为了保持云计算的优势，亚马逊走上了自研芯片的道路

云计算厂商推出AI芯片成为一种趋势，最新的一家就是亚马逊。

在拉斯维加斯召开的re:Invent大会上，亚马逊发布了其首款云端AI芯片Inferentia。

Inferentia可用于机器学习推理，支持INT8、FP16精度，支持TensorFlow、Caffe2、ONNX等机器学习框架。亚马逊表示，一些推理工作负载需要整个GPU，这非常昂贵，亚马逊想要给出低成本的解决方案。

亚马逊云首席执行官Andy Jass介绍，单个Inferentia芯片的计算力有几百TOPS。将在2019年下半年推出，将用于EC2、SageMaker以及新推出的Elastic Inference云服务。与其他AWS服务一样，客户将能够根据使用量付费。

在此之前，云计算厂商中谷歌、华为、百度都已经推出了云端AI芯片。阿里平头哥未来推出的首款AI芯片也将用于云上。微软的Brainwave平台则是采用英特尔FPGA芯片。

谷歌在这方面最为领先，2016 年，谷歌首次公布了AI芯片TPU，次年5月的I/O大会上，谷歌宣布将TPU用于云端。今年7月，百度也发布了面向云端的昆仑芯片，量产时间尚未可知。10月， 华为发布了自研云端AI芯片昇腾910，基于达芬奇架构，采用7nm制程，将在明年二季度面世。

亚马逊AWS凭借先发优势，在云计算的竞争中一直处于领先地位。但近两年，云计算厂商蜂起，不光有微软、阿里的竞争，谷歌、IBM、腾讯、华为、金山也在拼命追赶。所有这些巨头厂商都把云业务作为未来的战略性业务。

据Canalys报道，2018年第三季度，全球云基础设施服务支出总额达到210亿美元，同比增长46%。亚马逊依然处于领先，占比32%，份额较去年同期下降了3%。微软Azrue市场份额额占17%，位居第二；谷歌云与阿里云分别以7%和4%的比率位列全球第三、第四名。

而在营收上，微软近期还超越了亚马逊。过去12个月中，微软以267亿美元的收入超越亚马逊（234亿美元），一跃成为全球最大的企业云服务提供商。

相比于其他几家，对于亚马逊而言，云计算的分量尤为重要。微软、阿里、华为并不依赖云计算带来盈利（当然微软已经盈利），而AWS已经连续两个季贡献亚马逊一半以上的盈利。今年二三季度，亚马逊盈利同比增长10倍以上，云计算的强势拉动是重要原因。

目前，亚马逊在云计算上依然有较大的优势，但是竞争压力也在不可避免地增大。另外，随着AI训练对云端的需求不断加大，亚马逊有必要在云端升级AI能力。对于亚马逊、华为、华为这样的巨头而言，自研云端AI芯片，一方面可以避免对第三方厂商的依赖，另一方面由于其体量庞大，自研芯片可降低成本，赢得价格上的优势。

在云计算这个赛道上，行业前四的玩家中，亚马逊、谷歌已经推出AI芯片，阿里也将会推出。未来的竞争中，大体量的云计算厂商自研云端AI芯片，几乎成为一种标配。

联系之前发布的云服务器CPU，还可以看出亚马逊更大的野心：走云、芯一体化路线，尽可能掌控更多的技术链条。

本周一，亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton，这些虚拟机现在可在美国和欧洲使用。

自研云服务器CPU的好处也与上面类似：一方面将降低对英特尔服务器CPU的需求，另一方面也是为了价格优势。亚马逊全球基础设施和客户服务副总裁 Peter DeSantis表示，使用这款CPU能让AWS虚拟机部分工作负载的价格降低45%。

目前亚马逊在公有云的规模上处于领先地位，并且在大体量的基础保持了快速的增长。而自研AI芯片和CPU，又将进一步降低成本。更大的规模与更低的成本，将形成飞轮效应，进一步巩固亚马逊在云计算市场的优势。