据悉，亚马逊与Databricks达成了一项为期五年的合作协议，旨在通过使用亚马逊的Trainium AI芯片来降低企业构建自有人工智能（AI）能力的成本。Databricks将利用亚马逊的Trainium芯片来增强其AI服务，并计划通过亚马逊网络服务（AWS）增加对Nvidia GPU的使用。这一合作进一步巩固了Nvidia作为AI应用高性能计算硬件的领导者地位。Databricks是一家领先的数据和AI公司，提供云端平台，帮助企业管理和分析大数据以及机器学习工作负载。通过与亚马逊合作，Databricks可以使用亚马逊专为AI设计的定制芯片，如AWS的Trainium和Inferentia，这些芯片是亚马逊网络服务（AWS）战略的一部分，旨在为Nvidia的GPU提供替代方案。
亚马逊的Trainium AI芯片提供了一种比Nvidia GPU更经济的替代方案，后者在AI芯片市场占据主导地位。亚马逊声称，使用其自家芯片的客户相比使用竞争对手的产品可以节省高达40%的成本。这一战略联盟的形成反映了AI芯片市场需求的增长和竞争格局的加剧。Databricks的CEO Ali Ghodsi预计，由于供需重新平衡，AI芯片的价格在未来一年内可能会下降，这种变化可能对科技公司的商业策略产生重大影响。
此外，Nvidia在AI芯片市场的主导地位也面临着来自多个方面的挑战。除了亚马逊和Databricks的合作外，其他公司如AMD、英特尔以及一些初创企业也在争夺AI芯片市场的份额。Nvidia目前控制着大约70%到95%的AI芯片市场，其旗舰AI图形处理单元（GPU）如H100，加上公司的CUDA软件，为Nvidia在竞争中提供了巨大的领先优势。然而，Nvidia的CEO 黄仁勋也表达了对公司失去优势的担忧，并承认有许多强大的竞争对手正在崛起。
图：亚马逊与 Databricks 达成 AI 芯片协议，希望缩小与 Nvidia 的差距（图源：databricks）
亚马逊与Databricks合作的要点包括：
1. AI芯片开发：亚马逊的AI定制芯片，如Trainium（用于训练AI模型）和Inferentia（用于推理任务），旨在为AI工作负载提供具有成本效益和可扩展的解决方案。这些芯片的设计目标是与Nvidia的GPU竞争，尤其是在使用AWS云基础设施的客户中。
2. Databricks集成：通过利用亚马逊的AI芯片，Databricks可以提升其机器学习和数据分析平台的性能。对于寻求更高效、成本更低硬件的企业来说，这一合作尤其重要，它使他们不必完全依赖Nvidia的GPU。
3.缩小AI计算差距：Nvidia的GPU已成为AI工作负载的行业标准，但亚马逊与Databricks的合作是其试图缩小差距的重要步骤，通过提供替代芯片解决方案，不仅帮助亚马逊多样化其AI产品组合，还为客户提供更多的AI训练和推理硬件选项。
4.云端AI创新：此次合作有望推动云端AI解决方案的创新，结合Databricks在大数据管理方面的专长与亚马逊在AI芯片设计和云服务方面的优势，满足企业对AI计算日益增长的需求，并提供更高效、可扩展的方案。
亚马逊与Databricks的合作标志着AI芯片市场竞争的加剧，同时也显示了亚马逊在AI技术领域的雄心。通过提供成本效益更高的AI芯片，亚马逊和Databricks的合作可能会对现有的市场领导者Nvidia构成挑战，并推动整个行业向更高效、更经济的AI解决方案发展。
