AWS и NVIDIA расширяют партнёрство: 2 миллиона GPU для облачного ИИ в 2027–2028 годах

Коротко о главном

26 августа 2026 года AWS и NVIDIA официально объявили о развёртывании дополнительных 2 миллионов GPU поколений Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra на глобальной инфраструктуре AWS в 2027–2028 годах. Суммарный парк видеокарт NVIDIA на платформе превысит 3 миллиона единиц уже в 2026-м — спрос превзошёл первоначальный план в 1 миллион GPU, анонсированный на NVIDIA GTC ранее в этом году. Для команд, которые проектируют агентские и производственные AI-системы, это сигнал: облачная GPU-инфраструктура масштабируется опережающими темпами, и затраты на миграцию в облако уже сейчас оправданы растущей доступностью мощностей.

Партнёрство распространяется не только на GPU: AWS получит процессорную инфраструктуру на базе NVIDIA Vera CPU, расширенную поддержку NVIDIA NVLink Fusion с кастомной высокополосной памятью и сетевую платформу NVIDIA Spectrum для крупных кластеров AI-обучения. Отдельно анонсированы AI-фабрики для федерального правительства США — 100 000 GPU на безопасной инфраструктуре AWS.

Если вы планируете перевести вычислительные нагрузки на GPU-инфраструктуру или уже используете AWS для ML-задач, обновлённые мощности и новые инстансы EC2 G7 (Blackwell) потребуют пересмотра архитектуры серверной части под новые возможности.

Что именно объявили

Официальное совместное заявление опубликовано в NVIDIA Newsroom и продублировано пресс-релизом на GlobeNewswire 26 августа 2026 года. Ключевые параметры сделки:

2 миллиона дополнительных GPU — Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra — поступят на AWS в 2027–2028 годах. Это дополнение к тому парку, который AWS уже разворачивает в 2026-м. По заявлениям компаний, совокупная мощность NVIDIA на AWS к концу 2026 года превысит 3 миллиона ускорителей.

Причина расширения — опережающий спрос. На конференции GTC в начале 2026 года AWS объявила о более чем 1 миллионе GPU NVIDIA, которые выйдут в эксплуатацию ещё в текущем году. Клиентский спрос на агентские и физические AI-задачи превысил этот план, что и послужило основанием для нового соглашения о следующем цикле 2027–2028 годов.

Масштаб: совокупные мощности, анонсированные и уже разворачиваемые на AWS в 2026-м, плюс новые 2 миллиона GPU в 2027–2028-м, делают AWS крупнейшей публичной облачной платформой по парку ускорителей NVIDIA.

Технические компоненты

Партнёрство охватывает несколько слоёв стека:

EC2 G7 с NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. Новые инстансы G7 основаны на GPU Blackwell Server Edition и обеспечивают, по данным компаний, 4,6x прирост производительности AI-инференса и 2,1x — графики по сравнению с предыдущим поколением G6. Это делает G7 рабочей лошадкой для инференса моделей в продакшне, не только для обучения.

NVIDIA Vera CPU на AWS. AWS первой из публичных облаков получит инфраструктуру на базе процессора NVIDIA Vera — серверного CPU, оптимизированного для AI-нагрузок. Это расширяет GPU-стек в сторону CPU, позволяя строить однородные AI-кластеры без привязки к x86.

NVIDIA NVLink Fusion с кастомной HBM. Расширенная поддержка NVLink Fusion позволит AWS создавать конфигурации, где кастомная память с высокой пропускной способностью интегрируется непосредственно в топологию GPU-кластера — ключевой параметр для многоагентных систем и задач научных вычислений.

NVIDIA Spectrum networking. Сетевая платформа Spectrum оптимизирует передачу данных внутри крупных GPU-кластеров при распределённом обучении, снижая задержки между ускорителями.

Федеральные AI-фабрики. Отдельным пунктом стоит создание AI-фабрик для федерального сектора США: 100 000 GPU на изолированной инфраструктуре AWS GovCloud — это сигнал о том, что государственный сегмент становится одним из главных драйверов GPU-потребления.

Зачем нужны такие мощности

Объявленные рабочие нагрузки прямо перечислены в официальных материалах: агентский ИИ (agentic AI), научные исследования и моделирование, корпоративная автоматизация, физический ИИ (роботизированные системы, автономная техника). Это именно те применения, где GPU-дефицит сдерживал рост быстрее всего.

Агентский ИИ — системы, которые самостоятельно планируют, выполняют шаги и вызывают внешние инструменты — требует GPU-инференса на постоянной основе, не пачками. Привычная модель «обучил модель — раздеплоил» переходит в «модель работает непрерывно, обрабатывает очереди задач». Это принципиально меняет нагрузочную кривую: вместо пиков при обучении — ровный и высокий baseline инференса.

Физический ИИ — отдельная история. Обучение моделей для робототехники, цифровых двойников производств и автономного транспорта требует симуляций в реальном времени, что в разы интенсивнее стандартных LLM-задач. Именно для таких сценариев Rubin Ultra и NVLink Fusion с кастомной памятью имеют смысл.

Что это значит для команд разработки и продуктов

Для большинства продуктовых и инженерных команд практические выводы делятся на ближний и дальний горизонт.

2026 год: EC2 G7 уже доступен. Инстансы G7 с GPU Blackwell Server Edition уже в продаже на AWS. Если ваш продукт использует инференс LLM, переход с G6 на G7 даёт 4,6x по инференсу без изменения архитектуры — только смена типа инстанса и возможная перекалибровка батчинга.

2027–2028: новый уровень по цене вычислений. Когда 2 миллиона дополнительных GPU появятся в AWS, предложение GPU-мощности на рынке существенно вырастет. Исторически это коррелирует со снижением стоимости GPU-часа для spot-инстансов и зарезервированных ёмкостей. Планировать бюджет на ML-инфраструктуру стоит с поправкой на эту динамику.

Архитектура под агентский ИИ. Если вы проектируете агентские системы — автоматизацию бизнес-процессов, AI-ассистентов, multi-agent pipeline, — закладывайте в архитектуру постоянный, а не пиковый GPU-инференс. Это влияет на выбор инстансов, стратегию кэширования KV-состояния модели и схему балансировки нагрузки.

Облако как стратегия. Расширение парка NVIDIA на AWS укрепляет аргумент в пользу managed-GPU вместо собственного железа для большинства компаний. Покупать GPU в стремительно меняющемся ландшафте — значит рисковать устареванием через 18 месяцев. Аренда через облако переносит риск обновления парка на провайдера.

Часто задаваемые вопросы

Когда 2 миллиона GPU появятся на AWS? По официальному заявлению — в 2027–2028 годах. Точный график поквартального ввода мощностей компании не публиковали.

Какие именно GPU? Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra — поколения после Blackwell. RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition уже доступен в G7-инстансах в 2026-м.

Почему расширяют сейчас? Прежний план на 1+ миллион GPU в 2026-м, анонсированный на GTC, исчерпал ёмкость спроса раньше ожидаемого. Новое соглашение фиксирует следующую волну.

Затрагивает ли это другие облака? Анонс касается только AWS. Azure и GCP имеют собственные соглашения с NVIDIA, но данного объявления они не делали.

Что с Vera CPU? NVIDIA Vera — серверный CPU, разработанный NVIDIA специально для AI-нагрузок. AWS станет первым публичным облаком с этой инфраструктурой; сроки коммерческой доступности пока не объявлены.

Источники

NVIDIA Newsroom — AWS and NVIDIA to Deliver 2 Million Additional GPUs and Next-Generation Infrastructure for Agentic and Physical AI, 26 августа 2026 года (первоисточник).

GlobeNewswire — официальный пресс-релиз партнёрства, 26 августа 2026 года.