AWS und NVIDIA planen, zwei Millionen zusätzliche einzusetzen GPUDie geplante Bereitstellung umfasst die AWS-Infrastruktur in den Jahren 2027 und 2028. NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin und Rubin Ultra GPUs für KI-Training, Inferenz, wissenschaftliches Rechnen, Unternehmensautomatisierung und physische KI-Workloads.
Die Ankündigung beschreibt eine zukünftige Infrastrukturverpflichtung und nicht zwei Millionen sofort verfügbare. GPUDies folgt einem früheren AWS-Plan, mehr als eine Million hinzuzufügen. NVIDIA GPUab 2026.
Erweiterter Infrastrukturplan von AWS und NVIDIA
AWS und NVIDIA Die erweiterte Partnerschaft wurde am 26. August 2026 bekanntgegeben. Die beiden Unternehmen erklärten, dass die zusätzliche Partnerschaft GPUs würden in der gesamten globalen Infrastruktur von AWS eingesetzt, einschließlich Systemen, die als KI-Fabriken bezeichnet werden.
Die Partnerschaft umfasst mehr als GPU Kapazität. AWS und NVIDIA Ich plane außerdem:
- Einführung einer Infrastruktur basierend auf NVIDIA Vera-CPUs.
- Erweitern NVIDIA NVLink Fusion mit kundenspezifischem Speicher mit hoher Bandbreite.
- Integrieren NVIDIA GPUs mit AWS Nitro und Elastic Fabric Adapter-Netzwerken.
- Weiter bereitstellen NVIDIA Nemotron-Modelle über Amazon Bedrock und SageMaker.
- Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung und Vektorindizierung durch Amazon EMR und OpenSearch.
- Setzen Sie die physikalische KI-Plattform von NVIDIA auf Workloads von Amazon Robotics ein.
Die Unternehmen planen außerdem den Aufbau einer KI-Infrastruktur für die US-Regierung. Dies umfasst 100,000 GPUs auf sicheren AWS-Systemen, die für Workloads der Bundesregierung und der nationalen Sicherheit mit einer Impact-Stufe von 6 und höher vorgesehen sind.
Matt Garman, CEO von AWS, sagte, Kunden wollten „die Freiheit haben, die besten Tools für ihre KI-Workloads auszuwählen“. Die gemeinsame AWS und NVIDIA Ankündigung Die Erweiterung wird als Reaktion auf Organisationen dargestellt, die KI-Projekte von Pilotprojekten in die Produktion überführen.
Welche Belege zeigen, dass die Nachfrage nach KI-Infrastruktur wächst?
Amazon und NVIDIA Sie verzeichneten ein deutliches Wachstum in ihren Cloud- und Rechenzentrumsgeschäften, bevor sie die zusätzlichen Investitionen ankündigten. GPU Einsatz.
Amazon meldete, dass AWS im zweiten Quartal 2026 einen Umsatz von 42.2 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete, ein Anstieg von 37 % gegenüber dem gleichen Zeitraum im Jahr 2025. Amazon gab außerdem bekannt, dass das AWS-KI-Geschäft eine jährliche Umsatzrate von 25 Milliarden US-Dollar überschritten hat und im Jahresvergleich dreistellig wuchs.
Amazons Käufe von Immobilien und Ausrüstung stiegen in den letzten zwölf Monaten um 66.1 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen führte den Anstieg hauptsächlich auf Investitionen in künstliche Intelligenz zurück. Amazons Ergebnisse des zweiten Quartals Finanzielle Rahmenbedingungen für den Infrastrukturausbau bereitstellen.
NVIDIA Das Unternehmen meldete für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2027 einen Umsatz von 89 Milliarden US-Dollar im Bereich Rechenzentren. Dies entspricht einem Anstieg von 117 % gegenüber dem gleichen Quartal des Vorjahres.
NVIDIA berichtete außerdem, dass die Vera-Rubin-Plattform in den vollen Produktionsbetrieb übergegangen sei, mit Partnerimplementierungen unter Einbeziehung von CoreWeave. Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructureund Nebius. Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, sagte: „Und die Nachfrage steigt rasant.“ Die bei der SEC eingereichten Finanzergebnisse von NVIDIA Diese Aussage wird durch das vom Unternehmen gemeldete Umsatzwachstum im Bereich Rechenzentren untermauert.
Was GPU Bietet AWS bereits die entsprechende Infrastruktur?
AWS bietet bereits an GPU Instanzen basierend auf mehreren NVIDIA Architekturen. Die neu angekündigten zwei MillionenGPU Durch den Einsatz wird dieses Portfolio in den nächsten zwei Jahren erweitert.
AWS hat EC2 G7-Instanzen gestartet mit NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs im Juni 2026. G7-Konfigurationen unterstützen bis zu acht GPUs, 256 GB kombiniert GPU Arbeitsspeicher, 192 virtuelle CPUs, 768 GiB Systemspeicher, 7.6 TB lokaler NVMe-Speicher und 700 Gbit/s Netzwerkbandbreite.
Laut AWS bieten G7-Instanzen eine bis zu 4.6-fach höhere KI-Inferenzleistung und eine bis zu 2.1-fach höhere Grafikleistung als die vorherige G6-Generation. Diese Vergleichswerte stammen von AWS und sind nicht unabhängig. HostScore Benchmarks.
G7-Instanzen waren zunächst in den Regionen USA Ost-Ohio und USA West-Oregon über On-Demand-, Spar-, Spot- und ausgewählte Dedicated-Instance-Konfigurationen verfügbar. Die Ankündigung von AWS zu EC2 G7 enthält die aktuellen Instanzspezifikationen und die regionale Verfügbarkeit.
HostScore'Einsatz
Die Zwei-Millionen-GPU Die Verpflichtung bestätigt, dass AWS und NVIDIA Es ist zu erwarten, dass die Nachfrage nach KI-Rechenkapazitäten weiterhin hoch bleibt. Die Ankündigung lässt jedoch offen, wie viel die neuen Kapazitäten kosten werden und welche Regionen welche Kapazitäten erhalten. GPU Modell oder wann einzelne Instanztypen verfügbar sein werden.
Mögliche Auswirkungen auf die Hostingkosten für KI
Mehr Kapazität kann die Hardwareverfügbarkeit verbessern, garantiert aber keine niedrigeren Hostingpreise. GPU Die Hostingkosten umfassen den Beschleuniger, die CPU-Zuweisung, RAM, Speicherplatz, Netzwerk, Datentransfer, Verwaltung und reservierte Kapazität.
Die Systeme Blackwell Ultra, Rubin und Rubin Ultra sind ebenfalls für zunehmend anspruchsvolle KI-Workloads ausgelegt. Diese Systeme können pro Zeiteinheit mehr Arbeit leisten. GPUDas reduziert jedoch nicht automatisch die Einstiegskosten für kleinere Projekte.
Käufer sollten die Spezifikationen, die regionale Verfügbarkeit und die Preisgestaltung abwarten, bevor sie die finanziellen Auswirkungen der AWS-Expansion berechnen.
Die Rolle kleinerer GPU Hosting-Anbieter
AWS eignet sich für Organisationen, die große Mengen benötigen. GPU Cluster und enge Integration mit Diensten wie Bedrock, SageMaker, OpenSearch, S3 und Elastic Kubernetes Service. Nicht jedes KI-Projekt benötigt diesen Umfang oder diese Plattformtiefe.
Spezialisierte Infrastrukturanbieter können Unternehmen bedienen, die eine bekannte GPU Konfiguration, direkter Serverzugriff, dedizierte Hardware oder eine einfachere Abrechnungslösung. Atlantic.Netbietet beispielsweise derzeit Cloud- und dedizierte Dienste an. GPU Konfigurationen mit NVIDIA L40S- und H100-NVL-Hardware. Die Cloud-Konfigurationen unterstützen stündliche und längerfristige Abrechnung, während dedizierte Server feste Hardware und Root-Zugriff bieten. Atlantic.Net listet seine aktuellen GPU Konfigurationen hier.
Atlantic.Net ist kein direkter Ersatz für die größten verteilten Cluster von AWS. Es stellt eine weitere Ebene der GPU Hosting-Markt für kleinere Trainings-, Inferenz-, Forschungs- und dedizierte Infrastruktur-Workloads.
Implikationen für die GPU Hosting-Markt
Unternehmen sollten übereinstimmen GPU Die Infrastruktur sollte an die Arbeitslast angepasst werden, nicht an die Gesamtkapazität des Anbieters.
Das Modelltraining hängt ab von GPU Speicher, Multi-GPU Netzwerkfähigkeit, Speicherdurchsatz und Cluster-Skalierbarkeit. Feinabstimmungen können effizient auf einem einzelnen Cluster mit hohem Speicher durchgeführt werden. GPUAbhängig vom Modell und Datensatz sollten Käufer von Inferenzdiensten Antwortlatenz, Parallelität, Modellladezeit, Auslastung und Kosten pro abgeschlossener Anfrage messen. Bei langlaufenden Workloads sollten die Preise für reservierte Cloud-Dienste verglichen werden mit gewidmet GPU ServerExperimentelle Projekte profitieren von stündlicher Abrechnung und schneller Bereitstellung.
CPU-Leistung, Arbeitsspeicher, NVMe-Speicher, Netzwerkbandbreite und Softwarekonfiguration beeinflussen ebenfalls die Leistung. GPU Auslastung. Ein leistungsstarker Beschleuniger kann seine erwartete Leistung nicht erreichen, wenn die umgebende Infrastruktur die Daten nicht schnell genug liefern kann.
