AWS تجري محادثات لبيع شرائح Trainium للذكاء الاصطناعي إلى مراكز بيانات خارجية

تخوض Amazon Web Services محادثات مبكرة لبيع شرائحها المخصصة Trainium للذكاء الاصطناعي مباشرةً إلى شركات خارجية — وهو تحول استراتيجي كبير لشركة احتفظت تاريخياً برقائقها داخلياً. طرح آندي جاسي، الرئيس التنفيذي لـ AWS، الفكرة أولاً في خطابه السنوي في أبريل، وأكد بيتر ديسانتيس، رئيس الذكاء الاصطناعي في AWS، لـ Bloomberg في 18 يونيو أن المناقشات النشطة جارية. ومن المتوقع إصدار Trainium4، الجيل التالي من الشريحة، خلال العام المقبل.

ستمثل هذه الخطوة التحدي الأكثر مباشرة من أمازون حتى الآن لهيمنة Nvidia على سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي. تحقق Nvidia حالياً إيرادات سنوية تبلغ حوالي 326 مليار دولار، معظمها من مبيعات وحدات معالجة الرسوميات GPU لمراكز البيانات. ويقدّر التقدير الداخلي لأمازون إمكانات أعمال الرقائق المستقلة بـ "معدل إيرادات سنوي قدره 50 مليار دولار" — وهو كبير، لكنه لا يزيح مكانة Nvidia الحالية.

لماذا تتخذ أمازون هذه الخطوة الآن

طُوِّرت شرائح Trainium أصلاً لتقليل اعتماد AWS نفسه على وحدات معالجة الرسوميات GPU من Nvidia لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. استخدمت أمازون Trainium أولاً في مراكز البيانات الخاصة بها لتدريب نماذج Alexa وأعباء العمل الداخلية للتعلم الآلي ML، وأتاحتها لعملاء AWS عبر مثيلات EC2 Trn1 وTrn2. كان المنطق واضحاً: الرقائق المخصصة أقل تكلفة لكل ساعة حوسبة من شراء H100 وH200 من Nvidia بأسعار السوق.

يغيّر بيع Trainium خارجياً هذه المعادلة بطريقتين. أولاً، يخلق تدفق إيرادات جديدًا — مبيعات الرقائق بدلاً من رسوم الحوسبة السحابية فقط. ثانياً، يضع AWS كمورّد للرقائق بدلاً من مجرد مزود سحابي، وهو دور قد يصبح أكثر أهمية مع سعي المؤسسات الكبيرة ومبادرات الذكاء الاصطناعي السيادية إلى بناء بنيتها التحتية دون اعتماد كامل على سلسلة توريد Nvidia.

كما يعكس التوقيت البيئة التنافسية الأوسع. حققت AMD تقدماً كبيراً في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي بوحدات MI300X. تعيد Intel تموضع مصانعها حول أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تبيع Google شرائح TPU خارجياً منذ عام 2023. بيع أمازون لـ Trainium خارجياً سيتوافق مع التحول الصناعي نحو أسواق السيليكون المفتوحة.

ما يقدمه Trainium4

لم تكشف Amazon عن المواصفات التفصيلية لـ Trainium4، لكن الشركة وصفته بأنه مصمم خصيصاً للتدريب والاستدلال على نطاق واسع في الحوسبة فائقة الكثافة. قدمت الأجيال السابقة من Trainium أداءً تنافسياً في معايير تدريب نماذج المحولات، رغم أن H200 من Nvidia وهندسة Blackwell القادمة حافظتا على تقدم في الأداء في معظم المهام القياسية. سيمنح توفر Trainium4 خارجياً المشترين بديلاً لعمليات التدريب الكبيرة حيث تكون نسبة الأداء إلى السعر أكثر أهمية من ذروة الإنتاجية.

الآثار التنافسية

بالنسبة لـ Nvidia، فإن دخول Amazon سوق الرقائق الخارجية هو إشارة تستحق الأخذ بجدية حتى لو كان التأثير المالي القصير محدوداً. اعتمدت قوة Nvidia دائماً على ثلاثة أشياء: أداء الأجهزة، ونظام CUDA البيئي، وتوفر الإمداد. يعمل Trainium على SDK الخاص بـ AWS وهو Neuron بدلاً من CUDA، مما يعني أن أي عميل ينقل أعباء العمل إلى Trainium يتحمل تكلفة هجرة — لكن لأعباء العمل الجديدة أو المشترين المستعدين للاستثمار في تحسين Neuron، قد يجعل الفارق في التكلفة تلك الهجرة مجدية.

لم يُكشف عن مشترين محددين أو شروط تسعير. قالت AWS إن المناقشات في مرحلة مبكرة، ورفضت التعليق بما يتجاوز مقابلة ديسانتيس مع Bloomberg.