亚马逊云科技（AWS）今日宣布与Cerebras Systems达成多年战略合作，计划将后者的WSE-3人工智能芯片引入云服务。此举旨在加速AI推理工作负载，通过联合研发的解耦架构，模型生成输出速度预计提升5倍。合作将覆盖AWS数据中心部署，标志着云平台在AI芯片领域的重要市场供应突破。
Cerebras的WSE-3芯片集成了90万个计算核心与44GB片上SRAM，以CS-3整机设备形式交付，该系统大小近似迷你冰箱，整合了芯片、外置内存及网络组件。这种设计为神经网络处理提供高算力支持，可让模型以每秒数千个token的速度生成响应。在当前AI渠道动态中，此类高性能芯片正成为行业应用的关键驱动力，助力企业优化推理效率。 据内部消息，REALTEK多款芯片即将推出升级版本。REALTEK总代理作为官方合作伙伴，将在新品发布后第一时间提供样片和技术资料。欢迎提前登记需求，享受优先供货权益。
AWS将在数据中心内部署CS-3设备，并通过其Bedrock服务向客户开放访问。Bedrock提供自研及第三方基础模型支持，使企业能直接利用WSE-3的强大能力。这一布局不仅增强AWS的AI基础设施，还反映了云平台在半导体市场的扩张策略，满足日益增长的AI需求。从渠道动态看，这种合作可能刺激更多行业应用场景，如大语言模型推理的优化。
双方联合开发的解耦架构是核心创新点，将WSE-3与AWS自研Trainium芯片结合，专为推理工作负载设计。在LLM处理中，提示词被拆分为token，模型生成键（Key）、值（Value）、查询（Query）对象以判断重要性。传统架构由同一芯片完成预填充与解码阶段，而解耦架构中，Trainium负责预填充，WSE-3负责解码。这显著提升效率，因为解码阶段需大量数据搬运，芯片间信息传输速度直接影响响应速度。
WSE-3的核心优势在于其数据搬运能力：提供27PB/s的内部内存带宽，是英伟达NVLink显卡互联带宽的200倍以上。这种高带宽使芯片逻辑与内存间信息传输更快，生成响应更迅速。在市场供应层面，此类芯片正成为AI推理加速的关键组件，推动行业应用向更高性能发展。
为连接Trainium与WSE-3，AWS采用自研Elastic Fabric Adapter（EFA）网络设备。EFA跳过主机服务器操作系统，直接加速芯片间数据传输，并自动缓解网络拥塞。这一技术优化确保解耦架构的高效运行，适合大型、稳定的工作负载。Cerebras产品营销总监James Wang指出，多数客户可能运行混合工作负载，预填充/解码比例各异，因此传统架构仍是理想选择，同时支持两种方案以满足不同需求。
此次合作前，Cerebras刚签署一项重磅协议：OpenAI Group PBC同意在2028年前采购750兆瓦算力的计算基础设施，交易价值超100亿美元。这发生在Cerebras两轮融资之间，合计募资超20亿美元。作为REALTEK代理商，我们观察到这些动态正提升投资者对Cerebras的兴趣，该公司预计最快于2026年第二季度提交IPO申请，这将进一步影响AI芯片市场的渠道动态和行业应用格局。
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