AWS推雙晶片夾擊戰略!Graviton5效能增25%、Trainium3算力飆4.4倍,有望直搗輝達霸權?
AWS推雙晶片夾擊戰略!Graviton5效能增25%、Trainium3算力飆4.4倍,有望直搗輝達霸權?

雲端運算龍頭AWS的年度大會re:Invent 2025在美國拉斯維加斯展開,《數位時代》前進現場直擊。

面對AI時代算力需求爆炸與成本高漲的挑戰,AWS公用運算資深副總裁Peter DeSantis在基礎設施主題演講中,端出兩款關鍵自研晶片Graviton5與Trainium3,同時發表讓客戶能修改「一行程式」就輕鬆轉移到新晶片的新技術,大客戶蘋果也罕見站台分享。

AWS試圖從軟硬體包夾,搶下更多企業客戶,挑戰輝達(NVIDIA)AI算力壟斷的局面。

#1 AWS re:Invent 2025
AWS公用運算資深副總裁Peter DeSantis。
圖/ AWS

防守:Graviton 5築「通用運算」護城河,蘋果站台力挺

AWS作為雲端產業多年市佔第一的霸主,自2018年就起持續推出ARM架構設計的處理器Graviton系列,專門用於提高「雲端伺服器」的運算效率。

今年發表的全新Graviton5,單顆封裝高達192核心,創下Amazon EC2處理器最高紀錄,比上一代Graviton4提升25%效能,更多出2.6倍快取資源,對於龐大運算量、工作負載的資料庫來說,能減少資料處理時間,也降低營運成本。

#4 AWS re:Invent
AWS發表新一代雲端運算晶片Graviton5。
圖/ 隋昱嬋攝影

大客戶蘋果更罕見二度出席站台為Graviton5背書,「我們有些服務每天要處理數十億次運算請求。」蘋果雲端系統與平台副總裁Payam Mirrashidi在台上分享,蘋果將App Store、Apple Music等核心服務遷移到AWS Graviton5處理器上,獲得巨大的效益,效能提升40%、成本降低30%,同時因為能用更少的資源達到更大的吞吐量,也間接減少碳足跡。

#2 AWS re:Invent 2025
蘋果雲端系統與平台副總裁Payam Mirrashidi到場分享。
圖/ AWS

他舉例,在蘋果最新的iOS 26中推出的詐騙偵測功能 (spam detection feature),透過語音內容篩選來電,需要非常密集大量的運算,就是在AWS Graviton上運行才能實現的功能。

進攻:Trainium 3聯手PyTorch拆除輝達高牆,一行代碼實現「無痛轉移」

在首日發布會已經搶先公開的另一款自研AI晶片Trainium3是AWS今年的一項重要武器,從上一代5奈米躍升為台積電3奈米製程,算力較前代大幅提升4.4倍,更強調能為企業省下40%成本,挑戰輝達在AI算力市場的壟斷。

然而,要讓企業願意從輝達的GPU搬遷到Trainium,光靠硬體效能與成本優勢還不夠,還必須解決軟體障礙,因為長期以來,NVIDIA都憑藉「CUDA」平台、介面的生態系築起高牆,想更換晶片的企業可能面臨龐大的程式改寫成本。

AWS re:Invent Trainium3
AWS雲端運算晶片Trainium3。
圖/ AWS

為了降低企業的遷移門檻,AWS在發表會上宣布,Trainium將「原生支援」主流框架PyTorch,未來甚至只需要修改「一行程式碼」,現有的模型就可以直接在Trainium上運行,展現AWS在AI晶片軟體生態的戰略野心。

結論:軟硬包抄,吸企業跳槽

AWS透過兩大自研晶片Graviton5和Trainium3的更新,一攻一守試圖掌控底層運算的定義權。

Graviton5強調高效低成本的CP值優勢,Trainium3則透過支援PyTorch Native打破軟體壁壘,試圖把AI晶片的轉換門檻降到最低,吸引更多企業跳槽轉向。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #晶片 #AWS #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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