Élesedik a verseny, új AI-chippel támad az Amazon

Az AWS keddtől elérhetővé tette ügyfelei számára legújabb mesterségesintelligencia-gyorsítóját, a Trainium3-at.

Az Amazon felhőüzletága felpörgette legújabb AI-chipje, a Trainium3 piacra vitelét, hogy versenyképes alternatívát kínáljon az Nvidia és a Google megoldásaival szemben. Dave Brown, az Amazon Web Services alelnöke elmondta: a gyorsítót nemrég több adatközpontban telepítették, és keddtől az ügyfelek is hozzáférnek.

Ahogy átlépünk a jövő év elejébe, nagyon gyorsan fogunk felfutni

– tette hozzá.

A chipoffenzíva az Amazon AI-stratégiájának kulcseleme.

Az AWS a legnagyobb bérelt számítási kapacitási és adattárolási szolgáltató, de ezt a fölényt eddig nehéz volt átültetnie a vezető AI-fejlesztők körében. Több nagy szereplő inkább a Microsoftot – az OpenAI-hoz fűződő szoros partnersége miatt – vagy a Google-t választja.

A bejelentés napján az Amazon részvénye 1,6%-kal, 237,71 dollárra emelkedett, mielőtt visszaadta volna az esést. Az Nvidia papírjai mérsékelték nyereségüket, míg az AI-chipek piacán rivális Advanced Micro Devices (AMD) kurzusa napi mélypontra esett.

Az Amazon kedvező ár-érték aránnyal csábítaná az ügyfeleket. A cég szerint a Trainium-chipek az AI-modellek mögötti számításigényes feladatokat olcsóbban és hatékonyabban végzik, mint az Nvidia piacvezető grafikus processzorai.

Nagyon elégedettek vagyunk azzal, ahogyan a Trainium árazás és teljesítmény tekintetében teljesít

– mondta Brown.

A Trainium3 nagyjából egy évvel az előző generációs gyorsító után érkezik. A gyors ciklus illeszkedik az Nvidia tempójához is, amely évente új chipet ígér. Van azonban egy bökkenő: az Amazon chipjei mögött nem áll olyan kiforrott szoftveres ökoszisztéma, mint az Nvidia grafikus processzorai mögött, amelyekkel a felhasználók gyorsan el tudnak indulni. A Bedrock Robotics – amely mesterséges intelligenciával teszi autonómmá az építőipari gépeket – infrastruktúráját AWS-szervereken futtatja, de a modellépítéshez Nvidia-chipeket használ – mondta Kevin Peterson technológiai igazgató.

Szükségünk van a teljesítményre és az egyszerű használatra. Ezt az Nvidia adja

– fogalmazott.

A jelenleg használt Trainium-chipek jelentős része az Anthropic rendelkezésére áll, Indianában, Mississippiben és Pennsylvaniában működő adatközpontokban. Az AWS korábban közölte, hogy több mint 500 ezret kapcsolt össze belőlük az AI-startup legújabb modelljeinek tanításához, és az év végéig 1 millió Trainium-chipet tervez az Anthropicnak dedikálni. Az Amazon abban bízik, hogy az Anthropic sikere – saját AI-szolgáltatásaival együtt – más cégeket is vonz majd. A vállalat ugyanakkor eddig kevés nagy ügyfelet nevezett meg a chipre, ami megnehezíti az elemzők számára a Trainium teljesítményének megítélését.

Az Anthropic közben a Google Tensor Processing Unitjait (TPU) is használja, és az év elején olyan megállapodást kötött a Google anyavállalatával, amely több tízmilliárd dollár értékű számítási kapacitáshoz biztosít hozzáférést. Matt Garman, az AWS vezérigazgatója a Bloombergnek azt mondta, a cég kapcsolata az Anthropic-kal "rendkívül erős". Hozzátette: a startup hatalmas számítási igénye miatt több szolgáltatót is igénybe vesz.

Kedden az Amazon saját AI-modellcsaládját, a Nova-modellcsaládot is frissítette. Az új Nova 2 termékek között az Omni nevű változat többféle bemenetet – szöveg, kép, beszéd vagy videó – fogad, és szöveggel vagy képpel válaszol. A chipekhez hasonlóan a vállalat itt is az ár-érték arányt hangsúlyozza. A korábbi Nova-modellek általában nem szerepeltek az élmezőnyben az iparági benchmarkokban, amelyek szabványos kérdésekre adott válaszok alapján mérik a teljesítményt.

A vállalat a testreszabáshoz több ügyféladat bevonását is lehetővé teszi. A Nova Forge nevű új termék fejlett felhasználóknak biztosít hozzáférést a Nova-modellek képzése során keletkező köztes változatokhoz, hogy azokat saját adataikkal a saját igényeikre szabják. A Reddit a Nova Forge segítségével olyan modellt épít, amely képes megítélni, sérti-e egy bejegyzés az oldal biztonsági szabályait. Chris Slowe technológiai igazgató szerint sok AI-ügyfél hajlamos a legfejlettebb modellt minden problémára használni, ahelyett hogy egy adott területre szakosodott megoldást keresne.

Az adja az értéket, hogy a saját, specifikus területünk szakértőjévé tehetjük

– mondta.

Címlapkép forrása: Shutterstock

A jelen írás nem minősül befektetési tanácsadásnak vagy befektetési ajánlásnak. Részletes jogi információ