美國網約車巨頭優步（Uber）近日宣布與亞馬遜云計算服務（AWS）達成重要技術合作，通過引入AWS自研芯片技術升級其核心業務系統。此次合作聚焦兩大領域：采用Graviton處理器優化實時出行調度系統，并試點基于Trainium芯片的AI模型訓練，旨在提升服務效率與用戶體驗。
據技術文檔披露，Uber的"行程服務區域"系統每日需處理數百萬次實時請求，包括司機位置匹配、路線規劃及配送時間預測等關鍵任務。通過遷移至AWS Graviton實例，該系統在保持原有性能的同時，單位計算能耗降低30%，服務擴展效率提升40%，尤其在高峰時段可將響應延遲控制在200毫秒以內。這項改造使全球用戶能更快速獲取附近可用車輛信息，并獲得動態優化的導航建議。
在人工智能領域，Uber正測試使用AWS最新Trainium3芯片訓練出行預測模型。該芯片針對大規模矩陣運算優化，可加速處理包含數十億數據點的復雜算法。初期應用顯示，基于Trainium訓練的司機分配模型使訂單匹配速度提升25%，而配送路徑規劃模型的計算效率提高18%。這些改進直接轉化為用戶端的體驗升級：乘客等待時間縮短，騎手配送路線更合理，平臺整體運營成本下降12%。
此次技術升級標志著Uber在基礎設施層面的重大轉型。公司工程團隊表示，AWS芯片提供的定制化計算能力，使其能夠突破傳統通用處理器的性能瓶頸。特別是Trainium芯片在浮點運算和內存帶寬方面的優勢，為實時分析海量時空數據提供了可能。隨著試點項目推進，Uber計劃將AI訓練規模擴大至覆蓋全球所有運營城市，進一步優化動態定價、需求預測等核心算法。
