继谷歌之后，亚马逊云计算服务平台（AWS）也推出提高电力效率的人工智能芯片，此前一直由英伟达掌握的人工智能芯片市场出现了变化迹象。有评价认为，在超大型模型学习需求剧增的情况下，费用、电力、供应网负担累积，企业选择了直接设计运算结构的战略。提高所谓“电力性价比”的科技大企自己的人工智能芯片能否令英伟达一家独大的格局出现裂痕备受关注。
● 谷歌、亚马逊、开放人工智能开始自主研发芯片
亚马逊云计算服务平台当地时间2日在美国拉斯维加斯举行的年度活动“re：invent 2025”上表示，将正式推出量身定做的人工智能芯片“特雷尼姆3”。据介绍，亚马逊云服务平台推出最多搭载144个特雷尼姆3芯片的Ultra服务器，从当天开始可以使用。
据亚马逊云计算服务平台透露，特雷尼姆3的运算性能比上一代的本公司芯片提高了4倍，而电力使用量却减少了40%。
亚马逊云计算服务平台表示，与使用特雷尼姆3时使用同级图形处理器（GPU）的系统相比，人工智能模型训练及运营所需的费用最多可以节省50%。其首席执行官马特·加曼当天在主旨演讲中强调：“特雷尼姆3在人工智能训练和推论领域显示出业界最高的性价比。”
谷歌自主开发的张量处理器（TPU）也同样以减少低耗电量和运营费用为优势。张量处理器是主导最近公开并受到好评的谷歌人工智能模型“Gemini3”的学习及驱动的人工智能芯片，谷歌与美国半导体无厂设计企业博通一起制作。据悉，人工智能创业公司安思罗匹克计划最多使用100万个张量处理器开发人工智能模型，元宇宙也将在自己的数据中心引进谷歌张量处理器。开放人工智能也决定与博通一起，共同开发聊天GPT等开放人工智能的人工智能模型训练和实施相关的自身人工智能芯片。
● 取代供应不足的英伟达图形处理器
像这样，科技大厂接连制造自家人工智能芯片的最大原因，是顺畅的供需和节约费用。可以同时处理众多数据的英伟达图形处理器在人工智能生态界是必需品，但即使有钱也很难买到，处于慢性“供应不足”状态。
随着全球市场人工智能投资的扩大，率先向市场推出图形处理器的英伟达成了该市场的最强者。在以图形处理器为基础的人工智能芯片市场上，英伟达的占有率达到90%。再加上每个图形处理器的价格高达3万-4万美元（约4400万-5900万韩元）。据分析，考虑到电力费用，科技大厂认为引进最适合特定运算的专用芯片来提高效率，从长远来看是有利的。
不同企业的服务特性不同，也成了自主开发人工智能芯片的理由。例如，亚马逊云计算服务平台需要云计算、谷歌需要像Gemini一样的大规模语言模型学习的人工智能芯片，因此开发出了与此相适应的人工智能芯片。通用图形处理器可以处理大部分运算，但根据特定企业的模型结构设计的专用芯片可以以更低的电力处理等量的运算。
不过，诸多业内界人士分析说，关于人工智能芯片，英伟达的垄断地位不会立即动摇。目前，全世界人工智能研发环境是以英伟达图形处理器和英伟达的软件平台CUDA生态系统为中心构建的。考虑到已经投资的基础设施规模和转换费用，立即换成其他人工智能芯片的可能性并不高。英伟达最近自信地表示：“谷歌在人工智能领域取得了巨大进展。（我们的产品）比业界领先一代。”
李珉娥记者、朴钟民记者 omg@donga.com、blick@donga.com
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