AWS 和 NVIDIA 将为 Agentic 和物理 AI 提供 200 万个额外的 GPU 以及下一代基础设施 | NVDA 股票新闻

在 Google 搜索和 AI 答案中查看更多来自 StockTitan 的信息。将 StockTitan 添加为首选来源 · 打开 Google

在 Google 上添加

公司在 AI 堆栈中加深整合，将 NVIDIA Vera CPU、高级网络、Nemotron 开放模型和物理 AI 技术引入 AWS，以满足客户需求的加速

华盛顿州西雅图和加利福尼亚州圣克拉拉，2026 年 8 月 26 日（GLOBE NEWSWIRE）—— 亚马逊网络服务（AWS），亚马逊公司（NASDAQ: AMZN）旗下公司，与 NVIDIA（NASDAQ: NVDA）今天宣布扩大战略合作，以满足全球对 AI 基础设施日益增长的需求。基于客户对 AWS 上 NVIDIA 加速计算的快速采用，这两家公司计划在 AWS 的全球基础设施中再部署 200 万个 NVIDIA GPU，并在 AI 工厂、CPU、网络、开放模型、数据处理和机器人技术等领域深化合作，提供共同开发的 AI 解决方案，使客户能够以前所未有的规模加速 AI 的开发和部署。

AI 工作负载正在迅速扩展，从模型的训练和运行，到数据的处理、索引和用于驱动智能应用程序的方式。客户正在从试点转向生产，并在代理 AI、科学发现、企业自动化和机器人技术等领域扩展工作负载。他们需要更广泛的模型选择、更快的数据管道以及针对物理 AI 等新兴用例的新能力。他们还需要确信基础设施能够跟上他们自身的创新能力，同时保持对关键任务工作负载的最高安全性和可靠性。

为了满足来自前沿实验室、全球企业、初创公司和政府的激增需求，AWS 和 NVIDIA 正在基于 16 年的联合创新，扩大 AI 计算能力，并更快地为客户带来新的共同开发解决方案。作为扩展合作的一部分，这两家公司正在努力：

• 在 2027-2028 年间在 AWS 的全球基础设施中部署 200 万个额外的 NVIDIA GPU
• 将基于 NVIDIA Vera CPU 的基础设施引入 AWS
• 扩展 NVIDIA NVLink Fusion™，配备定制的 NVIDIA 高带宽内存（NVHBM）
• 为美国政府建立 AI 工厂，包括在安全的 AWS 基础设施上运行联邦和国家安全工作负载的 100,000 个 GPU
• 将 NVIDIA 平台与 AWS Nitro 系统和弹性网络适配器（EFA）集成，以增强安全性和可靠性
• 继续支持 NVIDIA Nemotron™ 开放模型在 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 上的应用，为客户提供更多开放模型选择
• 通过 NVIDIA cuDF 和 cuVS CUDA-X™ 库加速 Amazon EMR 和 Amazon OpenSearch 上的数据处理和向量索引，以实现更快、更具成本效益的分析和 AI 应用
• 通过 Amazon Robotics 采用 NVIDIA 的物理 AI 平台进一步推进机器人工作负载，加速仓库自动化和下一代机器人的创新

“客户希望自由选择最适合其 AI 工作负载的工具，并希望确信一切能够无缝协作，” AWS 首席执行官 Matt Garman 说。“这就是为什么我们与 NVIDIA 深入投资，使 AWS 成为运行 NVIDIA AI 技术的最佳场所，优化从网络和安全到部署的基础设施性能。这一扩展合作为前沿实验室、企业和政府提供了更多在 AWS 上构建和部署 AI 的方式。”

“NVIDIA 和 AWS 已经建立了 AI 时代伟大的增长引擎，需求超出了所有预测，” NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 说。“在过去的 16 年里，我们共同在云中扩展了 NVIDIA 计算。现在，我们正在全栈扩展我们的合作——GPU、CPU、网络、开放模型和软件——以以前所未有的速度和规模实现代理和物理 AI，只有 AWS 和 NVIDIA 能够提供这种能力。这一扩展反映了客户对 AWS 上 NVIDIA 平台的需求。”

AI 计算能力的大规模扩展

AWS 提供了任何云提供商中最广泛的基于 GPU 的实例，以支持多样化的 AI 和机器学习工作负载。在 2026 年的 NVIDIA GTC 上，AWS 宣布计划从 2026 年开始增加超过 100 万个 NVIDIA GPU。自那时以来，需求超出了这些预期。AWS 计划在 2027-2028 年间在 AWS 全球基础设施中再部署 200 万个 NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin 和 Rubin Ultra GPU，包括 AI 工厂。这一额外的容量将帮助支持客户的工作负载，从代理 AI 和科学发现到企业自动化和物理 AI。此外，AWS 将扩展 NVIDIA Blackwell 的容量，包括用于 Amazon EC2 G7 实例的 NVIDIA RTX PRO™ 4500 Blackwell 服务器版 GPU。G7 实例提供比上一代 G6 实例高出 4.6 倍的 AI 推理性能和 2.1 倍的图形性能。AWS 是首个提供由 RTX PRO 4500 加速的计算实例的主要云提供商。AWS 和 NVIDIA 还在 NVIDIA Spectrum™ 网络上进行合作，以进一步优化 GPU 集群的大规模 AI 训练工作负载的网络性能。

在 AWS 上支持 NVIDIA Vera CPU

AWS 和 NVIDIA 正在努力将基于 Vera CPU 的基础设施引入 AWS，为需要高性能 CPU 计算的代理 AI 工作负载提供额外选项，配合加速基础设施。Vera 是为下一代 AI 专门设计的，补充了 AWS 提供最广泛计算选择的战略——从 AWS 定制硅到来自合作伙伴的最新加速器和 CPU。

使用 NVIDIA NVLink Fusion 和 NVHBM 的异构 AI 基础设施

在 re:Invent 2025 上，AWS 宣布支持 NVIDIA NVLink Fusion 高速芯片互连技术在下一代 Trainium 芯片中的应用。NVIDIA 和亚马逊的 Annapurna Labs 正在扩大这一支持，以便与内存供应商合作，开发 NVIDIA 的新定制高带宽内存（NVHBM）技术，这将使 Trainium 能够访问更快、更节能的内存。结合 NVLink Fusion，Annapurna Labs 现在可以利用 NVIDIA 的定制内存技术和扩展架构，以提升 AI 工作负载的性能和效率，同时在统一的机架规模架构中无缝集成 Trainium 和 GPU。

在最高安全级别下推动联邦 AI

政府机构需要安全的 AI 基础设施，以跟上国家安全的需求。AWS 和 NVIDIA 计划为美国政府建立 AI 工厂，提供 NVIDIA 的 AI 堆栈，包括计划在 AWS 的安全基础设施上交付 100,000 个 GPU，以支持联邦和国家安全工作负载。这一合作使 AWS 和 NVIDIA 成为国家安全联邦 AI 进步的中心，使政府机构能够在 Impact Level 6 (IL6) 及以上的工作负载中大规模部署 AI。

这些新承诺建立在 AWS 和 NVIDIA 之间深厚的技术集成基础上，这些集成已经为客户带来了成果，包括：

• 通过 AWS Nitro 系统和 EFA 提升安全性和可靠性 — 在这一扩展合作中，所有基于 NVIDIA GPU 和 Trainium 的 EC2 实例——包括那些利用 NVLink Fusion 的实例——都是基于 AWS Nitro 系统构建，并通过 EFA 互连。基于 GPU 加速和 Trainium 的 EC2 实例将继续基于 Nitro 系统构建，并通过 EFA 扩展。Nitro 和 EFA 的结合有助于确保随着 AWS 扩大其 NVIDIA GPU 车队并整合新互连技术，客户能够保持他们在大规模生产 AI 工作负载中所依赖的安全性、可靠性和网络性能。
• AWS 上的 NVIDIA Nemotron 模型 — 作为 AWS 承诺为客户提供最广泛的 AI 模型选择的一部分，NVIDIA 的 Nemotron 开放模型系列可在 Amazon Bedrock 上作为完全托管的无服务器模型提供，并在 Amazon SageMaker 上供希望在自己基础设施上部署和微调的客户使用。这一集成使客户能够访问 NVIDIA 最新的开放模型，同时享有 AWS 的安全性、可扩展性和操作工具。
• GPU 加速的数据处理和向量索引 — 随着数据量的增长，特征工程、大规模 ETL 和实时分析等工作负载需要越来越快的处理速度。AWS 和 NVIDIA 正在合作，通过使用 Amazon EC2 G7 实例和 NVIDIA cuDF 库，在 Amazon EMR 上提供 GPU 加速的数据处理，提供高达 3.7 倍的处理速度和比基于 CPU 的配置高出 30% 的性价比。此外，随着 AI 应用、检索增强生成管道和语义搜索将向量数据库推向数十亿条记录，索引构建和调优成为瓶颈。在 Amazon OpenSearch Service 上的 GPU 加速向量索引将索引构建卸载到专用 GPU 上，以提供高达 9 倍的向量索引速度，成本仅为四分之一——可在托管集群和 Amazon OpenSearch Serverless 上使用。
• 用于机器人技术的物理 AI — 亚马逊机器人正在与 NVIDIA 合作，加速下一代机器人开发，集成 NVIDIA 的全栈物理 AI 平台，包括 NVIDIA Jetson™ 平台、NVIDIA Omniverse™ 库和 NVIDIA Isaac™ 开放机器人开发平台。该合作涵盖了仿真、合成数据生成、机器人训练、路径优化、功能安全和真实与仿真验证——所有这些都在 GPU 加速的 Amazon EC2 实例上运行。AWS 和 NVIDIA 正在共同推动机器人工作负载在规模上所需的能力：大规模仿真、多样化训练数据和持续的现实世界验证。

关于亚马逊网络服务

亚马逊网络服务（AWS）以客户为中心，追求创新速度，致力于运营卓越和长期思维。通过将技术民主化近二十年，使云计算和生成 AI 对各类组织可及，AWS 已建立起历史上增长最快的企业技术业务之一。数百万客户信任 AWS 来加速创新、转型业务并塑造未来。凭借最全面的 AI 能力和全球基础设施，AWS 使构建者能够将伟大的想法变为现实。了解更多信息，请访问 aws.amazon.com 并关注 @AWSNewsroom。

关于 NVIDIA

NVIDIA（NASDAQ: NVDA）是全球 AI 和加速计算的领导者。

如需更多信息，请联系：

NVIDIA 公司

企业传播部

press@nvidia.com

亚马逊公司

媒体热线

Amazon-pr@amazon.com

www.amazon.com/pr

NVIDIA 前瞻性声明

本新闻稿中的某些声明，包括但不限于以下内容：NVIDIA 与 AWS 在全栈（GPU、CPU、网络、开放模型和软件）方面扩展合作，以在前所未有的速度和规模下实现代理和物理 AI，这只有 AWS 和 NVIDIA 能够提供；关于 NVIDIA 产品、服务和技术的增长、性能、可用性、需求和收益的预期，以及相关趋势和驱动因素；关于 NVIDIA 与第三方的安排的预期，包括与 AWS 的合作；关于技术发展的预期，以及相关趋势和驱动因素；预计的市场增长和趋势；关于 AI 及相关行业的预期；以及其他非历史事实的声明，均属于 1933 年证券法第 27A 条及 1934 年证券交易法第 21E 条所定义的前瞻性声明，这些声明基于管理层的信念和假设以及当前可用的信息，并受到 “安全港” 条款的保护，面临可能导致实际结果与预期显著不同的风险和不确定性。可能导致实际结果显著不同的重要因素包括：全球经济和政治状况；NVIDIA 对第三方制造、组装、包装和测试其产品的依赖；技术发展和竞争的影响；新产品和技术的开发或对 NVIDIA 现有产品和技术的增强；市场对 NVIDIA 产品或其合作伙伴产品的接受度；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和接口的变化；NVIDIA 产品或技术在系统集成时意外的性能损失；NVIDIA 实现商业投资或收购潜在收益的能力；以及适用法律法规的变化，以及其他在 NVIDIA 定期向证券交易委员会（SEC）提交的最新报告中详细列出的因素，包括但不限于其 10-K 表格的年度报告和 10-Q 表格的季度报告。提交给 SEC 的报告副本已在公司网站上发布，并可从 NVIDIA 免费获取。这些前瞻性声明并不保证未来的表现，仅在本日期有效，除法律要求外，NVIDIA 不承担更新这些前瞻性声明以反映未来事件或情况的义务。

© 2026 NVIDIA Corporation. 保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 标志、CUDA-X、Nemotron、NVIDIA Isaac、NVIDIA Jetson、NVIDIA Omniverse、NVIDIA RTX PRO、NVIDIA Spectrum 和 NVLink Fusion 是 NVIDIA Corporation 在美国和/或其他国家的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是其相关公司的商标。

与本公告相关的照片可在 https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/e78cb97b-0ac6-41fb-9f6e-cff274bf39cd 获取。