苹果拟用亚马逊AI芯片预训练苹果智能模型
12月4日，在看似平常的技术盛会上，苹果高级总监Benoit Dupin意外亮相亚马逊AWS的re:Invent大会——这一消息本身就颇具深意。要知道，苹果向来对自己的芯片路线讳莫如深，而这次却主动披露了与AWS在AI芯片领域的合作细节。 Dupin在现场证实：苹果已经在云服务中大规模部署亚马逊的自
12月4日，在看似平常的技术盛会上，苹果高级总监Benoit Dupin意外亮相亚马逊AWS的re:Invent大会——这一消息本身就颇具深意。要知道，苹果向来对自己的芯片路线讳莫如深，而这次却主动披露了与AWS在AI芯片领域的合作细节。
Dupin在现场证实：苹果已经在云服务中大规模部署亚马逊的自研AI芯片，并正评估用最新的Trainium2来预训练Apple Intelligence模型。这绝非小打小闹的尝试，而是实实在在的大规模应用。你或许会疑问，苹果自己拥有M系列芯片，为何还要使用其他厂商的芯片？关键在于场景的区别——云端训练与端侧推理是两条不同的路径。
事实上，苹果与AWS的合作已延续超过十年。从Graviton到Inferentia，这些芯片一直支撑着Siri、搜索、App Store、Apple Music、Apple Maps等核心服务的运行。Dupin公布了一个令人瞩目的数据：相比英特尔和AMD的x86芯片，AWS芯片效率提升了40%。对于一家以自研芯片著称的企业来说，这一选择足以说明AWS芯片的竞争力。
更值得关注的是，苹果正在评估其最新的训练芯片Trainium2。Dupin透露，预计使用Trainium2进行预训练时，效率可提高高达50%。但需要特别强调的是：Trainium2仅用于模型的预训练阶段，并不会参与Apple Intelligence功能的实际运行。后者依然由苹果设备上的芯片或苹果私有云计算平台上的Apple Silicon芯片负责。简而言之，训练依赖AWS，推理归属苹果——分工清晰，各司其职。
有趣的是，今年早些时候，苹果在一份研究文件中确认使用了谷歌的Tensor芯片来训练AI模型，而非英伟达的芯片。结合此次与AWS的合作，苹果在AI训练芯片上显然采取了“不把鸡蛋放在一个篮子里”的策略，与多家云厂商保持合作，背后或许涉及成本、性能或供应灵活性的多重考量。
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