Amazon sta cercando di costruire un’alternativa di chip per l’AI, ma la sua prossima grande mossa infrastrutturale mostra quanto saldamente Nvidia detenga ancora le chiavi del boom del computing.

Cinque mesi dopo essersi impegnata a distribuire più di 1 milione di GPU Nvidia su AWS, Amazon e Nvidia hanno dichiarato che aggiungeranno altri 2 milioni di chip ai data center di Amazon nel 2027 e 2028. Il piano ampliato porta la flotta Nvidia prevista da AWS oltre 3 milioni di GPU, dopo che la domanda “ha superato quelle aspettative.”¹

La nuova capacità includerà le GPU Blackwell Ultra, Rubin e Rubin Ultra di Nvidia, destinate agli immensi carichi di lavoro necessari per addestrare ed eseguire i modelli di AI. Le aziende attribuiscono l’impennata a clienti che vanno dalle startup alle grandi imprese, dai laboratori di AI ai governi — un appetito generalizzato che ha reso una maggiore potenza di calcolo la priorità immediata.

L’entità dell’ordine è anche un promemoria della tensione all’interno della strategia AI di Amazon. AWS ha sviluppato i chip Trainium come alternativa per il lavoro di deep learning e ha promosso i suoi processori Graviton, cercando sia una minore dipendenza da Nvidia sia un ruolo più grande nel mercato dei semiconduttori. Secondo il resoconto più ampio dell’espansione fornito dalle aziende, la sua attività di chip personalizzati ha raggiunto un tasso di ricavi annualizzato di 25 miliardi di dollari.¹

Eppure questa non è semplicemente un’acquisizione di più acceleratori. Amazon prevede di portare le CPU Vera di Nvidia su AWS, mentre il networking, il software, i modelli open e la tecnologia di robotica di Nvidia sono destinati a diffondersi nell’infrastruttura del provider cloud. Un altro resoconto ha riassunto il cambiamento in modo diretto: Amazon sta aggiungendo 2 milioni di GPU in cima al milione che aveva già pianificato, mentre la partnership porta anche le CPU Vera su AWS.²

Nvidia inquadra la spesa come una risposta al fatto che l’AI sta diventando produttiva dal punto di vista commerciale. “Se avessimo più capacità di calcolo, potremmo generare token più redditizi,” ha detto il CEO Jensen Huang, sostenendo che la capacità aggiuntiva alimenterà i rendimenti per i servizi di AI.¹ Gli investitori, tuttavia, dovranno verificare se l’enorme conto infrastrutturale del settore produrrà profitti con la stessa rapidità con cui crescono gli ordini di GPU.