这将标志着根本性的战略转折。长期以来，亚马逊仅通过AWS云实例“租赁”芯片算力；直接销售芯片将使亚马逊从芯片使用者转变为直接的芯片销售商。

芯片业务财务状况

芯片部门的财务表现是亚马逊考虑这一转变的核心驱动力：

• 自研芯片部门（Graviton + Trainium）年收入运行率已达200亿美元，并以三位数百分比同比增长。
• 约500亿美元的独立估值：贾西在Q1 2026财报电话会议上表示，如果芯片业务作为一家独立公司，同时向AWS和第三方销售，其年运行收入将约为500亿美元。
• 超过2250亿美元的客户承诺，且芯片部门被描述为“未来两代产品都已售罄”。

需求之旺盛可见一斑：两位大型AWS客户曾询问能否买下亚马逊2026年全部的Graviton实例容量——亚马逊为确保更广泛客户群的服务可用性而婉拒了这一请求。

性能指标与竞争优势

亚马逊已公布两代Trainium的具体性能数据：

• Trainium2：相比同类GPU云实例，提供约30%更好的性价比，且“基本售罄”。
• Trainium3：2026年初开始出货。相比Trainium2，性价比再提升30-40%，目前已“接近满订”。该芯片采用台积电3nm工艺，每颗芯片提供2.52 PFLOPS FP8算力。亚马逊表示，其Trn3 UltraServer的推理运行成本相比H100集群可降低高达50%。
• 软件生态追赶：亚马逊正积极投资其软件栈（通过AWS Neuron），以缩小与英伟达CUDA的差距——这仍是客户采用的主要障碍。

客户阵容

亚马逊已获得全球多家顶级AI公司的大额承诺：

• Anthropic：亚马逊最大的Trainium客户。Anthropic承诺未来十年在AWS上投入超过1000亿美元，并锁定了5吉瓦的Trainium算力容量，用于在Trainium2、Trainium3和Trainium4上训练和部署Claude模型。仅“Project Rainier”Anthropic集群就计划部署超过50万颗Trainium2芯片，亚马逊所有数据中心的总部署量已超过100万颗。亚马逊三个处于最后建设阶段的数据中心园区，专门为满足Anthropic的训练需求提供了超过1.3吉瓦的IT容量。
• OpenAI和苹果也已被报道为Trainium客户，其中OpenAI锁定了多吉瓦的Trainium容量。
• Uber：被报道为使用Trainium进行推理的AWS客户。

Peter DeSantis与垂直整合愿景

2025年12月至2026年1月间，亚马逊创建了一个统一的AI与芯片组织，由27年亚马逊老将Peter DeSantis领导。他现在统一负责AI模型（Nova）、自研芯片（Trainium/Inferentia）和量子计算业务。

DeSantis的理念很明确：他将“控制到芯片层面”描述为以独特方式优化AWS、更好服务客户的手段，并认为芯片设计、模型架构和基础设施的紧密整合能带来复合优势。在2026年6月的一次采访中，他表示AI需要“再提升一到两个数量级”，并且未来将出现超越当今Transformer架构的新模型，这需要硬件和软件的深度协同设计。

亚马逊的核心赌注在于：垂直整合——将自研芯片与Nova AI模型及云基础设施协同设计——能够创造一种成本-性能护城河，这是像英伟达这样向所有客户销售标准化芯片的竞争对手难以复制的。

与英伟达的竞争定位

贾西已多次将Trainium直接与英伟达GPU相比较。他在股东信中写道：“迄今为止几乎所有的AI开发都使用了英伟达的芯片，但客户正逐渐意识到，市场上存在性价比更优的选择”。他还指出，Trainium每年将为亚马逊节省“数百亿美元的资本支出”，并在推理方面提供“相对于依赖他人芯片的几个百分点的运营利润率优势”。

亚马逊与英伟达仍保持着牢固的合作伙伴关系——英伟达GPU继续在AWS上广泛可用——但Trainium正被定位为公司的长期战略差异化优势。

亚马逊超过2250亿美元的客户积压订单和超过200亿美元的芯片年收入运行率，代表了迄今为止任何单一公司对英伟达在AI加速器领域近乎垄断地位的最有力挑战。

这将标志着根本性的战略转折。长期以来，亚马逊仅通过AWS云实例“租赁”芯片算力；直接销售芯片将使亚马逊从芯片使用者转变为直接的芯片销售商。

芯片业务财务状况

芯片部门的财务表现是亚马逊考虑这一转变的核心驱动力：

• 自研芯片部门（Graviton + Trainium）年收入运行率已达200亿美元，并以三位数百分比同比增长。
• 约500亿美元的独立估值：贾西在Q1 2026财报电话会议上表示，如果芯片业务作为一家独立公司，同时向AWS和第三方销售，其年运行收入将约为500亿美元。
• 超过2250亿美元的客户承诺，且芯片部门被描述为“未来两代产品都已售罄”。

需求之旺盛可见一斑：两位大型AWS客户曾询问能否买下亚马逊2026年全部的Graviton实例容量——亚马逊为确保更广泛客户群的服务可用性而婉拒了这一请求。

性能指标与竞争优势

亚马逊已公布两代Trainium的具体性能数据：

• Trainium2：相比同类GPU云实例，提供约30%更好的性价比，且“基本售罄”。
• Trainium3：2026年初开始出货。相比Trainium2，性价比再提升30-40%，目前已“接近满订”。该芯片采用台积电3nm工艺，每颗芯片提供2.52 PFLOPS FP8算力。亚马逊表示，其Trn3 UltraServer的推理运行成本相比H100集群可降低高达50%。
• 软件生态追赶：亚马逊正积极投资其软件栈（通过AWS Neuron），以缩小与英伟达CUDA的差距——这仍是客户采用的主要障碍。

客户阵容

亚马逊已获得全球多家顶级AI公司的大额承诺：

• Anthropic：亚马逊最大的Trainium客户。Anthropic承诺未来十年在AWS上投入超过1000亿美元，并锁定了5吉瓦的Trainium算力容量，用于在Trainium2、Trainium3和Trainium4上训练和部署Claude模型。仅“Project Rainier”Anthropic集群就计划部署超过50万颗Trainium2芯片，亚马逊所有数据中心的总部署量已超过100万颗。亚马逊三个处于最后建设阶段的数据中心园区，专门为满足Anthropic的训练需求提供了超过1.3吉瓦的IT容量。
• OpenAI和苹果也已被报道为Trainium客户，其中OpenAI锁定了多吉瓦的Trainium容量。
• Uber：被报道为使用Trainium进行推理的AWS客户。

Peter DeSantis与垂直整合愿景

2025年12月至2026年1月间，亚马逊创建了一个统一的AI与芯片组织，由27年亚马逊老将Peter DeSantis领导。他现在统一负责AI模型（Nova）、自研芯片（Trainium/Inferentia）和量子计算业务。

DeSantis的理念很明确：他将“控制到芯片层面”描述为以独特方式优化AWS、更好服务客户的手段，并认为芯片设计、模型架构和基础设施的紧密整合能带来复合优势。在2026年6月的一次采访中，他表示AI需要“再提升一到两个数量级”，并且未来将出现超越当今Transformer架构的新模型，这需要硬件和软件的深度协同设计。

亚马逊的核心赌注在于：垂直整合——将自研芯片与Nova AI模型及云基础设施协同设计——能够创造一种成本-性能护城河，这是像英伟达这样向所有客户销售标准化芯片的竞争对手难以复制的。

与英伟达的竞争定位

贾西已多次将Trainium直接与英伟达GPU相比较。他在股东信中写道：“迄今为止几乎所有的AI开发都使用了英伟达的芯片，但客户正逐渐意识到，市场上存在性价比更优的选择”。他还指出，Trainium每年将为亚马逊节省“数百亿美元的资本支出”，并在推理方面提供“相对于依赖他人芯片的几个百分点的运营利润率优势”。

亚马逊与英伟达仍保持着牢固的合作伙伴关系——英伟达GPU继续在AWS上广泛可用——但Trainium正被定位为公司的长期战略差异化优势。

亚马逊超过2250亿美元的客户积压订单和超过200亿美元的芯片年收入运行率，代表了迄今为止任何单一公司对英伟达在AI加速器领域近乎垄断地位的最有力挑战。