AWS et NVIDIA planifie le déploiement de deux millions supplémentaires GPUdes opérations sur l'infrastructure AWS au cours des années 2027 et 2028. Le déploiement prévu comprendra NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra GPUpour la formation en IA, l'inférence, le calcul scientifique, l'automatisation d'entreprise et les charges de travail physiques de l'IA.
L'annonce décrit un engagement futur en matière d'infrastructures plutôt que deux millions immédiatement disponibles. GPUCela fait suite à un plan antérieur d'AWS visant à ajouter plus d'un million NVIDIA GPUà partir de 2026.
Plan d'infrastructure étendu d'AWS et de NVIDIA
AWS et NVIDIA Les deux sociétés ont annoncé l'élargissement de leur partenariat le 26 août 2026. Elles ont indiqué que cet élargissement supplémentaire GPUCes systèmes seraient déployés sur l'ensemble de l'infrastructure mondiale d'AWS, y compris sur des systèmes décrits comme des usines d'IA.
Le partenariat comprend plus de GPU capacité. AWS et NVIDIA nous prévoyons également de :
- Mettre en place une infrastructure basée sur NVIDIA Processeurs Vera.
- étendre NVIDIA NVLink Fusion avec mémoire personnalisée à large bande passante.
- Intégrer NVIDIA GPUavec la mise en réseau AWS Nitro et Elastic Fabric Adapter.
- Continuez à fournir NVIDIA Modèles Nemotron via Amazon Bedrock et SageMaker.
- Accélérez le traitement des données et l'indexation vectorielle grâce à Amazon EMR et OpenSearch.
- Appliquez la plateforme d'IA physique de NVIDIA aux charges de travail d'Amazon Robotics.
Ces entreprises prévoient également de construire une infrastructure d'IA pour le gouvernement américain. Cela comprend 100 000 GPUsur des systèmes AWS sécurisés destinés aux charges de travail fédérales et de sécurité nationale de niveau d'impact 6 et supérieur.
Matt Garman, PDG d'AWS, a déclaré que les clients « souhaitent avoir la liberté de choisir les meilleurs outils pour leurs charges de travail d'IA ». L'AWS et NVIDIA annonce présente cette expansion comme une réponse aux organisations qui font passer leurs projets d'IA de la phase pilote à la production.
Quelles sont les preuves que la demande en infrastructures d'IA est en croissance ?
Amazon et NVIDIA Ils ont fait état d'une croissance substantielle de leurs activités liées au cloud et aux centres de données avant d'annoncer l'augmentation GPU déploiement.
Amazon a annoncé qu'AWS avait généré 42.2 milliards de dollars de chiffre d'affaires au cours du deuxième trimestre 2026, soit une augmentation de 37 % par rapport à la même période en 2025. Amazon a également indiqué que son activité AWS AI avait dépassé un chiffre d'affaires annuel de 25 milliards de dollars et connaissait une croissance à trois chiffres d'une année sur l'autre.
Les acquisitions immobilières et d'équipements d'Amazon ont augmenté de 66.1 milliards de dollars au cours des douze derniers mois. L'entreprise attribue cette hausse principalement à ses investissements dans l'intelligence artificielle. Résultats du deuxième trimestre d'Amazon Fournir un contexte financier pour le développement des infrastructures.
NVIDIA La société a annoncé un chiffre d'affaires de 89 milliards de dollars pour ses centres de données au cours de son deuxième trimestre fiscal de 2027. Cela représente une augmentation de 117 % par rapport au même trimestre de l'année précédente.
NVIDIA a également annoncé que sa plateforme Vera Rubin était entrée en production à grande échelle, avec des déploiements partenaires impliquant CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructureet Nebius. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a déclaré : « Et la demande s'accélère ». Les résultats financiers de NVIDIA ont été déposés auprès de la SEC. Appuyez cette affirmation sur la croissance du chiffre d'affaires déclarée par l'entreprise concernant ses centres de données.
Organisateur Ce que GPU L'infrastructure fournie par AWS est-elle déjà en place ?
AWS fournit déjà GPU instances basées sur plusieurs NVIDIA architectures. Le projet récemment annoncé de deux millions de dollarsGPU Le déploiement permettra d'élargir ce portefeuille au cours des deux prochaines années.
AWS a lancé des instances EC2 G7 en utilisant NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUen juin 2026. Les configurations G7 prennent en charge jusqu'à huit GPUs, 256 Go de capacité combinée GPU mémoire, 192 processeurs virtuels, 768 Gio de mémoire système, 7.6 To de stockage NVMe local et 700 Gbit/s de bande passante réseau.
AWS affirme que les instances G7 offrent des performances d'inférence IA jusqu'à 4.6 fois supérieures et des performances graphiques 2.1 fois supérieures à celles de la génération G6 précédente. Il s'agit de comparaisons fournies par AWS et non de résultats indépendants. HostScore points de repère.
Les instances G7 étaient initialement disponibles dans les régions USA Est (Ohio) et USA Ouest (Oregon) via les offres À la demande, Savings Plans, Spot et certaines configurations d'instances dédiées. L'annonce d'AWS concernant EC2 G7 fournit les spécifications actuelles des instances et leur disponibilité régionale.
HostScore'pieu
Les deux millions-GPU Cet engagement confirme qu'AWS et NVIDIA On s'attend à ce que la demande en calculs d'IA reste élevée. Cependant, l'annonce ne précise ni le coût de cette nouvelle capacité, ni les régions qui en bénéficieront. GPU modèle, ou lorsque les types d'instances individuels deviendront disponibles.
Impacts potentiels sur les coûts d'hébergement de l'IA
Une capacité accrue peut faciliter la disponibilité du matériel, mais elle ne garantit pas une baisse des prix d'hébergement. GPU Les coûts d'hébergement comprennent l'accélérateur, l'allocation de CPU, la RAM, le stockage, le réseau, le transfert de données, la gestion et la capacité réservée.
Les systèmes Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra ciblent également des charges de travail d'IA de plus en plus exigeantes. Ces systèmes peuvent traiter davantage de données par unité de temps. GPUmais cela ne réduit pas automatiquement le coût d'entrée pour les projets de plus petite envergure.
Les acheteurs devraient attendre de connaître les spécifications des instances, leur disponibilité régionale et leur prix avant de calculer l'impact financier de l'expansion d'AWS.
Le rôle des plus petits GPU Fournisseurs d'hébergement
AWS convient aux organisations qui ont besoin de grandes capacités. GPU Les clusters et l'intégration étroite avec des services tels que Bedrock, SageMaker, OpenSearch, S3 et Elastic Kubernetes Service sont essentiels. Toutefois, tous les projets d'IA ne requièrent pas une telle échelle ni une telle profondeur de plateforme.
Les fournisseurs d'infrastructures spécialisées peuvent servir les entreprises qui souhaitent une infrastructure connue GPU configuration, accès direct au serveur, matériel dédié ou un système de facturation simplifié. Atlantic.NetPar exemple, propose actuellement des solutions cloud et dédiées. GPU configurations utilisant NVIDIA Le matériel L40S et H100 NVL. Ses configurations cloud prennent en charge la facturation horaire et à plus long terme, tandis que les serveurs dédiés offrent un matériel fixe et un accès root. Atlantic.Net liste ses actuels GPU configurations ici.
Atlantic.Net ne remplace pas directement les plus grands clusters distribués d'AWS. Il représente une couche supplémentaire de GPU Marché de l'hébergement pour les charges de travail plus petites liées à la formation, à l'inférence, à la recherche et aux infrastructures dédiées.
Implications pour le GPU Marché de l'hébergement
Les entreprises devraient s'aligner GPU L'infrastructure doit être adaptée à la charge de travail plutôt qu'à la capacité totale du fournisseur.
L'entraînement du modèle dépend de GPU mémoire, multi-GPU réseau, débit de stockage et évolutivité du cluster. Un réglage fin peut être effectué efficacement sur un seul serveur à grande capacité de mémoire. GPUCela dépend du modèle et de l'ensemble de données. Les acheteurs de solutions d'inférence doivent mesurer la latence de réponse, la concurrence, le temps de chargement du modèle, l'utilisation et le coût par requête traitée. Les charges de travail de longue durée doivent comparer les tarifs du cloud réservé avec dévoué GPU serveurs, tandis que les projets expérimentaux bénéficient d'une facturation horaire et d'une mise en service rapide.
Les performances du processeur, la mémoire vive du système, le stockage NVMe, la bande passante réseau et la configuration logicielle ont également une incidence. GPU Utilisation. Un accélérateur puissant ne peut atteindre ses performances attendues si l'infrastructure environnante ne peut pas fournir les données assez rapidement.
