隨著谷歌、阿里等雲服務商陸續發佈AI專用芯片，全球雲服務巨頭AWS也首次發佈了自己的AI芯片。
美國當地時間11月28日，在re:Invent大會上，亞馬遜旗下的雲服務公司AWS宣佈將在2019年正式推出自己研發的AI芯片AWS Inferentia，主要用於機器學習推理應用。
AWS CEO Andy Jassy表示，該芯片具有高吞吐量、低延遲、性能高且極具成本效益，這將會是“行業顛覆者”。
此次AWS發佈的AI芯片主要通過其雲業務向外提供服務，並不直接出售這些芯片，因此，Andy口中的這一“行業顛覆者”並不會對芯片巨頭英特爾和英偉達構成直接威脅。Andy表示，客戶可以通過AWS的EC2 instances、Amazon SageMaker和Elastic Inference等產品獲得這一服務。與其他AWS服務一樣，用戶可以根據使用量付費。
Inferentia支持FP16和INT8精度，並將支持主流深度學習框架，包括TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe2和ONNX。在性能上，Andy稱Inferentia芯片的計算力將會高達幾百TOPS。
AI芯片主要分為雲端和終端芯片。目前主流的深度學習算法包括訓練和推理兩個階段。英偉達的GPU和英特爾的CPU分別佔據了訓練和推理兩大市場。
Andy稱，機器學習計算成本的絕大部分用於推理，這一比例高達90%。他認為，AWS發佈的雲端AI專用芯片Inferentia將極具成本效益。
從軟件到硬件，AWS的產品和服務覆蓋面越來越廣。就在本週，AWS還發布了基於ARM架構的Graviton雲計算處理器芯片，這一產品更側重於低成本高能效的計算。AWS在數據中心使用Arm芯片，或許將對英特爾的主導地位提出挑戰。
AWS發佈的上述芯片與此前收購的以色列芯片企業Annapurna Labs密不可分。2015年，亞馬遜以3.5億美元收購了這一公司。
不過，這並不意味著AWS將重點轉移到硬件上。在會後接受採訪時，Andy稱，AWS致力於打造自己的軟件和服務，而硬件方面可以選擇不同的硬件產品。AWS早期主要使用戴爾、惠普等OEM廠商的產品，現在則會自己設計硬件和芯片，“我們歡迎不同的硬件供應商，我們希望能夠獲得合適的硬件價格，這樣客戶也可以降低成本，因此打造更好的客戶體驗。”
縱觀全球，越來越多的雲服務廠商開始推出自己的AI專用芯片。2016年，谷歌宣佈推出TPU加速其機器學習任務，並每年更新。在今年I/O大會上，谷歌發佈了其第三代TPU芯片。國內雲服務龍頭阿里巴巴也在今年宣佈將推出AI芯片。
與英偉達、英特爾這些芯片廠商相比，雲服務廠商的AI芯片計劃仍處於相對初級階段。同時，從目前來看，雲服務廠商的芯片主要自用，基於自身的AI應用打造，並不向外出售。
但這一趨勢最終仍可能會影響傳統芯片廠商的業務，因為AWS、谷歌和阿里這些雲服務大廠是英特爾和英偉達等重要客戶。隨著上述雲服務廠商的自研AI芯片越來越成熟，他們將會減少對芯片供應商的依賴。
同時，初創企業的或許也將收到影響。據市場研究公司CompassIntelligence發佈的全球AI芯片排行榜，除了英偉達、英特爾等傳統芯片公司巨頭，寒武紀、地平線等AI芯片公司也位居前列。這類初創公司吸引了眾多投資者的興趣，甚至在未發佈產品的情況下獲得大量投資。但是，初創企業能獲得的客戶有限，而且市場容量也有限。
人工智能技術和產業化平臺供應商小i機器人CEO朱頻頻此前告訴記者，他認為從商業模式看，做芯片的目的是為了減少芯片的體積、功耗和成本。而要能夠達到低成本，必須達到一定的銷量，“這就意味著你要去做的應用場景必須是一個標準的可被複制的場景，不能太針對化。而一旦找到一個非常標準的應用場景，巨頭們都進來了。在這種情況下，不是我們這種公司所能夠做好的。”
清華大學微電子所所長魏少軍曾指出， AI芯片的發展很可能會在未來2~3年遭遇一個挫折期。今天的部分，甚至大部分創業者將成為這場技術變革中的“先烈”。
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