NVIDIA 與 Amazon Web Services 宣布大幅擴展雙方長達十六年的策略合作,顯著擴充 AI 基礎設施容量,並深化整個技術堆疊的整合,以推動代理式 AI 與實體 AI 的發展。

這項合作如今涵蓋 GPU 與 CPU 硬體、先進網路、開放模型及機器人平台,兩家公司共同因應已超越原有預測的企業與政府需求。這項宣布也反映了產業更廣泛的轉變:從試點專案邁向生產級部署,橫跨科學發現、企業自動化與機器人領域,而運算資源、網路與軟體整合也日益被視為單一系統。

此次擴張的核心,是在 2027 年與 2028 年間於 AWS 全球基礎設施部署額外 200 萬顆 NVIDIA GPU。此容量將包含 NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin 與 Rubin Ultra 加速器,並延續先前宣布自 2026 年起新增超過 100 萬顆 GPU 的計畫。AWS 也將推出搭載 NVIDIA Vera CPU 的執行個體,專為代理式 AI 工作負載打造,並將導入 NVIDIA NVLink Fusion,以及與 Annapurna Labs 共同開發的自訂高頻寬記憶體技術,以提升 GPU 與 Trainium 架構的速度與電源效率。

在大規模 AI 訓練方面,兩家公司正就 NVIDIA Spectrum 網路技術展開合作,以優化 GPU 叢集間的效能。在政府領域,AWS 與 NVIDIA 計畫建置專用 AI 工廠,在通過 Impact Level 6 以上聯邦工作負載認證的安全基礎設施上提供 10 萬顆 GPU。所有新執行個體將持續採用 AWS Nitro System 與 Elastic Fabric Adapter,在機群規模擴大的同時,維持安全性與可靠性標準。

軟體、資料處理與實體 AI

除了硬體擴張,這項合作也著重於軟體層最佳化與新興應用場景。NVIDIA Nemotron 開放模型將持續以全託管形式在 Amazon Bedrock 提供,並可作為可部署資源於 Amazon SageMaker 使用,為開發者擴大模型選擇。資料處理能力將透過 NVIDIA cuDF 在 Amazon EMR 上進行 GPU 加速而獲得提升,相較 CPU 配置,處理速度最快可達 3.7 倍,性價比改善 30%。

此外,Amazon OpenSearch Service 將採用 GPU 加速的向量索引,以約四分之一的成本提供最快達 9 倍的索引建構速度,解決檢索增強生成與語意搜尋管線中依賴大型資料集快速檢索的瓶頸。AWS 也將成為首家提供搭載 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU 之 EC2 G7 執行個體的主要雲端供應商,其 AI 推論效能為前一代 G6 執行個體的 4.6 倍,繪圖效能則為 2.1 倍。

在機器人領域,Amazon Robotics 將整合 NVIDIA 全端實體 AI 技術,包括 Jetson 平台、Omniverse 函式庫與 Isaac 開發框架,透過模擬、合成資料生成、路徑優化與實機到模擬驗證,推進倉庫自動化。