Дом
Meta заключила контракт на поставку миллионов процессоров Amazon для искусственного интеллекта

Компания Amazon заключила важное партнерское соглашение с Meta, вновь сделав ставку на свои собственные чипы, разработанные по индивидуальному заказу. Как подтвердила Amazon в пятницу, Meta согласилась внедрить миллионы чипов AWS Graviton для удовлетворения растущих потребностей в области искусственного интеллекта.
Следует отметить, что AWS Graviton — это процессор на базе ARM (центральный процессор, предназначенный для общих вычислений), а не графический процессор (GPU).
Хотя графические процессоры по-прежнему остаются предпочтительным выбором для обучения больших моделей, после того как эти модели обучены, построенные на их основе ИИ-агенты вызывают сдвиг в типе требуемых чипов. Эти агенты генерируют вычислительно-емкие рабочие нагрузки, такие как рассуждения в реальном времени, написание кода, поиск и координация многоэтапных задач. AWS заявляет, что ее последняя версия Graviton была специально разработана для удовлетворения вычислительных потребностей, связанных с ИИ.
Это соглашение перенаправляет большую часть расходов Meta на AWS, а не на конкурентов, таких как Google Cloud. В августе прошлого года Meta подписала шестилетний контракт на 10 миллиардов долларов с Google Cloud, хотя ранее Meta была преимущественно клиентом AWS, который также использовал Microsoft Azure.
Мы заметили, что AWS приурочила объявление об этой сделке к завершению конференции Google Cloud Next, что выглядит почти как завуалированный выпад в адрес своего облачного конкурента. Google, конечно, также разрабатывает собственные специализированные чипы для ИИ и представила новые версии во время мероприятия.
Следует признать, что Amazon также производит свой собственный графический процессор для ИИ: Trainium, который, несмотря на свое название, используется как для обучения, так и для инференции — этапа после обучения модели, когда она активно обрабатывает запросы.
Однако компания Anthropic уже заключила сделку, объявленную ранее в этом месяце, которая резервировала многие из этих чипов на ближайшие годы. Компания, стоящая за Claude, согласилась потратить 100 миллиардов долларов в течение десяти лет на выполнение своих рабочих нагрузок на AWS, уделяя особое внимание Trainium, в то время как Amazon в ответ согласилась инвестировать в Anthropic дополнительные 5 миллиардов долларов (что приведет к общему объему инвестиций в 13 миллиардов долларов).
В конечном итоге сделка с Meta позволяет Amazon выделить крупного клиента в сфере ИИ в качестве доказательства эффективности своих собственных процессоров. Эти чипы конкурируют с новым процессором Nvidia Vera, который также основан на архитектуре ARM и предназначен для рабочих нагрузок ИИ-агентов. Ключевое отличие заключается в том, что Nvidia продает свои чипы и системы ИИ предприятиям и поставщикам облачных услуг, включая AWS, в то время как AWS предлагает доступ к своим чипам только через свой облачный сервис.
Ранее в этом месяце генеральный директор Amazon Энди Джасси раскритиковал Nvidia и Intel в своем ежегодном письме акционерам, заявив, что предприятия требуют лучшего соотношения цены и производительности для ИИ и что он планирует заключать сделки на этой основе. Это также означает, что давление на внутреннюю команду Amazon по разработке чипов с целью достижения результатов никогда не было столь сильным. Мы посетили эту команду в прошлом месяце во время эксклюзивной экскурсии по их лаборатории.
Связанная статья
Amazon представляет Alexa для покупок, отодвигая Rufus на второй план
Amazon запустила Alexa for Shopping, объединив своего чат-бота для покупок Rufus с Alexa+ в приложении, на веб-сайте и устройствах Echo Show.Ассистент отвечает на запросы о товарах, сравнивает товары, отслеживает цены и поддерживает напоминания о по
Frontier AI Labs отказывается раскрывать стратегии локализации неконтролируемых моделей
Последние исследования показывают, что лишь немногие ведущие лаборатории, занимающиеся ИИ, опубликовали или продемонстрировали планы реагирования на попытки выхода системы из-под контроля. План сдержи
OneRail использует технологии искусственного интеллекта Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени
Компания OneRail представила платформу доставки на базе искусственного интеллекта, использующую технологии Nvidia, которая помогает розничным и оптовым продавцам, а также дистрибьюторам определять наи
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Компания Amazon заключила важное партнерское соглашение с Meta, вновь сделав ставку на свои собственные чипы, разработанные по индивидуальному заказу. Как подтвердила Amazon в пятницу, Meta согласилась внедрить миллионы чипов AWS Graviton для удовлетворения растущих потребностей в области искусственного интеллекта.
Следует отметить, что AWS Graviton — это процессор на базе ARM (центральный процессор, предназначенный для общих вычислений), а не графический процессор (GPU).
Хотя графические процессоры по-прежнему остаются предпочтительным выбором для обучения больших моделей, после того как эти модели обучены, построенные на их основе ИИ-агенты вызывают сдвиг в типе требуемых чипов. Эти агенты генерируют вычислительно-емкие рабочие нагрузки, такие как рассуждения в реальном времени, написание кода, поиск и координация многоэтапных задач. AWS заявляет, что ее последняя версия Graviton была специально разработана для удовлетворения вычислительных потребностей, связанных с ИИ.
Это соглашение перенаправляет большую часть расходов Meta на AWS, а не на конкурентов, таких как Google Cloud. В августе прошлого года Meta подписала шестилетний контракт на 10 миллиардов долларов с Google Cloud, хотя ранее Meta была преимущественно клиентом AWS, который также использовал Microsoft Azure.
Мы заметили, что AWS приурочила объявление об этой сделке к завершению конференции Google Cloud Next, что выглядит почти как завуалированный выпад в адрес своего облачного конкурента. Google, конечно, также разрабатывает собственные специализированные чипы для ИИ и представила новые версии во время мероприятия.
Следует признать, что Amazon также производит свой собственный графический процессор для ИИ: Trainium, который, несмотря на свое название, используется как для обучения, так и для инференции — этапа после обучения модели, когда она активно обрабатывает запросы.
Однако компания Anthropic уже заключила сделку, объявленную ранее в этом месяце, которая резервировала многие из этих чипов на ближайшие годы. Компания, стоящая за Claude, согласилась потратить 100 миллиардов долларов в течение десяти лет на выполнение своих рабочих нагрузок на AWS, уделяя особое внимание Trainium, в то время как Amazon в ответ согласилась инвестировать в Anthropic дополнительные 5 миллиардов долларов (что приведет к общему объему инвестиций в 13 миллиардов долларов).
В конечном итоге сделка с Meta позволяет Amazon выделить крупного клиента в сфере ИИ в качестве доказательства эффективности своих собственных процессоров. Эти чипы конкурируют с новым процессором Nvidia Vera, который также основан на архитектуре ARM и предназначен для рабочих нагрузок ИИ-агентов. Ключевое отличие заключается в том, что Nvidia продает свои чипы и системы ИИ предприятиям и поставщикам облачных услуг, включая AWS, в то время как AWS предлагает доступ к своим чипам только через свой облачный сервис.
Ранее в этом месяце генеральный директор Amazon Энди Джасси раскритиковал Nvidia и Intel в своем ежегодном письме акционерам, заявив, что предприятия требуют лучшего соотношения цены и производительности для ИИ и что он планирует заключать сделки на этой основе. Это также означает, что давление на внутреннюю команду Amazon по разработке чипов с целью достижения результатов никогда не было столь сильным. Мы посетили эту команду в прошлом месяце во время эксклюзивной экскурсии по их лаборатории.
Frontier AI Labs отказывается раскрывать стратегии локализации неконтролируемых моделей
Последние исследования показывают, что лишь немногие ведущие лаборатории, занимающиеся ИИ, опубликовали или продемонстрировали планы реагирования на попытки выхода системы из-под контроля. План сдержи
OneRail использует технологии искусственного интеллекта Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени
Компания OneRail представила платформу доставки на базе искусственного интеллекта, использующую технологии Nvidia, которая помогает розничным и оптовым продавцам, а также дистрибьюторам определять наи











