AWS之AI服務

一、AWS AI布局

??1. 底層基礎設施與芯片??

??2. AI訓練框架與平臺??

??3. 大模型與應用層??

??4. 超級計算與網絡??

??與競品對比??

AI服務

??1. 機器學習平臺??

??2. 預訓練AI服務??

??3. 邊緣與物聯網AI??

??4. 數據與AI集成工具??

??5. 行業解決方案??

??6. 生成式AI前沿應用??

??總結??

熱門AI服務

??一、AWS客戶使用最多的AI服務??

??二、與微軟Azure的競品對比??

??三、市場表現與客戶選擇??

音視頻相關的AI服務

??1. 語音識別與合成??

??2. 視頻分析與處理??

??3. 實時音視頻交互??

??4. 邊緣與物聯網音視頻??

??與微軟Azure的競品對比??

??典型應用場景??

Nova介紹

??1. 核心模型組成??

??2. 關鍵能力??

??3. 應用場景??

??4. 與微軟Azure競品對比??

音視頻服務匯總

??1. 語音識別與合成??

??2. 視頻分析與處理??

??3. 實時音視頻交互??

??4. 邊緣與物聯網音視頻??

??5. 媒體轉碼與直播??

??6. 內容分發與加速??

??總結??

二、AWS、華為、阿里對比

??一、對標AWS SageMaker的產品??

??1. 華為：ModelArts Pro & 昇騰全棧方案??

??2. 阿里云：PAI平臺??

??二、對標MindSpore的產品??

??AWS：未推出自主框架，依賴第三方生態??

??三、技術路線對比??

??四、選擇建議??

華為布局

??1. 硬件生態：自研芯片與算力底座??

??2. 軟件棧：全場景AI框架與工具??

??3. 操作系統與開發者生態??

??4. 行業應用與生態合作??

??5. 挑戰與未來方向??

三、全棧自研AI

??1. 底層硬件??

??2. 軟件與框架??

??3. 大模型與應用層??

??4. 部署與運維??

??自研 vs. AWS方案對比??

??關鍵挑戰??

四、與英偉達的關系

??1. AI芯片與英偉達GPU的關系??

??2. 自研大模型的完整技術棧??

??3. 英偉達的壁壘與挑戰??

??4. 企業選擇建議??

一、AWS AI布局

??1. 底層基礎設施與芯片??

??自研AI芯片??
- ??訓練芯片??：Trainium系列（Trainium2/3）專為大規模模型訓練優化，采用3nm工藝，算力達前代2倍，能效提升40%。
- ??推理芯片??：Inferentia系列（Inferentia2）支持低延遲推理，成本比GPU低40%。
- ??通用計算芯片??：Graviton4處理器針對云工作負載優化，MySQL性能提升40%。
??異構計算架構??：通過Nitro系統實現硬件級安全隔離，支持GPU（如NVIDIA H100）與自研芯片混合部署。

??2. AI訓練框架與平臺??

??Amazon SageMaker??
- ??全托管ML平臺??：集成TensorFlow、PyTorch等框架，支持數據并行/模型并行訓練，256 GPU集群擴展效率達90%。
- ??自動化工具??：SageMaker Autopilot自動調優模型，JumpStart提供300+預訓練模型一鍵部署。
??深度學習環境??：AWS Deep Learning AMI支持MXNet、Caffe2等框架，優化GPU實例性能。

??3. 大模型與應用層??

??基礎模型服務??
- ??Amazon Bedrock??：托管Nova系列（多模態）、Claude 3.5、Llama 3等第三方模型，支持模型蒸餾與RAG定制。
- ??Nova模型??：Pro版本支持30分鐘視頻分析（300K上下文），成本比競品低75%。
??行業應用??
- ??生成式AI??：Nova Canvas（圖像生成）、Nova Reel（短視頻生成）。
- ??垂直場景??：Rekognition（安防）、Lex（智能客服）、CodeWhisperer（代碼生成）。

??4. 超級計算與網絡??

??超大規模集群??：Project Rainier集成數十萬Trainium2芯片，算力達Anthropic現有集群5倍。
??低延遲網絡??：10p10u架構實現10Pbps帶寬與10μs延遲，支持萬億參數模型訓練。

??與競品對比??

??領域??	??AWS優勢??	??競品（如Azure/Google Cloud）??
??芯片??	自研Trainium/Inferentia性價比突出	依賴NVIDIA GPU，定制化程度較低
??模型生態??	Bedrock支持多模型集成+行業微調	Azure深度綁定OpenAI，模型選擇受限
??邊緣計算??	Greengrass/Panorama支持本地化AI部署	邊緣AI能力分散

AWS通過??Scale-Up（超強單節點）與Scale-Out（彈性集群）結合??的策略，覆蓋從初創公司到超大規模企業的AI需求，尤其在金融、醫療等行業落地顯著。如需具體案例（如Apple Intelligence的AWS芯片應用），可進一步補充說明。

AI服務

截至2025年，AWS（Amazon Web Services）在人工智能（AI）領域提供了全面的服務組合，涵蓋機器學習平臺、預訓練AI服務、邊緣計算及生成式AI等方向。以下是其核心AI服務分類及功能概述：

??1. 機器學習平臺??

??Amazon SageMaker??
全托管機器學習平臺，支持數據準備、模型訓練、部署及監控，集成AutoML功能，降低技術門檻。
- ??新增能力??：模型蒸餾（Model Distillation）技術，通過大模型訓練小模型，成本降低75%。
- ??SageMaker Studio??：統一開發環境，支持SQL分析師與AI開發者協作。
??AI計算實例??
- ??P4/G5/Inf1系列??：搭載NVIDIA A100 GPU或自研Inferentia芯片，優化訓練與推理成本。
- ??Trainium 2芯片??：專為大規模AI訓練設計，提升集群效率。

??2. 預訓練AI服務??

??計算機視覺??
- ??Amazon Rekognition??：圖像/視頻分析（人臉識別、物體檢測）。
- ??AWS Panorama??：邊緣設備部署計算機視覺模型，適用于工業質檢。
??自然語言處理??
- ??Amazon Lex??：構建語音/文本聊天機器人（如客服助手）。
- ??Amazon Comprehend??：情感分析、實體識別。
- ??Amazon Translate??：支持75+語言的神經網絡翻譯。
??語音與生成式AI??
- ??Amazon Polly??：文本轉語音（TTS），支持多語言與情感調節。
- ??Amazon Bedrock??：托管生成式AI模型（如Anthropic、Mistral），支持多模型混合部署。
- ??Amazon Q??：企業級AI助手，提升開發效率（如代碼生成、文檔處理）。

??3. 邊緣與物聯網AI??

??AWS IoT Greengrass??：本地設備運行Lambda函數，支持邊緣AI推理。
??AWS DeepLens??：AI開發攝像頭，集成SageMaker，用于實時視覺分析。

??4. 數據與AI集成工具??

??AWS Glue??：無服務器ETL服務，自動化數據清洗與轉換，支持AI數據管道。
??Amazon Personalize??：個性化推薦引擎，基于用戶行為數據。

??5. 行業解決方案??

??智能文檔處理??：
- ??Amazon Textract??：OCR提取結構化數據（如發票、表格）。
??金融與醫療??：
- ??自動推理檢查??：通過邏輯驗證降低AI生成內容的幻覺風險。
- ??合規性支持??：內置GDPR、HIPAA等合規框架。

??6. 生成式AI前沿應用??

??AI代理（Agentic AI）??：自主執行復雜任務（如自動審批流程、風險報告生成）。
??多模態數據處理??：擴展ETL至非結構化數據（視頻、音頻）。

??總結??

AWS的AI服務在2025年更強調??規模化落地??（如Bedrock的多模型支持）、??邊緣融合??（Panorama、Greengrass）及??行業垂直整合??（金融、醫療）。企業可通過SageMaker快速開發模型，或直接調用預訓練API降低技術門檻，同時利用生成式AI優化客戶體驗與內部效率。

??AWS服務??	??微軟Azure競品??	??核心差異??
??Bedrock??	??Azure OpenAI服務??	AWS支持多模型（如Mistral），Azure深度綁定OpenAI（如GPT-4）。
??SageMaker??	??Azure Machine Learning??	AWS在傳統AI（非生成式）案例中領先，Azure更強調與Office 365的集成。
??Rekognition??	??Azure Computer Vision??	AWS的全球基礎設施延遲更低，Azure在醫療影像分析等垂直領域有優勢。
??Lex/Polly??	??Azure Bot Services??	AWS的語音合成支持更多方言，Azure更適配Teams生態。

音視頻相關的AI服務

截至2025年，AWS提供的音視頻相關AI服務主要分為以下幾類，涵蓋語音識別、視頻分析、實時交互等場景：

??1. 語音識別與合成??

??Amazon Transcribe??
全托管自動語音識別（ASR）服務，支持100+語言的實時轉錄，適用于客服錄音分析、字幕生成等場景。
- ??新增能力??：流式轉錄延遲低于150毫秒，支持多方言識別。
??Amazon Polly??
文本轉語音（TTS）服務，提供40+語言的自然語音輸出，支持情感調節，適用于語音助手、有聲內容創作。
??Amazon Lex??
對話式AI平臺，集成語音和文本交互，用于構建智能客服、語音助手（如銀行語音導航系統）。

??2. 視頻分析與處理??

??Amazon Rekognition??
視頻內容分析服務，支持人臉識別、物體檢測、場景標記，應用于安防監控、內容審核。
- ??行業應用??：智能零售中的客流分析、媒體行業的自動元數據標記。
??AWS Media Insights??
端到端視頻分析解決方案，集成Rekognition和Elasticsearch，自動生成視頻摘要與分類標簽。

??3. 實時音視頻交互??

??Amazon Nova系列模型??
多模態AI引擎，支持實時視頻理解與語音交互，適用于教育、遠程協作平臺。
- ??低延遲優化??：結合TEN框架實現異步任務調度，端到端延遲控制在300毫秒內。
??RTC網絡集成??
通過Agora SD-RTN網絡提供低延遲音視頻傳輸，支持全球實時通信（如在線會議、直播）。

??4. 邊緣與物聯網音視頻??

??AWS IoT Greengrass??
在本地設備運行AI模型，支持邊緣端視頻分析（如工廠質檢攝像頭）。
??AWS Panorama??
專為邊緣視頻設備設計的計算機視覺服務，適用于智能交通、工業檢測。

??與微軟Azure的競品對比??

??AWS服務??	??Azure競品??	??差異點??
??Transcribe??	??Azure Speech to Text??	AWS支持更多方言，Azure深度集成Teams生態。
??Rekognition??	??Azure Video Analyzer??	AWS全球節點延遲更低，Azure側重醫療影像。
??Polly??	??Azure Neural TTS??	AWS語音風格更豐富，Azure支持定制發音人。

??典型應用場景??

??智能客服??：Lex + Transcribe + Polly實現全自動語音應答。
??在線教育??：Nova模型實時解析視頻內容，生成交互式學習助手。
??安防監控??：Rekognition分析實時視頻流，觸發異常事件警報。

如需具體部署案例或技術細節（如TEN框架集成），可進一步說明！

Nova介紹

Amazon Nova是亞馬遜云科技（AWS）在2024年re:Invent全球大會上推出的新一代??多模態基礎模型系列??，旨在提供高性能、低成本的AI能力，覆蓋文本、圖像、視頻等多種模態的生成與理解。以下是其核心特點與模型分類：

??1. 核心模型組成??

??文本與多模態模型??
- ??Nova Micro??：超低延遲文本生成模型，適合快速響應場景（如客服聊天）。
- ??Nova Lite??：低成本多模態模型，支持圖像、視頻和文本輸入。
- ??Nova Pro??：平衡準確性與速度的多模態模型，適用于復雜任務（如視頻摘要）。
- ??Nova Premier??（2025年Q1發布）：頂級多模態模型，專攻復雜推理和模型蒸餾。
??創意內容生成模型??
- ??Nova Canvas??：文本/圖像生成高質量圖片，內置安全水印。
- ??Nova Reel??：文本生成短視頻（當前支持6秒，未來擴展至2分鐘）。

??2. 關鍵能力??

??多模態支持??：處理文本、圖像、視頻輸入，生成文本或視覺內容。
??低成本高效??：比同類模型成本低75%，延遲優化（如Nova Micro每秒210 token）。
??行業適配??：支持微調與RAG（檢索增強生成），可定制金融、醫療等場景。
??安全合規??：內置內容審核、水印功能，符合GDPR/HIPAA等標準。

??3. 應用場景??

??企業服務??：智能客服（Lex+Rekognition）、文檔分析（Textract）。
??內容創作??：自動生成營銷圖片（Canvas）、短視頻（Reel）。
??邊緣計算??：通過Panorama和Greengrass實現本地化視頻分析。

??4. 與微軟Azure競品對比??

??AWS服務??	??Azure競品??	??差異??
??Nova Pro??	??Azure OpenAI GPT-4o??	AWS支持多模型集成，Azure深度綁定OpenAI。
??Rekognition??	??Azure Video Analyzer??	AWS全球節點延遲更低，Azure側重醫療影像。

Amazon Nova通過??Bedrock平臺??提供一站式AI服務，目前已在金融、零售等領域落地（如SAP的AI助手集成）。

音視頻服務匯總

截至2025年，AWS提供的音視頻相關AI服務主要分為以下幾類，涵蓋語音識別、視頻分析、實時交互等場景：

??1. 語音識別與合成??

??Amazon Transcribe??
全托管自動語音識別（ASR）服務，支持100+語言的實時轉錄，適用于客服錄音分析、字幕生成等場景。
??Amazon Polly??
文本轉語音（TTS）服務，提供40+語言的自然語音輸出，支持情感調節，適用于語音助手、有聲內容創作。
??Amazon Lex??
對話式AI平臺，集成語音和文本交互，用于構建智能客服、語音助手。

??2. 視頻分析與處理??

??Amazon Rekognition??
視頻內容分析服務，支持人臉識別、物體檢測、場景標記，應用于安防監控、內容審核。
??AWS Media Insights??
端到端視頻分析解決方案，集成Rekognition和Elasticsearch，自動生成視頻摘要與分類標簽。

??3. 實時音視頻交互??

??Amazon Nova系列模型??
多模態AI引擎，支持實時視頻理解與語音交互，適用于教育、遠程協作平臺。
??RTC網絡集成??
通過Agora SD-RTN網絡提供低延遲音視頻傳輸，支持全球實時通信。

??4. 邊緣與物聯網音視頻??

??AWS IoT Greengrass??
在本地設備運行AI模型，支持邊緣端視頻分析。
??AWS Panorama??
專為邊緣視頻設備設計的計算機視覺服務，適用于智能交通、工業檢測。

??5. 媒體轉碼與直播??

??AWS Elemental MediaConvert??
視頻點播內容轉碼服務，支持高質量視頻轉碼與廣播級功能。
??AWS Elemental MediaLive??
廣播級實況視頻編碼服務，適用于電視或聯網設備直播。
??AWS Elemental MediaPackage??
實時視頻流準備與保護服務，提供節目回放功能。

??6. 內容分發與加速??

??Amazon CloudFront??
全球內容分發網絡（CDN），加速靜態和動態內容交付，降低視頻流傳輸延遲。

??總結??

AWS的音視頻AI服務覆蓋從語音識別（Transcribe、Polly）、視頻分析（Rekognition、Media Insights）到實時交互（Nova、RTC）和媒體轉碼（Elemental系列）的全鏈條需求，適用于客服、安防、直播、教育等多個行業場景。

二、AWS、華為、阿里對比

華為和阿里云均推出了對標AWS SageMaker的AI開發平臺，而AWS目前未推出類似華為MindSpore的自主深度學習框架。

??一、對標AWS SageMaker的產品??

??1. 華為：ModelArts Pro & 昇騰全棧方案??

??核心定位??
華為通過??ModelArts Pro??和??昇騰訓練解決方案??構建了覆蓋AI開發全流程的技術體系，與SageMaker的"全托管+全生命周期管理"定位高度重合。

??關鍵能力對比??

??維度??	??AWS SageMaker??	??華為ModelArts/昇騰方案??
硬件兼容性	自研芯片+英偉達GPU	昇騰NPU原生優化，支持鯤鵬CPU
行業適配	通用場景為主	"5+N+X"架構實現行業定制化（如油氣識別、物流單證處理）
開發效率	AutoML自動調參	自動化樣本篩選+預訓練行業模型
國產化能力	依賴海外供應鏈	全棧自主技術（芯片+框架+工具鏈）

??典型案例??
- 中國石油使用ModelArts Pro知識圖譜套件，油氣水層識別準確率達專家水平，耗時減少70%
- 昇騰訓練集群支持千億參數模型訓練，單集群算力達300PFlops

??2. 阿里云：PAI平臺??

??功能對齊點??
- ??全流程覆蓋??：PAI提供從數據標注(智能標注iTAG)、交互式建模(DSW)到模型服務(EAS)的全鏈路服務
- ??生態整合??：支持140+優化算法，兼容TensorFlow/PyTorch框架，與阿里云存儲(OSS)、計算資源無縫對接
- ??行業解決方案??：內置電商推薦、金融風控等場景模板，支持Stable Diffusion等生成式AI快速部署
??差異化優勢??
- ??算力彈性??：依托阿里云全球數據中心，支持分鐘級千卡GPU集群擴容
- ??大模型支持??：通義千問、Llama等大模型可通過EAS一鍵部署，5分鐘完成推理服務上線

??二、對標MindSpore的產品??

??AWS：未推出自主框架，依賴第三方生態??

??技術策略??
AWS通過SageMaker集成TensorFlow、PyTorch等開源框架，未自研類似MindSpore的深度學習框架。其核心優勢在于：
- ??生態開放性??：支持超200種預訓練模型接入（含Llama3.1 405B等大模型）
- ??硬件適配廣度??：兼容自研Trainium芯片與英偉達H100集群
??替代方案??
用戶可通過SageMaker Studio調用MXNet（AWS深度優化的開源框架），但功能完整性和硬件協同能力弱于MindSpore。

??三、技術路線對比??

??廠商??	??開發平臺??	??深度學習框架??	??硬件體系??	??行業落地特點??
華為	ModelArts Pro	MindSpore	昇騰NPU+鯤鵬CPU	政務/工業領域深度定制
阿里云	PAI	無自研框架	神龍服務器+含光芯片	電商/金融場景優先適配
AWS	SageMaker	MXNet(第三方)	Trainium+英偉達GPU	全球化企業通用方案

??四、選擇建議??

??政企/國產化需求??：優先選擇華為ModelArts+昇騰方案，支持信創環境全棧適配
??電商/互聯網場景??：阿里云PAI更匹配雙11級流量彈性與推薦算法優化
??全球化部署??：AWS SageMaker仍是多區域模型托管的最佳選擇

如需更詳細的功能對比或實施案例，可參考各平臺官網文檔：華為ModelArts、阿里云PAI、AWS SageMaker。

華為布局

截至2025年，華為已構建了覆蓋硬件、軟件、開發者生態及行業應用的完整AI技術棧，形成以“鯤鵬+昇騰+鴻蒙+歐拉”為核心的自主生態體系。以下是關鍵布局和進展：

??1. 硬件生態：自研芯片與算力底座??

??昇騰AI芯片??：
- ??Ascend 910B/C??：2025年量產10萬顆推理芯片（910C）和30萬顆訓練芯片（910B），性能達NVIDIA H100的60%，國內市場份額75%。
- ??技術創新??：通過“神經網絡芯片動態調度”等專利優化實時性場景（如自動駕駛）。
??鯤鵬通用計算??：基于ARM架構的CPU，75%中國應用已完成適配，支持多樣性算力需求。

??2. 軟件棧：全場景AI框架與工具??

??MindSpore框架??：
- 全球下載量超1100萬次，支持50+大模型（如盤古、智譜華章），全自動并行技術提升訓練效率50%。
- 開源社區匯聚3.7萬開發者，論文數量全球第二。
??CANN異構計算架構??：兼容主流AI框架，提供高性能算子庫，縮短開發周期至1.5人周。

??3. 操作系統與開發者生態??

??鴻蒙系統??：設備數突破10億，完成5000+應用遷移，成為全球第三大移動操作系統。
??歐拉（openEuler）??：覆蓋服務器、邊緣計算，75%中國服務器應用適配。
??開發者支持??：與72所高校合作，培養665萬開發者，認證8500家合作伙伴。

??4. 行業應用與生態合作??

??大模型落地??：
- ??盤古大模型3.0??：賦能金融、制造等行業，如南方電網“大瓦特”電力模型。
- ??聯合生態??：與科大訊飛、商湯等推出訓推一體機，加速AI商業化。
??5G-A融合??：2025年推出“1+5+X”萬智互聯方案，推動AI與通信網絡協同。

??5. 挑戰與未來方向??

??技術迭代??：需持續縮小與NVIDIA的硬件差距（如H200）。
??全球化??：受制裁影響，昇騰芯片產能依賴本土供應鏈。

華為通過??硬件開放、軟件開源、使能伙伴??的策略，構建了從芯片到應用的閉環生態，成為全球AI領域的重要競爭者。

三、全棧自研AI

自研大模型需要從底層硬件到上層應用構建完整的技術棧，AWS的實踐可作為參考框架。以下是分層的核心要素及AWS對應方案：

??1. 底層硬件??

??計算芯片??
- ??訓練芯片??：AWS自研Trainium系列（如3nm工藝的Trainium3），算力比前代提升2倍，能效提高40%。
- ??推理芯片??：Inferentia2，成本比GPU低40%。
- ??通用計算??：Graviton4 CPU，優化云工作負載（如MySQL性能提升40%）。
??超算集群??：Project Rainier集成數十萬Trainium芯片，算力達競品5倍。
??網絡架構??：10Pbps帶寬+10μs延遲的定制光纖網絡，支撐分布式訓練。

??2. 軟件與框架??

??訓練平臺??：
- ??Amazon SageMaker??：全托管ML平臺，支持TensorFlow/PyTorch，256 GPU集群擴展效率90%。
- ??分布式訓練??：數據并行（如AllReduce協議）+模型并行（如Trn2 UltraServer的64芯片互聯）。
??優化工具??：自動混合精度訓練、模型剪枝/量化（如Nova模型支持半精度訓練）。

??3. 大模型與應用層??

??基礎模型??：
- ??Amazon Nova系列??：多模態模型（Micro/Lite/Pro/Premier），支持30分鐘視頻分析（300K上下文），成本比競品低75%。
- ??Bedrock平臺??：托管Nova、Claude等第三方模型，支持RAG和微調。
??行業應用??：
- ??生成式AI??：Nova Canvas（圖像生成）、Nova Reel（短視頻生成）。
- ??企業工具??：CodeWhisperer（AI編程）、Lex（智能客服）、Rekognition（視頻分析）。

??4. 部署與運維??

??邊緣計算??：
- ??IoT Greengrass??：本地設備運行AI模型。
- ??Panorama??：邊緣視頻分析（如工業質檢）。
??持續集成??：自動化測試+容器化部署（如Docker+Kubernetes）。

??自研 vs. AWS方案對比??

??層級??	??自研需求??	??AWS方案??
??硬件??	需定制芯片（如華為昇騰）或采購GPU	自研Trainium/Inferentia+Graviton
??訓練平臺??	搭建分布式框架（如PyTorch+MPI）	SageMaker全托管+Trn2超算集群
??模型優化??	需團隊開發剪枝/量化工具	Bedrock內置蒸餾與RAG
??成本??	初期投入高（如150萬+服務器）	按需付費（如Nova Micro每百萬token 3.5美元）

??關鍵挑戰??

??數據安全??：AWS通過Nitro系統實現硬件級隔離，自研需類似機制（如國產麒麟OS）。
??人才儲備??：需算法工程師（模型調優）+硬件專家（芯片設計）。

AWS的??全棧自研+生態開放??策略（如支持第三方模型）平衡了性能與靈活性，企業可根據需求選擇完全自研或部分依賴云服務。

四、與英偉達的關系

自研大模型不僅需要AI芯片，還需要完整的硬件、軟件和生態支持。AI芯片是核心算力引擎，但英偉達GPU憑借其成熟的CUDA生態和通用性，仍是當前大模型訓練的主流選擇。以下是關鍵點分析：

??1. AI芯片與英偉達GPU的關系??

??AI芯片的定位??
- ??專用芯片??（如AWS Trainium、華為昇騰）：針對大模型訓練/推理優化，能效比高，但需配套軟件生態（如AWS SageMaker）。
- ??英偉達GPU??（如H100/A100）：通用性強，CUDA生態成熟，支持廣泛深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），但成本高且受供應鏈限制。
??互補而非替代??
- 企業通常采用“雙軌制”：自研芯片降本增效（如AWS Trainium2），同時采購英偉達GPU（如GH200）保障兼容性。
- 例如，AWS既部署自研Trainium2集群，又與英偉達合作推出DGX Cloud服務。

??2. 自研大模型的完整技術棧??

??層級??	??需求??	??AWS案例??	??英偉達依賴項??
??硬件??	自研芯片（Trainium）或GPU集群	Trainium3芯片+Graviton4 CPU	H100/GH200超算集群
??軟件??	分布式訓練框架、CUDA替代方案	SageMaker（支持TensorFlow/PyTorch）	CUDA/cuDNN庫
??網絡??	高帶寬低延遲互聯（如EFA）	10Pbps定制網絡	NVLink/InfiniBand
??生態??	模型優化工具、行業適配	Bedrock平臺（RAG+微調）	NGC模型庫