Meta与亚马逊达成百万级AI芯片采购协议
Meta已与亚马逊云服务（AWS）签署协议，将采购数百万枚基于ARM架构的Graviton CPU芯片，用于支持其日益增长的AI需求。亚马逊于2026年4月24日宣布该消息。
值得注意的是，AWS Graviton为ARM架构的中央处理器（CPU），并非图形处理器（GPU）。尽管GPU仍是训练大型模型的首选芯片，但模型训练完成后，AI代理（AI agents）在推理阶段产生的计算密集型任务——如实时推理、代码生成、搜索及多步骤任务协调——正在推动对CPU的需求增长。AWS称，其最新一代Graviton芯片专为满足AI相关计算需求而设计。
该协议意味着Meta将更多AI计算预算转向AWS，而非竞争对手谷歌云。2025年8月，Meta曾与谷歌云签署为期六年、价值100亿美元的协议。此前，Meta主要使用AWS，亦部分依赖微软Azure。
亚马逊选择在谷歌云Next大会结束当日宣布该协议，此举被外界视为对谷歌云的间接竞争回应。谷歌亦拥有自研AI芯片，并在大会上发布新款产品。
尽管亚马逊亦推出自研AI GPU Trainium，可用于训练与推理阶段，但其大部分产能已被Anthropic锁定。后者于本月早些时候宣布，将在十年内投入1000亿美元在AWS上运行工作负载，重点使用Trainium芯片；作为交换，亚马逊将向Anthropic投资50亿美元（累计投资达130亿美元）。
此次Meta协议有助于AWS展示其在AI芯片领域的客户实力。Graviton芯片与英伟达最新推出的Vera CPU（同样基于ARM架构）形成竞争。不同之处在于，英伟达直接向企业及云服务商销售芯片，而AWS仅通过云服务提供芯片访问权限。
本月早些时候，亚马逊CEO安迪·贾西在年度股东信中强调，企业寻求更高性价比的AI芯片，AWS将以此作为核心竞争力。这亦对亚马逊内部芯片研发团队形成巨大压力。上个月，记者曾独家探访其芯片实验室。
编辑点评
Meta与亚马逊的AI芯片合作标志着云计算与AI基础设施领域竞争格局的深化。该协议不仅涉及数百万枚芯片采购，更体现了AI应用从训练向推理阶段转移带来的技术架构变化。ARM架构CPU在推理任务中的高效能与成本优势，正挑战传统GPU主导地位，推动芯片厂商加速布局专用AI计算架构。
从地缘政治与产业竞争角度看，此协议凸显美国科技巨头在AI基础设施层面的生态博弈。亚马逊通过自研芯片降低对英伟达等第三方供应商的依赖，同时吸引Meta这类顶级客户，巩固其云服务市场地位。与谷歌云的直接竞争也反映在关键时点的策略性发布，凸显市场主导权争夺的激烈。
对全球科技产业而言，此趋势将加速芯片定制化与云服务一体化进程。企业对价格性能比的追求，推动云服务商加大自研芯片投入，形成“云+芯片”闭环模式。未来，AI基础设施将不再仅由英伟达等传统芯片巨头主导，AWS、谷歌云等云服务商也将成为核心竞争者，重塑全球AI产业链格局。
此外，Anthropic与亚马逊的1000亿美元长期协议，进一步表明生成式AI企业对基础设施的依赖程度。这或推动更多AI初创公司与云服务商形成深度绑定，形成“AI模型+云平台”联合生态。长期来看，这可能加剧算力资源集中化趋势，对中小AI企业构成进入壁垒。