AWS i NVIDIA plan rozmieszczenia dodatkowych dwóch milionów GPUw całej infrastrukturze AWS w latach 2027 i 2028. Planowane wdrożenie obejmie NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin i Rubin Ultra GPUdo szkolenia sztucznej inteligencji, wnioskowania, obliczeń naukowych, automatyzacji przedsiębiorstw i fizycznych obciążeń sztucznej inteligencji.
W ogłoszeniu opisano przyszłe zaangażowanie w infrastrukturę, a nie dwa miliony dostępnych od razu GPUs. Jest to kontynuacja wcześniejszego planu AWS zakładającego dodanie ponad miliona NVIDIA GPUpocząwszy od 2026 r.
Rozszerzony plan infrastruktury AWS i NVIDIA
AWS i NVIDIA ogłosiła rozszerzenie partnerstwa 26 sierpnia 2026 r. Obie firmy poinformowały, że dodatkowe GPUzostaną wdrożone w całej globalnej infrastrukturze AWS, w tym w systemach określanych mianem fabryk AI.
Partnerstwo obejmuje ponad GPU pojemność. AWS i NVIDIA planujemy również:
- Wprowadź infrastrukturę opartą na NVIDIA Procesory Vera.
- Rozciągać się NVIDIA NVLink Fusion z niestandardową pamięcią o dużej przepustowości.
- Zintegrować NVIDIA GPUz siecią AWS Nitro i Elastic Fabric Adapter.
- Kontynuuj dostarczanie NVIDIA Modele Nemotron dostępne za pośrednictwem Amazon Bedrock i SageMaker.
- Przyspiesz przetwarzanie danych i indeksowanie wektorów dzięki Amazon EMR i OpenSearch.
- Zastosuj fizyczną platformę AI firmy NVIDIA do obciążeń Amazon Robotics.
Firmy planują również budowę infrastruktury AI dla rządu USA. Obejmuje to 100 000 GPUw bezpiecznych systemach AWS przeznaczonych do obciążeń związanych z bezpieczeństwem federalnym i krajowym na poziomie wpływu 6 i wyższym.
Matt Garman, dyrektor generalny AWS, powiedział, że klienci „chcą mieć swobodę wyboru najlepszych narzędzi do obsługi zadań związanych ze sztuczną inteligencją”. Wspólne AWS i NVIDIA zapowiedź przedstawia ekspansję jako odpowiedź na przenoszenie przez organizacje projektów AI z fazy pilotażowej do fazy produkcyjnej.
Jakie dowody wskazują na wzrost zapotrzebowania na infrastrukturę AI?
Amazon i NVIDIA poinformował o znacznym wzroście w swojej działalności w zakresie chmury i centrów danych przed ogłoszeniem dodatkowych GPU rozlokowanie.
Amazon poinformował, że AWS wygenerował 42.2 miliarda dolarów sprzedaży w drugim kwartale 2026 roku, co stanowi wzrost o 37% w porównaniu z analogicznym okresem w 2025 roku. Amazon poinformował również, że jego działalność w zakresie sztucznej inteligencji (AI) w AWS przekroczyła roczne przychody w wysokości 25 miliardów dolarów i rośnie w tempie trzycyfrowym rok do roku.
Zakupy nieruchomości i sprzętu przez Amazon wzrosły o 66.1 miliarda dolarów w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Firma przypisuje ten wzrost głównie inwestycjom w sztuczną inteligencję. Wyniki Amazona za drugi kwartał zapewnić kontekst finansowy dla rozbudowy infrastruktury.
NVIDIA poinformowała o przychodach z centrów danych w wysokości 89 miliardów dolarów w drugim kwartale roku obrotowego 2027. Stanowi to wzrost o 117% w porównaniu z tym samym kwartałem rok wcześniej.
NVIDIA poinformowała również, że jej platforma Vera Rubin weszła w fazę pełnej produkcji, a wdrożenia partnerskie objęły firmę CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructurei Nebius. Jensen Huang, założyciel i dyrektor generalny firmy NVIDIA, powiedział: „A popyt rośnie”. Wyniki finansowe firmy NVIDIA złożone w SEC potwierdzić to stwierdzenie raportem o wzroście przychodów firmy z działu Data Center.
Co GPU Czy AWS już zapewnia infrastrukturę?
AWS już zapewnia GPU przypadki oparte na kilku NVIDIA architektury. Niedawno ogłoszono dwumilionowąGPU wdrożenie rozszerzy tę ofertę w ciągu najbliższych dwóch lat.
AWS uruchomiło instancje EC2 G7 przy użyciu NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUw czerwcu 2026 r. Konfiguracje G7 obsługują do ośmiu GPUs, 256 GB łącznie GPU pamięć, 192 wirtualne procesory, 768 GiB pamięci systemowej, 7.6 TB lokalnej pamięci masowej NVMe i przepustowość sieci 700 Gbps.
AWS twierdzi, że instancje G7 zapewniają nawet 4.6-krotnie większą wydajność wnioskowania AI i 2.1-krotnie większą wydajność graficzną niż poprzednia generacja G6. Są to porównania raportowane przez AWS, a nie niezależne. HostScore wzorce.
Instancje G7 były początkowo dostępne w regionach US East Ohio i US West Oregon w ramach konfiguracji On-Demand, Savings Plans, Spot oraz wybranych dedykowanych instancji. Ogłoszenie AWS EC2 G7 zawiera aktualne specyfikacje instancji i informacje o dostępności regionalnej.
HostScore'stawka
Dwa milionyGPU zaangażowanie potwierdza, że AWS i NVIDIA Oczekuje się, że zapotrzebowanie na moc obliczeniową AI pozostanie wysokie. Ogłoszenie nie określa jednak, ile będzie kosztować nowa moc obliczeniowa ani które regiony otrzymają ją w danym momencie. GPU modelu lub kiedy poszczególne typy instancji staną się dostępne.
Potencjalne skutki dla kosztów hostingu AI
Większa pojemność może ułatwić dostępność sprzętu, ale nie gwarantuje niższych cen hostingu. GPU koszty hostingu obejmują akcelerator, przydział procesora, pamięć RAM, magazynowanie, sieć, transfer danych, zarządzanie i zarezerwowaną pojemność.
Systemy Blackwell Ultra, Rubin i Rubin Ultra są również przeznaczone dla coraz bardziej wymagających zadań AI. Systemy te mogą zapewnić więcej pracy na GPU, ale nie powoduje to automatycznego obniżenia kosztów wejściowych w przypadku mniejszych projektów.
Kupujący powinni poczekać na konkretne specyfikacje, dostępność regionalną i ceny, zanim ocenią finansowy wpływ ekspansji AWS.
Rola mniejszych GPU Dostawcy usług hostingowych
AWS jest odpowiedni dla organizacji, które potrzebują dużych GPU klastry i ścisła integracja z usługami takimi jak Bedrock, SageMaker, OpenSearch, S3 i Elastic Kubernetes Service. Nie każdy projekt AI wymaga takiej skali ani głębokości platformy.
Dostawcy specjalistycznej infrastruktury mogą obsługiwać przedsiębiorstwa, które chcą mieć znaną GPU konfiguracja, bezpośredni dostęp do serwera, dedykowany sprzęt lub prostszy sposób rozliczeń. Atlantic.Netna przykład obecnie zapewnia chmurę i dedykowane rozwiązania GPU konfiguracje przy użyciu NVIDIA Sprzęt L40S i H100 NVL. Konfiguracje chmurowe obsługują rozliczenia godzinowe i długoterminowe, a serwery dedykowane zapewniają stały sprzęt i dostęp do konta root. Atlantic.Net wymienia swoje obecne GPU konfiguracje tutaj.
Atlantic.Net nie jest bezpośrednim zamiennikiem największych rozproszonych klastrów AWS. Stanowi kolejną warstwę GPU rynek hostingu dla mniejszych zadań związanych ze szkoleniem, wnioskowaniem, badaniami i dedykowaną infrastrukturą.
Implikacje dla GPU Rynek hostingu
Firmy powinny się dopasować GPU infrastruktury do obciążenia pracą, a nie do całkowitej przepustowości dostawcy.
Trening modelu zależy od GPU pamięć, wielo-GPU sieci, przepustowości pamięci masowej i skalowalności klastra. Dostrajanie może działać wydajnie na jednym serwerze o dużej pamięci. GPU, w zależności od modelu i zestawu danych. Nabywcy rozwiązań wnioskowania powinni mierzyć opóźnienie odpowiedzi, współbieżność, czas ładowania modelu, wykorzystanie i koszt ukończonego żądania. W przypadku obciążeń długotrwałych należy porównać ceny zarezerwowanych usług chmurowych z dedykowane GPU serwerypodczas gdy projekty eksperymentalne korzystają z rozliczeń godzinowych i szybkiego zaopatrzenia.
Na wydajność procesora, pamięć RAM systemu, pamięć masowa NVMe, przepustowość sieci i konfiguracja oprogramowania również mają wpływ GPU Wykorzystanie. Potężny akcelerator nie może osiągnąć oczekiwanej wydajności, gdy otaczająca go infrastruktura nie jest w stanie dostarczać danych wystarczająco szybko.
