雲端龍頭亞馬遜AWS的年度大會re:invent於台灣時間12月4日登場，作為年底壓軸登場的大型發布會，AWS終於在生成式AI大戰開打兩年後，正式推出大型語言模型系列「Nova」，有四種等級，號稱能同時滿足高速、成本效益、專業、資料量等企業需求。
同時，AWS在自研晶片展現挑戰NVIDIA的野心，推出第二代AI訓練晶片Trainium2、超級伺服器，同時攜手AI新創Anthropic打造「史上最大的AI運算群集」，希望搶下超級電腦的話語權。
大語言模型：Nova系列誕生，四種規格供客戶自選
AWS終於推出自家的大語言模型了，過去兩年Google、微軟等競爭對手在模型上打得火熱，AWS選擇以能統整多種模型供企業選用的平台Bedrock，作為最主力的武器，更喊出「這世界上沒有最強的模型」作為口號，今年也再度重申。
不過這一次，AWS宣布正式推出自家訓練的多模態生成式AI模型「Nova」，加入平台上眾多的模型陣營之中。共有四種等級可供客戶依照需求選擇：Micro、Lite、Pro 和 Premier，分別有不同的優勢。
◆Micro：純文字模型，能達到四種裡面最低的延遲，以小規模高速處理。
◆Lite：能處理文字、圖片、影像，但「體型」輕盈，強調最佳成本效益。
◆Pro：能處理文字、圖片、影像的專業多模態模型，兼顧速度、準確性、多元工作內容。
◆Premier：系列中功能最強大的模型，甚至可以作為「其他模型的老師」，也就是用來訓練其他大語言模型的能力。
除了這些通用模型外，還專門推出圖片、藝術生成的Nova Canvas，提供工作室等級的專業製作，內有控制色彩濃淡、版面配置和專業水印等功能。另外還有專業影音生成的Nova Reel，可以控制360度旋轉、放大縮小等運鏡方式。
AWS執行長安迪．賈西（Andy Jassy）指出，整個系列成本都非常有效益，比其他Bedrock中其他同等級模型都便宜75%，而Nova全系列除了高階的Premier和Nova Canvas、Nova Reel在明年才會登場外，其他都已經上線供AWS客戶使用。
安迪．賈西強調，目前市面上已經有各種類型的模型，但客戶的需求尚未被滿足，同時能符合四大條件—提供豐富知識、符合成本效益、低延遲、垂直產業專業需求的模型，目前並不存在，因為四點之中仍有幾項是互相矛盾的，例如知識量大成本就高，延遲也更久，因此需要專門的訓練去滿足這些需求。
自研晶片：攜手Anthropic挑戰NVIDIA
雖然大語言模型是第一代，但是在自研晶片上AWS已經是耕耘數8年的老手，旗下也有4大晶片產品線，分別針對不同需求提供算力。
今年，專為模型訓練設計的Trainium也推出了第二代，簡稱Trn2，採台積電5奈米製程，效能比上一代提升4倍，能整合16顆晶片，算力達到20.8 petaFLOPS（每秒浮點運算次數），等於每秒可以執行20.8萬兆次運算。
作為比較，NVIDIA三月推出的Blackwell B200算力為20 petaFLOPS。也因為算力達到高效益，能耗降低2倍，同時也大省GPU成本，最高降低40%。
外界普遍認為，AWS想要藉由Trainium2挑戰NVIDIA的AI晶片市場領導地位，甚至手機龍頭大廠蘋果高層Benoit Dupin都向媒體透露，已經成為這款晶片的客戶。
安迪．賈西更預告，下一代Trainium3晶片也已經在路上，將採用3納米製程，2025年底就會推出。
除了晶片本身，還推出了一款超級伺服器「EC2 Trn2 UltraServers」，由64顆Trainium2組成，算力、內存、傳輸能力都提高四倍，一口氣拉升到83.2 petaFLOPS。
而AWS去年宣告和NVIDIA合作建設超級電腦，今年則表示即將和生成式AI領域大放異彩的新創公司Anthropic攜手合作，推出「Project Rainier」計畫，把這些Trn2 UltraServers超級伺服器組合成「史上最大的AI運算群集」，搭載數十萬個Trainium2晶片，號稱是為「未來等級的AI訓練」做好最萬全的準備。
總結：AWS領域展開
AWS在生成式AI領域一直相對低調，不過在雲端基礎建設一直處於領先地位，加上靈活選用模型的Bedrock平台，成為生成式AI大戰中吸引企業客戶的絕招。
不過今年發布會可以看出AWS相對「大膽」的競爭策略，直接推出大型語言模型Nova加入Bedrock中，形成平台兼玩家的局面，更直言比各家模型都更便宜高效率，等於直接下場和其他合作夥伴競爭客戶的青睞。
此外，AWS和NVIDIA之間的「瑜亮情結」也隨著自研晶片的發展持續發酵中，雖然雙方仍有持續合作，但在AI伺服器等基礎設施越來越昂貴的大環境下，AWS背後擁有的龐大雲端算力，相比之下更能靈活調節工作負載，成為企業降低成本的希望，也讓使用AI的門檻更低。
英國研調機構Finimize指出，AWS將持續以Trainium等一系列AI晶片，挑戰龍頭NVIDIA的地位。
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責任編輯：李先泰
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