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AWS是全球最大的雲服務供應商，全球的市場佔有率超過4成。每年用戶大會參加人數眾多，2019年超過了6萬5千人。
AWS維持市場的地位，除了在數據中心的投資，網絡的高可用性，區域內數據中心的數量，也多少在產品創新速度，以及產品的多元化。
AWS的業務規模，足以開發專有的新晶片，2016年AWS收購了以色列Annapurna Labs後，開發晶片，在雲端釋放更強大的運算力。雲服務供應商具備了規模經濟效應，依賴晶片降低成本，加速創新。
類似Google開發TPU晶片，加速人工智能，AWS則利用晶片加持，即使是虛擬化基建，亦可發揮強悍的運算力和網絡功能。
一般數據中心以軟件，以虛擬化運算和網絡，本身有不少損耗，記憶體和算力花在虛擬化上，加上安全和加密，最終分配給用戶的運算資源，大打折扣。
AWS就利用特製晶片優化雲服務的虛擬化，推出了全球訓練AI和圖像運算最快的運算服務（Instance），客戶可根據CPU、記憶體、儲存、甚至網絡配搭，訂購不同Instance；還可優化網絡建立大規模的叢集運算，速度媲美超級電腦。
Instance品種大增數倍
據AWS行政總裁Andy Jassy介紹，通過晶片上的創新，AWS的Instance種類，比2年前多出了4倍。
購入Annapurna Labs後，AWS推動了Nitro計畫，以ASIC晶片取代虛擬化（Hypervisor）功能，包括保護硬件及BIOS，VM、保安、網絡、儲存、加密等。Nitro鎖定設定，保安不會有人為錯誤，外間無法登入管理賬戶，其他Nitro硬件PCIe網絡、NVMe儲存、遠端直接記憶存取、EBS儲存，加速儲存和傳輸，推動服務創新。
虛擬化是雲服務的基礎；Nitro簡化虛擬化，快速推出不同Instance；可按照不同任務，配搭選擇的運算、記憶、儲存。
ARM低成本高性能
Jassy表示， Annapurna Labs是AWS的轉捩點；包括開發性價更高ARM晶片Graviton2，針對特定場景；包括微服務、容器、Application Servers，ARMv7和v8設計，完全支援JVM虛擬機、其至可作高性能運算（HPC）。
Graviton2和華為的鯤鵬920一樣，屬64核和7nm製程。華為的構思，鯤鵬920可為手機遊戲服務，手機可直接利用雲端的算力。AWS則對ARM的前景，有更多想像空間。
AWS正式以旗下AI推理晶片Inferentia推出Inf1 Instance服務。Jassy表示，推理（Inference）佔去AI成本的8成以上。AI模型建立之後，大部分時間供預測用途，消耗最多的算力。華為研發出昇騰（Ascend）系列，推出昇騰Ascend 910，號稱是地上最強，支援全場景AI計算框架MindSpore。Inf1 Instance則只集中推理用途。
雲服務各自修行，以晶片推獨家服務。華為有海思，AWS有Annapurna Labs。其他的雲服務，看來也會收購晶片開發。
Nitro創新數據服務
Nitro其中一項優點，可實現儲存之間快速數據轉移。據Jassy介紹，Nitro令AWS快速推出更多種類Instance外，數據服務也有不少創新。近年，用戶從Oracle數據庫遷移至Aurora上；不少微軟 SQL也轉移過來，甚至開始放棄Windows伺服系統，遷移到Linux上。
AWS數據庫以SaaS提供服務，加上數據倉庫（Data Warehousing）和數據湖（Data Warehousing）；商業智能（BI）和大數據分析更易執行。Jassy介紹，AWS的 S3已經是全球最受流行的數據湖儲存方案。AWS RedShift則是增長最快雲數據倉庫。Nitro高速在儲存體間傳送數據，推動AWS數據服務創新。
AWS推出Federated Query，同時檢索S3、Redshift數據倉庫、RDS及 Aurora （PostgreSQL） 數據庫，然後送到Redshift分析，或S3數據湖作大數據分析。
並行擴充免費時段
Nitro也更有效利用S3物件儲存。較早前，RedShift推出Concurrency Scaling服務，自動增加暫時性的容量，即使數千並行用戶同時作查詢，仍保持快速的效能。這種自動擴充的容量，每天有一小時免費任用，97%用戶利用免費一小時，進行並行數據分析。
但是，Redshift仍要在數據量和運算性能的兩者，作出成本的抉擇；數據多就使用較低效率的硬碟，數據少就用讀寫快的SSD。 Redshift推出RA3 Instance，靈活擴充運算和儲存。RA3擁有大量SSD，檢索數據一旦超出SSD容量，較少用數據傳至S3作暫存。Jassy說，Nitro加持的ec2加速Instance之間傳輸，RA3以同樣SSD，處理更多數據。
Nitro另一項創新是AQUA（Advanced Query Accelerator），不少企業以S3建立數據湖，靠廉價S3儲存原始的數據，數據從S3檢索後，送到Redshift作BI分析。AQUA就利用Nitro在S3建立緩存（Cache）縮壓和加密，數據預先檢索和過濾，預先完成部分工序，大幅減少送往Redshift分析的數據量，檢索速度快了10倍以上。
AWS上各項數據服務，必須一提雲服務上大熱的Elasticsearch。Elastic與多家公有雲合作，數據轉化成JSON格式，搜尋後以Kibana建立報表，性能極強。Elastic又加入了AI，用於保安和基建監察。近年容器興起，產生更大量日誌，Elastic整合容器日誌檢索分析，十分有用。
Elastic搜尋的數據儲存在S3上，以價格最貴的熱（Hot）儲存，如果檢索數據太多，負擔不起大量熱儲存，每次只能搜尋數天數據，其他就只得棄掉或放進冷儲存；用戶當然希望檢索更長時期的數據。
AWS就以Nitro打造「Ultrawarm」儲存，以快速的數據轉移，熱儲存上不常用數據，自動遷移至S3「凍」儲存上，Ultrawarm儲存可處理數以倍計數據，讓Elastic檢索上月的數據量。
Nitro成為AWS的秘密武器，一般企業數據中心無法擁有類似晶片，速度和成本，肯定不如AWS在雲的性能速度。除非基建IT可加快創新，否則轉移向雲端，看來已成定局。