AUSTIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Amazon Web Services (AWS) hat mit seiner Strategie, eigene Chips zu entwickeln, einen bedeutenden Schritt gemacht, um NVIDIA im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) herauszufordern.
Amazon Web Services (AWS) hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Entwicklung in der Halbleitertechnologie gezeigt, indem es eigene Chips entwickelt hat, die speziell auf die Bedürfnisse von KI-Anwendungen zugeschnitten sind. Diese Strategie zielt darauf ab, die Abhängigkeit von traditionellen Chip-Herstellern wie Intel und AMD zu verringern und gleichzeitig NVIDIA im Bereich der KI-Infrastruktur herauszufordern. Der Graviton4-Chip, der von Amazon’s Annapurna Labs in Austin, Texas, entwickelt wurde, ist ein zentraler Bestandteil dieser Strategie. Mit einer Netzwerkbandbreite von 600 Gigabit pro Sekunde bietet er die höchste Leistung im öffentlichen Cloud-Bereich. Diese Geschwindigkeit wurde von Ali Saidi, einem führenden Ingenieur bei AWS, mit der Fähigkeit verglichen, 100 Musik-CDs pro Sekunde zu lesen. Ein weiterer bedeutender Schritt von AWS ist das Projekt Rainier, ein KI-Supercomputer, der für das Startup Anthropic entwickelt wurde. AWS hat 8 Milliarden US-Dollar in die Unterstützung von Anthropic investiert, um die Kosten für das Training von KI-Modellen zu senken und eine kostengünstige Alternative zu den teuren Grafikprozessoren (GPUs) von NVIDIA zu bieten. Das Claude Opus 4 KI-Modell von Anthropic wurde auf Trainium2-GPUs gestartet, und das Projekt Rainier wird von über einer halben Million dieser Chips angetrieben – ein Auftrag, der traditionell an NVIDIA gegangen wäre. Gadi Hutt, Senior Director für Kunden- und Produktentwicklung bei AWS, betonte, dass der Trainium2 zwar nicht die gleiche Leistung wie NVIDIAs Blackwell-Chip bietet, jedoch ein besseres Kosten-Leistungs-Verhältnis aufweist. Der kommende Trainium3-Chip soll die Leistung des Trainium2 verdoppeln und gleichzeitig den Energieverbrauch um weitere 50 % senken. Die Nachfrage nach diesen Chips übersteigt bereits das Angebot, wie Rami Sinno, Direktor für Ingenieurwesen bei AWS’ Annapurna Labs, berichtet. Mit der bevorstehenden Aktualisierung des Graviton4 und den Trainium-Chips von Projekt Rainier zeigt Amazon seine Ambitionen, die gesamte KI-Infrastruktur von der Vernetzung über das Training bis hin zur Inferenz zu kontrollieren. Da immer mehr große KI-Modelle wie Claude 4 erfolgreich auf Nicht-NVIDIA-Hardware trainiert werden können, stellt sich nicht mehr die Frage, ob AWS mit dem Chip-Giganten konkurrieren kann, sondern wie viel Marktanteil es gewinnen kann.
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