亚马逊发布 3nm 芯片 Trainium3：性能飙 4 倍，下代还将兼容英伟达

全球科技巨头都在为 AI 算力抢电、抢显卡，亚马逊在最新的大会上交出了自己的底牌。

在 AWS re:Invent 2025 大会上，亚马逊正式发布了第三代自研 AI 芯片 Trainium3，并同步推出了搭载该芯片的 Trainium3 UltraServer 服务器系统。

与此同行，亚马逊还留了一个大招：直接预告了正在研发中的下一代芯片 Trainium4，甚至宣布它将支持英伟达的互连技术。

换上 3 纳米工艺，还能连起 100 万颗芯片

Trainium3 采用了目前业界的 3 纳米先进制程，各方面参数相比二代都有明显跃升。

根据 AWS 公布的数据，新系统的运行速度提升了 4 倍以上，内存容量同样扩大了 4 倍。无论是高强度的模型训练，还是高峰期的 AI 应用推理，都能提供更强的支撑。

在单机配置上，每台 Trainium3 UltraServer 可以容纳 144 颗芯片。而通过自研的网络技术，AWS 允许将成千上万台 UltraServer 串联成集群。

这意味着，单个应用最多可以调动高达 100 万颗 Trainium3 芯片，整体集群规模是上一代的 10 倍。

在各大数据中心为电力发愁的当下，能耗表现成了另一个看点。AWS 表示，新一代芯片和系统的能效比上一代提升了 40%。

亚马逊的铁杆盟友 Anthropic、日本大模型开发商 Karakuri，以及 SplashMusic 和 Decart 等客户已经提前用上了这套系统，据称显著降低了推理成本。

主动拥抱英伟达，下一代芯片搞「混搭」

除了眼前的 Trainium3，AWS 还在会上透露了正在开发中的 Trainium4 路线图。

最让人意外的细节是，Trainium4 将支持英伟达的 NVLink Fusion 高速互连技术。

在目前的 AI 生态中，英伟达的 CUDA 架构几乎是事实上的工业标准，绝大多数主流 AI 应用都优先针对它来构建。

而支持 NVLink Fusion 意味着，未来的 Trainium4 系统可以直接和英伟达 GPU 进行高速互操作，同时继续沿用亚马逊自家成本更低的服务器机架架构。

亚马逊并没有公布 Trainium4 的确切上线时间，按照以往的节奏，外界可能要到明年的大会上才能看到具体细节。

为什么重要

对开发者和企业用户来说，算力和电费始终是跑大模型最沉重的负担。Trainium3 提供了训练和推理性能翻倍、能耗降低近半的新选择，对于像 Anthropic 这类需要海量算力的团队，能直接省下大笔真金白银。

对整个云服务市场来说，这场算力军备竞赛正从单纯的「拼显卡数量」转向「拼系统能效与集群规模」。AWS 能把 100 万颗自研芯片连在一起，证明了其在网络互联和系统工程上的扎实功底。

我们认为，亚马逊在下一代芯片上选择支持英伟达 NVLink Fusion 是一步极其聪明的棋。

它没有走某些芯片厂商非黑即白的路线、硬去搞自己的生态来对抗 CUDA，而是选择主动给英伟达开门。通过让自研芯片与英伟达显卡在同一个机架内协同工作，AWS 既降低了客户从英伟达生态迁移的心理门槛，又把更多算力工作负载稳稳留在了自己的云平台里。