במחוז משרדים לא בולט בצפון אוסטין, מוקף במבנים רבי-קומות אנונימיים, עובדים מהנדסי אמזון על מהפכה שיכולה להפוך את שוק הטכנולוגיה על פניה. מטרתם: לאתגר את Nvidia, המלך הבלתי מעורער של שבבי הבינה המלאכותית. על ספסלי עבודה לא בולטים, בין כבלים, מאווררי קירור ולוחות מלאים במשחה תרמית, נוצרת הקריאה של אמזון תיגר על מובילת השוק.

דוד נגד גוליית – או בעצם אמזון נגד אנבידיה?

נבידיה שולטת כרגע בשוק השבבים ל-AI. המעבדים שלה לא רק חזקים במיוחד, אלא גם מבוקשים - ויקרים. עם העלייה בביקוש ל-AI גנרטיבי, השבבים של החברה הפכו לאחד המוצרים המבוקשים ביותר בתחום הטכנולוגיה. לקוחות כמו אמזון ווב סרביסס (AWS), גוגל קלאוד ומיקרוסופט אז'ור נלחמים על כל יחידה זמינה. אך תלות זו נושאת מחיר משלה.

אמזון, ספקית הענן הגדולה בעולם, רוצה להפחית - או אפילו לבטל - את התלות הזו. הגישה שלה: שבבים משלה, שהם יעילים יותר בהתאמה לדרישות של AWS. הניסיון החדש ביותר: Trainium2, פיתוח עצמי חזק שאמור להיות מהיר פי ארבעה מקודמו.

מהענן לענקית השבבים

אמזון אינה זרה לפיתוח חומרה בעצמה. כבר לפני יותר מעשור החברה החלה לעצב שרתים ומתגי רשת משלה כדי לשפר את היעילות של מרכזי הנתונים שלה. עם הכניסה לפיתוח שבבים ורכישת Annapurna Labs בשנת 2015, הדרך הזו נמשכה בעקביות. אנאפורנה, סטארט-אפ ישראלי קטן, הפכה לגרעין לשאיפות השבבים של אמזון.

בהנהגתו של ג'יימס המילטון, וותיק בתעשייה, פיתחה אמזון את מעבד גרביטון, היעיל יותר בצריכת אנרגיה וזול יותר משבבי אינטל המסורתיים. מאוחר יותר פותחו שבבי AI מתמחים כמו Inferentia ו-Trainium1, אך הם זכו להצלחה מתונה.

למה עכשיו?

הרגע לא יכול היה להיות נבחר טוב יותר. הביקוש לכוח חישוב של בינה מלאכותית מתפוצץ. חברות ברחבי העולם זקוקות לשבבים כדי לאמן מודלים כגון ChatGPT של OpenAI או Claude של Anthropic. אנבידיה בקושי מצליחה להתמודד עם הביקוש הזה – וכאן אמזון רואה את ההזדמנות שלה.

עם Trainium2 אמזון רוצה למלא את הפער. השבב אמור להיות לא רק זול יותר, אלא גם חזק יותר ולשכנע לקוחות כמו Databricks ו-Anthropic. האחרונה התחייבה לאחר השקעה של מיליארד דולר מצד אמזון להשתמש בשבבי Trainium בפרויקטים עתידיים.

מירוץ נגד הזמן

אך האתגר עצום. ל-Nvidia יש לא רק יתרון טכנולוגי, אלא גם אקוסיסטם שמשאיר מעט מקום לשיפור. חבילת התוכנה שלהם כה אינטואיטיבית כך שלקוחות יכולים להתחיל בקלות. לעומת זאת, ה-Neuron SDK של אמזון עדיין בתחילת דרכו ומאלץ מפתחים לעיתים להשקיע שבועות בהתאמת הפרויקטים שלהם.

ראמי סינו, אחד המוחות המובילים מאחורי Trainium2, מכיר את הלחץ: "מה שמחזיק אותי ער בלילה, הוא השאלה איך נסיים כמה שיותר מהר." הצ'יפ נבדק כעת במרכזי המחשוב של AWS כמו באוהיו. המטרה היא להפעיל את הצ'יפים החדשים באשכולות של עד 100,000 יחידות – אתגר עצום לחומרה ולתוכנה.

התחרות לא ישנה

בזמן שאמזון מפגינה את עוצמתה, גם גוגל ומיקרוסופט מפתחות שבבים משלהן. גוגל כבר שחקן רציני בשוק עם יחידות העיבוד הטנזוריות שלה (TPUs). לעומת זאת, מיקרוסופט מתקדמת עם מוצרים כמו מאיץ הבינה המלאכותית מאיה ופרויקט המעבד קובלט.

למרות התחרות, נשארת Nvidia מובילת השוק - ואמזון, כך נראה, מודעת לכך. במקום לנסות לדחוק את מתחרתה, אמזון מעדיפה לשלב את השבבים של Nvidia עם פיתוחים ייעודיים משלה. כך למשל מתוכנן Trainium2 למשימות ספציפיות, בעוד שהשבבים היקרים של Nvidia ישמרו לפרויקטים תובעניים במיוחד.

התוכנית לעתיד

החזון של אמזון הוא שאפתני: כל 18 חודשים יצא לשוק שבב חדש שיהיה מהיר יותר, יעיל יותר וקל יותר להשתלבות. אך הזמן דוחק. נווידיה ומתחרים אחרים קובעים את הסטנדרט ומפתחים מוצרים מהירים יותר ויותר. הצלחת אמזון תלויה במהירות שבה תוכל החברה לצמצם את מורכבות ההיצע שלה.

דבר אחד ברור: המרוץ לשליטה בשוק שבבי הבינה המלאכותית רק התחיל. ואמזון מוכנה לסכן הכל.