商傳媒｜記者顏康寧／台北報導
在大眾刻板印象中，亞馬遜（Amazon）常被視為電商與物流巨頭，或是靠 AWS 收租的雲端包租公，但隨著 Meta 近日宣布與 AWS 擴大合作，將部署數千萬個 AWS Graviton 核心，等於直接向市場傳遞一個強烈訊號：在 AI 基礎設施競賽中，亞馬遜正憑藉自研硬體，建構起一條甚至連 Meta 都無法忽視的算力護城河。AWS 表示，Graviton5 晶片具備 192 個核心，主要針對代理式 AI 所需的 CPU 密集型工作負載。
矽金稅收：從自給自足到外部賦能的轉型
長期以來，亞馬遜被視為亞馬遜網路服務（AWS）的基礎設施提供者，但其內部自研晶片團隊已悄然運作多年。此次臉書母公司 Meta Platforms 選擇擴大使用 AWS Graviton5 CPU 核心，反映大型科技企業對單一算力架構過度依賴的焦慮。有鑑於此，亞馬遜的晶片業務已不再只是 AWS 內部的成本精簡計畫，而是逐步成為服務外部大型客戶的戰略武器。
- Graviton5 的戰略高度： 不同於專門用於大規模模型訓練的 GPU，Graviton5 是 AWS 自研 CPU，主攻即時推理、搜尋、程式碼生成與多步驟任務協調等 CPU 密集型工作負載。Meta 的大規模採用，證明亞馬遜在「代理式 AI」基礎設施上，已取得更多外部客戶認可。
- Trainium 需求強勁： 除了 Graviton CPU，亞馬遜的 Trainium 系列 AI 晶片同樣需求強勁。亞馬遜執行長 Andy Jassy 表示，Trainium2 已大致售罄，Trainium3 幾乎被預訂一空，Trainium4 雖距離大規模上市仍有時間，也已有相當部分產能被保留，顯示客戶對高成本效益 AI 硬體的需求升溫。
資本支出的對沖：晶片銷售作為增長槓桿
長期以來，市場擔憂 AI 的龐大資本支出會拖累大型科技公司的利潤。亞馬遜透過將 Nitro System 與自研晶片高度整合，試圖證明「軟硬一體」才是降低人工智慧持有成本的重要路徑。這裡的 Nitro System 並非「氮氣系統」，而是 AWS 用於卸載後端任務、提升效能與安全性的專用硬體與軟體架構。
- 外部客戶的財務緩衝： 亞馬遜開始讓外部大客戶更深度使用自研晶片，有助於平衡其 AI 建設的沉重成本。Jassy 近期也揭露，包含 Graviton、Trainium 與 Nitro 在內的晶片業務，年化營收 run rate 已超過 200 億美元，且仍快速成長。
- 重新定價的契機： 當亞馬遜開始像一家頂尖晶片公司一樣獲得外部認可時，其股票估值邏輯可能面臨重構。不過，這並不代表亞馬遜已能全面取代 NVIDIA。NVIDIA 的核心優勢仍在 GPU 性能、CUDA 軟體生態與AI 訓練市場的深厚護城河；亞馬遜真正切入的是成本、能源效率與雲端原生整合的另一條路線。
亞馬遜如何透過垂直整合拆解輝達算力霸權？
根據亞馬遜揭露，其自研晶片業務年化營收已突破 200 億美元。這對輝達構成一種「非典型競爭」：亞馬遜並不一定要在頂級 GPU 性能上正面超越輝達，而是要在每瓦性能與價格效益上，吸引用戶將部分 CPU 密集型 AI 工作負載轉向 AWS 自研架構。這種策略已吸引 Meta 等大型客戶，也讓市場重新評估半導體行業的獲利天花板。
輝達的核心優勢在於 CUDA 軟體生態系形成的護城河，讓開發者難以離開；然而，亞馬遜透過將 Graviton5、Trainium 與 AWS 各種託管服務進行深度綁定，創造出「原生優化」的吸引力。對於 Meta 而言，執行代理式 AI 時，需要的不只是最強大的運算爆發力，也包括可長時間支撐搜尋、推理、任務協調與資料流管理的 CPU 基礎設施。
因此，這場競爭並非單純的「誰取代誰」。更精準的說法是，AI 基礎設施正在從單一 GPU 迷信，走向 CPU、GPU、AI 加速器與雲端架構並行的混合時代。亞馬遜的 3 奈米 Graviton5 若能在特定推理與代理式 AI 任務中持續展現成本效益，確實可能切割部分原本由傳統伺服器與 GPU 周邊架構承擔的算力需求。
然而，當亞馬遜的晶片開始支撐 Meta 數十億用戶背後的人工智慧代理服務，新的問題也隨之浮現：若算力基礎設施被少數同時掌握數據、平台、雲端與硬體的超級巨頭集中控制，數位產業的競爭韌性還剩多少？這場晶片大戰表面上是為了效率、成本與股價，更深一層的爭奪，則是誰能掌握下一代智慧服務的底層規則。
