亞馬遜做晶片背後的邏輯

亞馬遜的晶片大局

從最近的報道我們看到，亞馬遜已經涉及了Arm伺服器晶片Graviton、機器學習晶片Inferentia，同時他們還投資了聚焦於無線技術的Wiliot公司。

首先我們看一下Arm伺服器晶片Graviton，按照了解，這是一款基於Arm Cortex-A72設計的，主頻為2.3GHz的64bit晶片。亞馬遜為其設計了16個vCPU instances，並將其排列在四個四核叢集中，每個叢集有2MB的共享L2快取，每個核心則有32KB的L1資料快取和48KB的L1指令快取。其中一個vCPU對映到一個物理核心。這款晶片能夠支援SIMD和浮點數學，執行AES，SHA-1，SHA-256，GCM和CRC-32等演算法的硬體加速。

按照分析人士的說法，亞馬遜製造晶片的決定是基於英特爾處理器的高價格、零部件短缺，加上目前Arm伺服器晶片生態發展完善和晶圓代工業務發展成熟等因素而做出的。

機器學習晶片Inferentia則是一個由AWS定製設計的機器學習推理晶片，旨在以極低成本交付高吞吐量、低延遲推理效能。

據亞馬遜官方介紹，AWSInferentia提供數百 TOPS（每秒萬億次運算）推理吞吐量，以允許複雜模型能夠進行快速預測。對於更復雜的效能需求，可以組合使用多個AWSInferentia 晶片來支援數千 TOPS 的吞吐量，能夠支援TensorFlow、ApacheMXNet和 PyTorch深度學習框架以及使用 ONNX 格式的模型。

Wiliot則由英特爾前員工在2017年所創立而成，他們號稱能提供不需要電能，而是使用能夠使用環境能源的晶片。據瞭解，Wiliot的晶片產品採ARM架構，大小如郵票般，透過內建的藍芽天線，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雲端，進行後續的運算過程，因此，晶片不需電源就能運作，除此之外，它還能測量環境周遭的溫度、氣壓、所在地點等資料。

亞馬遜還投資了AI晶片初創公司Syntiant。據介紹，成立於2017年的Syntiant是一家總部位於加利福尼亞州爾灣市的AI晶片研究公司，致力於搭建機器學習平臺，為半導體研究提供解決方案。與傳統處理器構架不同的是，Syntiant的神經決策處理器（NDPs）採用了獨特的模擬神經網路系統，該系統以極低的能耗進行大規模平行計算，應用範圍包括助聽器、物聯網、智慧揚聲器和手機等，為電池供電裝置提供有效的深度學習媒介。

以上幾款只是亞馬遜最近釋出或者投資的晶片，但其實在更早之前，亞馬遜就已經涉足晶片了。早在2016年，亞馬遜就開發了一款叫做Alpine 的Arm 架構處理器晶片。據介紹，這個晶片能夠應用智慧手機之外的一些耗電量比較低的裝置上。最重要的一點，亞馬遜還給自己晶片搭上自己的Logo，將其出售給硬體廠商和資料中心，其中PC 廠商華碩、網路服務商 Netgear和儲存伺服器提供商 Synology都是他們的客戶。而亞馬遜的晶片技術主要來源於他們在2015年收購的以色列晶片製造商Annapurna Labs。

Annapurna Labs創立於2011年，是一家主要生產網路、儲存及安全裝置用的整合性平臺晶片（platform on chip）及子系統的公司。2015年，網路巨頭亞馬遜斥資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晶片部門的留言。

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

亞馬遜從軟到硬的背後

要說明亞馬遜從一個純粹的軟體公司，走向一個硬體甚至一個晶片公司的原因，這就要從亞馬遜業務的轉變和他從事業務的特性說起。

成立於1994年的亞馬遜賴以起家的的是他們網際網路電商業務。到了2002年，他們對外推出了雲端計算平臺AWS（全稱Amazon Web Services）的最早模型，並於2006年正式上線，誰也想不到這個當初不被董事會看好的專案，現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業務營收為257億美元，同比增長了47%，利潤更是高達73.22億美元，佔公司總利潤比為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、網路和儲存基礎設施上面增加平臺和軟體服務有很大的關係。另外，與供應商議價、提高龐大伺服器群的利用率也是原因之一。The Next Platform預測，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業務過去十年的營收增長

這種業務展趨勢必會吸引亞馬遜去持續投入，那就需要他們去投資更多的伺服器，因此打造自由的Arm伺服器晶片，就成為了必然了。有業內人士告訴記者，Arm伺服器晶片的價格只有X86晶片的十分之一，這就驅使亞馬遜去做自己的Arm伺服器晶片。

亞馬遜首席雲端計算企業顧問張俠在去年九月於上海舉辦的世界人工智慧大會上披露，現在已經有數以萬計的活躍開發者在AWS雲平臺上訓練機器學習，而這一實時的增長率與日俱增。利用亞馬遜AWS雲端計算的機器學習，相關的產品和服務去年同比增長了250%，超過80%都是跑在亞馬遜AWS的雲端計算上。與此同時，不同的客戶也通過部署在亞馬遜AWS平臺上，來不斷建造優越的、改進性的AI技術。在過往，亞馬遜是通過購買英偉達的GPU來做相關的訓練佈局，也正是在這種成長動能下驅使亞馬遜推出Inferentia，並投資更多的AI晶片公司。

在筆者看來，亞馬遜機器學習晶片與做伺服器晶片的原因都是一樣的，就是節省成本。尤其是在Arm的IP授權模式以及臺積電等晶圓代工廠發展完善的情況下，做晶片更是水到渠成的事情。

而亞馬遜在智慧家居方面的野心，則是他們定製晶片的另一個出發點。亞馬遜以Alexa和Echo系列智慧音箱為開端，現在已經奠定了在智慧家居里面的基礎，特別是他們的語音助手Alexa。

2014年，亞馬遜在釋出智慧音箱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麼的時候，智慧音箱浪潮就在隨後幾年裡席捲了全球。根據市場研究公司 Canalys Research的稅局顯示，去年第三季度，Echo 智慧音箱出貨量達 630 萬臺。再加上搭載Alexa的智慧音箱，這個資料將會更上一個量級。在去年年底，能與 Alexa 互動的智慧家居裝置已經超過 2.8 萬款，較去年年初提升了 6 倍。而根據亞馬遜的官方資料顯示，Alexa 已經擁有越 7 萬個技能，無論測驗、遊戲還是冥想，它都能駕輕就熟。

在智慧家居這個市場，競爭者眾多，例如谷歌就在亦步亦趨，對於亞馬遜來說，如何打造自己的差異化方案，就顯得尤為重要，這也是他們打造那麼多低功耗的晶片，並且收購安全監視器供應商Blink、家庭WiFi初創企業Eero背後的原因。

路透社表示，亞馬遜收購Blink，很重要一部分原因都是看中Blink獨家晶片的低功耗、低成本優勢，亞馬遜本身也在進行了相關研究；至於Eero，則是路由提供商，根據介紹，其獨特的WiFi解決方案，讓連線裝置能夠持續正常工作。以上產品都是在於更好晶片的“合作”中相互相成的。

對比看國外的谷歌和國內的華為、小米這些以智慧家居為業務中心之一的公司，晶片都是他們的一個重要組成。由此看來，智慧家居的競爭會增加到下一個階段。