SemiAnalysis：AWS 借 Anthropic 与 Trainium 反攻，在建超 1.3GW 数据中心
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速览
- SemiAnalysis 提出与市场相反的判断：AWS 将迎来 AI 反弹，而非持续陷入云危机
- AWS 为 Anthropic 在建三个园区，IT 容量超 1.3GW，最大园区近 100 万颗 Trainium2
- Anthropic 年化收入年内从 10 亿增至 50 亿美元，是 AWS 押注的核心资产
- 但 Anthropic 云支出不到 OpenAI 一半，且大量流向 Google Cloud
- Trainium2 在算力与内存带宽上全面落后 Nvidia，但每 TCO 内存带宽具优势
- Trainium2 正演变为 Anthropic 的定制芯片项目，Anthropic 深度参与设计
- AWS 下一代 Teton PDS 引入 NeuronLinkv3，架构向 Nvidia NVL72 靠拢
- AWS 预计 2025 年底前数据中心显著贡献营收，增速突破 20%
SemiAnalysis 发布报告，提出与市场共识相反的判断：AWS 的「云危机」被高估，其 AI 业务将迎来反弹。核心依据是 AWS 正为 Anthropic 建设三个处于施工最后阶段的超大规模数据中心园区，IT 容量合计超过 1.3GW，其中最大园区将部署接近 100 万颗 Trainium2，成为全球最大的非 Nvidia AI 芯片集群。Anthropic 2025 年年化收入已从 10 亿美元增至 50 亿美元，是 GenAI 市场表现最好的公司之一，AWS 预计其数据中心将在 2025 年底前显著贡献营收，推动 AWS 同比增速突破 20%。但报告也指出，Anthropic 目前云支出仍不到 OpenAI 的一半，且相当大一部分流向 Google Cloud，AWS 尚未真正从中充分受益。
关键事实
- AWS 为 Anthropic 建设的三个数据中心园区处于施工最后阶段，IT 容量合计超过 1.3GW，专用于 Anthropic 的训练需求
- 最大园区将部署接近 100 万颗 Trainium2，是全球最大的非 Nvidia AI 芯片集群
- Anthropic 2025 年年化收入从 10 亿美元增至 50 亿美元，年内增长 5 倍
- 截至 2025 年 Q2，Anthropic 的云支出不到 OpenAI 的一半，且很大一部分流向 Google Cloud
- 截至 2025 年 6 月，OpenAI 超过 100 亿美元的云支出全部由 Azure 承接
- Nvidia GB200 单芯片 FP16 算力为 2500 TFLOP/s，是 Trainium2 的 667 TFLOP/s 的 3.85 倍
本站视角
这篇报告最值得中文读者关注的，是它给出了一个与主流叙事相反的判断，而且这个判断建立在可核查的物理证据上——卫星影像显示的数据中心建设进度。对国内做云基础设施、大模型训练和算力采购的团队来说，有几个具体影响。 第一，对国内云厂商和自研芯片团队。Trainium2 的路径说明了一件事：在单芯片规格全面落后 Nvidia 的情况下，靠 TCO 和软硬件协同设计仍能锁定一个顶级客户。Anthropic 深度参与 Trainium 设计、把 Annapurna Labs 当定制芯片伙伴，这种「客户即联合设计方」的模式，对国内做自研加速卡的厂商（华为昇腾、寒武纪、壁仞等）和它们的大客户关系有直接参照意义。国内团队如果只盯着单卡算力对标 Nvidia，可能会错过 TCO 和内存带宽这两个真正决定 RL 后训练成本的维度。 第二，对用 API 和云算力的中小企业与开发者。AWS 若真如 SemiAnalysis 预测在 2025 年底加速，意味着 Bedrock 上的 Claude 服务供给和价格竞争会加剧，这对依赖 Claude API 的国内出海团队是利好。但要注意，报告本身也承认 Anthropic 的推理需求大部分跑在 Google Cloud 的 TPU 上，AWS 承接的主要是训练。这意味着短期内 Claude 推理的稳定性和成本仍受 Google 影响，AWS 的增量未必直接转化为 API 降价。 第三，我们的判断：SemiAnalysis 的核心论点有说服力，但需要打折扣看。它的关键证据——1.3GW 在建容量、近 100 万颗 Trainium2——来自其自有的卫星影像和供应链模型，这些数据无法被第三方独立验证，且 SemiAnalysis 本身是付费研究机构，报告带有明确的商业动机（文末多处引导订阅和联系销售）。「2025 年底增速突破 20%」是一个可被财报证伪的预测，值得跟踪，但在 AWS 实际财报出来前，不宜当作既定事实。 第四，需要观察的是：Anthropic 同时押注 AWS Trainium、Google TPU 和 Nvidia GPU 三条线，这种多供应商策略在短期内保证了算力供给，但长期看会稀释任何一方的软硬件协同优势。如果 Anthropic 的 RL 路线图真的高度依赖内存带宽，那么 Trainium 的 TCO 优势能否兑现，取决于 NeuronLinkv3 和 Teton PDS 的实际表现——而这要到 2026 年才能验证。对国内做 Agent 和 RL 训练的团队来说，Anthropic 的这套「内存带宽优先」的硬件选择逻辑，比 AWS 的营收数字更值得研究。
背景与影响
SemiAnalysis 在 2023 年 3 月曾提出 AWS 面临「云危机」，认为其在 GPU/XPU 云时代难以把云计算的统治地位转化为新优势。两年半后，这一判断部分得到验证：Microsoft Azure 在季度新增云收入上领先，Google Cloud 与 AWS 的差距明显收窄，Amazon 年内股价表现在四大科技与 AI 巨头中垫底。SemiAnalysis 认为市场过度解读了云危机，AWS 的反弹正在酝酿。 AWS 落后的原因主要有两点。一是自研网络 EFA 的性能和用户体验落后于 Nvidia 的 InfiniBand、Spectrum-X 以及 Cisco、Arista、Juniper 的 RoCEv2 方案，尽管最新的 EFAv4 在真实消息尺寸下有所改善，仍落后于竞争对手。二是缺少「锚定客户」——在 GenAI 第一波需求中决定市场格局的大买家。Microsoft 的 AI 优势几乎完全来自 OpenAI 合作，截至 2025 年 6 月，OpenAI 超过 100 亿美元的云支出全部记在 Azure 账上。 Amazon 很早就意识到锚定客户的重要性：2023 年 9 月向 Anthropic 投资 12.5 亿美元、可扩展至 40 亿美元；2024 年 3 月合作扩展，Anthropic 承诺使用 Trainium 和 Inferentia 芯片；2024 年 11 月 Amazon 追加 40 亿美元，Anthropic 将 AWS 列为首选大模型训练伙伴。 但 AWS 尚未真正受益，原因有二：截至 2025 年 Q2，Anthropic 云支出不到 OpenAI 的一半；且 Anthropic 相当大一部分支出流向 Google Cloud——Google 是 Anthropic 最早的主要投资方之一（2022 年底 300 万美元轮次），并在 2023 和 2024 年是其首选云伙伴。SemiAnalysis 认为，Anthropic 激增的推理需求大部分由 Google Cloud 承接，TPU 是关键的竞争优势。 AWS 的大规模建设意在从 Google 手中夺回这部分份额，同时聚焦训练。Anthropic 领导层坚信 Scaling Laws 与 RL 扩展，其训练投入并不吝啬。Anthropic 约 130 亿美元、估值 1830 亿美元的融资将为其与 AWS、Google 等签署更多协议提供资金，AWS 也已在为 GW 级数据中心破土动工。 在芯片层面，Trainium2 在多项规格上落后 Nvidia：GB200 单芯片 FP16 算力 2500 TFLOP/s，是 Trainium2 的 667 TFLOP/s 的 3.85 倍；内存带宽 8000GB/s/GPU 对 2900GB/s，差距 2.75 倍；GB200 NVL72 的聚合内存带宽 576TB/s，是 Trainium2 的 186TB/s 的 3.1 倍。但计入 TCO 后，Trainium2 在每百万 Token 成本和每 TB/s 内存带宽成本上极具竞争力，这正好契合 Anthropic 更偏内存带宽受限的 RL 路线图。Anthropic 深度参与 Trainium 设计决策，实际上把 Amazon 的 Annapurna Labs 当作定制芯片伙伴，使其成为除 Google DeepMind 外唯一受益于紧密软硬件协同设计的 AI 实验室。 系统层面，AWS 目前部署 Teton PD 和 Teton PD Ultra，明年将大规模出货 Teton PDS 和 Teton Max，关键变化是引入 all-to-all 的 NeuronLinkv3 扩展网络，架构向 Nvidia 的 NVL72 NVLink 靠拢。SemiAnalysis 认为 Anthropic 深度参与了这个新系统架构的推出。不过 Trainium 在组装阶段遇到一些良率问题，对新系统而言属正常。SemiAnalysis 判断三个大型园区将在 2025 年底前显著贡献 AWS 营收，推动增速突破 20%。
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