智通財經APP獲悉，亞馬遜旗下云計算服務平臺Amazon Web Services(即AWS)重磅推出了新一代自研服務器CPU——Graviton5，亞馬遜AWS表示這是迄今為止性能最強勁且能效最高級別的數據中心服務器中央處理器(CPU)。這一最新的自研CPU以及本周云科技大會上重磅推出的自研AI ASIC芯片Trainium3，全面凸顯出這家云計算與電商巨頭正持續擴展其芯片產品陣容且愈發傾向于自研體系。

隨著亞馬遜、微軟以及谷歌等云計算巨頭們紛紛推出自研服務器CPU以及AI ASIC系列AI加速器產品，它們在未來對于英特爾與AMD的服務器CPU采購規模，以及對于英偉達AI GPU算力集群的整體需求可能明顯縮減。

盡管AWS當前仍在其全球范圍的大型數據中心使用英偉達、英特爾以及AMD所提供的高性能芯片產品，但其管理層始終強調為客戶們提供云計算多元化硬件配置選擇的重要性。有統計數據顯示，這已經是連續第三年，亞馬遜AWS新增的大規模CPU級別算力集群中超過一半由亞馬遜自研的Graviton系列CPU提供，而非此前幾年那樣基本上都來自于AMD與英特爾。

AWS在一份聲明中表示：“傳統方法往往迫使你在速度與效率之間做出權衡。為了解決這一需求，我們今天推出了Graviton5中央處理器——這是AWS迄今為止最先進的自研服務器CPU，面向廣泛的云端工作負載。與前一代相比，Graviton5在保持行業內領先能效的同時可提供高達25%的計算性能提升，使客戶們能夠更快運行應用、大幅降低計算成本并實現可持續發展目標。”

據了解，一些選擇在大規模應用場景中使用亞馬遜自研Graviton系列芯片的AWS大客戶們包括：Adobe、Airbnb、SAP、Snowflake、新思科技(Synopsys)、Atlassian、西門子(Siemens)、Pinterest以及Epic Games。

AWS表示：“諸如實時高負載游戲、高性能數據庫、大數據分析、應用服務器與電子設計自動化(EDA)等高性能與計算密集度要求工作負載，現在可以通過處理核心之間更快速的數據交換實現大規模擴展。”

每個Graviton5核心可訪問的L3級別緩存容量是Graviton4的2.6倍，其網絡與存儲帶寬也提升了15%至20%。該芯片采用3nm先進制程工藝制造，這一工藝同樣被用于AWS本周早些時候重磅發布的新款自研AI ASIC芯片——Trainium3芯片。

亞馬遜表示，基于Graviton5且面向通用工作負載的M9g實例目前已全面開放預覽;面向計算密集型工作負載的C9g實例以及面向內存密集型工作負載的R9g實例計劃于2026年推出。

上述發布恰逢亞馬遜AWS于本周在拉斯維加斯舉辦2025年re:Invent大會。亞馬遜AWS近期實現的年度營收運行率(ARRR)已達到驚人的1,320億美元。

Graviton5是什么架構?為什么云計算巨頭們都在做自研服務器 CPU?

Graviton5為AWS 自研的 ARM 架構服務器 CPU，專門給亞馬遜云端工作負載用的“定制化服務器芯片”，基于 Arm Neoverse系列做深度定制，在同等性能下更省電、同等功耗下性能更高，有望大幅壓低亞馬遜的整體TCO。

芯片設計領軍者Arm公司也堪稱全球人工智能狂熱浪潮最大贏家之一，英偉達自研的Grace CPU正是基于ARM架構，亞馬遜的自研數據中心Graviton服務器處理器同樣采用ARM架構，類似的還有基于基于ARM Neoverse所打造的Google Axion Processors這一谷歌第一代自研ARM架構數據中心CPU，以及微軟Azure Cobalt 100自研ARM架構數據中心CPU，ARM架構可謂正在從“智能手機之王”演變成AI云時代的算力基礎設施底座之一。

為何云巨頭們紛紛擁抱自研服務器CPU?當一家云計算廠商規模到了谷歌和亞馬遜這種超級云廠級別，“每核性能/每瓦功耗/每年電費”都是天量賬，而自研CPU可以針對自身云計算平臺最常見的云工作負載進行大規模優化(微服務、數據庫、緩存、云端AI推理等)，即可以和自家編譯器、操作系統、網絡棧、存儲、AI 加速卡深度耦合，能夠在能效和運行成本上擠出至少10%以上的顯著改善，乘上上百萬顆芯片就是巨額節省。此外，有自研替代選項，和英特爾/AMD談價格和roadmap的底氣會明顯更足，也避免未來某家供應商技術/產能掉鏈子時，自己完全被動。

云廠自研ARM架構服務器CPU的興起，確實在長期上可能“擠壓x86架構服務器CPU的成長空間”，但現在還談不上讓英特爾/AMD立刻邊緣化，更多是限制了x86在云上的天花板。

對“整個全球服務器市場”而言，x86架構服務器CPU(即英特爾+AMD)仍然是全球數據中心的絕對主流中央處理器，尤其是傳統企業云基礎設施、自建機房以及很多云上的通用實例。ARM自研服務器CPU的份額主要集中在幾家超大規模云廠的自用機房，并沒有大規模向全球大規模出貨。