互聯(lián)網(wǎng)廠商做芯片，已經(jīng)是屢見不鮮的事情。谷歌現(xiàn)在正在印度大張旗鼓，微軟、Facebook也在暗中發(fā)力，就連國內(nèi)的BAT也都在虎視眈眈。但從目前看來，在線零售商、云服務(wù)供應(yīng)商亞馬遜在芯片里面的實力已經(jīng)超乎大多數(shù)讀者的想象。

亞馬遜的芯片大局

從最近的報道我們看到，亞馬遜已經(jīng)涉及了Arm服務(wù)器芯片Graviton、機器學(xué)習(xí)芯片Inferentia，同時他們還投資了聚焦于無線技術(shù)的Wiliot公司。

首先我們看一下Arm服務(wù)器芯片Graviton，按照了解，這是一款基于Arm Cortex-A72設(shè)計的，主頻為2.3GHz的64bit芯片。亞馬遜為其設(shè)計了16個vCPU instances，并將其排列在四個四核集群中，每個集群有2MB的共享L2緩存，每個核心則有32KB的L1數(shù)據(jù)緩存和48KB的L1指令緩存。其中一個vCPU映射到一個物理核心。這款芯片能夠支持SIMD和浮點數(shù)學(xué)，執(zhí)行AES，SHA-1，SHA-256，GCM和CRC-32等算法的硬件加速。

按照分析人士的說法，亞馬遜制造芯片的決定是基于英特爾處理器的高價格、零部件短缺，加上目前Arm服務(wù)器芯片生態(tài)發(fā)展完善和晶圓代工業(yè)務(wù)發(fā)展成熟等因素而做出的。

機器學(xué)習(xí)芯片Inferentia則是一個由 AWS 定制設(shè)計的機器學(xué)習(xí)推理芯片，旨在以極低成本交付高吞吐量、低延遲推理性能。

據(jù)亞馬遜官方介紹，AWS Inferentia提供數(shù)百 TOPS（每秒萬億次運算）推理吞吐量，以允許復(fù)雜模型能夠進行快速預(yù)測。對于更復(fù)雜的性能需求，可以組合使用多個 AWS Inferentia 芯片來支持數(shù)千 TOPS 的吞吐量，能夠支持 TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 深度學(xué)習(xí)框架以及使用 ONNX 格式的模型。

Wiliot則由英特爾前員工在2017年所創(chuàng)立而成，他們號稱能提供不需要電能，而是使用能夠使用環(huán)境能源的芯片。據(jù)了解，Wiliot的晶片產(chǎn)品采ARM架構(gòu)，大小如郵票般，透過內(nèi)建的藍牙天線，來傳輸資料給附近的接收裝置，再讓這些接收裝置把資料送到云端，進行后續(xù)的運算過程，因此，芯片不需電源就能運作，除此之外，它還能測量環(huán)境周遭的溫度、氣壓、所在地點等數(shù)據(jù)。

亞馬遜還投資了AI芯片初創(chuàng)公司Syntiant。據(jù)介紹，成立于2017年的Syntiant是一家總部位于加利福尼亞州爾灣市的AI芯片研究公司，致力于搭建機器學(xué)習(xí)平臺，為半導(dǎo)體研究提供解決方案。與傳統(tǒng)處理器構(gòu)架不同的是，Syntiant的神經(jīng)決策處理器（NDPs）采用了獨特的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，該系統(tǒng)以極低的能耗進行大規(guī)模并行計算，應(yīng)用范圍包括助聽器、物聯(lián)網(wǎng)、智能揚聲器和手機等，為電池供電設(shè)備提供有效的深度學(xué)習(xí)媒介。

以上幾款只是亞馬遜最近發(fā)布或者投資的芯片，但其實在更早之前，亞馬遜就已經(jīng)涉足芯片了。早在2016年，亞馬遜就開發(fā)了一款叫做Alpine 的Arm 架構(gòu)處理器芯片。據(jù)介紹，這個芯片能夠應(yīng)用智能手機之外的一些耗電量比較低的設(shè)備上。最重要的一點，亞馬遜還給自己芯片搭上自己的Logo，將其出售給硬件廠商和數(shù)據(jù)中心，其中PC 廠商華碩、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商 Netgear和儲存服務(wù)器提供商 Synology都是他們的客戶。而亞馬遜的芯片技術(shù)主要來源于他們在2015年收購的以色列芯片制造商Annapurna Labs。

Annapurna Labs創(chuàng)立于2011年，是一家主要生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)、儲存及安全裝置用的整合性平臺芯片（platform on chip）及子系統(tǒng)的公司。2015年，網(wǎng)絡(luò)巨頭亞馬遜斥資3.5億美元收購了Annapurna Labs，加快了他們的造芯之路。而再往前看，甚至還傳出過亞馬遜收購德州儀器移動芯片部門的留言。

在這一系列的操作推動下，亞馬遜正從一個軟件公司，演變成一個越來越“硬”的公司。

亞馬遜從軟到硬的背后

要說明亞馬遜從一個純粹的軟件公司，走向一個硬件甚至一個芯片公司的原因，這就要從亞馬遜業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)變和他從事業(yè)務(wù)的特性說起。

成立于1994年的亞馬遜賴以起家的的是他們互聯(lián)網(wǎng)電商業(yè)務(wù)。到了2002年，他們對外推出了云計算平臺AWS（全稱Amazon Web Services）的最早模型，并于2006年正式上線，誰也想不到這個當初不被董事會看好的項目，現(xiàn)在會成為電商巨頭利潤的中流砥柱。

財報顯示，亞馬遜2018年營收為2329億美元，盈利首次突破100億美元到117億美元。其中AWS業(yè)務(wù)營收為257億美元，同比增長了47%，利潤更是高達73.22億美元，占公司總利潤比為62.5%。外媒The Next Platform認為，他們能獲得這樣的收益，與他們在原始計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲基礎(chǔ)設(shè)施上面增加平臺和軟件服務(wù)有很大的關(guān)系。另外，與供應(yīng)商議價、提高龐大服務(wù)器群的利用率也是原因之一。The Next Platform預(yù)測，到2023年，AWS的營收將會突破千億美金，到2029年年底，AWS將會成為一家1.5萬億美元的公司。

AWS業(yè)務(wù)過去十年的營收增長

這種業(yè)務(wù)展趨勢必會吸引亞馬遜去持續(xù)投入，那就需要他們?nèi)ネ顿Y更多的服務(wù)器，因此打造自由的Arm服務(wù)器芯片，就成為了必然了。有業(yè)內(nèi)人士告訴記者，Arm服務(wù)器芯片的價格只有X86芯片的十分之一，這就驅(qū)使亞馬遜去做自己的Arm服務(wù)器芯片。

亞馬遜首席云計算企業(yè)顧問張俠在去年九月于上海舉辦的世界人工智能大會上披露，現(xiàn)在已經(jīng)有數(shù)以萬計的活躍開發(fā)者在AWS云平臺上訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)，而這一實時的增長率與日俱增。利用亞馬遜AWS云計算的機器學(xué)習(xí)，相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)去年同比增長了250%，超過80%都是跑在亞馬遜AWS的云計算上。與此同時，不同的客戶也通過部署在亞馬遜AWS平臺上，來不斷建造優(yōu)越的、改進性的AI技術(shù)。在過往，亞馬遜是通過購買英偉達的GPU來做相關(guān)的訓(xùn)練布局，也正是在這種成長動能下驅(qū)使亞馬遜推出Inferentia，并投資更多的AI芯片公司。

在筆者看來，亞馬遜機器學(xué)習(xí)芯片與做服務(wù)器芯片的原因都是一樣的，就是節(jié)省成本。尤其是在Arm的IP授權(quán)模式以及臺積電等晶圓代工廠發(fā)展完善的情況下，做芯片更是水到渠成的事情。

而亞馬遜在智能家居方面的野心，則是他們定制芯片的另一個出發(fā)點。亞馬遜以Alexa和Echo系列智能音箱為開端，現(xiàn)在已經(jīng)奠定了在智能家居里面的基礎(chǔ)，特別是他們的語音助手Alexa。

2014年，亞馬遜在發(fā)布智能音箱Echo的時候，也連帶推出了語音助手Alexa，在大家都不知道貝佐斯想做什么的時候，智能音箱浪潮就在隨后幾年里席卷了全球。根據(jù)市場研究公司 Canalys Research的稅局顯示，去年第三季度，Echo 智能音箱出貨量達 630 萬臺。再加上搭載Alexa的智能音箱，這個數(shù)據(jù)將會更上一個量級。在去年年底，能與 Alexa 互動的智能家居設(shè)備已經(jīng)超過 2.8 萬款，較去年年初提升了 6 倍。而根據(jù)亞馬遜的官方數(shù)據(jù)顯示，Alexa 已經(jīng)擁有越 7 萬個技能，無論測驗、游戲還是冥想，它都能駕輕就熟。

在智能家居這個市場，競爭者眾多，例如谷歌就在亦步亦趨，對于亞馬遜來說，如何打造自己的差異化方案，就顯得尤為重要，這也是他們打造那么多低功耗的芯片，并且收購安全監(jiān)視器供應(yīng)商Blink、家庭WiFi初創(chuàng)企業(yè)Eero背后的原因。

路透社表示，亞馬遜收購Blink，很重要一部分原因都是看中Blink獨家芯片的低功耗、低成本優(yōu)勢，亞馬遜本身也在進行了相關(guān)研究；至于Eero，則是路由提供商，根據(jù)介紹，其獨特的WiFi解決方案，讓連接設(shè)備能夠持續(xù)正常工作。以上產(chǎn)品都是在于更好芯片的“合作”中相互相成的。

對比看國外的谷歌和國內(nèi)的華為、小米這些以智能家居為業(yè)務(wù)中心之一的公司，芯片都是他們的一個重要組成。由此看來，智能家居的競爭會增加到下一個階段。