NVIDIA und Amazon Web Services haben eine erhebliche Ausweitung ihrer sechzehnjährigen strategischen Zusammenarbeit angekündigt, mit der die Kapazität der KI-Infrastruktur deutlich skaliert und die Integration über den gesamten Technologie-Stack hinweg vertieft wird, um agentenbasierte und physische KI voranzutreiben.

Die Partnerschaft umfasst inzwischen GPU- und CPU-Hardware, fortschrittliche Netzwerktechnik, offene Modelle und Robotik-Plattformen, während beide Unternehmen auf die Nachfrage von Unternehmen und Behörden reagieren, die bestehende Prognosen übertroffen hat. Die Ankündigung spiegelt einen branchenweiten Wandel von Pilotprojekten hin zum Einsatz im Produktionsmaßstab in den Bereichen wissenschaftliche Forschung, Unternehmensautomatisierung und Robotik wider, bei dem Rechenleistung, Vernetzung und Software-Integration zunehmend als ein einziges System betrachtet werden.

Kernstück der Erweiterung ist der Einsatz von zwei Millionen zusätzlicher NVIDIA-GPUs in der globalen Infrastruktur von AWS in den Jahren 2027 und 2028. Diese Kapazität umfasst die Beschleuniger NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin und Rubin Ultra und baut auf zuvor angekündigten Plänen auf, ab 2026 mehr als eine Million GPUs hinzuzufügen. AWS wird zudem Instanzen mit der NVIDIA Vera CPU einführen, die eigens für agentenbasierte KI-Workloads entwickelt wurde, und NVIDIA NVLink Fusion gemeinsam mit einer mit Annapurna Labs entwickelten, maßgeschneiderten High-Bandwidth-Memory-Technologie umsetzen, um Geschwindigkeit und Energieeffizienz sowohl bei GPU- als auch bei Trainium-Architekturen zu steigern.

Für KI-Training in großem Maßstab arbeiten die Unternehmen bei der NVIDIA Spectrum Netzwerktechnik zusammen, um die Leistung über GPU-Cluster hinweg zu optimieren. Im Behördenbereich planen AWS und NVIDIA den Bau dedizierter KI-Fabriken, die einhunderttausend GPUs auf einer sicheren Infrastruktur bereitstellen, die für Bundesbehörden-Workloads ab Impact Level 6 und höher zertifiziert ist. Alle neuen Instanzen werden weiterhin das AWS Nitro System und den Elastic Fabric Adapter nutzen, wodurch die Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards beim Skalieren der Flotte gewahrt bleiben.

Software, Datenverarbeitung und physische KI

Über die Hardware-Erweiterung hinaus legt die Zusammenarbeit einen Schwerpunkt auf die Optimierung der Softwareschicht und neue Anwendungsfälle. Die offenen Modelle NVIDIA Nemotron bleiben als vollständig verwaltete Angebote auf Amazon Bedrock und als bereitstellbare Ressourcen auf Amazon SageMaker verfügbar, was die Modellauswahl für Entwickler erweitert. Die Datenverarbeitung wird durch GPU-Beschleunigung auf Amazon EMR mit NVIDIA cuDF verbessert – mit bis zu 3,7-fach schnellerer Verarbeitung und 30 Prozent besserer Preis-Leistung im Vergleich zu CPU-Konfigurationen.

Darüber hinaus wird der Amazon OpenSearch Service GPU-beschleunigtes Vektor-Indexing nutzen, um eine bis zu neunmal schnellere Indexkonstruktion bei etwa einem Viertel der Kosten zu liefern, und damit Engpässe in Pipelines für Retrieval-Augmented Generation und semantische Suche beheben, die auf schnelles Retrieval über große Datensätze angewiesen sind. AWS wird zudem der erste große Cloud-Anbieter sein, der EC2 G7-Instanzen mit NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs anbietet, die verglichen mit den Instanzen der vorherigen Generation G6 die 4,6-fache KI-Inferenzleistung und die 2,1-fache Grafikleistung bieten.

Im Robotikbereich wird Amazon Robotics die Full-Stack-Technologien für physische KI von NVIDIA integrieren, darunter die Jetson-Plattform, die Omniverse-Bibliotheken und das Isaac-Entwicklungsframework, um die Automatisierung von Lagern durch Simulation, die Erzeugung synthetischer Daten, Routenoptimierung und Real-to-Sim-Validierung voranzutreiben.