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就在所有人以为亚马逊要进军ai的时候，贝索斯点击遥控器。
大屏幕上弹出来的东西却让他们大吃一惊。
毕竟屏幕上弹出来的確实是新业务，但並不是他们所期待的进军ai，而是inferentia的晶片架构图。
16纳米工艺，8核心神经推理引擎，单晶片int8算力120tops。
支持tensorflow、pytorch、mxnet原生部署，单卡功耗75w。
“inferentia是亚马逊第一款完全自研的ai推理晶片，”
贝索斯说，“它专门为云端推理设计。
不是训练，不是通用计算。
就是推理。
因为我们的客户告诉我们，90%的ai算力成本，花在了推理上，术业有专攻，专门的ai推理晶片会让他们的业务进展得更加快速。”
他放出一张对比图。
对比对象，是华星的星核ai推理卡t1。
华星t1採用10纳米工艺，int8算力同为120tops，功耗也是75w。
纸面参数几乎一致。
16纳米对10纳米，inferentia在工艺上略逊一筹，但差距不大。
贝索斯没有在参数上多纠缠。
他对比的是价格。
华星t1：单卡在美利坚这边的售价为14500美元
awsinferentia实例：每小时0.13美元起
“我们不卖晶片，”
贝索斯的笑容很淡，“我们卖算力。
你不需要买一张卡插在机房里，你只需要在aws上开一个inferentia实例。
一个小时一毛三。
比华星的卡便宜多少？你们可以自己算。”
全场嗡嗡作响，这个方案似乎有点香，相比买算力卡，打造自己的算力中心，这种租赁模式似乎更符合美利坚的需求。
看著这些记者都被触动，贝索斯继续展示inferentia的另一个杀招：与aws生態的深度绑定。
inferentia实例可以无缝调用s3存储、lambda函数、sagemaker训练平台、rekognition图像识別api。
用户不用自己搭框架，不用自己调驱动，不用管兼容性。
只需要开箱即用，一切都在aws的围墙花园里。
“这就是云的力量，”
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