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亞馬遜Trainium晶片供應鏈季淨利比較
動畫中可以看到亞馬遜Trainium晶片供應鏈的每季淨利比較，資料期間是從2013年第一季到2025年第一季，亞馬遜Trainium晶片自2022年問世以來，帶動了整條台灣供應鏈的獲利能力成長，尤其在2025年第一季，許多公司獲利明顯上升，顯示Trainium相關應用與出貨量已進入成長期。
以下公司的淨利我們主要比較兩個時點，分別是2022年第一季和2025年第一季兩季做比較。
台積電
台積電從2022Q1的 2027.3億台幣 淨利，成長到2025Q1的 3615.6億台幣，三年內淨利幾乎翻倍。這顯示其在高階製程（如5奈米以下）中的領導地位愈發穩固，而Trainium正是台積電EUV製程的最大受惠者之一，乘著AI晶片熱潮高速成長。
緯穎與奇鋐
緯穎由 23.5億 增至 97.9億，奇鋐由 7.5億 增至 32.1億，顯示伺服器代工與散熱模組需求大增。隨著AI訓練與推論對資料中心效能需求暴增，這兩家公司作為AWS資料中心硬體的主要供應商，業績水漲船高。
日月光投控
雖然從2022Q1的 129.1億 下滑到2025Q1的 75.5億，但可能反映的是封裝產能受到價格壓力或轉單效應的影響，不代表其在AI封裝領域退場，反而可能正進行產線轉型與資本支出調整。
光寶科、川湖、世芯-KY
這些零組件與IC設計公司皆有明顯成長，像世芯的每季淨利從 4.5億 成長到 14.6億，突顯其在AI加速器與客製化晶片設計領域的競爭力。川湖作為伺服器機殼與儲存解決方案供應商，則乘著AI伺服器規格升級之風。
小結
整體而言，從2022到2025，台灣Trainium供應鏈的獲利能力全面上升，代表AI雲端基礎設施正在進入商業化爆發期。領頭羊如台積電、緯穎與奇鋐，基本面明顯轉強，也預告台灣供應鏈在全球AI競局中的關鍵地位。
投資人關注 AI 供應鏈發展，特別聚焦亞馬遜 AWS 的 Trainium 及 Google TPU 等 AI ASIC 晶片。
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亞馬遜是如何開發Tranium晶片的？
AWS（Amazon Web Services）開發 Trainium 晶片，是為了加速其雲端服務中的 機器學習訓練工作負載，尤其是針對深度學習模型。以下是它開發的主要背景與方式整理：
🔧 一、開發背景與目標
- 成本與效能優化：
- 傳統使用 GPU 訓練 AI 模型（如 NVIDIA A100），成本高且彈性有限。
- AWS 為降低客戶使用成本、提高效能與控制權，決定自行開發 AI 晶片。
- 自有晶片策略：
- Trainium 是 AWS 自研晶片家族的一部分，繼 Inferentia（推論晶片）之後，用於訓練用途。
🧠 二、開發方式與合作夥伴
- 內部設計團隊（由 Annapurna Labs 主導）：
- AWS 於 2015 年收購 Annapurna Labs（以色列晶片新創），成為其自研晶片的核心團隊。
- Annapurna 專門負責設計 Trainium 架構，包括神經網路處理器（NPU）與加速引擎。
- 晶圓製造：台積電（TSMC）：
- Trainium 採用台積電 7 奈米或更進階的製程技術製造，確保效能與功耗的最佳平衡。
- 封裝測試：日月光投控（ASE）：
- Trainium 晶片交由日月光進行先進封裝與測試流程，確保可靠性與效能。
- 伺服器機殼與散熱：川湖（AIC）、緯穎（Wiwynn）等：
- Trainium 晶片需整合至 AWS 自有伺服器上，與 ODM 合作設計高密度伺服器。
- 晶片設計 IP：世芯（Alchip）等協力廠商：
- 協助部分高階矽智財（IP）與 SoC 整合設計。
🚀 三、產品特色
- 支援主流機器學習框架：如 PyTorch、TensorFlow（透過 Neuron SDK）
- 高度並行處理能力：專為大規模神經網路訓練設計
- 整合至 AWS EC2 Trn1 實例中：提供客戶訓練 GPT、BERT 等大型模型的計算資源
🔮 四、產業意涵
- 垂直整合策略：AWS 不再依賴外部晶片商，而是打造從硬體到雲端平台的全套方案
- AI 晶片國際供應鏈代表：台積電、日月光、川湖、緯穎、世芯等台灣供應商全面參與，是全球 AI 晶片鏈的重要一環
由於 Trainium2 使用較大型 PCB 板，導致組裝於運算托盤（computing tray）階段的良率偏低，因此實際訂單數量往往比實際生產數多出 30%～40%。不過隨著下半年基板與機架的組裝良率改善，供需落差有望縮小。
台灣供應鏈受惠廠商除了台積電、日月光投控，還包括金像電、川湖、緯穎、奇鋐、光寶科、貿聯-KY。投資人目光亦逐漸轉向後續的 Trainium3 與 Trainium4 專案，其中世芯-KY被點名為關鍵受惠者，也正式列入八大核心供應商行列。
市場對世芯-KY 在 3 奈米專案的市占率與量產進度表現出高度信心，且其已獲得台積電 CoWoS 產能的支持。據悉，世芯-KY 已於2025年 2 月完成該 3 奈米 ASIC 晶片的 tape-out，近期開始在台積電試產，有望在 2025 年進入小量量產階段。
展望 Trainium4，世芯仍有極高機會維持競爭優勢，憑藉具成本效益的設計、更好的客戶服務與第三方 IP 整合，在 2 奈米專案中再度勝出。亞馬遜也可能在今年 7 月底前對此做出決策。
AWS 的 Trainium 是亞馬遜雲端服務（Amazon Web Services, 簡稱 AWS）專門為 機器學習訓練（training） 打造的 客製化 AI 晶片，主要目的是提供比傳統 GPU 更快、更便宜的深度學習訓練效能。以下是重點介紹：
🔹 Trainium 是什麼？
- Trainium 是一種 AI 加速晶片（Accelerator），由亞馬遜自行設計。
- 專門用於機器學習訓練階段，與 AWS 的 Inferentia（推論用晶片）互補。
- 可在 AWS EC2 Trn1 實例中使用。
🔸 它的用途？
- 訓練像是 GPT、BERT、ResNet 這類的大型深度學習模型。
- 適用於自然語言處理（NLP）、電腦視覺、推薦系統等 AI 應用。
🔹 有什麼優勢？
- 相比傳統 GPU（如 NVIDIA A100）：
- 運算效能更高
- 性價比更好（訓練成本更低）
- 能源效率更高
- 完全整合進 AWS 生態系，如 Amazon SageMaker 和 EC2。
🔸 Trainium 的進展與版本？
| 版本 | 發布時間 | 重點特色 |
| Trainium 1 | 2022 年左右 | 首次推出，支援大規模 AI 訓練 |
| Trainium 2 | 2024~2025（即將量產） | 更快、更節能，將用於 AWS EC2 Trn2 實例，支援更大的模型 |
| Trainium 3 / 4 | 開發中 | 相關供應鏈已在準備，受惠廠商受到投資人關注 |
這個表格概述了 AWS 自研 AI 訓練晶片「Trainium」的發展歷程與版本特色：
- Trainium 1：約於 2022 年推出，是首個版本，支援大規模 AI 訓練，為 AWS 進軍 AI 晶片市場的重要一步。
- Trainium 2：預計於 2024～2025 年量產，具有更高的速度與能源效率，將應用於 AWS EC2 的 Trn2 實例，並可支援更大型的 AI 模型訓練。
- Trainium 3 / 4：目前仍在開發中，相關供應鏈已在準備中，吸引了投資人與供應商的高度關注，顯示未來的商業潛力。
整體來看，Trainium 系列晶片正持續演進中，AWS 也在強化其 AI 基礎設施競爭力。
🔍 與 Inferentia 有什麼不同？
| 項目 | Trainium | Inferentia |
| 用途 | AI 訓練（Training） | AI 推論（Inference） |
| 發展方向 | 更高效訓練大型模型 | 加速模型部署與推論效能 |
| 對應產品 | EC2 Trn1、Trn2 實例 | EC2 Inf1、Inf2 實例 |
這個表格比較了 AWS 兩種自研 AI 晶片 Trainium 和 Inferentia 的差異：
- 用途不同：
Trainium 專門用於 AI 訓練（Training），而 Inferentia 則用於 AI 推論（Inference），也就是模型訓練完成後的應用階段。 - 發展方向不同：
Trainium 著重於提升訓練大型模型的效率，適合用於需要大量運算資源的模型訓練；
而 Inferentia 則聚焦於加速 AI 模型在實際部署時的推論效能，強調速度與效能優化。 - 對應的 AWS 產品也不同：
Trainium 對應的實例為 EC2 Trn1 和 Trn2；
Inferentia 則對應 EC2 Inf1 和 Inf2 實例。
簡而言之，Trainium 用於打造 AI 模型，Inferentia 用於實際執行這些模型。兩者相輔相成，構成 AWS 完整的 AI 晶片解決方案。
🌐 延伸說明
- AWS 開發 Trainium 的主要目的是：不依賴 NVIDIA GPU、降低雲端 AI 成本與風險。
- Trainium 的推出讓 AWS 能針對 AI 應用提供 自有晶片、控制整體成本與效能。
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