Uber 也转向亚马逊 AI 芯片，AWS 在云芯片竞争中再下一城
Uber 扩大 AWS 合作，拥抱亚马逊自研芯片
本周二，亚马逊宣布 Uber 正在扩大其 AWS 云服务合同，计划将更多其拼车服务的功能迁移到亚马逊的自研芯片上运行。具体来说，Uber 将扩大使用 AWS Graviton（一种基于 ARM 架构的低功耗服务器 CPU），并开始试用 Trainium3——这是 AWS 推出的、旨在与 Nvidia 竞争的 AI 训练芯片。
这一合作看似是 Uber 对芯片供应商的选择，但背后更深的含义在于：这是 亚马逊对云竞争对手 Google 和 Oracle 的一次公开“打脸”。
从自建数据中心到多云战略
Uber 历史上曾运营自己的数据中心，但在 2023 年，这家出行巨头与 Oracle 和 Google 分别签订了多年期的大规模云计算协议，目标是将大部分 IT 基础设施从自建数据中心迁移到这两家云平台上。
就在去年 12 月，Uber 还在公开博客中重申了这一目标，称其从 2023 年 2 月开始，利用 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 和 Google Cloud Platform 进行迁移，并特别提到了在 Oracle 云中使用 Ampere 制造的 ARM 芯片。
为什么转向 AWS 芯片如此引人注目？
技术路线调整：Uber 原本在 Oracle 云中依赖 Ampere 的 ARM 芯片，现在却转向 AWS 的 Graviton（同样基于 ARM），并开始测试 Trainium3 AI 芯片。这显示出 Uber 在追求性能与成本优化时，正灵活调整其技术栈。
产业竞争缩影：Uber 的这次合作，与其说是对 Nvidia 的长期威胁，不如说是 亚马逊在云芯片领域向 Google 和 Oracle 发出的明确竞争信号。在云计算市场，自研芯片已成为巨头们降低成本、提升性能、锁定客户的关键战略。
硅谷关系的复杂性：值得一提的是，Ampere 这家公司与 Oracle 关系密切——其创始人 Renee James 曾担任 Oracle 董事，而 Oracle 曾持有 Ampere 约三分之一的股份。Uber 从使用 Ampere 芯片（通过 Oracle 云）转向 AWS 自研芯片，也间接反映了云服务商与芯片供应商之间微妙的竞合关系。
对 AI 芯片市场的影响
Nvidia 的挑战者：Trainium3 是 AWS 为 AI 训练任务设计的专用芯片，直接对标 Nvidia 的 GPU。虽然短期内 Nvidia 在 AI 芯片市场的主导地位难以撼动，但像 AWS 这样拥有庞大云生态的玩家入局，正在逐步改变游戏规则。
ARM 生态的崛起：无论是 Graviton 还是 Ampere，都基于 ARM 架构，这与传统数据中心主流的 x86 架构形成对比。Uber 等大型互联网公司对 ARM 芯片的采纳，预示着数据中心芯片市场可能迎来更多元化的竞争格局。
小结
Uber 扩大使用 AWS 芯片，不仅是一次技术采购决策，更是 云计算巨头在自研芯片战场上的一次重要交锋。随着更多企业像 Uber 一样采用多云策略，云服务商之间的竞争已从单纯的计算、存储服务，延伸到底层芯片的自主可控与性能优化。未来，谁能提供更高效、更经济的芯片解决方案，谁就可能在云市场中占据更有利的位置。
