亚马逊公司与初创企业Databricks达成了为期五年的合作协议，这可能有助于寻求建立自身人工智能能力的企业降低成本。
Databricks将使用亚马逊的Trainium AI芯片来提供一项服务，帮助公司自定义AI模型或构建自己的模型。亚马逊表示，客户在其自主研发的芯片上的花费比竞争对手（如Nvidia的图形处理器GPU）更少，而后者主导着AI芯片市场。
亚马逊和Databricks拒绝分享该协议的财务条款。
这笔交易正值Databricks、亚马逊及其他企业技术公司如微软、Salesforce和Snowflake（Databricks的竞争对手）积极争取企业的AI投资之际。与此同时，企业技术高管表示是时候证明AI投资正在产生回报了。
Databricks去年以约13亿美元收购了AI初创公司MosaicML，并正在扩大被收购公司的服务，以便在企业AI交易中分得一杯羹。该公司与亚马逊的合作最终使得AI对企业来说更快、更便宜，因为它可以将使用亚马逊AI芯片节省的成本转嫁给客户，Databricks生成式AI的副总裁Naveen Rao说道。
早期的人工智能成功案例依赖于使用公司的私有数据来定制人工智能。例如，构建一个专属的客户服务聊天机器人可以帮助降低人力成本。
对于亚马逊来说，这意味着继续将其定位为中立的AI技术提供商，为企业提供使用和定制其平台上各种供应商的AI模型的能力。
Databricks通过出租数据分析、人工智能及其他基于云的软件来盈利，这些软件可以利用企业现有的AI就绪数据。去年九月，这家总部位于旧金山的公司表示其估值为430亿美元。
两家公司目前有一个合作关系，客户可以在亚马逊的云计算平台Amazon Web Services上运行Databricks数据服务。Databricks还通过AWS租用Nvidia GPU，并且作为协议的一部分，将会使用更多的这类GPU。使用AWS的客户为Databricks带来了超过10亿美元的收入，而且Rao表示，AWS是该数据公司增长最快的云合作伙伴。
W.W. Grainger的首席技术官Jonny LeRoy表示，该公司正在使用人工智能来帮助客户浏览其产品系列。这家总部位于伊利诺伊州的公司结合使用了AI模型和Databricks提供的检索增强生成系统来构建客户服务工具，并计划在内部使用亚马逊的芯片，LeRoy说道。
亚马逊并不被广泛认为是人工智能创新的领导者，一些科技分析师和商业领袖表示，亚马逊需要证明它可以与微软和谷歌竞争。亚马逊的人工智能复兴的一部分包括其专门为构建和使用人工智能模型设计的AI芯片Trainium和Inferentia。与英伟达更通用的GPU相比，这些定制芯片由于专门针对单一任务而可以更加高效。
亚马逊为其定制AI芯片的推销点是更低的成本。AWS计算和网络服务副总裁戴夫·布朗表示，客户使用这些硬件的成本预计比使用其他硬件低约40%。
“如果客户没有省钱的话，他们不会搬走的，而且如果他们现有的解决方案对他们来说已经很好用了，”布朗说。“所以提供那些成本节约措施是很重要的。”
布朗拒绝透露亚马逊客户使用其自定义芯片而非英伟达GPU的数量。
汽车购物网站Edmunds.com正在使用Databricks构建一个AI工具，帮助客户在购买电动汽车时确定他们有资格享受哪些激励措施，该公司的技术副总裁Greg Rokita表示。任何降低构建AI系统成本的措施都是有益的，特别是因为拥有自主开发的AI系统优于租用供应商的私有模型，Rokita说道。
NinjaTech AI是一家正在构建执行任务的AI代理的初创公司，该公司表示，通过使用Trainium芯片，每月在计算上的花费约为25万美元，而不是使用Nvidia的GPU时所需的75万到120万美元。亚马逊自研AI芯片的其他客户还包括Anthropic、Airbnb、Pinterest和Snap。
但是亚马逊并不是替代英伟达的唯一选择。长期与英伟达竞争的AMD也有自己的GPU产品线，谷歌制造了称为张量处理单元（TPU）的内部芯片，而Groq和Cerebras等初创公司也开发了自己的专用AI芯片。
“对于企业而言，重要的是技术带来的价值，而不是底层的技术本身，”市场研究和信息技术咨询公司Gartner的分析师Chirag Dekate表示。“如果是Trainium也行，如果是CPU也行，如果是GPU也行。对最终用户来说并没有太大差别。”
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