大厂宣布，加购200万颗英伟达GPU

亚马逊公司将在未来两年内为其数据中心增加 200 万个英伟达公司的图形处理单元，这表明尽管该公司自身也在积极研发芯片，但它仍然致力于支持这家人工智能硬件领导者的产品。

两家公司周三表示，亚马逊将在 2027 年和 2028 年部署约 200 万颗英伟达高端芯片，这些芯片旨在训练和运行人工智能模型。此外，亚马逊在 3 月份还宣布，将从今年开始在其亚马逊网络服务 (AWS) 数据中心安装 100 万颗英伟达芯片。

此次交易涉及的芯片包括英伟达的 Blackwell Ultra、Rubin 和 Rubin Ultra GPU。这些产品的标价可能至少为每台数万美元，不过大客户可以享受折扣。亚马逊和英伟达并未公布此次交易的具体财务条款。

英伟达的GPU是人工智能繁荣发展的关键要素，为大多数大型语言模型的构建和使用提供动力。

英伟达最大的客户，亚马逊、微软和谷歌母公司Alphabet ，也在开发替代产品。这些云巨头押注于能够更好地根据自身数据中心定制硬件，并将效率提升让利给客户。

近年来，亚马逊对其芯片制造部门 Annapurna Labs 进行了大量投资，该部门生产中央处理器 (CPU) 以及旨在与英伟达 GPU 竞争的AI 加速器。该公司表示，即将推出的 Trainium AI 芯片版本将采用英伟达的网络技术。

今日宣布大幅扩展双方的战略合作，以满足全球对人工智能基础设施日益增长的需求。鉴于客户已迅速采用 AWS 上的英伟达加速计算，两家公司计划在 AWS 的全球基础设施中部署 200 万个额外的英伟达 GPU，并深化在人工智能工厂、CPU、网络、开放模型、数据处理和机器人等领域的合作，共同打造人工智能解决方案，助力客户以前所未有的规模加速人工智能的开发和部署。

从模型训练和运行方式，到数据处理、索引和利用方式，人工智能工作负载正以惊人的速度扩展，从而驱动智能应用。客户正从试点阶段过渡到生产阶段，并在智能体人工智能、科学发现、企业自动化和机器人等领域扩展工作负载。他们需要更广泛的模型选择、更快的数据管道以及针对物理人工智能等新兴用例的新功能。此外，他们还需要确保底层基础设施能够跟上自身的创新步伐，同时为关键任务工作负载保持最高级别的安全性和可靠性。

为了满足来自前沿实验室、全球企业、初创公司和政府机构的日益增长的需求，AWS 和 NVIDIA 正基于双方 16 年的联合创新，扩展 AI 计算能力，并更快地为客户带来全新的联合开发解决方案。作为扩展合作的一部分，两家公司正致力于：

2027-2028 年，在 AWS 的全球基础设施中部署 200 万个额外的 NVIDIA GPU。

将基于 NVIDIA Vera CPU 的基础设施迁移到 AWS。

使用定制的 NVIDIA 高带宽内存 (NVHBM) 扩展 NVIDIA NVLink Fusion™。

为美国政府构建人工智能工厂，包括在安全的AWS基础设施上部署10万个GPU，用于运行联邦和国家安全工作负载。

将 NVIDIA 平台与 AWS Nitro 系统和 Elastic Fabric Adapter (EFA) 集成，以增强安全性和可靠性。

继续在 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 上支持 NVIDIA Nemotron™ 开放模型，为客户提供更多开放模型选择。

利用 NVIDIA cuDF 和 cuVS CUDA-X™ 库加速 Amazon EMR 和 Amazon OpenSearch 上的数据处理和矢量索引，从而实现更快、更经济高效的分析和 AI 应用。

亚马逊机器人公司采用英伟达的物理人工智能平台，进一步推进机器人工作负载，加速仓库自动化和下一代机器人领域的创新。

AWS 首席执行官 Matt Garman 表示：“客户希望能够自由选择最适合其 AI 工作负载的工具，并且希望所有工具都能无缝协作。因此，我们与 NVIDIA 进行了深度合作，致力于将 AWS 打造成运行 NVIDIA AI 技术的最佳平台，优化从网络和安全到部署等各个基础设施的性能。此次合作的拓展将为前沿实验室、企业和政府机构提供更多在 AWS 上构建和部署 AI 的方法。”

“NVIDIA 和 AWS 共同打造了人工智能时代最强大的增长引擎之一，市场需求远超预期，”NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示。“16 年来，我们携手在云端扩展 NVIDIA 计算能力。如今，我们将合作范围扩展至整个技术栈——GPU、CPU、网络、开放模型和软件——以前所未有的速度和规模实现智能体和物理人工智能，而这只有 AWS 和 NVIDIA 才能做到。此次合作扩展反映了客户对 NVIDIA 在 AWS 平台上的平台的迫切需求。”

AWS大幅扩展 AI 计算能力，提供所有云服务提供商中最广泛的基于 GPU 的实例，以支持各种 AI 和机器学习工作负载。在 NVIDIA GTC 2026 大会上，AWS 宣布计划从 2026 年开始新增超过 100 万个 NVIDIA GPU。此后，市场需求已超出预期。AWS 计划在 2027-2028 年期间，在其全球基础设施（包括 AI 工厂）中额外部署 200 万个 NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin 和 Rubin Ultra GPU。新增的计算能力将有助于支持客户从智能体 AI 和科学发现到企业自动化和物理 AI 等各种工作负载。此外，AWS 还将扩展 NVIDIA Blackwell 的容量，包括为 Amazon EC2 G7 实例提供 NVIDIA RTX PRO™ 4500 Blackwell 服务器版 GPU 。与上一代 G6 实例相比，G7 实例的 AI 推理性能提升了 4.6 倍，图形性能提升了 2.1 倍。 AWS 是首个提供由 RTX PRO 4500 加速的计算实例的主要云提供商。AWS 和 NVIDIA 还在 NVIDIA Spectrum™ 网络方面展开合作，以进一步优化跨 GPU 集群的大规模 AI 训练工作负载的网络性能。

AWS 和 NVIDIA 正在携手合作，将基于 Vera CPU的基础设施引入 AWS，为需要高性能 CPU 计算和加速基础设施的智能体 AI 工作负载提供更多选择。Vera 专为下一代 AI 而打造，完善了 AWS 的战略，旨在提供最广泛的计算选择——从 AWS 定制芯片到合作伙伴的最新加速器和 CPU。

在 2025 年 re:Invent 大会上，AWS 宣布下一代 Trainium 芯片将支持 NVIDIA NVLink Fusion 高速芯片互连技术。NVIDIA 和亚马逊旗下的 Annapurna Labs 正在与内存供应商合作，扩展对NVIDIA 新型定制高带宽内存 (NVHBM) 技术的支持，这将使 Trainium 能够使用速度更快、能效更高的内存。结合 NVLink Fusion，Annapurna Labs 现在可以利用 NVIDIA 的定制内存技术和可扩展架构，在通用机架级架构中无缝集成 Trainium 和 GPU，从而提升 AI 工作负载的性能和效率。

政府机构需要安全的人工智能基础设施来满足国家安全的需求。AWS 和 NVIDIA 计划为美国政府构建人工智能工厂，提供 NVIDIA 的人工智能技术栈，其中包括在 AWS 的安全基础设施上部署 10 万个 GPU，用于处理联邦和国家安全工作负载。此次合作使 AWS 和 NVIDIA 成为联邦国家安全人工智能发展的核心力量，使政府机构能够大规模部署人工智能，用于处理影响级别 6 (IL6) 及以上的工作负载。

这些新的承诺建立在 AWS 和 NVIDIA 之间深厚的技术整合基础之上，这些整合目前已经为客户带来了诸多成果，包括：

借助 AWS Nitro 系统和 EFA 增强安全性和可靠性——在此次扩展的合作中，所有基于 NVIDIA GPU 和 Trainium 的 EC2 实例（包括使用 NVLink Fusion 的实例）均构建于 AWS Nitro 系统之上，并通过 EFA 互连。GPU 加速和 Trainium 加速的 EC2 实例将继续构建于 Nitro 系统之上，并通过 EFA 进行横向扩展。Nitro 和 EFA 的携手合作，确保 AWS 在扩展其 NVIDIA GPU 集群并集成新的互连技术的同时，能够保持其在大规模生产 AI 工作负载中赖以生存的安全性、可靠性和网络性能。

NVIDIA Nemotron 模型现已登陆 AWS——作为 AWS 致力于为客户提供最广泛的 AI 模型选择的一部分，NVIDIA 的 Nemotron 系列开放模型现已在 Amazon Bedrock 上以完全托管的无服务器模型形式提供，同时也在 Amazon SageMaker 上提供，供希望在自有基础设施上部署和微调的客户使用。此次集成使客户能够利用 AWS 的安全性、可扩展性和运维工具，访问 NVIDIA 最新的开放模型。

GPU加速数据处理和向量索引——随着数据量的增长，特征工程、大规模ETL和实时分析等工作负载对处理速度的要求越来越高。AWS和NVIDIA正在合作，利用Amazon EC2 G7实例和NVIDIA cuDF库，在Amazon EMR上提供GPU加速数据处理，与基于CPU的配置相比，处理速度最高可提升3.7倍，性价比提升30%。此外，随着AI应用、检索增强生成管道和语义搜索将向量数据库的记录数推向数十亿，索引构建和调优成为瓶颈。Amazon OpenSearch Service上的GPU加速向量索引将索引构建卸载到专用GPU上，以四分之一的成本提供最高9倍的向量索引速度提升——该功能在托管集群和Amazon OpenSearch Serverless上均可使用。

亚马逊机器人与英伟达携手合作，加速下一代机器人的开发，这些机器人将集成英伟达的全栈式物理人工智能平台，包括英伟达 Jetson™ 平台、英伟达 Omniverse™ 库和英伟达 Isaac™ 开放式机器人开发平台。此次合作涵盖仿真、合成数据生成、机器人训练、路径优化、功能安全以及实物与仿真验证等多个方面，所有流程均在 GPU 加速的亚马逊 EC2 实例上运行。AWS 和英伟达正共同致力于提升机器人工作负载所需的大规模能力：海量仿真、多样化的训练数据以及持续的真实世界验证。