该公司同时确认下一代Trainium4芯片将支持英伟达NVLink Fusion技术。
随着AI算力需求持续激增，亚马逊云科技正加码投入自研芯片战略。在12月2日的AWS re:Invent 2025大会上，公司发布了新一代训练芯片Trainium3及大规模Trainium3 UltraServer系统，并透露下一代处理器Trainium4已进入研发阶段。
据AWS介绍，Trainium3在训练和推理任务中的性能达到Trainium2的四倍以上，内存容量也提升至四倍。公司同时重构了系统架构：每台UltraServer可搭载144颗Trainium3芯片，支持客户将数千台此类系统互联。在最大规模配置下，单次部署可使用多达100万颗Trainium3芯片，较前代提升十倍。
能效是另一大改进重点。AWS表示，Trainium3系统在提升计算吞吐量的同时功耗降低约40%。面对数据中心快速扩张和能源需求增长的压力，新设计有望减轻基础设施负担并降低AI运营成本。
目前已有Anthropic、日本大语言模型初创企业Karakuri、SplashMusic及Decart等早期用户部署Trainium3。这些客户反馈显示，其在推理性能、迭代速度及可计费计算时长方面均有显著改善。
下一代芯片初露锋芒
AWS首次披露了Trainium4的研发进展。虽未公布具体发布时间，但确认该芯片将实现性能的又一次大幅跨越。最引人注目的是其兼容英伟达NVLink Fusion——这项高速芯片互连技术支持构建大规模紧耦合AI计算集群。
这一动向表明，AWS不再试图将其硬件定位为英伟达芯片的完全替代品，转而构建混合生态系统，使自研芯片能够接入、扩展或补充英伟达GPU系统。对于基于行业标准CUDA框架开发的企业，此举可降低软件重构成本，更便捷地采用AWS定制硬件。
AWS与英伟达深化协同
伴随芯片发布，双方宣布扩大战略合作，涵盖互连技术、数据中心基础设施、开放模型支持及机架级AI系统部署。AWS将在Trainium4、Graviton CPU及Nitro虚拟化硬件等未来平台中集成英伟达NVLink Fusion，并已规模化部署基于MGX架构的英伟达机架系统。
通过支持NVLink Fusion，AWS期望实现混合硬件环境的统一管理与便捷部署，同时将接入包含供电、散热、机箱设计等环节的完整供应链生态系统。这标志着AWS正构建可定制化的灵活AI超算平台，以匹配不同工作负载需求。
目前AWS未公布Trainium3 UltraServer的定价与上市时间。Trainium4虽仍在开发中，但发展路径已清晰可见：随着AI规模持续扩张，更大规模集群、混合计算架构及与英伟达平台的深度融合将成为必然趋势。
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