就在所有人以为亚马逊要进军AI的时候，贝索斯点击遥控器。
大屏幕上弹出来的东西却让他们大吃一惊。
毕竟屏幕上弹出来的确实是新业务，但并不是他们所期待的进军AI，而是Inferentia的芯片架构图。
16纳米工艺，8内核神经推理引擎，单片机INT8算力120 TOPS。
支持TensorFlow、PyTorch、MXNet原生部署，单卡功耗75W。
“Inferentia是亚马逊第一款完全自研的AI推理芯片，”贝索斯说，“它专门为云端推理设计。
不是训练，不是通用计算。
就是推理。
他放出一张对比图。
对比对象，是华星的星核AI推理卡T1。
华星T1采用10纳米工艺，INT8算力同为120 TOPS，功耗也是75W。
纸面参数几乎一致。
16纳米对10纳米，Inferentia在工艺上略逊一筹，但差距不大。
贝索斯没有在参数上多纠缠。
他对比的是价格。
“我们不卖芯片，”贝索斯的笑容很淡，“我们卖算力。
你不需要买一张卡插在机房里，你只需要在AWS上开一个Inferentia实例。
一个小时一毛三。
比华星的卡便宜多少？你们可以自己算。”
全场嗡嗡作响，这个方案似乎有点香，相比买算力卡，打造自己的算力中心，这种租贷模式似乎更符合美利坚的须求。
看着这些记者都被触动，贝索斯继续展示Inferentia的另一个杀招：与AWS生态的深度绑定。
Inferentia实例可以无缝调用S3存储、Lada函数、SageMaker训练平台、Rekognition图象识别API。
用户不用自己搭框架，不用自己调驱动，不用管兼容性。
只需要开箱即用，一切都在AWS的围墙花园里。
“这就是云的力量，”贝索斯说，“你不需要买最快的芯片。
你只需要买最方便的算力。”
发布会结束后，本就热闹的AI概念，又添了几分热度。
枪再好，也比不过一把已经上了膛的枪。#
当天晚上，华国国内关于华星的“黑稿”开始出现在各大科技论坛上。
黑稿的套路很老，但很有效。
把华星和亚马逊放在对立面，然后集中攻击华星没有自有云平台这个公开的事实。
华星不碰云计算业务，只卖算力卡，各种类型的算力卡，行业里人尽皆知。
所以Inferentia的出现，等于向所有人抛出一个问题：华星的AI芯片做得再好，没有云平台承载，最终卖给谁？
国内的那些科技企业吗？
但之前是没有选择，如今有了更好的选择，那他们会不会放弃？
京都，华芯总部。
针对亚马逊进军AI市场，华星特意召开了一次小型会议。
屏幕上滚动着亚马逊发布会的回放和全网黑稿的舆情监测。
“昨天发布会结束到现在，”张君悦汇报道，“全网关于华星AI芯片的负面讨论有四千多条。
高频攻击点集中在三个地方：第一，华星没有云，AI芯片缺乏自有生态。
第二，亚马逊的价格战会把华星挤出推理市场。
第三，美利坚云厂商会集体抵制华星芯片。”
李家辉的脸色都有点不太好看，毕竟动不动就华星危险了，这些黑子有没有把他放在眼里，有没有尊重他的劳动成果。
不过她还是很心平气和地说道:
“虽然网络上有各种谣言，但
Inferentia如果大规模铺开，会对中低端推理市场造成直接冲击。
尤其是中小客户，他们对价格最敏感，不过对我们的冲击倒不是最大。”
“AWS的Inferentia实例定价确实狠，”李君月又补充了一下，“一小时一毛三美元，比我们T1的单卡采购成本摊下来低得多。
根据这个定价来看，他们不是在赚钱，是在用补贴抢市场。”
沉飞一直没有说话，毕竟在AI领域，亚马逊或许会对其他企业造成影响，但对华芯没用。
于是他让众人讨论了一会，才开口说道:
“贝索斯说的那套逻辑，有没有道理？”
众人先是思考了一下，沉飞却已经告知了他们答案。
“有，云绑芯片，确实比单独卖芯片更有优势。
用户在云上用AI，不需要买卡、不需要部署、不需要维护。
开箱即用，按需付费。这是云计算的天然优势。
我们确实不做云，这是事实。”
他停了一下，稍微观察了一下众人的表情，继续说。
“但贝索斯漏算了一件事。”
“什么？”
“他用Inferentia，把客户锁在了AWS上。”
他直接切换屏幕上的PPT，展示出一组数据。
“Inferentia的推理框架是AWS自研的Neuron SDK。
它不支持AWS之外的任何云平台。
用户在Inferentia上部署的模型，没法迁移到谷歌云，没法迁移到微软Azure，更没法迁移到私有服务器上。
一旦你用上了Inferentia，你就离不开AWS了。”