ТехнологииВажное

Эксклюзивный тур по лаборатории Amazon Trainium: чип, который используют Anthropic, OpenAI и Apple

Amazon провела закрытую экскурсию по своей лаборатории разработки чипов Trainium, которые участвуют в $50 млрд. контракте AWS с OpenAI. На площадке работают более 1,4 млн чипов, из них 1 млн уже задействованы в системе Anthropic Claude, а новые модели Trainium3 и серверы Trn3 Ultra обещают снижение стоимости до 50 % при той же производительности.

Amazon обязан предоставить 2 ГВт вычислительной мощности Trainium для новых AI‑агентов OpenAI.

Сигнал: Успех Trainium усиливает конкуренцию с Nvidia, показывая, что крупные облачные провайдеры могут создавать собственные решения для инференса, что может изменить структуру рынка AI‑чипов в ближайшие годы.

После анонса Andy Jassy о $50 млрд. инвестициях AWS в OpenAI компания пригласила меня в закрытую лабораторию, где разрабатываются чипы Trainium. На текущий момент в эксплуатации находятся 1,4 млн чипов трёх поколений, более 1 млн из них используют в системе Anthropic Claude. Amazon согласовал предоставление 2 ГВт вычислительной мощности Trainium для новых AI‑агентов OpenAI.

Что произошло

Лаборатория в районе Austin «The Domain» демонстрирует новые модели Trainium3 и серверы Trn3 Ultra. Они используют сетевые переключатели Neuron для полной меш‑связи чипов, что уменьшает задержки. Директор лаборатории Kristopher King отметил, что такие решения могут снизить цены на 50 % при той же производительности, что и традиционные GPU‑серверы.

Почему это важно

Изначально Trainium разрабатывали для обучения моделей, но теперь чипы тоже применяются для инференса — основной узкой зоны в индустрии AI. Поддержка PyTorch и возможность перейти к нему «одной строкой кода» упрощают замену решений Nvidia. Партнёрство с Cerebras Systems расширяет возможности низкозатратного, низколатентного инференса.

Что дальше

Amazon планирует интегрировать Trainium в сервис Bedrock, который может достичь масштабов EC2. При росте спроса на AI‑приложения чипы Trainium способны значительно сократить зависимость отрасли от Nvidia и изменить баланс сил на рынке процессоров для искусственного интеллекта.

Все материалы