AWS 聯手 Hugging Face：模型一鍵上 SageMaker，打通自研晶片

看著微軟重金繫結 OpenAI、谷歌火速注資 Anthropic，雲端計算老大亞馬遜終於亮出了自己的底牌。它沒有挑選某一家閉源閉環的獨角獸去包辦，而是直接找上了開源 AI 社群最大的「大本營」。

亞馬遜雲科技（AWS）與人工智慧平臺 Hugging Face 宣佈擴大戰略合作。根據協議，Hugging Face 將把 AWS 作為其首選公有云，雙方將進一步把開源模型庫與亞馬遜的託管平臺打通。

點幾下滑鼠，直接用上自研晶片

這次合作最實在的變化發生在工程落地上。開發者很快就能在 Amazon SageMaker 平臺裡直接呼叫 Hugging Face 託管的模型，僅需幾次點選就能完成部署。

更關鍵的是硬體底層。Hugging Face 上的模型不僅能直接跑在 AWS 的算力上，還將針對亞馬遜自研的 AI 晶片做專門適配。這其中包括專為模型訓練設計的 Trainium 晶片，以及主打推理任務的 Inferentia 晶片。

Hugging Face 執行長 Clement Delangue 透露，他們正在打造開源語言模型 Bloom 的下一代版本，屆時也將使用 AWS 的算力和 Trainium 晶片進行訓練。要知道，第一代 Bloom 當初是在法國的公共超算 Jean Zay 上跑出來的。

不做排他繫結，拉攏開源同盟

目前擁有超過 10 萬個模型、估值約 20 億美元的 Hugging Face，被很多人稱為機器學習界的 GitHub。雖然這次 Hugging Face 將 AWS 選為首選雲，但這筆交易並不是排他的，他們依然保留與其他雲廠商合作的自由。亞馬遜也證實，這次合作並未涉及直接股權投資。

這和競對的打法截然不同。微軟給 OpenAI 注資據傳高達 100 億美元，谷歌也向 Anthropic 砸了近 4 億美元。而 AWS 的邏輯更像是搭臺唱戲：此前它已經與開發出 Stable Diffusion 的 Stability AI 以及以色列的 AI21 Labs 建立了合作。

AWS 副總裁 Swami Sivasubramanian 在採訪中直言，未來不該由某一個獨佔的模型來統治世界，開發者需要的是更廣泛的選擇。目前 AWS 已經有超過 10 萬名客戶在跑 AI 應用，其中與 Hugging Face 重合的客戶就超過 1000 家。

為什麼重要

對開發者和企業來說，這一步最直接的好處是省事和省錢。以前用開源大模型，從下載權重到配置硬體往往要折騰好幾天；現在直接在 SageMaker 上一鍵部署，再配合相對廉價的自研推理晶片，中小團隊搭建自己 AI 應用的門檻被明顯拉低了。如果你正在評估把開源模型投入生產環境，現在的確值得去看看 SageMaker 的新整合。

對行業而言，這場合作意味著生成式 AI 的戰爭正式演變成了兩條路線的對抗：一邊是微軟與 OpenAI 緊密捆綁的超級閉源帝國，另一邊則是 AWS 試圖組建的開源技術聯盟。AWS 很清楚自己在自研基礎大模型上起步稍慢，所以選擇退回到最擅長的「賣鏟人」角色，去服務千千萬萬想用開源模型改造業務的公司。

我們認為，AWS 這一招走得非常務實。它避免了押注單一實驗室的巨大財務與技術風險，只要開源社群繁榮，底層消耗的算力最終都會流進 AWS 的賬本。但隱患在於，非排他協議意味著 Hugging Face 隨時可以擁抱其他雲廠商，亞馬遜在模型核心智慧財產權上依然處於被動，如果開源陣營與頂級商業閉源模型的差距被進一步拉大，這種賣水模式的吸引力可能也會打折扣。