AIPress.com.cn报道

 12 月 18 日消息，随着 AI 基础设施竞争加剧，亚马逊的 Trainium 芯片正逐步成为 OpenAI 的关键合作选项，这也被视为 NVIDIA 在 AI 芯片领域长期垄断地位可能出现裂缝的信号。据 The Information 报道，亚马逊计划向 OpenAI 投资最多 100 亿美元，条件是 OpenAI 在部分训练任务中使用亚马逊自研的 Trainium ASIC 芯片。

Trainium 芯片目前已经发展到第四代（Trainium4），原本主要服务于 AWS 内部工作负载。随着大规模对外开放，并成为 OpenAI 的核心计算选择，这不仅是市场扩张，更显示出亚马逊希望在 AI 数据中心基础设施上与 NVIDIA 正面竞争。新一代 Trainium 芯片采用 3 纳米工艺，相比前代功耗降低 40%，计算性能提升一倍，目标直指 NVIDIA 的 Hopper 和 Blackwell 系列 GPU。从技术角度看，这是对 GPU 垄断的正面挑战；从商业角度看，则是降低对昂贵 CUDA 生态的依赖，每一块可替代的 GPU 都意味着数亿美元的成本节约。

对 OpenAI 来说，这一合作既缓解了资金压力，也带来技术选择的束缚。通过投资，OpenAI 获得了所需基础设施和流动性，而亚马逊则获得了 Trainium 的旗舰客户。这可能改变行业格局：此前 NVIDIA 通过与微软和 OpenAI 的合作，占据了 GPU 超级计算集群的主导地位。如果 OpenAI 在未来大规模使用 Trainium，将显著削弱 NVIDIA 的战略优势，并推动 AI 基础设施多极化发展。

AI 芯片的竞争已不仅是单纯市场竞争，而呈现出云计算巨头之间的“代理战争”特征。亚马逊和谷歌倾向垂直整合（自研芯片、自建云和软件），而 NVIDIA 则通过软件锁定生态（CUDA、TensorRT、DGX）维持优势。OpenAI 的选择将直接影响未来 AI 基础设施标准的形成，因此它与微软、NVIDIA、AMD、Broadcom、亚马逊等多方谈判，意在打破对单一供应链的依赖，同时应对地缘政治紧张局势及监管风险。

如果 OpenAI 大规模部署 Trainium 芯片，不仅是为了节约成本，更意味着展示技术和战略独立性。短期内，NVIDIA 仍是市场领导者，但行业的结构性依赖正在被重新塑造。亚马逊的投资和芯片部署计划，是 AI 基础设施未来多极化趋势的首个重要信号。（AI普瑞斯编译）