Amazon、2027-2028年にNVIDIA GPUを200万台追加し、AWSとの提携を拡大

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アマゾンとエヌビディアは提携を発表し、AWSが2028年までにBlackwell Ultra、Rubin、Rubin Ultraを含む200万台のGPUを追加すると明らかにしました。これは2024年初頭の大規模な発注に続くものです。エヌビディアは、スタートアップ、企業、政府機関からの強い需要を挙げています。この取引にはネットワーク相互接続、オープンモデル、CPU、ロボティクスが含まれます。アマゾンはTrainiumとGravitonチップの開発も進めています。エヌビディアはVera CPUを供給し、その一部にはRubinの統合が含まれます。この提携はAIサービスや倉庫ロボティクスにも拡大し、Nemotronモデルと物理的AI技術が既に導入されています。エヌビディアの第2四半期の売上高は962億ドルに達し、データセンター部門の売上高は117%増の890億ドルとなりました。インフレーションデータは市場のセンチメントにとって依然として重要な要因です。
CoinGapeが報道:

アマゾンとNVIDIAは協力拡大を発表しました。最新の計画によると、AWSは2027年および2028年のデータセンターにBlackwell Ultra、Rubin、Rubin Ultraなどの製品ラインを含む200万個のGPUを追加します。この決定は、アマゾンが前回の大規模な購入約束を行ってからわずか5か月後のものです。

5か月以内に再度注文

この情報は、NVIDIAの四半期決算電話会議で明らかにされました。NVIDIAは、アマゾンが当初計画していた導入規模が需要を満たせなくなったため、両社は調達量をさらに引き上げることを決定しました。需要の拡大を後押ししている顧客には、スタートアップ企業、大手企業、AI研究所、政府機関が含まれます。

今回の提携はGPUの台数を増やすだけではありません。NVIDIAは、そのネットワーク相互接続ハードウェア、オープンモデル、CPU、データ処理ソフトウェア、およびロボットプラットフォームも、AWSエコシステムにさらに広く統合すると述べています。

  • GPUの追加台数は200万台です
  • 納期は2027年および2028年に集中しています。
  • アマゾンは以前、100万個以上のGPUを導入すると約束していた。

AWS自社開発チップの推進が継続中

近年、アマゾンは自社開発チップの展開を加速させ、NVIDIAへの依存を減らし、一部の分野で競争力を築くことを目指している。AWS AI担当のピーター・デサントスは、AWSがデータセンターでのディープラーニングタスクに使用するため、Trainiumチップを他の企業に販売するよう交渉中であると述べた。

AIアクセラレーターに加え、アマゾンのArmアーキテクチャに基づくGraviton CPUも拡大を続けており、従来のサーバーチップ市場をターゲットとしている。アマゾンは以前、カスタムチップ事業の年間収益が250億ドルに達したことを公表しており、その背後にはAnthropicやOpenAIなどのAIラボからの合計2250億ドルの約束がある。

しかし、最新の協力規模から見ると、NVIDIAはAWSがAI計算能力を拡張する際の中心的なサプライヤーであり続けている。NVIDIAの最高財務責任者であるColette Kressは、GPUに加えて、同社はAWSに一定数のVera CPUも提供し、その一部はRubinと統合してデプロイされる予定であると述べた。

協力がモデルとボットに拡大

両社の協力範囲は、企業サービスと倉庫自動化へと拡大しています。AWSは、Amazon BedrockおよびSageMaker上でNVIDIA Nemotronオープンモデルを提供し、企業顧客向けにマネージドAIサービスを提供します。

ロボット分野において、アマゾンは倉庫ロボットシステムにNVIDIAの物理AI技術スタック全体を導入する計画です。関連製品にはOmniverse、Cosmos、Isaac、Jetsonが含まれ、シミュレーション、ワールドモデル、ロボット開発、エッジコンピューティングをカバーします。

NVIDIAが生産能力を同時に拡大

英偉達は同日、第2四半期の売上高が962億ドルと市場予想を上回り、そのうちデータセンター事業の売上高は890億ドルで、前年同期比117%増加したと発表しました。同社は第3四半期の売上高を1,080億ドルと予想しており、その一部の成長は次世代Rubin GPUによるものです。

今後数年間のAIインフラ需要に対応するため、NVIDIAはサプライチェーンと製造能力の確保に2790億ドルを約束し、前四半期の1190億ドルを大幅に上回りました。次に市場が注目するのは、大規模な計算リソースの投入が、クラウドサービスやAI製品の実際の利益に引き続き変換できるかどうかです。

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