何が起こったのか
AWS と NVIDIA は、AI コンピューティング能力の向上と、NVIDIA のハードウェアおよびソフトウェアのより多くの AWS サービスとの統合を中心とした戦略的提携の拡大を発表しました。両社によると、AWS は、2027 年から 2028 年にかけて、AI ファクトリーやエージェント AI、科学的発見、エンタープライズ オートメーション、物理 AI ワークロードの容量を含む自社のグローバル インフラストラクチャ全体に、NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、および Rubin Ultra GPU を 200 万個追加導入する予定です。
AWS と NVIDIA は、加速する AI インフラストラクチャの需要に対応するために、16 年間にわたる協力関係を拡大すると述べました。中心となるコミットメントは、AWS が 2027 年から 2028 年の間に自社のグローバル インフラストラクチャ全体にさらに 200 万個の NVIDIA GPU を展開する計画です。計画されたシステムには、NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、および Rubin Ultra GPU が含まれており、AI エージェント、科学的発見、エンタープライズ オートメーション、物理 AI を含むワークロードを対象とした容量を備えています。この発表では未来形の表現が使用されているため、完了したインストールや現在利用可能な在庫ではなく、計画された展開について説明されています。
両社はまた、AWS EC2 G7 インスタンス用の RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を含む、NVIDIA Blackwell のキャパシティを拡張すると述べました。 NVIDIA および AWS によれば、G7 インスタンスは前世代の G6 インスタンスに比べて 4.6 倍の AI 推論パフォーマンスと 2.1 倍のグラフィックス パフォーマンスを実現します。これらは企業のリリースでの主張です。情報源は、比較の背後にあるテスト条件、ワークロード、価格設定、または独立した検証を特定していません。リリースによると、AWS は、RTX PRO 4500 によって高速化されたインスタンスを提供する最初の大手クラウド プロバイダーであると説明されています。
より広範なコラボレーションは、AI スタックのいくつかの層をカバーします。 AWSとNVIDIAは、NVIDIA Vera CPUベースのインフラストラクチャをAWSに導入し、メモリサプライヤーと協力してNVIDIAのカスタム高帯域幅メモリテクノロジーでNVLink Fusionを拡張し、NVIDIAのプラットフォームをAWS Nitro SystemおよびElastic Fabric Adapterと統合することに取り組んでいると述べた。また、Amazon Bedrock および Amazon SageMaker を通じて NVIDIA Nemotron オープン モデルの提供を継続し、Amazon EMR および Amazon OpenSearch 上の NVIDIA CUDA-X ライブラリを通じてデータ処理とベクトル インデックス作成を高速化し、Amazon Robotics のNVIDIA の物理 AI プラットフォーム。
ソースの詳細: nvidianews.nvidia.com ↗
なぜそれが重要なのか
この発表により、大規模な AI の開発と展開に利用できるクラウド インフラストラクチャが拡大されることになりますが、これは主に将来を見据えた計画であり、その能力がすでに提供されていることを示すものではありません。また、AI インフラストラクチャを政府のワークロード、エンタープライズ データ処理、ロボット工学にリンクし、GPU インスタンスのみを超えてパートナーシップを拡大します。
追加のキャパシティが提供された場合、組織が AI プロジェクトを実験から本番環境に移行する速度に影響を与える可能性があります。このリリースでは、モデルの繰り返し呼び出しやデータ インフラストラクチャのサポートが必要になる場合があるエージェント システムと、シミュレーション、トレーニング、検証のワークロードが必要になる可能性がある物理 AI を中心とした拡張が具体的に構成されています。また、科学的および企業的用途も指摘しており、対象読者が少数の最先端の研究室を超えて広がっていることを示唆しています。この情報源は、計画された容量のうちどれだけが一般のクラウド顧客に利用可能になるのか、またアクセスがどのように割り当てられるのかについては明らかにしていない。
この発表は、ハードウェアの供給、クラウド展開、ソフトウェア統合を 1 つの商業的取り決めに組み込むため、重要です。 AWS の顧客は、原則として、AWS カスタム シリコンおよび NVIDIA Vera CPU と一緒に NVIDIA GPU を使用でき、NVLink Fusion は共通のラックスケール アーキテクチャ内で NVIDIA と Trainium コンポーネントを接続できます。両社は、これを異種 AI インフラストラクチャをサポートする方法だと説明しています。これにより、開発者はさまざまなワークロードをさまざまなプロセッサーに適合させるためのより多くのオプションを得ることができるかもしれませんが、ソースには、混合構成と代替構成を比較する独立したベンチマークが提供されておらず、構成間でワークロードを移動する際の技術的な限界についても説明されていません。
政府の役割は公益への賭け金を高めます。 AWSとNVIDIAは、影響レベル6以上の連邦および国家安全保障のワークロード向けに安全なAWSインフラストラクチャ上に10万基のGPUを含む、米国政府向けのAIファクトリーを構築する計画だと述べた。このリリースでは、政府機関、プログラム、展開サイト、予算、スケジュール、またはこれらのシステムが実行する特定のタスクについては言及されていません。したがって、これは明示されたインフラストラクチャへの取り組みを確立するものであり、特定の国家安全保障展開やその結果の評価の証拠ではありません。計画された使用により、セキュリティ、調達の監視、機密性の高いワークロードの処理も、さらなるレポートの重要な領域になります。
インタラクティブなメカニズム: 実際にどのように機能するか
この開発の背後にある基盤となるテクノロジーをインタラクティブに探索します。
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次に見るべきもの
主な疑問は、計画された GPU 容量が予定通りに到着するかどうか、どこに導入されるか、顧客が何にどれくらいのコストでアクセスできるか、企業のパフォーマンスと効率の主張が独立した運用環境で維持されるかどうかです。このリリースでは、詳細な実装スケジュール、顧客の約束、電力要件、または特定の連邦プログラムは提供されていません。
まず、2027 ～ 2028 年の目標に対する実行を監視します。この情報源では、Blackwell Ultra、Rubin、および Rubin Ultra ファミリの名前以外に、200 万個の GPU を年間マイルストーン、地域、データセンター サイト、または特定の製品数量に分類していません。また、顧客のためにどれだけの容量が発注、資金調達、設置、または予約されているかについても言及されていない。製造、パッケージング、ネットワーク、電力の利用可能性、規制や輸出管理の変更が最終的な規模に影響を与える可能性がありますが、リリースではこれらの問題に関するプロジェクトレベルの証拠は提供されていません。
次に、主張されている効率とパフォーマンスが実際のワークロードに反映されるかどうかを調べます。 AWS および NVIDIA は、特定の GPU アクセラレーション Amazon EMR 構成で最大 3.7 倍高速なデータ処理と 30% 優れた価格パフォーマンスを報告しています。また、Amazon OpenSearch では 4 分の 1 のコストで最大 9 倍高速なベクトル インデックス作成が可能です。ソースでは、データセット、ベースライン、ワークロードの形状、使用率、または総運用コストが指定されていません。これらの数値が、検索拡張生成、セマンティック検索、大規模分析、またはその他の実稼働アプリケーションを実行している顧客にとってどの程度代表的なものであるかを判断するには、独立したテストが必要です。
最後に、モデル、セキュリティ、ロボット工学の部分の実際の展開を見てみましょう。リリースには、Nemotron モデルが Bedrock および SageMaker を通じて入手可能になると記載されていますが、新しいモデル名、リリース日、価格、地域での入手可能性については記載されていません。それによると、Amazon RoboticsとNVIDIAは、シミュレーション、合成データ生成、ロボットトレーニング、ルート最適化、機能安全、リアルツーシム検証にわたって機能するとしているが、具体的なロボット、設備、導入結果、安全性評価については発表していない。最も重要な不明点は、これらの統合が、企業が説明する規模で顧客に測定可能なメリットと検証可能な安全策を生み出すかどうかです。