بعد أسبوعين فقط، وفي مكالمة أرباح الربع الأول من عام 2026 (29 أبريل 2026)، ذهب جاسي إلى أبعد من ذلك، قائلاً إن المبيعات الخارجية قد تبدأ في غضون عامين ووصفها بأنها "فرصة جيدة" أن تقوم الشركة بذلك . أضاف تقرير لوكالة Bloomberg في 18 يونيو 2026 أن أمازون تجري بالفعل مفاوضات نشطة لبيع رقاقات Trainium مباشرة لشركات لنشرها في مراكز البيانات الخاصة بها، مع تركيز خاص على العملاء الدوليين الذين يسعون إلى حلول بيانات محلية .

يمثل هذا تحولاً استراتيجياً أساسياً. تاريخياً، كانت أمازون فقط "تؤجر" قدرات الحوسبة عبر خدمات AWS السحابية؛ بيع الرقاقات مباشرة سيحول الشركة من مستهلك للرقاقات إلى تاجر مباشر لأشباه الموصلات .

البيانات المالية لأعمال الرقاقات

يبرز المسار المالي لقسم الرقاقات سبب تفكير أمازون في هذه الخطوة:

• معدل إيرادات سنوي يبلغ 20 مليار دولار لقسم أشباه الموصلات المخصصة (Graviton + Trainium)، وينمو بمعدلات سنوية ثلاثية الأرقام .
• قيمة تقديرية مستقلة تبلغ 50 مليار دولار: قال جاسي في مكالمة أرباح الربع الأول من 2026 إنه إذا كان أعمال الرقاقات شركة مستقلة تبيع لكل من AWS وأطراف ثالثة، فإن معدل إيراداتها السنوي سيكون حوالي 50 مليار دولار .
• أكثر من 225 مليار دولار من التزامات العملاء، ويوصف قسم الرقاقات بأنه "بيع بالكامل قبل جيلين" .

الطلب شديد لدرجة أن اثنين من كبار عملاء AWS طلبا شراء كل سعة حواسيب Graviton المتاحة في عام 2026 – وهو طلب رفضته أمازون للحفاظ على توفر الخدمة عبر قاعدة عملائها الأوسع .

مقاييس الأداء والمزايا التنافسية

أصدرت أمازون بيانات أداء محددة لجيلين من Trainium:

• Trainium2: يوفر أداءً سعرياً أفضل بنحو 30% مقارنة بحالات الحوسبة السحابية القائمة على وحدات معالجة الرسوميات المماثلة وهو "مباع بالكامل تقريباً" .
• Trainium3: بدأ شحنه في أوائل عام 2026. ويقدم تحسناً إضافياً بنسبة 30-40% في الأداء السعري مقارنة بـ Trainium2 وهو "محجوز بالكامل تقريباً" . مبني على عملية TSMC بتقنية 3 نانومتر، ويوفر 2.52 بيتافلوبس FP8 لكل رقاقة. تقول أمازون إن خوادم Trn3 UltraServers الخاصة بها تكلف ما يصل إلى 50% أقل للتشغيل في مرحلة الاستدلال مقارنة بمجموعات H100 .
• لحاق النظام البيئي للبرمجيات: تستثمر أمازون بنشاط في مجموعتها البرمجية (عبر AWS Neuron) لسد الفجوة مع منصة CUDA من Nvidia، والتي لا تزال تشكل حاجزاً رئيسياً أمام التبني .

جذب العملاء

حصلت أمازون على التزامات من بعض أكبر شركات الذكاء الاصطناعي في العالم:

• Anthropic: أهم عميل لـ Trainium في أمازون. التزمت Anthropic بإنفاق أكثر من 100 مليار دولار على AWS خلال العقد المقبل وحجزت 5 جيجاواط من قدرة حوسبة Trainium لتدريب ونشر Claude عبر أجيال Trainium2 و Trainium3 و Trainium4 . يتم التخطيط لأكثر من 500,000 رقاقة Trainium2 لمجموعة "مشروع Rainier" الخاصة بـ Anthropic وحدها، مع تجاوز إجمالي النشر عبر جميع مراكز بيانات أمازون مليون رقاقة . ثلاث منشآت AWS في مراحلها النهائية من البناء تمتلك أكثر من 1.3 جيجاواط من سعة تكنولوجيا المعلومات لغرض وحيد هو خدمة احتياجات تدريب Anthropic .
• OpenAI و Apple تم الإبلاغ عنهما أيضاً كعملاء لـ Trainium، حيث حجزت OpenAI سعة Trainium متعددة الجيجاواط .
• Uber: تم الإبلاغ عنها كعميل لـ AWS يستخدم استدلالاً قائماً على Trainium .

بيتر ديسانتيس ورؤية التكامل الرأسي

في الفترة من ديسمبر 2025 إلى يناير 2026، أنشأت أمازون منظمة موحدة للذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات تحت إشراف المخضرم في الشركة لـ 27 عاماً بيتر ديسانتيس، والذي يشرف الآن على نماذج الذكاء الاصطناعي (Nova)، وأشباه الموصلات المخصصة (Trainium/Inferentia)، والحوسبة الكمومية .

فلسفة ديسانتيس واضحة: لقد وصف التحكم "في الأمور حتى مستوى الرقاقة" كوسيلة لتحسين AWS بطرق تخدم العملاء بشكل فريد، مجادلاً بأن التكامل المحكم لتصميم الرقاقة وهندسة النموذج والبنية التحتية يحقق مزايا متراكمة . في مقابلة في يونيو 2026، قال إن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى "بضع مراتب إضافية من حيث الحجم" من التحسين وأنه ستظهر بنى نموذجية جديدة تتجاوز المحولات (transformers) اليوم، مما يتطلب تصميماً مشتركاً عميقاً للعتاد والبرمجيات .

الرهان الأساسي هو أن التكامل الرأسي – تصميم رقاقات مخصصة إلى جانب نماذج Nova للذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية – يخلق خندقاً تنافسياً في الأداء والتكلفة لا يستطيع منافسون مثل Nvidia (التي تبيع رقاقة قياسية للجميع) تكراره بسهولة .

الموقع التنافسي مقابل Nvidia

قارن جاسي مباشرة بين Trainium ووحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. في رسالته للمساهمين، صرح بأن "تقريباً كل تطوير الذكاء الاصطناعي حتى الآن استخدم Nvidia، لكن العملاء بدأوا يدركون أن هناك خياراً أفضل من حيث الأداء السعري" . كما أشار إلى أن Trainium سيوفر لأمازون "عشرات المليارات من دولارات النفقات الرأسمالية سنوياً" وسيوفر "ميزة عدة مئات من نقاط الأساس في هامش التشغيل مقابل الاعتماد على رقاقات الآخرين في مرحلة الاستدلال" .

تواصل أمازون الحفاظ على شراكة قوية مع Nvidia – لا تزال وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia متاحة على نطاق واسع على AWS – لكن Trainium يتم وضعه بشكل متزايد كعامل التمايز الاستراتيجي للشركة على المدى الطويل .

يمثل طلب العملاء المؤجل البالغ 225 مليار دولار ومعدل إيرادات الرقاقات الذي يتجاوز 20 مليار دولار التحدي التنافسي الأكثر مصداقية لاحتكار Nvidia شبه الكامل لمسرعات الذكاء الاصطناعي من أي شركة واحدة حتى الآن .

بعد أسبوعين فقط، وفي مكالمة أرباح الربع الأول من عام 2026 (29 أبريل 2026)، ذهب جاسي إلى أبعد من ذلك، قائلاً إن المبيعات الخارجية قد تبدأ في غضون عامين ووصفها بأنها "فرصة جيدة" أن تقوم الشركة بذلك . أضاف تقرير لوكالة Bloomberg في 18 يونيو 2026 أن أمازون تجري بالفعل مفاوضات نشطة لبيع رقاقات Trainium مباشرة لشركات لنشرها في مراكز البيانات الخاصة بها، مع تركيز خاص على العملاء الدوليين الذين يسعون إلى حلول بيانات محلية .

يمثل هذا تحولاً استراتيجياً أساسياً. تاريخياً، كانت أمازون فقط "تؤجر" قدرات الحوسبة عبر خدمات AWS السحابية؛ بيع الرقاقات مباشرة سيحول الشركة من مستهلك للرقاقات إلى تاجر مباشر لأشباه الموصلات .

البيانات المالية لأعمال الرقاقات

يبرز المسار المالي لقسم الرقاقات سبب تفكير أمازون في هذه الخطوة:

• معدل إيرادات سنوي يبلغ 20 مليار دولار لقسم أشباه الموصلات المخصصة (Graviton + Trainium)، وينمو بمعدلات سنوية ثلاثية الأرقام .
• قيمة تقديرية مستقلة تبلغ 50 مليار دولار: قال جاسي في مكالمة أرباح الربع الأول من 2026 إنه إذا كان أعمال الرقاقات شركة مستقلة تبيع لكل من AWS وأطراف ثالثة، فإن معدل إيراداتها السنوي سيكون حوالي 50 مليار دولار .
• أكثر من 225 مليار دولار من التزامات العملاء، ويوصف قسم الرقاقات بأنه "بيع بالكامل قبل جيلين" .

الطلب شديد لدرجة أن اثنين من كبار عملاء AWS طلبا شراء كل سعة حواسيب Graviton المتاحة في عام 2026 – وهو طلب رفضته أمازون للحفاظ على توفر الخدمة عبر قاعدة عملائها الأوسع .

مقاييس الأداء والمزايا التنافسية

أصدرت أمازون بيانات أداء محددة لجيلين من Trainium:

• Trainium2: يوفر أداءً سعرياً أفضل بنحو 30% مقارنة بحالات الحوسبة السحابية القائمة على وحدات معالجة الرسوميات المماثلة وهو "مباع بالكامل تقريباً" .
• Trainium3: بدأ شحنه في أوائل عام 2026. ويقدم تحسناً إضافياً بنسبة 30-40% في الأداء السعري مقارنة بـ Trainium2 وهو "محجوز بالكامل تقريباً" . مبني على عملية TSMC بتقنية 3 نانومتر، ويوفر 2.52 بيتافلوبس FP8 لكل رقاقة. تقول أمازون إن خوادم Trn3 UltraServers الخاصة بها تكلف ما يصل إلى 50% أقل للتشغيل في مرحلة الاستدلال مقارنة بمجموعات H100 .
• لحاق النظام البيئي للبرمجيات: تستثمر أمازون بنشاط في مجموعتها البرمجية (عبر AWS Neuron) لسد الفجوة مع منصة CUDA من Nvidia، والتي لا تزال تشكل حاجزاً رئيسياً أمام التبني .

جذب العملاء

حصلت أمازون على التزامات من بعض أكبر شركات الذكاء الاصطناعي في العالم:

• Anthropic: أهم عميل لـ Trainium في أمازون. التزمت Anthropic بإنفاق أكثر من 100 مليار دولار على AWS خلال العقد المقبل وحجزت 5 جيجاواط من قدرة حوسبة Trainium لتدريب ونشر Claude عبر أجيال Trainium2 و Trainium3 و Trainium4 . يتم التخطيط لأكثر من 500,000 رقاقة Trainium2 لمجموعة "مشروع Rainier" الخاصة بـ Anthropic وحدها، مع تجاوز إجمالي النشر عبر جميع مراكز بيانات أمازون مليون رقاقة . ثلاث منشآت AWS في مراحلها النهائية من البناء تمتلك أكثر من 1.3 جيجاواط من سعة تكنولوجيا المعلومات لغرض وحيد هو خدمة احتياجات تدريب Anthropic .
• OpenAI و Apple تم الإبلاغ عنهما أيضاً كعملاء لـ Trainium، حيث حجزت OpenAI سعة Trainium متعددة الجيجاواط .
• Uber: تم الإبلاغ عنها كعميل لـ AWS يستخدم استدلالاً قائماً على Trainium .

بيتر ديسانتيس ورؤية التكامل الرأسي

في الفترة من ديسمبر 2025 إلى يناير 2026، أنشأت أمازون منظمة موحدة للذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات تحت إشراف المخضرم في الشركة لـ 27 عاماً بيتر ديسانتيس، والذي يشرف الآن على نماذج الذكاء الاصطناعي (Nova)، وأشباه الموصلات المخصصة (Trainium/Inferentia)، والحوسبة الكمومية .

فلسفة ديسانتيس واضحة: لقد وصف التحكم "في الأمور حتى مستوى الرقاقة" كوسيلة لتحسين AWS بطرق تخدم العملاء بشكل فريد، مجادلاً بأن التكامل المحكم لتصميم الرقاقة وهندسة النموذج والبنية التحتية يحقق مزايا متراكمة . في مقابلة في يونيو 2026، قال إن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى "بضع مراتب إضافية من حيث الحجم" من التحسين وأنه ستظهر بنى نموذجية جديدة تتجاوز المحولات (transformers) اليوم، مما يتطلب تصميماً مشتركاً عميقاً للعتاد والبرمجيات .

الرهان الأساسي هو أن التكامل الرأسي – تصميم رقاقات مخصصة إلى جانب نماذج Nova للذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية – يخلق خندقاً تنافسياً في الأداء والتكلفة لا يستطيع منافسون مثل Nvidia (التي تبيع رقاقة قياسية للجميع) تكراره بسهولة .

الموقع التنافسي مقابل Nvidia

قارن جاسي مباشرة بين Trainium ووحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. في رسالته للمساهمين، صرح بأن "تقريباً كل تطوير الذكاء الاصطناعي حتى الآن استخدم Nvidia، لكن العملاء بدأوا يدركون أن هناك خياراً أفضل من حيث الأداء السعري" . كما أشار إلى أن Trainium سيوفر لأمازون "عشرات المليارات من دولارات النفقات الرأسمالية سنوياً" وسيوفر "ميزة عدة مئات من نقاط الأساس في هامش التشغيل مقابل الاعتماد على رقاقات الآخرين في مرحلة الاستدلال" .

تواصل أمازون الحفاظ على شراكة قوية مع Nvidia – لا تزال وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia متاحة على نطاق واسع على AWS – لكن Trainium يتم وضعه بشكل متزايد كعامل التمايز الاستراتيجي للشركة على المدى الطويل .

يمثل طلب العملاء المؤجل البالغ 225 مليار دولار ومعدل إيرادات الرقاقات الذي يتجاوز 20 مليار دولار التحدي التنافسي الأكثر مصداقية لاحتكار Nvidia شبه الكامل لمسرعات الذكاء الاصطناعي من أي شركة واحدة حتى الآن .