9月25日下午，亚马逊在公司官网宣布，向大模型公司Anthropic投资40亿美元，该公司因开发与ChatGPT相媲美的聊天机器人Claude而闻名。
云计算公司对大模型公司进行了大量投资。 微软今年2月份就取得了开门红，以100亿美元收购了微软云Azure的大客户OpenAI以及ChatGPT的优先使用权。 现在看来，这笔交易对于微软来说是稳赚不赔的。 自2月份以来，微软市值已增长40%。
但如今，半年过去了，大模型领域的上下游关系正变得复杂起来。 亚马逊对Anthropic的投资不仅仅是为了为AWS“锁定”客户，甚至不一定是为了大模型。
官方合作细节显示：Anthropic将使用AWS Trainium和Inferentia芯片来构建、训练和部署其未来的基础模型。 此外，两家公司还将合作开发未来的Trainium和Inferentia技术。 值得注意的是，AWS Trainium是AWS于2020年底推出的定制ML（机器学习）训练芯片，Inferentia芯片是AWS于2019年推出的高性能机器学习推理芯片。
亚马逊通过投资Anthropic深化合作，旨在加速自主研发AI芯片的研发。
日前，The Information独家爆料，NVIDIA要向三大云厂商“收取手续费”——NVIDIA要向云厂商租用NVIDIA服务器，这样就可以通过云厂商向AI用户提供AI应用。 云而不是服务器或芯片。 直接提供服务的，这些应用还包括三大云厂商。
然而，只有亚马逊拒绝了这一提议。
现在看来，亚马逊拒绝英伟达的理由就是想办法加快自研AI芯片的升级。 在大模型时代，亚马逊稳定云计算市场第一的核心竞争力在于AI芯片。
第一云平台出手，成为OpenAI最大敌人
对于此次合作，亚马逊表示，初期将投资12.5亿美元购买Anthropic的少数股权。 作为交易的一部分，亚马逊表示可以选择将对 Anthropic 的投资增加至 40 亿美元。
作为扩大合作的一部分：
Anthropic 将使用 AWS Trainium 和 Inferentia 芯片来构建、训练和部署其未来的基础模型，并受益于 AWS 的价格、性能、规模和安全性。 两家公司还将在未来的 Trainium 和 Inferentia 技术上进行合作。
AWS 将成为 Anthropic 的关键任务工作负载（包括安全研究和未来基础模型开发）的主要云提供商。 Anthropic 计划在 AWS 上运行大部分工作负载，进一步为 Anthropic 提供来自世界领先云提供商的先进技术。
Anthropic 做出了长期承诺，通过 Amazon Bedrock 为全球 AWS 客户提供对其下一代基础模型的访问，Amazon Bedrock 是 AWS 上的一项完全托管服务，可提供对业界顶级基础模型的安全访问。 此外，Anthropic还将为AWS客户提供早期访问模型定制和微调功能的独特能力。
亚马逊开发人员和工程师将能够通过 Amazon Bedrock 使用 Anthropic 模型进行构建，这样他们就可以将生成式 AI 功能融入到他们的工作中，增强现有应用程序，并在整个亚马逊业务中创造新的客户体验。
两家公司没有透露亚马逊投资 Anthropic 的估值。
Dario and Daniela Amodei｜图片来源：时代
Anthropic 由前 OpenAI 员工 Daniela Amodei 和 Dario Amodei 创立，他们是 OpenAI GPT2 和 GPT3 的核心开发人员。 目前，Anthropic 拥有最受欢迎的聊天机器人之一，Claude。
作为 ChatGPT 制造商 OpenAI 的挑战者，Anthropic 今年早些时候获得了谷歌 4 亿美元的投资，并在 3 月份获得 Spark Capital 的一轮融资后估值超过 40 亿美元。
亚马逊想干啥？
亚马逊向 Anthropic 投资高达 40 亿美元，到底想做什么？
一个显而易见的原因是“抢”客户。 作为云计算（未来）最大的客户，大模型厂商和AI应用公司已经成为各大云厂商的必争之地。
今年以来，谷歌、微软、AWS、甲骨文和英伟达都心照不宣地一致做了一件事——通过战略投资（花钱买客户）“锁定”客户，尽管这一操作在财务上存在争议。
但事实上，Anthropic 自 2021 年以来一直是 AWS 的客户。AWS 通过 40 亿美元深化与 Anthropic 的合作，旨在获得更深层次的合作利益：大模型，以及最重要的是自研 AI 芯片。
换句话说，通过战略性地投入这笔学费，亚马逊学会了如何构建大模型。 它还通过与OpenAI竞争的对手讨论，开发出了甚至可以颠覆NVIDIA GPU的AI芯片。 毕竟，GPU 并不是为训练神经网络而设计的。 依靠CUDA和各种技术逐个场景“神奇修改”是一种选择，但并不是最优方案。
亚马逊首席执行官安迪·贾西的演讲证实了这一点，他表示：“我们相信，通过更深层次的合作，我们可以帮助改善许多短期和长期的客户体验。”
短期和长期的客户体验对应的是亚马逊的大模型和自研的AI芯片。
他进一步补充道：“客户对 Amazon Bedrock 和 AWS Trainium 感到非常兴奋，Amazon Bedrock 是 AWS 的新托管服务，使公司能够使用各种底层模型构建生成式 AI 应用程序，而 AWS Trainium 是 AWS 的 AI 训练芯片。 AWS的AI训练芯片以及我们与Anthropic的合作应该可以帮助客户从这两项功能中获得更多价值。”
事实上，今年上半年，亚马逊就推出了自己的大机型Titan，并公布了这款大机型的典型客户。 然而，几天后，这位典型的客户跳了出来，并向媒体透露，亚马逊的大型号不太好用。
可见亚马逊对于自研大机型的准备还不够充分。 因此，亚马逊转向市场，大力推广大模型平台Amazon Bedrock，客户可以在其中调用包括Anthropic在内的其他主流大模型厂商的服务。
另一方面，亚马逊需要稳定其在云计算领域的基本面。
大模型时代，云计算面临不同的工作负载，需要探索新技术以实现更快的推理能力。 在这方面，亚马逊实际上是先驱。 自研数据中心芯片和服务器一度被视为AWS为“区别于微软和谷歌”所做的“最重要的事情之一”。 其服务器速度更快并且更省电。
在AI专有芯片和服务器方面，亚马逊也是三大云厂商（微软云、谷歌云）中最早的。 但其AI芯片的进展和性能并未单独发布。 相反，它们捆绑在服务器中并通过云服务提供给客户。 因此，客户直接感知到的只是云计算的性能，而不是云计算中芯片的性能。
现在，亚马逊需要了解哪些工作负载最适合哪些处理器，与 Anthropic 合作是实现这一目标的一种方法。
目前，The Information 的生成式 AI 数据库中有 69 家公司，其中 32 家使用亚马逊，26 家使用谷歌，13 家使用微软作为云提供商。 当然，有些公司使用多个云提供商。
大模型时代，云计算、大模型、人工智能应用的合作与竞争变得更加复杂。 许久没有经历大变革的云计算行业，终于迎来了变革的契机。
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