片分佈在印第安納州、密西西比州和賓夕法尼亞州的數據中心。AWS 今年早些時候表示，已將超過 50 萬顆芯片串聯起來幫助 Anthropic 訓練最新模型，，並計劃在年底前為這家 OpenAI 的勁敵提供 100 萬顆芯片。

不過 Anthropic 同時也在使用谷歌的 TPU（張量處理單元），並在今年早些時候與谷歌達成協議，獲得價值數百億美元的計算資源。

除 Anthropic 外，亞馬遜公佈的其他主要客户寥寥，令分析師難以評估 Trainium 的實際效果。AWS 表示，日本的 LLM Karakuri、Splashmusic 和 Decart 等客户已在使用第三代 Trainium 芯片和系統，並顯著降低了推理成本。

AWS 承諾通過 AWS Neuron SDK 和原生 PyTorch 集成，讓開發者無需更改任何模型代碼即可進行訓練和部署，試圖以此縮小與英偉達的軟件生態差距。

亞馬遜此次推出的四款 Nova 2 模型針對不同應用場景設計。Nova 2 Lite 是一款快速、經濟的推理模型，專為日常工作負載設計，可處理文本、圖像和視頻並生成文本。在與競爭對手的基準測試對比中，該模型在 15 項測試中有 13 項表現優於或持平 Claude Haiku 4.5，在 17 項測試中有 11 項優於或持平 GPT-5 Mini。

Nova 2 Pro 是亞馬遜最智能的推理模型，可處理文本、圖像、視頻和語音並生成文本，適用於代理編碼、長期規劃等高度複雜任務。該模型在與 Claude Sonnet 4.5 的 16 項基準測試中有 10 項表現更優或持平，與 GPT-5.1 的 16 項測試中有 8 項更優或持平，與 Gemini 2.5 Pro 的 19 項測試中有 15 項更優或持平。

Nova 2 Sonic 是亞馬遜的語音到語音模型，統一了文本和語音理解及生成功能，支持實時、類人對話式 AI。該模型擁有 100 萬個 token 的上下文窗口，支持擴展的多語言功能，並可與 Amazon Connect、Vonage、Twilio 等電話服務提供商無縫集成。

Nova 2 Omni 是業內首款統一的多模態推理和生成模型，可處理文本、圖像、視頻和語音輸入，同時生成文本和圖像。該模型可同時處理多達 75 萬個單詞、數小時音頻、長視頻和數百頁文檔，一次性分析整個產品目錄、客户評價、品牌指南和視頻庫。

Nova Forge 是 AWS 推出的首創服務，讓企業能夠構建自己的 Nova 模型定製版本——亞馬遜稱之為"Novellas"。該服務開創了"開放式訓練"模式，為客户提供對預訓練、中期訓練和後訓練 Nova 模型檢查點的獨家訪問權限，使客户能夠在模型訓練的每個階段將專有數據與亞馬遜 Nova 策劃的數據集混合。

這一服務解決了企業在將專有知識嵌入 AI 應用時面臨的三大難題：定製專有模型時整合深度有限、繼續訓練開源權重模型時缺乏原始訓練數據訪問權限，或從零開始構建模型成本高昂。

除了模型檢查點和數據混合能力，Nova Forge 還提供三項核心功能：使用客户自己的環境（稱為強化學習"gyms"）訓練 AI 的能力，創建更小、更快模型的選項，以及實施安全控制的負責任 AI 工具包。

Reddit 正在使用 Nova Forge 改進內容審核系統。Reddit 首席技術官 Chris Slowe 表示："我們正在用單一、更準確的解決方案替代多個不同的模型，使審核更加高效。用一種統一的方法替代多個專門的機器學習工作流程，標誌着我們在 Reddit 上實施和擴展 AI 方式的轉變。"

Booking.com、Cosine AI、Nimbus Therapeutics、野村綜合研究所、OpenBabylon 和索尼等公司也在使用 Nova Forge 構建自己的模型。客户使用 Nova Forge 創建的模型可以部署在 Amazon Bedrock 上，享有與其他 Bedrock 模型相同的企業級安全性、可擴展性和數據隱私保護。

Nova Act 是 AWS 推出的新服務，用於構建和部署能在網絡瀏覽器中執行操作的高可靠性 AI 代理。該服務由定製的 Nova 2 Lite 模型驅動，為構建和管理自動化瀏覽器任務的代理提供最快、最簡便的路徑。Nova Act 在早期客户工作流程中實現了 90% 的可靠性，並在相關基準測試中表現優於競爭模型。

Nova Act 通過強化學習訓練定製的 Nova 2 Lite 模型，在數百個模擬網絡環境中運行數千項任務，從而實現突破性可靠性。這種訓練方式使 Nova Act 在基於用户界面的工作流程中表現出色，例如更新客户關係管理系統中的數據、測試網站功能或提交健康保險索賠。

開發人員可以在幾分鐘內使用無代碼平台通過自然語言提示開始原型設計，然後在 VS Code 等熟悉的集成開發環境中完善代理，最後部署到 AWS。客户在本地構建和測試的內容可以在生產環境中擴展，並通過 Nova Act AWS 控制枱獲得全面的管理工具和監控。

亞馬遜介紹，多家企業已經注意到 Nova Act 的成效。其中，初創公司 Sola Systems 集成 Nova Act 後，每月為客户自動化數十萬個工作流程，涵蓋對賬支付、協調貨運和更新醫療記錄等關鍵業務任務。

1Password 使用 Nova Act 減少用户訪問登錄信息的手動步驟，只需一個簡單提示即可在數百個不同網站上自動工作。Hertz 通過使用 Nova Act 自動化其租賃平台的端到端測試，將軟件交付速度提高了 5 倍，消除了質量保證瓶頸，將原本需要數週的工作縮短至數小時。