AWS и NVIDIA: 2 миллиона дополнительных GPU для агентного и физического AI в 2027-2028

AWS и NVIDIA расширяют 16-летнее партнёрство в ответ на стремительный рост спроса на инфраструктуру для агентного и физического AI.

Предприятия, исследовательские лаборатории и государственные структуры переводят AI-нагрузки из пилотов в промышленную эксплуатацию быстрее, чем инфраструктура успевает масштабироваться. Командам нужен более широкий выбор моделей, ускоренные конвейеры данных и новые возможности для физического AI без компромиссов по безопасности и надёжности. Расширенное сотрудничество AWS и NVIDIA закрывает этот разрыв: ускоренные вычисления, кастомный кремний, сети и открытые модели объединены в совместно разработанные стеки, доступные как управляемые облачные сервисы.

Что было анонсировано

26 августа 2026 года Amazon Web Services и NVIDIA объявили о существенном расширении стратегического сотрудничества. AWS планирует развернуть 2 миллиона дополнительных NVIDIA GPU в глобальной инфраструктуре в 2027-2028 годах, включая поколения Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra. Компании также выведут на AWS инфраструктуру на базе NVIDIA Vera CPU, расширят NVLink Fusion за счёт кастомной памяти NVHBM и построят AI-фабрики для правительства США — 100 000 GPU на защищённой инфраструктуре AWS для федеральных и оборонных нагрузок уровня Impact Level 6 (IL6) и выше.

Сотрудничество охватывает полный стек: GPU, CPU, сети, открытые модели и ПО. Открытые модели NVIDIA Nemotron доступны на Amazon Bedrock в бессерверном режиме и на Amazon SageMaker для собственного развёртывания. Библиотеки NVIDIA cuDF и cuVS CUDA-X ускоряют обработку данных на Amazon EMR и векторную индексацию на Amazon OpenSearch. Amazon Robotics внедряет платформу физического AI от NVIDIA — Jetson, Omniverse и Isaac — для автоматизации складов и роботов нового поколения.

NVIDIA и AWS создали один из главных двигателей роста эпохи AI, и спрос опережает любые прогнозы. 16 лет мы вместе масштабируем вычисления NVIDIA в облаке. Теперь мы расширяем партнёрство на полный стек, чтобы сделать агентный и физический AI реальностью в беспрецедентном темпе и масштабе, который могут обеспечить только AWS и NVIDIA.

Почему это важно

Для CIO, CISO и ИТ-директоров это означает прогнозируемую ёмкость для обучения и инференса — там, где раньше возникали ограничения по распределению ресурсов. Руководители по закупкам получают более широкий выбор вычислений: собственный кремний AWS (Trainium), GPU NVIDIA и Vera CPU в рамках одного облака, что снижает зависимость от одного поставщика внутри платформы. AWS Nitro System и Elastic Fabric Adapter (EFA) лежат в основе всех EC2-инстансов на NVIDIA GPU и Trainium, обеспечивая изоляцию и сетевую производительность для промышленного AI.

Для государственных агентств выделенные AI-фабрики со 100 000 GPU на инфраструктуре, сертифицированной по IL6, снимают ключевой барьер для развёртывания генеративного AI на классифицированных нагрузках. Для команд работы с данными GPU-ускоренная обработка на Amazon EMR даёт до 3,7x более быструю обработку и на 30% лучшее соотношение цена-производительность по сравнению с CPU, а векторная индексация на Amazon OpenSearch — до 9x более быструю индексацию за четверть стоимости.

Технические детали

• Расширение GPU: 2 миллиона дополнительных NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra в 2027-2028 годах в глобальной инфраструктуре AWS и AI-фабриках.
• Amazon EC2 G7: на базе NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition — 4,6x быстрее AI-инференс и 2,1x лучше графика по сравнению с G6.
• NVIDIA Vera CPU на AWS: высокопроизводительные процессоры для следующего поколения AI-нагрузок.
• NVLink Fusion с NVHBM: кастомная память интегрирована с Trainium в общей rack-scale архитектуре для более высокой эффективности.
• Федеральные AI-фабрики: 100 000 GPU на защищённой инфраструктуре AWS для нагрузок правительства США уровня IL6 и выше.
• Nitro System и EFA: изоляция безопасности и сеть с низкой задержкой для всех EC2-инстансов на GPU и Trainium.
• Открытые модели Nemotron: доступны на Amazon Bedrock (serverless) и Amazon SageMaker.
• Ускорение данных и векторов: библиотеки NVIDIA cuDF и cuVS CUDA-X на Amazon EMR и Amazon OpenSearch для аналитики и RAG.
• Физический AI: Amazon Robotics интегрирует NVIDIA Jetson, Omniverse и Isaac для симуляции, генерации синтетических данных и обучения роботов на GPU-ускоренных EC2.

Softprom и Amazon Web Services

Softprom является официальным партнёром Amazon Web Services. Наша команда помогает предприятиям, государственным организациям и стартапам проектировать, мигрировать и масштабировать нагрузки в AWS, включая AI/ML-платформы на базе NVIDIA-ускоренных инстансов, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker и Amazon EMR.

Этот материал подготовлен в рамках проекта Softprom DistriFlow — автоматизированной системы мониторинга и адаптации новостей вендоров. Источник: оригинальная статья.