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Por meio de uma publicação no X (antigo Twitter), o CEO da Amazon, Andy Jassy, revelou que o chip interno da empresa, o Trainium2, rival da Nvidia, já ultrapassa 1 milhão de unidades em produção — e que mais de 100 mil empresas já utilizam esses chips como base de seus serviços no ambiente de inteligência artificial (IA) da Amazon.
Segundo Jassy, o negócio com esses chips já atingiu um patamar de “bilhões de dólares” de receita, o que demonstra forte adesão por parte da base de clientes da Amazon Web Services (AWS), uma plataforma de nuvem que oferece mais de 200 serviços completos de datacenters em todo o mundo.
Para ele, a vantagem competitiva da solução da Amazon está na relação custo-benefício: esses chips internos teriam “preço-desempenho” mais atraente do que as GPUs tradicionais — ou seja, oferecem uma boa performance por um custo mais baixo.
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Nova geração de chips: expectativa e aposta de futuro
A publicação do CEO foi realizada para exaltar o lançamento do novo chip da empresa, o Trainium3, que foi anunciado durante o AWS re:Invent. O componente promete ser mais rápido e eficiente do que a versão anterior. Jassy destacou que esse lançamento marca apenas o começo de uma nova fase para os chips da empresa.
“O Trainium3 proporcionará pelo menos 4,4 vezes mais desempenho computacional, 4 vezes mais eficiência energética e quase 4 vezes mais largura de banda de memória do que o Trainium2”, escreveu o executivo.
Clientes de peso e aposta em IA corporativa
Em entrevista à CRN, o CEO da AWS, Matt Garman, revelou que um dos grandes impulsionadores desse sucesso é a adoção por parte da Anthropic — parceira de destaque da AWS. A empresa usa centenas de milhares de chips Trainium2 em um cluster projetado para seus sistemas de IA, o que mostra confiança na infraestrutura da Amazon para projetos de larga escala.
Vale destacar ainda que para atender às necessidades da Anthropic, a AWS utiliza o Projeto Rainer, o cluste de servidores de IA mais ambicioso da empresa e capaz de oferecer um número cinco vezes mais de capacidade computacional que a Anthropic utilizava para treinar seus modelos de IA anteriores.
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