Содержание
Amazon и Nvidia расширили партнерство: AWS планирует добавить 2 млн GPU в свои дата-центры с 2027 по 2028 год. Это уже вторая крупная волна закупок под ИИ, после прежнего обещания поставить более миллиона ускорителей с 2026 года.
Масштаб тут такой, что обычные сравнения с домашними видеокартами быстро ломаются. Два миллиона GPU — это не про отдельный суперкомпьютер. Это про глобальную облачную инфраструктуру, где модели учат, дообучают и гоняют на инференсе тысячи клиентов.
AWS наращивает парк Nvidia после спроса выше прогнозов
AWS собирается развернуть новые ускорители по своей глобальной инфраструктуре в 2027-2028 годах, потому что спрос клиентов на ИИ-вычисления оказался выше ожиданий. Ранее компания уже брала обязательство добавить более миллиона чипов, начиная с 2026 года.
Для облака это важная деталь. Клиенты AWS не покупают стойку с GPU себе в серверную. Они арендуют мощность, когда нужно обучить модель, запустить агента, обработать массив данных или ускорить поиск. Чем больше таких задач, тем сильнее давит очередь на свободные ускорители.
Глава AWS Мэтт Гарман объясняет расширение просто: клиентам нужен выбор инструментов и уверенность, что все будет работать вместе. По его словам, AWS глубоко оптимизировала инфраструктуру Nvidia — от сетей и безопасности до развертывания.
Дженсен Хуанг сформулировал это жестче: «Nvidia и AWS построили один из главных двигателей роста эпохи ИИ, а спрос идет впереди каждого прогноза». Полный анонс компании опубликовали на сайте Nvidia.
В дело пойдут не только GPU, но и Vera CPU
Новая инфраструктура AWS не ограничится видеоускорителями: Amazon и Nvidia планируют добавить Vera-based CPU, сетевые обновления и софт для ускорения аналитики. Идея в том, чтобы крупные кластеры меньше упирались в передачу данных между чипами.
Для ИИ это больное место. Современные модели редко помещаются в один ускоритель. Их режут между десятками, сотнями или тысячами GPU. Если сеть тормозит, дорогие чипы ждут данные, а клиент платит за простой кремния.
- NVLink Fusion: расширенная технология связи для больших вычислительных кластеров.
- Память: кастомная высокоскоростная память для обмена данными внутри систем.
- cuDF: ускорение аналитических задач в сервисах Amazon на базе GPU.
- Vector search: построение индексов для поиска по векторам на GPU.
В аналитике Amazon ждет прирост скорости почти до 3,7 раза против типичных стандартных конфигураций. По цене за производительность компания называет плюс около 30% по сравнению с системами только на обычных чипах.
Для векторного поиска заявили еще более заметную цифру: построение индекса на GPU завершается примерно в 9 раз быстрее. Такой поиск нужен сервисам, где запрос сравнивают не по словам, а по смысловой близости объектов.
Роботы, госзаказы и инференс быстрее прошлого поколения
Amazon подключает Nvidia и к робототехнике: подразделение Amazon Robotics работает над симуляторами для обучения новых складских роботов. Это та самая «физическая» часть ИИ, где модель сначала тренируют в виртуальной среде, а потом переносят поведение в железо.
Часть поставок пойдет не коммерческим клиентам. Для чувствительных государственных и оборонных вычислительных задач зарезервировали 100 000 чипов. В исходном анонсе речь идет о задачах внутри страны, без раскрытия конкретных ведомств и конфигураций.
Новые процессоры по расширенному плану должны дать более быстрый инференс и улучшенную графическую производительность. Уже проведенные апгрейды Nvidia и AWS дают до 4,6 раза ускорения инференса и до 2,1 раза прироста графики против систем прошлого поколения.
Для обычного пользователя это не значит, что RTX в магазине завтра станет дешевле. Но облачные закупки такого масштаба показывают, куда уходит производственный приоритет Nvidia: крупнейшие клиенты берут ускорители партиями на годы вперед.
Финальная точка в графике поставок пока выглядит так: первая волна AWS на более чем миллион чипов стартует в 2026 году, а дополнительные 2 млн GPU Nvidia компания планирует добавить в 2027-2028 годах.
