Chỉ hai tuần sau, trong cuộc gọi báo cáo thu nhập quý 1 năm 2026 (ngày 29/4/2026), Jassy nói rõ hơn rằng việc bán hàng ra bên ngoài có thể bắt đầu trong vòng hai năm tới và mô tả đây là "một cơ hội tốt" . Một báo cáo của Bloomberg vào ngày 18/6/2026 cho biết thêm rằng Amazon đã tiến hành đàm phán tích cực để bán chip Trainium trực tiếp cho các công ty có nhu cầu triển khai trong trung tâm dữ liệu riêng, đặc biệt nhắm đến các khách hàng quốc tế cần giải pháp dữ liệu nội địa hóa .

Điều này đánh dấu một sự thay đổi chiến lược căn bản. Trước đây, Amazon chỉ "cho thuê" sức mạnh tính toán chip thông qua các phiên bản đám mây AWS; việc bán chip trực tiếp sẽ biến công ty từ người tiêu dùng chip thành một thương gia bán dẫn trực tiếp .

Tài chính của mảng chip kinh doanh

Quỹ đạo tài chính của mảng chip giải thích lý do Amazon cân nhắc bước đi này:

• Doanh thu hàng năm 20 tỷ USD cho mảng silicon tùy chỉnh (Graviton + Trainium), tăng trưởng ba chữ số so với cùng kỳ năm trước .
• Giá trị độc lập ước tính 50 tỷ USD: Jassy nói trong cuộc gọi thu nhập quý 1/2026 rằng nếu mảng chip là một công ty độc lập, bán cho cả AWS và bên thứ ba, doanh thu hàng năm sẽ vào khoảng 50 tỷ USD .
• Hơn 225 tỷ USD cam kết từ khách hàng, và mảng chip được mô tả là "đã bán hết trước hai thế hệ" .

Nhu cầu mạnh đến mức hai khách hàng lớn của AWS đã hỏi liệu họ có thể mua toàn bộ công suất phiên bản Graviton của Amazon trong năm 2026 hay không — một yêu cầu mà Amazon từ chối để duy trì khả năng phục vụ cho toàn bộ cơ sở khách hàng rộng lớn hơn .

Thông số hiệu suất và lợi thế cạnh tranh

Amazon đã công bố dữ liệu hiệu suất cụ thể cho hai thế hệ Trainium:

• Trainium2: Cung cấp hiệu suất trên giá thành tốt hơn khoảng 30% so với các phiên bản đám mây dựa trên GPU tương tự và đã gần như "bán hết sạch" .
• Trainium3: Bắt đầu được xuất xưởng vào đầu năm 2026. Nó cải thiện thêm 30–40% hiệu suất trên giá thành so với Trainium2 và đã "gần như đăng ký hết" . Được sản xuất trên tiến trình 3nm của TSMC, mỗi chip đạt 2,52 PFLOPS FP8. Amazon cho biết các Trn3 UltraServer của họ có chi phí vận hành suy luận thấp hơn tới 50% so với các cụm H100 .
• Bắt kịp hệ sinh thái phần mềm: Amazon đang tích cực đầu tư vào stack phần mềm (thông qua AWS Neuron) để thu hẹp khoảng cách với CUDA của Nvidia, vốn là rào cản áp dụng chính .

Khách hàng

Amazon đã nhận được cam kết từ một số công ty AI lớn nhất thế giới:

• Anthropic: Khách hàng Trainium quan trọng nhất của Amazon. Anthropic cam kết chi tiêu hơn 100 tỷ USD trên AWS trong thập kỷ tới và khóa 5 gigawatt công suất tính toán Trainium để huấn luyện và triển khai Claude qua các thế hệ Trainium2, Trainium3 và Trainium4 . Hơn 500.000 chip Trainium2 được lên kế hoạch chỉ riêng cho cụm "Project Rainier" của Anthropic, với tổng số chip triển khai trên tất cả các trung tâm dữ liệu của Amazon vượt quá một triệu chip . Ba khuôn viên AWS trong giai đoạn xây dựng cuối cùng có hơn 1,3 GW công suất CNTT chỉ phục vụ nhu cầu huấn luyện của Anthropic .
• OpenAI và Apple cũng được báo cáo là khách hàng của Trainium, với OpenAI khóa công suất Trainium nhiều gigawatt .
• Uber: Được báo cáo là khách hàng AWS sử dụng suy luận dựa trên Trainium .

Peter DeSantis và tầm nhìn tích hợp dọc

Từ tháng 12/2025 đến tháng 1/2026, Amazon đã thành lập một tổ chức AI và Silicon thống nhất dưới sự lãnh đạo của Peter DeSantis, người có 27 năm kinh nghiệm, hiện giám sát các mô hình AI (Nova), silicon tùy chỉnh (Trainium/Inferentia) và điện toán lượng tử .

Triết lý của DeSantis rất rõ ràng: ông mô tả việc kiểm soát "mọi thứ xuống tới silicon" như một cách để tối ưu hóa AWS theo những cách phục vụ khách hàng một cách độc đáo, lập luận rằng sự tích hợp chặt chẽ giữa thiết kế chip, kiến trúc mô hình và cơ sở hạ tầng mang lại những lợi thế cộng dồn . Trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 6/2026, ông nói AI cần "thêm một vài bậc độ lớn nữa" để cải thiện và các kiến trúc mô hình mới ngoài transformer ngày nay sẽ xuất hiện, đòi hỏi sự đồng thiết kế sâu giữa phần cứng và phần mềm .

Cược cốt lõi là tích hợp dọc — thiết kế chip tùy chỉnh cùng với các mô hình AI Nova và cơ sở hạ tầng đám mây — tạo ra một hào lũy về chi phí và hiệu suất mà các đối thủ như Nvidia (vốn bán chip tiêu chuẩn cho tất cả mọi người) khó có thể sao chép .

Định vị so với Nvidia

Jassy đã trực tiếp so sánh Trainium với GPU Nvidia. Trong thư gửi cổ đông, ông tuyên bố "hầu như tất cả sự phát triển AI cho đến nay đều sử dụng Nvidia, nhưng khách hàng đang thức tỉnh trước thực tế rằng có một lựa chọn về hiệu suất trên giá thành tốt hơn" . Ông cũng lưu ý rằng Trainium sẽ giúp Amazon tiết kiệm "hàng chục tỷ USD chi phí đầu tư mỗi năm" và mang lại "lợi thế biên lợi nhuận hoạt động vài trăm điểm cơ bản so với việc phụ thuộc vào chip của người khác cho suy luận" .

Amazon vẫn duy trì quan hệ đối tác mạnh mẽ với Nvidia — GPU Nvidia vẫn có sẵn rộng rãi trên AWS — nhưng Trainium ngày càng được định vị là yếu tố khác biệt chiến lược của công ty trong dài hạn .

Khoản backlog khách hàng 225 tỷ USD và doanh thu chip hơn 20 tỷ USD của công ty đại diện cho thách thức cạnh tranh đáng tin cậy nhất đối với sự độc quyền gần như tuyệt đối của Nvidia trong lĩnh vực tăng tốc AI từ bất kỳ công ty đơn lẻ nào cho đến nay .

Chỉ hai tuần sau, trong cuộc gọi báo cáo thu nhập quý 1 năm 2026 (ngày 29/4/2026), Jassy nói rõ hơn rằng việc bán hàng ra bên ngoài có thể bắt đầu trong vòng hai năm tới và mô tả đây là "một cơ hội tốt" . Một báo cáo của Bloomberg vào ngày 18/6/2026 cho biết thêm rằng Amazon đã tiến hành đàm phán tích cực để bán chip Trainium trực tiếp cho các công ty có nhu cầu triển khai trong trung tâm dữ liệu riêng, đặc biệt nhắm đến các khách hàng quốc tế cần giải pháp dữ liệu nội địa hóa .

Điều này đánh dấu một sự thay đổi chiến lược căn bản. Trước đây, Amazon chỉ "cho thuê" sức mạnh tính toán chip thông qua các phiên bản đám mây AWS; việc bán chip trực tiếp sẽ biến công ty từ người tiêu dùng chip thành một thương gia bán dẫn trực tiếp .

Tài chính của mảng chip kinh doanh

Quỹ đạo tài chính của mảng chip giải thích lý do Amazon cân nhắc bước đi này:

• Doanh thu hàng năm 20 tỷ USD cho mảng silicon tùy chỉnh (Graviton + Trainium), tăng trưởng ba chữ số so với cùng kỳ năm trước .
• Giá trị độc lập ước tính 50 tỷ USD: Jassy nói trong cuộc gọi thu nhập quý 1/2026 rằng nếu mảng chip là một công ty độc lập, bán cho cả AWS và bên thứ ba, doanh thu hàng năm sẽ vào khoảng 50 tỷ USD .
• Hơn 225 tỷ USD cam kết từ khách hàng, và mảng chip được mô tả là "đã bán hết trước hai thế hệ" .

Nhu cầu mạnh đến mức hai khách hàng lớn của AWS đã hỏi liệu họ có thể mua toàn bộ công suất phiên bản Graviton của Amazon trong năm 2026 hay không — một yêu cầu mà Amazon từ chối để duy trì khả năng phục vụ cho toàn bộ cơ sở khách hàng rộng lớn hơn .

Thông số hiệu suất và lợi thế cạnh tranh

Amazon đã công bố dữ liệu hiệu suất cụ thể cho hai thế hệ Trainium:

• Trainium2: Cung cấp hiệu suất trên giá thành tốt hơn khoảng 30% so với các phiên bản đám mây dựa trên GPU tương tự và đã gần như "bán hết sạch" .
• Trainium3: Bắt đầu được xuất xưởng vào đầu năm 2026. Nó cải thiện thêm 30–40% hiệu suất trên giá thành so với Trainium2 và đã "gần như đăng ký hết" . Được sản xuất trên tiến trình 3nm của TSMC, mỗi chip đạt 2,52 PFLOPS FP8. Amazon cho biết các Trn3 UltraServer của họ có chi phí vận hành suy luận thấp hơn tới 50% so với các cụm H100 .
• Bắt kịp hệ sinh thái phần mềm: Amazon đang tích cực đầu tư vào stack phần mềm (thông qua AWS Neuron) để thu hẹp khoảng cách với CUDA của Nvidia, vốn là rào cản áp dụng chính .

Khách hàng

Amazon đã nhận được cam kết từ một số công ty AI lớn nhất thế giới:

• Anthropic: Khách hàng Trainium quan trọng nhất của Amazon. Anthropic cam kết chi tiêu hơn 100 tỷ USD trên AWS trong thập kỷ tới và khóa 5 gigawatt công suất tính toán Trainium để huấn luyện và triển khai Claude qua các thế hệ Trainium2, Trainium3 và Trainium4 . Hơn 500.000 chip Trainium2 được lên kế hoạch chỉ riêng cho cụm "Project Rainier" của Anthropic, với tổng số chip triển khai trên tất cả các trung tâm dữ liệu của Amazon vượt quá một triệu chip . Ba khuôn viên AWS trong giai đoạn xây dựng cuối cùng có hơn 1,3 GW công suất CNTT chỉ phục vụ nhu cầu huấn luyện của Anthropic .
• OpenAI và Apple cũng được báo cáo là khách hàng của Trainium, với OpenAI khóa công suất Trainium nhiều gigawatt .
• Uber: Được báo cáo là khách hàng AWS sử dụng suy luận dựa trên Trainium .

Peter DeSantis và tầm nhìn tích hợp dọc

Từ tháng 12/2025 đến tháng 1/2026, Amazon đã thành lập một tổ chức AI và Silicon thống nhất dưới sự lãnh đạo của Peter DeSantis, người có 27 năm kinh nghiệm, hiện giám sát các mô hình AI (Nova), silicon tùy chỉnh (Trainium/Inferentia) và điện toán lượng tử .

Triết lý của DeSantis rất rõ ràng: ông mô tả việc kiểm soát "mọi thứ xuống tới silicon" như một cách để tối ưu hóa AWS theo những cách phục vụ khách hàng một cách độc đáo, lập luận rằng sự tích hợp chặt chẽ giữa thiết kế chip, kiến trúc mô hình và cơ sở hạ tầng mang lại những lợi thế cộng dồn . Trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 6/2026, ông nói AI cần "thêm một vài bậc độ lớn nữa" để cải thiện và các kiến trúc mô hình mới ngoài transformer ngày nay sẽ xuất hiện, đòi hỏi sự đồng thiết kế sâu giữa phần cứng và phần mềm .

Cược cốt lõi là tích hợp dọc — thiết kế chip tùy chỉnh cùng với các mô hình AI Nova và cơ sở hạ tầng đám mây — tạo ra một hào lũy về chi phí và hiệu suất mà các đối thủ như Nvidia (vốn bán chip tiêu chuẩn cho tất cả mọi người) khó có thể sao chép .

Định vị so với Nvidia

Jassy đã trực tiếp so sánh Trainium với GPU Nvidia. Trong thư gửi cổ đông, ông tuyên bố "hầu như tất cả sự phát triển AI cho đến nay đều sử dụng Nvidia, nhưng khách hàng đang thức tỉnh trước thực tế rằng có một lựa chọn về hiệu suất trên giá thành tốt hơn" . Ông cũng lưu ý rằng Trainium sẽ giúp Amazon tiết kiệm "hàng chục tỷ USD chi phí đầu tư mỗi năm" và mang lại "lợi thế biên lợi nhuận hoạt động vài trăm điểm cơ bản so với việc phụ thuộc vào chip của người khác cho suy luận" .

Amazon vẫn duy trì quan hệ đối tác mạnh mẽ với Nvidia — GPU Nvidia vẫn có sẵn rộng rãi trên AWS — nhưng Trainium ngày càng được định vị là yếu tố khác biệt chiến lược của công ty trong dài hạn .

Khoản backlog khách hàng 225 tỷ USD và doanh thu chip hơn 20 tỷ USD của công ty đại diện cho thách thức cạnh tranh đáng tin cậy nhất đối với sự độc quyền gần như tuyệt đối của Nvidia trong lĩnh vực tăng tốc AI từ bất kỳ công ty đơn lẻ nào cho đến nay .