事件
Amazon 在 2026 年財報中透露，其自研芯片 Trainium（訓練專用）的投資開始產生回報。這個轉折看似矛盾：業界正從訓練轉向推理與智能體應用，訓練芯片本該失去價值，反而 Amazon 卻從這項投資中獲利。
表面事實
從 2023-2025 年，AI 業界的焦點是「大模型訓練」——OpenAI、Google、Meta 競相投入天文數字的計算資源進行訓練。Amazon 押注 Trainium，設計專用芯片加速訓練工作流。但到了 2025-2026 年，市場需求發生了典範轉移：
1. 訓練成本已攤平：主流大模型（GPT、Gemini、Claude）已成熟，新訓練需求下降 2. 推理成本成為瓶頸：部署百億用戶的推理服務，每次查詢的推理成本決定商業可行性 3. 智能體興起：多步推理、實時決策的智能體應用需要高效的推理，而非訓練
表面上看，Trainium 應該被邊緣化。但 Amazon 的實際情況是：訓練任務雖減少，但推理規模爆炸成長。Trainium 芯片可以重新配置用於推理優化，或者 Amazon 可以向其他公司（如開源社群、微型企業）提供訓練服務，而這些客戶仍需要經濟高效的訓練工具。
深層邏輯：能力遷移與成本結構
Amazon 的 Trainium 投資遵循一個古典的戰略模式：在需求不確定時，押注多功能性的基礎設施。
訓練芯片的設計通常包含以下特點： - 高精度計算（FP32/BF16） - 大頻寬記憶體 - 動態負載平衡
這些特性最初只為訓練優化。但當推理成為主要瓶頸時，這些特性也能提升推理效率（雖然不如專用推理芯片如 Inferentia）。更重要的是，Amazon 已經投入的資金變成「邊際成本極低」的資產——每多用一小時，成本幾乎為零。
相比之下，競爭對手（如 Meta、Google）若想應對推理爆炸，需要重新投資推理芯片。Amazon 的 Trainium 成為一個「彈性」資產，能在兩個時代間轉換。
誰猜對了、誰猜錯了
Amazon 勝利的真正原因不是「Amazon 精確預測了市場走向」，而是「Amazon 選擇了更靈活的下注方式」。
- **Nvidia**：押注通用計算（CUDA 生態），無論訓練或推理都能勝任，所以躲過了這個陷阱
- **Meta**：內部訓練需求龐大（LLaMA），Trainium-like 投資對他們有意義；但推理需求更龐大，所以也投了 Inferentia-like 推理芯片
- **Microsoft**：與 OpenAI 深度捆綁，依賴 Nvidia 芯片，沒有自研芯片賭注
Amazon 的 Trainium 之所以活下來，核心是：沒有過度優化某一單一需求。