随着旗下核心数据中心正式运行，亚马逊AI基础设施布局迎来关键里程碑。
就在几天前，亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）在社交平台X上宣布：
公司位于美国印第安纳州南本德附近的一片玉米地，如今已经成为全球最大AI计算集群之一——Project Rainier的核心数据中心。这一由AWS与AI独角兽Anthropic共同打造的系统，部署了近50万颗Trainium2自研芯片，规模比AWS历史上任何AI平台都大出70%，目前已全面投入运行。
据贾西透露，公司合作伙伴Anthropic正在利用该系统训练和运行其大模型Claude，提供了比其此前训练AI模型多5倍以上的计算能力。预计到年底，该系统的Trainium2芯片部署数量翻番至100万颗。
这意味着亚马逊的AI基础设施扩张正从战略布局转向产能兑现，成为其AI业务发展的重要转折点。
摩根士丹利预计，AWS未来两年收入增速将分别达到23%与25%，而据美银预测，仅Anthropic就可能在2026年为AWS带来高达60亿美元的增量收入。
超级计算集群：重新定义AI基础设施规模
Project Rainier系统的正式投运标志着AWS大规模AI产能扩张的开始。
该系统分布在美国多个数据中心，通过NeuronLink技术连接数万台超级服务器，旨在最小化通信延迟并提升整体计算效率。
该系统配备的近50万颗Trainium2芯片，使其成为全球最大的AI训练计算机之一。亚马逊计划在年底前进一步扩展1GW容量，并将Trainium2芯片数量再增加约50万颗。更具雄心的是，公司计划到2027年将AWS的GW容量翻倍。
AWS首席执行官Matt Garman此前强调，这些自研芯片的性能能够超越通用替代方案。贾西在财报电话会议上表示：“Trainium2的采用率持续上升，当前产能已全部预订。这项业务正在快速扩张。”
自研芯片战略初见成效
亚马逊AI战略的核心，不是模型，而是“算力底座”——也就是自研芯片体系：Trainium系列（专用于AI训练）和Inferentia系列（专用于推理），构成了AWS在AI计算上的“双引擎”。
现在，这一战略正显现成效。
Trainium系列芯片目前已发展成为一个价值数十亿美元的核心业务，季度环比增长150%。这一策略不仅有助于降低模型训练和推理成本，最终还能改善AWS的业务利润率。
与此同时，亚马逊还在筹备Trainium3的推出，预计最快将在今年底的re:Invent大会上发布，2026年进行更大规模部署。这款新一代芯片不仅性能提升，更重要的是将扩展到更广泛的客户群体，意味着AWS的AI服务将从“头部客户”走向更广的企业市场。
美银分析师Justin Post指出，自研芯片带来的成本优化效应已经显现：Trainium的采用使模型训练和推理成本显著下降，推动AWS利润率改善、并成为新的数十亿美元增长引擎。
Jassy此前还透露，公司正在构建的AI平台Bedrock旨在成为"世界最大的推理引擎"，其长期发展潜力堪比AWS的核心计算服务EC2。目前Bedrock上的绝大多数token使用量已在Trainium芯片上运行。