Amazon раздала 34 гранта на вычисления на своих ИИ-чипах Trainium для работ по безопасному ИИ

Amazon объявила 34 лауреата программы Build on Trainium. Команды получат кредиты на вычисления в облаке AWS: работать они будут на Trainium, собственных ИИ-чипах компании. Всего на программу выделено 110 млн долларов, в ней участвуют 30 университетов, в том числе Стэнфорд, Беркли, UIUC, UCLA, Университет Карнеги — Меллон и MIT.

Нынешние гранты выданы по осеннему конкурсу 2025 года. Его тема — ответственный ИИ, и заявки принимали по пяти направлениям: безопасность и выравнивание моделей, многоязычные языковые модели, инженерия представлений, малые и экономичные модели, генерация синтетических данных. Заявки оценивали по научному качеству и по возможной пользе для исследователей и общества. Кроме кредитов, победители получают доступ к более чем 700 открытым наборам данных Amazon и к сервисам машинного обучения AWS. Каждой команде назначат консультанта из Amazon, а для освоения Trainium предусмотрены учебные материалы и практические занятия.

Темы проектов разнообразные. Одни команды займутся обнаружением галлюцинаций, другие — «разучиванием», то есть удалением из модели запомненных данных. Есть проверка безопасности агентов, которые пользуются внешними инструментами по протоколу MCP, защита подростков в мультимодальном генеративном ИИ и поиск мошеннического контента. Отдельная группа работ посвящена языкам: синтетические данные для обучения на малоресурсных языках и оценка моделей на реальных медицинских диалогах на индийских языках. Остальные проекты про эффективность: разреженные и квантованные модели, линейное внимание вместо квадратичного, быстрые методы обучения.

Два примера привёл Yida Wang, ведущий прикладной исследователь AWS AI. В Иллинойсе (UIUC) изучают, как распределять модели со смесью экспертов размером до триллиона параметров по 1 024 чипам Trainium с учётом того, как чипы соединены между собой. В Вашингтонском университете делают фреймворк для оптимизации инференса, который должен повысить эффективность расхода токенов для всех, кто запускает языковые модели на Trainium. По словам Wang, программа нужна для того, чтобы исследователей ограничивало «только воображение, а не бюджет на вычисления».

У Amazon здесь и собственный интерес. Trainium конкурирует с видеокартами Nvidia, и чем больше университетских работ, библиотек и навыков появится под этот чип, тем привлекательнее он для клиентов. Тем же целям служит конкурс AWS Trainium Frontier: его участники обучают языковые модели с нуля на Trainium, а финал пройдёт на конференции NeurIPS 2026. Сколько получит каждая команда и в какие сроки будут результаты, Amazon не сообщила.