首页亚马逊Trainium实验室独家探访：Chip 击败 Anthropic、OpenAI 和苹果
在亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）宣布AWS与OpenAI达成这项具有里程碑意义的500亿美元投资合作不久后，该公司便邀请我参观了作为此次合作核心的芯片研发实验室，相关费用主要由其承担。
业界观察人士正密切关注亚马逊在该设施内研发的Trainium芯片，因其有望降低AI推理成本，并可能对英伟达的近乎垄断地位构成挑战。
出于好奇，我接受了邀请。
当天的向导包括实验室主任克里斯托弗·金（下图右）、工程总监马克·卡罗尔（左），以及负责安排此次访问的团队公关联系人多伦·阿隆森（文后与我合影者）。
AWS芯片实验室负责人马克·卡罗尔和克里斯托弗·金。图片来源：TechCrunch/朱莉·博特
自该AI实验室成立之初，AWS便一直是Anthropic的主要云平台——这种合作关系十分牢固，即使后来Anthropic将微软纳入云合作伙伴行列，以及亚马逊与OpenAI加深合作关系，这一合作依然得以延续。
OpenAI的协议指定AWS作为该模型制造商全新AI代理构建工具“Frontier”的独家提供商——如果这些代理能满足硅谷的期望，该工具可能会成为OpenAI业务不可或缺的一部分。这一独家合作能否如公告所述维持下去，仍有待观察。 《金融时报》本周报道称，微软可能会主张亚马逊与OpenAI达成的协议违反了其与OpenAI的协议，特别是该协议规定微软有权获得OpenAI的所有模型和技术。
OpenAI为何对AWS如此青睐？作为该协议的一部分，这家云计算巨头承诺向OpenAI提供2吉瓦的Trainium计算能力——这是一项巨大的承诺，因为考虑到Anthropic和亚马逊自家的Bedrock服务对Trainium芯片的消耗速度已经超过了亚马逊的生产能力。
亚马逊的Trainium3芯片。图片来源：亚马逊
Trainium 与英伟达之争
除了为英伟达积压且一机难求的GPU提供替代方案外，亚马逊表示，其专用Trn3 UltraServers上运行的新芯片性能可与传统云服务器媲美，但成本却低至50%。
除了去年12月发布的Trainium3芯片外，AWS团队还开发了新型Neuron交换机。卡罗尔表示，这种组合具有变革性意义。
“这给我们带来了巨大的优势，”卡罗尔说道。这些交换机使每颗Trainium3芯片都能在网状架构中与其他所有芯片进行通信，从而降低了延迟。“这就是为什么Trainium3正在打破各种纪录，”他补充道，特别是在“单位功耗成本”方面。
当每天处理数万亿个令牌时，这些改进带来的效益将十分可观。
事实上，亚马逊的芯片团队在2024年赢得了苹果公司的赞誉。在这家向来低调的公司难得的一次公开表态中，苹果公司的人工智能总监公开描述了苹果如何使用该团队设计的另一款芯片——Graviton。这是一款基于ARM架构的低功耗服务器CPU，也是该团队设计的首款突破性芯片。 苹果还盛赞了专门用于推理的芯片“Inferentia”，并对当时尚属新产品的“Trainium”表示认可。
这些芯片遵循了亚马逊一贯的策略：了解客户需求，然后开发出在价格上具有竞争力的自研替代方案。
从历史上看，芯片领域的挑战在于转换成本。为英伟达芯片编写的应用程序必须重新架构才能与其他芯片兼容——这是一个耗时的过程，这使得开发者不愿进行转换。
但AWS芯片团队自豪地告诉我，Trainium现已支持PyTorch——这是一个用于构建AI模型的流行开源框架。这包括托管在Hugging Face上的许多模型，这是一个开发者共享开源模型的庞大库。
卡罗尔表示，这一过渡“基本上只需修改一行代码，然后重新编译，即可在 Trainium 上运行”。换言之，亚马逊正在尽可能地蚕食英伟达的市场主导地位。
AWS本月还宣布与Cerebras Systems达成合作，将该公司的推理芯片集成到运行Trainium的服务器中，亚马逊承诺这将带来超强性能、低延迟的人工智能表现。
但亚马逊的野心不仅限于芯片本身。该团队还设计了搭载这些芯片的服务器。 除了网络组件外，他们还打造了“Nitro”——这一软硬件结合的解决方案提供了虚拟化功能（允许多个软件实例在同一台服务器上独立运行）；采用了最先进的液冷技术；以及用于承载设备的服务器滑架（如下图所示）。
所有这些举措都旨在控制成本并优化性能。
AWS奥斯汀芯片实验室参观，搭载组件的滑架。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
全天候投入“调试”工作
亚马逊的自研芯片设计部门始于2015年1月，当时这家云计算巨头以约3.5亿美元收购了以色列芯片设计公司Annapurna Labs。因此，该团队已为AWS设计芯片超过十年。该部门保留了Annapurna的根源和名称——其标志在办公室随处可见。
这家芯片实验室位于奥斯汀高档的Domain区一栋锃亮的铬窗大楼内，该区域步行便利，遍布商店和餐厅，有时也被称为“奥斯汀的硅谷”。
办公区洋溢着典型的科技公司氛围：隔间办公桌、交流区和会议室一应俱全。但真正的实验室却隐匿在高层楼层的最深处，从那里可以一览无余地眺望城市全景。
这个摆满货架的实验室，面积约相当于两个大型会议室，由于设备风扇的运转，这里是一个嘈杂的工业空间。它看起来像是高中手工课教室与好莱坞高端实验室布景的混合体——只不过工程师们穿的是牛仔裤，而不是白色实验服。
AWS奥斯汀芯片实验室。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
AWS奥斯汀芯片实验室。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
需要注意的是，这里并不生产芯片，因此无需穿白色防护服。Trainium3 是一款由台积电（TSMC）生产的尖端 3 纳米芯片，台积电堪称 3 纳米制造领域的领军者；其他芯片则由 Marvell 制造。
但这里正是“硅片启动”魔法发生的地方。
“硅片启动是指首次拿到芯片的时候，这就像一场彻夜狂欢。 你会一直待在这里，就像被锁在里面一样，”金解释道。经过18个月的工作，芯片首次被激活，以验证其是否按设计正常工作。团队甚至拍摄了Trainium3调试过程的部分片段，并发布在YouTube上。
剧透预警：这个过程从来不会一帆风顺。
对于 Trainium3 而言，原型芯片最初与之前的版本一样采用风冷。目前的芯片已改用液冷，这不仅具有能耗优势，更是一项了不起的工程壮举。
在调试过程中，芯片与风冷散热器的安装尺寸存在偏差，导致芯片无法启动。
团队并未因此气馁，“立刻找来一台砂轮机，直接开始打磨金属，”金说道。为了不破坏调试期间“披萨派对”的氛围，他们悄悄溜进会议室进行打磨。
通宵达旦地解决问题，“这正是硅芯片调试的真谛，”金说道。
该实验室甚至设有一个焊接工位，硬件实验室工程师兼焊接大师艾萨克·格瓦拉（Isaac Guevara）在那里演示了如何在显微镜下焊接微小的集成电路元件。这项工作难度极高，以至于高级主管卡罗尔（Carroll）坦率承认自己做不到，这引得格瓦拉和在场的其他工程师们哄堂大笑。
AWS奥斯汀芯片实验室参观，焊接工作台。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
该实验室还配备了用于测试和分析芯片问题的定制工具和商用工具。下图是信号工程师阿文德·斯里尼瓦桑正在演示实验室如何对芯片上的每个微小元件进行测试：
AWS奥斯汀芯片实验室参观，测试设备。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
“雪橇”是实验室的明星
但实验室的真正亮点是一整排展示着团队设计的各代“雪橇”的展区。
AWS奥斯汀芯片实验室参观：滑槽墙。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
“滑槽”是用于容纳 Trainium AI 芯片、Graviton CPU 芯片以及配套电路板和组件的托盘。将它们与同样由该团队定制设计的网络组件一起堆叠在机架上，便构成了 Anthropic Claude 成功背后的核心系统。
这是去年12月在AWS re:Invent大会上展示的滑槽：
AWS奥斯汀芯片实验室参观，Trainium3滑槽。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
Anthropic和OpenAI的实践验证
我原本以为导览人员会在参观过程中大谈特谈与OpenAI的交易。但他们并没有。
这种缄默可能与这笔交易周围潜在的法律不确定性有关。 但我感受到的是，这些身处一线的工程师——目前正在设计下一代产品Trainium4——至今尚未有太多机会与OpenAI合作。到目前为止，他们的日常工作主要集中在满足Anthropic和亚马逊的需求上。
目前，Trainium2芯片的最大部分部署在“雷尼尔项目”（Project Rainier）中——这是全球最大的AI计算集群之一——该项目于2025年底上线，配备了50万颗芯片。该集群由Anthropic使用。
但主办公室墙上的显示器上，却展示着一段关于 OpenAI 将如何使用 Trainium 的引语。其中流露出的自豪感虽不明显，却确实存在。
除了这个实验室外，该团队还拥有自己的专用数据中心，用于质量控制和测试。该数据中心距离此处仅几分钟车程，由于不处理客户工作负载，因此设在托管设施中，而非AWS数据中心内。
安保措施严密：进入大楼以及进入楼内亚马逊区域都需要遵守严格的规程。
该数据中心的制冷系统噪音极大，必须佩戴耳塞；空气中弥漫着金属受热产生的刺鼻气味。对于普通人来说，这里绝非一个宜人的逗留之地。
这是我和阿隆森在 AWS 奥斯汀芯片实验室数据中心拍摄的照片，我们正站在运行中的服务器旁保护自己的耳朵。图片来源：TechCrunch / Julie Bort
在这个数据中心里，一排排服务器中装满了集成亚马逊所有最新定制芯片的“雪橇”：Graviton CPU、液冷式Trainium3、Amazon Nitro——它们都在嗡嗡作响。工程师们表示，冷却液在封闭系统中循环使用，这意味着它可以被重复利用，这应该有助于减少对环境的影响。
这就是当前 Trn3 UltraServer 的样子：顶部和底部各有多个滑架，中间是 Neuron 交换机。图中，硬件开发工程师 David Martinez-Darrow 正在对一个滑架进行维护：
AWS奥斯汀芯片实验室数据中心参观现场。图片来源：TechCrunch/Julie Bort
虽然外界对该团队的关注度一直很高，但最近的审视力度确实大幅增强。
亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）密切关注着这个实验室，像一位自豪的家长一样公开夸耀其产品。去年12月，他表示Trainium已为AWS创造了数十亿美元的业务，并称其为自己最期待的AWS技术之一。在宣布与OpenAI达成协议时，他也特别提到了这款芯片。
团队也感受到了压力。每次芯片调试期间，工程师们都会连续三到四周全天候工作，以解决问题，确保芯片能够量产并部署到数据中心。
“尽快证明它确实能正常工作至关重要，”卡罗尔表示，“到目前为止，我们的进展非常顺利。”
*声明：亚马逊提供了机票并承担了一晚当地酒店的住宿费用。秉承其“节俭”的领导原则，机票是经济舱后排的中间座位，房间也十分简朴。TechCrunch承担了其他差旅费用，如优步打车费和行李费。（是的，我为这次过夜行程托运了一件行李。 在这方面我确实有点难伺候。）
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