据路透社报道,亚马逊首席执行官 Andy Jassy 近日在参加 Andreessen Horowitz 播客访谈时透露,受人工智能(AI)基础设施需求持续爆发推动,亚马逊云服务(AWS)的云计算产能已大部分售罄至2027年,并有相当大一部分2028年产能被客户提前锁定。
Jassy在采访中明确表示,AWS 2026年的大型运算产能已全部被预订。“2027年基本售罄。我们始终会保留一定产能用于按需业务和推理服务 Bedrock 或 EC2,但大批量产能基本都已售出。2028年也有相当大一块已经卖掉了。” 他补充称,AI实验室对算力的需求达到“前所未见”的规模,叠加企业云业务的持续增长,AWS 即使全力扩张,仍难以跟上客户需求的步伐。
这一供需缺口的规模,从亚马逊的资本支出计划中可见一斑。亚马逊今年早些时候已披露,2026年资本支出将达约2200亿美元,主要投向数据中心、服务器及网络设备。
然而 Jassy 也坦言,即便如此庞大的投入仍不足以填满需求。“公司完全可以投入更多资金,而且这不会是不明智的资本使用方式。”
当前,制约云端算力扩张的不仅在于资金。Jassy 指出,数据中心、电力及内存资源均处于紧张状态,且他不认为相关短缺会在2027年结束,部分零组件的供应限制甚至可能持续数年。在内存供应有限的情况下,AWS 需要在用于AI加速器的高带宽内存(HBM)与支撑传统云业务的动态随机存取内存(DRAM)之间进行权衡分配。
面对成本压力,亚马逊延续了其在通用CPU领域和AI芯片的自研路线。Jassy 透露,AWS 前1000大 EC2 客户中已有99%使用其自研处理器 Graviton,其性价比相较其他 x86 处理器高出约40%。如今,这一策略正被复制到AI加速器领域。他表示,Trainium 芯片相较同级处理器的性价比高出约30%至40%。
但 Jassy 同时承认,AI推理成本仍有大幅下降空间。“在我看来,要让AI被尽可能广泛地使用,目前的成本仍然高出一个数量级。”他认为,推理成本需要下降约十倍,才能真正推动企业级AI应用的规模化落地。这一判断构成了亚马逊持续押注自研芯片的核心逻辑:通过降低单位算力成本,打开更广阔的企业市场需求。