兆瓦級AI基地: AI筆記AWS如何在印第安納州打造全球最大訓練集群
在 2023 前，印第安納州新卡萊爾仍是一片泥濘的農田，玉米田隨風吹拂。不到兩年後，這裡已經成為一座運作中的 AI 資料中心，七棟建築相繼竣工，全力運行。這速度「快得有點不真實」。這正是 AWS 在超速部署其 AI 基礎設施的真實縮影。
在報導中，是生成式 AI（Generative AI）熱潮的爆發，也是一場雲端服務公司為了下一代語言模型（LLM, large language model）拼盡全力的較量。AWS 選擇在此建設，不只因為土地、電力、補助，更在於它打算掌握「從硬體到雲服務」這條關鍵鏈條。
筆者透過 AIMochi 筆記工具，將在這篇文章中，從多個角度帶你走進這場大型工程：
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為何選擇這地、這速度怎麼做到？
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自研晶片 Trainium 2 是什麼？技術與成本控管如何？
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建設帶來地方經濟、就業與能源影響。
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競爭格局中，AWS 如何定位自己？並藏下哪些未來伏筆？
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最終：這一波「AI基礎設施熱潮」是否隱含風險？我們還能怎麼看？
基地揭密：規模、地點與速度
選址與規模
AWS 在印第安納州新卡萊爾選址，佔地約 1,200 英畝（約 486 公頃）農田。場址過去用作農業生產，只用了不到一年多時間，從零起點轉為運作中資料中心。
總計至少規劃 30 棟建築、消耗電力達約 2.2 吉瓦。印第安納州政府也將其列為州歷史上最大資本投資案之一。
建設速度：一年多的蛻變
報導指出：“這速度快得有點不真實”。從農田到全球最大 AI 資料中心之一，僅僅在短短時間內完成。這其中涵蓋了土地徵用、建築施工、電力／水務接入、冷卻基礎設施設置、晶片集群安裝、網路與機房驗收……每一步皆須精準協調。
為什麼能如此迅速？
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預設需求強烈：生成式 AI 模型訓練迅速爆發，客戶需求迫切。
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模組化／工業化建造方式：報導指出 AWS 為此改變建築類型、液冷技術，工程管理精細。
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地方支持與補助：印第安納州提供稅收優惠、補貼、土地激勵。
因此，基地並非慢慢苗圃式讓工程熟成，而是一場快節奏、標準化的大型工業部署。
為何在印第安納州？
關鍵原因包括：
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優質土地：大面積農田轉用成本相對較低。
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充足電力與輸電走廊：印第安納州已有高速公路、鐵路、輸電線路等基礎。
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州府誘因：稅收豁免、補貼政策吸引大規模資料中心建置。
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接近拓展聯網／雲端客戶：中西部對於大型雲服務集群亦具地理優勢。
然而，這樣的選擇也帶來副作用：當地居民質疑電網、用水、土地變化等問題，後文將深入探討。
硬體核心：AWS自主晶片 Trainium 2 的角色
晶片演進與戰略意義
AWS 自 2013 年起開始設計自有晶片，從 Nitro、Graviton，到 Inferentia，再到 Trainium。
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Inferentia：專為推理設計。
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Trainium：專為訓練設計。
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第一代 Trainium（Trn1）曾與 GPU 媲美效能，同時節省成本。
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Trainium 2：官方指出其在訓練與推理上達 “30‑40 % 優於現有 GPU 執行類型”。訓練大語言模型時，相較於傳統 GPU 模式具備成本與效能優勢：在某些工作負載可達到 24.6% 效能提升與 29–46% 成本降低。
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在資料中心中的角色：集群化與規模化
AWS 的專案名為 Project Rainier，這是一個超大規模的 AI 計算集群，搭載近 50 萬顆 Trainium 2 晶片，目前已全數上線。
AWS 表示，合作夥伴 Anthropic（OpenAI 的競爭者）到 2025 年底將使用超過一百萬顆 Trainium 2 晶片。
技術規格上，Trainium 2 配置如：64 顆晶片連接為一台 UltraServer、16 晶片為一個訓練節點。
這意味著 AWS 不再只是租用 GPU、而是從晶片、機櫃、機房設計、冷卻系統、再到雲端平台整條鏈條掌握自主能力。這是進入「從雲端到晶片」的垂直整合路徑。
成本、能源與效率的考量
選擇自研晶片的好處包括：
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控制成本：根據官方說法，Trn2 的運訓成本比主流 GPU 型更低 30–40%。
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提升效能：專為生成式 AI 訓練設計，可提供更佳延遲、更高吞吐。
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擁有供應鏈主控權：在全球晶片供應緊張的大環境下，自有晶片能降低依賴外部。
同時，也意味著更高的責任：若晶片或軟體整合有問題，或耗電/冷卻效率差，成本與風險皆提高。學術分析指出，雖然 Trainium 表現優異，但在某些場景仍未全面證明其「超越 GPU」的廣泛適用性。
經濟與地方效應：就業、基建、能源互動
就業與投資
這個 110 億美元的項目（或依不同來源略有變化）成為印第安納州有史以來最大的單一資本投資案之一。
計畫中承諾至少創造 1,000 個長期職位，並在建設期間安排 9,000 多個臨時工。州府與縣政府提供土地稅、市政道路、水污處理升級補貼。
基礎建設與能源需求
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預計資料中心整體用電量達約 2.2 吉瓦，相當於超過百萬戶家庭用電。
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當地電網與水資源面臨壓力：小鎮居民擔心用水、濕地影響、道路交通負荷。
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印第安納州為可再生能源、核電與燃煤／天然氣電力來源轉型進行中。報導指出，到 2030 年尖峰供電需求可能翻倍。
地方擔憂與挑戰
雖然帶來投資與就業，但也不全是順風。部分居民擔心：
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電費可能上升，因為數據中心用電巨大。
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電網是否能承載新負荷？是否會影響居民供電穩定？
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水資源與土地變更：濕地、農用地改為工業用途，引起環保與社區關注。
因此，這個基地不僅是科技焦點，更是能源、環保、地方治理三者交會的實驗場。
產業競爭與策略定位：AWS 的全盤佈局
AI 資料中心的競爭格局
全球科技巨頭皆在搶占雲端＋生成式 AI 資源。
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Google : 自研 TPU 晶片並建置大規模 AI 資料中心。
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Meta、Microsoft：亦投入數據中心建設。
AWS 的出拳重點在於「自主晶片＋雲端資源整合」：透過 Trainium、自建資料中心、與合作夥伴 Anthropic 等，打造可擴展、專屬 AI 執行平台。
AWS 的策略優勢與挑戰
優勢：
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垂直整合：從晶片、機房、雲服務平台一路掌控。
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成本優勢：自研晶片降低租用外部 GPU 的成本。
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快速部署：印第安納州基地即為實證。
挑戰／風險：
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晶片與生態系統成熟度：雖然初期成果亮眼，但仍需時間驗證在各種模型與場景下是否全面勝出。
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能源與可持續性壓力：若電力、水資源、冷卻成本失控，整體 ROI 可能受影響。
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地方與監管壓力：資料中心對地方環境與社區影響大，監管與補貼政策可能變數。
未來伏筆：更多容量＋多樣策略
基地建設仍在擴展中，AWS 表示將在其他地區推出 Trainium 3 等新晶片，並導入更多液冷、新建築模式。
此外，未來若生成式 AI 成為主流應用，擁有「快速部署AI訓練能力」的雲服務商將具決定性優勢。
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