虽说亚马逊估计AWS在2036年的收入能翻番，不过这背后藏着不少技术变革的故事。AWS想把通用CPU给替换掉，因为它以前那种什么活都能干的处理器，碰到搞深度学习这种高强度计算的时候，效率实在不高。为了给AI干活，AWS自己弄了Inferentia和Trainium芯片，这些都是ASIC那种专用的硬件，专门用来做矩阵乘法这种活儿。 跟通用处理器比起来，这些ASIC芯片减掉了很多用不上的电路，把算力全用在了刀刃上。这样一来，跑AI模型就变得更省电、更快了，让那种之前很贵的大模型部署在云上变成了可能。光有好硬件还不够，软件也得跟上。AWS弄了个Neuron SDK，能把TensorFlow和PyTorch写的代码给直接编译到芯片上。通过这种软件跟硬件的紧密配合，才能把理论上的优势变成实实在在的服务能力。 服务形态也跟着变了样。现在AWS提供的不只是单纯的算力，还有SageMaker这种一站式的开发环境。不管是想自己搞个模型训练，还是想用Rekognition这种现成的API去识别人脸，都特别方便。 这些变化让钱袋子越来越鼓。以前的AI主要是科研用的，现在已经跑到了核心业务里头去了。企业把个性化推荐、供应链预测这些关键任务都交给了云AI来做。这些任务需求稳且多，变成了稳定的收入来源。再加上数据存储和网络带宽这些连带的需求一起往上赶，亚马逊的营收盘子自然就被做大了。