眾所周知，隨著生成式AI技術的走紅，它已經開始在一些企業的業務流程里“大放異彩”。無論是用於輔助設計、還是智慧客服、亦或內部的管理，這些最新的AI大模型都帶來了驚人的效率提升。

但與此同時，對於AI大模型而言，其訓練和推理所需的龐大算力，往往也成為了潛在使用者都不得不面對的一大難題。

在這樣的背景下，使用公有雲IaaS（基礎設施即服務）、而非自建算力基礎設施，就成為了許多企業降本增效、擁抱AI大模型時代的重要舉措。例如在近日公布的《2025年IDC MarketScape：全球公有雲基礎設施即服務（IaaS）報告》中，全球市場分析機構國際數據公司（IDC）就明確指出，隨著企業將更多工作負載遷移到雲端、並創建新的雲原生應用，公有雲IaaS繼續快速增長，預計2025年IaaS的整體規模將達到1880億美元。

不過正如IDC報告中所闡述的那樣，由於AI正在通過多種方式“重塑”雲基礎設施，也就意味著並非所有的IaaS服務商都已經針對AI時代的需求做好準備。在現有的IaaS行業中，無論從能力、還是戰略的維度進行考量，亞馬遜雲科技都以顯著的優勢被IDC評為了行業領導者。

那麼，為什麼會是亞馬遜雲科技，在如今的IaaS行業里，他們又到底有著怎樣的獨特優勢呢？結合IDC的這份報告以及更多的公開資訊，其實並不難找到這個問題的答案。

遍佈全球的可靠基礎設施，是亞馬遜雲科技的底氣

對於任何一家IaaS服務商而言，安全、穩定，且能夠保證足夠可用性的基礎設施節點，無疑是一切的基礎。而說到對於基礎設施的建設，這確實也是亞馬遜雲科技相當突出的“底氣”。

根據公開信息顯示，截至目前為止，亞馬遜雲科技的基礎設施已遍及36個地理區域的114個可用區。同時，他們已經公佈了包括紐西蘭、沙特等在內的4個新建區域、12個可用區的建設計劃。

針對數據中心本身的硬體穩定性，亞馬遜雲科技還進行了諸多創新設計。比如，他們成功簡化了數據中心的電氣和機械設計，將潛在的電氣問題減少了89%，同時令基礎設施可用性提高到99.9999%。而通過集成風冷與液冷功能的新設計冷卻系統，亞馬遜雲科技不僅大幅降低了數據中心的冷卻成本，促進本身算力的“降本增效”，同時還使得他們的數據中心能夠支撐起用於AI的超級計算解決方案，即便在持續的超大規模壓力下也長期穩定無虞。

當然，對於許多企業來說，他們的業務可能遍及多個區域，再加上大模型的訓練往往也需要用到超大規模的算力集群，這就對IaaS的網路性能也提出了更高的需求。

針對這一點，亞馬遜雲科技一方面允許多區域之間的實時數據一致性，為大規模的跨國業務做好了網路基礎設施的準備。另一方面，就在2024年的re:Invent上，亞馬遜雲科技還推出了第二代UltraCluster網路架構（也稱為"10p10u"網路），支持超過20000個GPU協同工作，帶寬達10Pb/s，延遲低於10μs。如此一來，對於需要超大規模集群訓練的任務來說，僅僅這一個網路性能的躍升，便可以將訓練時間縮短至少15%。再加上能在不到1秒內恢復網路的全新SIDR網路協定，令亞馬遜雲科技的分散式計算網路無論是效率還是可靠性，都成為了絕對的業界標杆。

當然，在先進的數據中心和網路硬體基礎上，亞馬遜雲科技更是將“安全性”放在了系統根基的位置。無論是基礎設施還是服務，它們從一開始被設計的時候就會以安全作為首要目標，並在運營過程中不斷引入新技術，進一步提高安全性。舉例而言，通過運用自動推理技術，亞馬遜雲科技為旗下關鍵系統的運行提供了嚴格的數學保證。而且值得一提的是，這些安全設計和技術，並不會因客戶類型而有所差異。無論是初創企業還是大公司，它們都可以享受到同樣安全的基礎設施創新。

持續反覆運算的自研晶片，讓AI算力更唾手可得

如果說遍佈全球、既先進又穩定的基礎設施，是亞馬遜雲科技能夠承擔起IaaS行業領導者地位的“基本因素”，那麼在算力實現方式上的持續創新與領先，則可以稱得上是助推亞馬遜雲科技能夠始終領跑AI雲計算時代的“長遠優勢”。

早在2024年3月，亞馬遜雲科技就與英偉達共同宣佈，將結合亞馬遜雲科技的Nitro系統、Amazon KMS金鑰管理服務、千萬億比特級的Elastic Fabric Adapter（EFA）網路和Amazon EC2 UltraCluster超大規模集群等技術，與英偉達最新的Blackwell平臺和AI軟體共同打造包括Project Ceiba在內的多個雲端AI超級計算機系統。

需要注意的是，不同於其他的IaaS服務商，亞馬遜雲科技不僅能夠提供基於NVIDIA GPU，以及Intel和AMD x86 CPU的常見雲端算力，他們還在行業里率先對自研晶元進行了持續投入。從旨在提升網路與存儲能力的Nitro系統，自研處理器Graviton、到機器學習訓練晶元Trainium和推理晶元Inferentia。截至目前，所有的這些亞馬遜雲科技自研晶元都經過了多次反覆運算，並且每次更新均能提供兩位數以上百分比的性價比提升。

其中以Trainium2為例，這是亞馬遜雲科技在re:Invent 2024期間剛推出的最新款自研訓練晶元。在使用該晶元的Amazon EC2 Trn2實例中，16顆Trainium2就可提供高達20.8 Petaflops浮點算力的性能，同時性價比比基於GPU的實例提高了30-40%，非常適合訓練和推理數十億參數的AI大模型。

不僅如此，由於是自研晶片，也就意味著亞馬遜雲科技可以根據業務需求，對Trainium2的集群進行更大規模的擴展。在Amazon EC2 Trn2 UltraServers伺服器里，它使用64塊Trainium2進行互聯，可提供高達83.2 Petaflops浮點算力。而且亞馬遜雲科技方面還在打造名為Project Rainier的EC2 UltraCluster超級電腦，其中包含數十萬顆Trainium2 晶片，足可達到相當於最新、最領先的AI大模型所需訓練算力的5倍以上水準。

這還沒完，就在2024年年底，亞馬遜雲科技還官宣了下一代的AI訓練晶元Trainium3。作為他們的第一款3nm製程自研晶元，Trainium3預計將在UltraServers伺服器中提供相當於前代4倍的性能。最為重要的是，預計今年年內，我們就會看到亞馬遜雲科技的新一代推理晶元正式上線，不出意外，他們必將再次重新定義雲端AI訓練的“性價比新高”。

雖然已成“領導者”，但亞馬遜雲科技仍在進行自我革命

從各方面的公開資訊來看，全球覆蓋的高可靠性基礎設施，以及以自研晶元為代表的硬體持續創新，可以說很好地代表了亞馬遜雲科技如今在IaaS業內“基礎能力”與“長期戰略”兩個方面的突出競爭力。

正如IDC分析師、報告作者Dave McCarthy所說的那樣，“亞馬遜雲科技通過廣泛的服務組合和持續的創新，在公有雲IaaS市場中處於領導地位。廣泛的全球基礎設施，結合Amazon Graviton等定製晶片計劃以及在AI領域的重大投資，使其在滿足企業需求方面獨具優勢。其在可擴充性方面的卓越表現、成熟的開發者社區以及對AI基礎設施的積極投入，使其成為需要先進雲能力的企業的首選。”

但即便如此，亞馬遜雲科技也還沒有停止繼續領跑的腳步。就在今年2月的財報電話會議上，亞馬遜首席執行官Andy Jassy確認，他們在2025年的資本投資預計達1000億美元，其中大部分將用於亞馬遜雲科技AI基礎設施的建設。

當然，對於全球渴望“上雲”體驗最尖端生成式AI技術的企業來說，這絕對是一件好事。因為這不僅意味著亞馬遜雲科技本身還將繼續提高旗下AI基礎設施的能力與性價比，同時這種由亞馬遜雲科技“帶頭”的IaaS AI算力競爭，也有望促進整個行業的持續良性發展。