亞馬遜一直在積極研發自有晶片，尤其是在人工智慧和雲端運算領域，其中最引人注目的是 Trainium 和 Inferentia 晶片，它們專為 AI 訓練和推理任務而設計。然而，這些晶片在提供自身雲端服務高效能的同時，重點在降低成本。再者，亞馬遜的晶片開發重心，很大程度是整合在AWS雲端服務中，這對於已經使用AWS的客戶來說甚具優勢，讓它們實現了AI應用程式的無縫部署和擴展。
亞馬遜的晶片開發，「留客心態」極強。
若比較亞馬遜的Trainium和Inferentia晶片與谷歌的張量處理單元（TPU），個人認為，亞馬遜的晶片欠缺谷歌那份「創新性」。事實上，雖然亞馬遜的晶片近年取得了長足進步，但其開發進度與Google相比略顯緩慢，只分別於 2019 年和 2022 年推出了 Inferentia 和 Trainium，而Google的 TPU 技術則已迭代多年。
據報道，谷歌當下的Ironwood TPU，效能顯著提升，速度是其前代產品的四倍，並針對生成式AI任務進行了最佳化，這令亞馬遜有點望塵莫及！
自2018年以來，谷歌一直積極部署其TPU，這使其在AI晶片市場佔據了穩固的地位，近日Meta等公司對TPU的租賃與收購興趣，凸顯了其競爭優勢和在產業中日益增長的認可度。
純個人心路，因為谷歌在TPU 改進屢有驚喜，且市場成熟度方面亦有較強的競爭優勢，尤其在特定的AI 任務方面，是故我認為其股價爆升機率會高一些。
