Amazon и Nvidia представляют расширенный альянс как самый быстрый способ внедрить ИИ в массовое производственное использование, тогда как собственная программа AWS по выпуску чипов подчёркивает стратегическую напряжённость, лежащую в основе сделки: Amazon хочет получить больше мощностей Nvidia сейчас, не жертвуя при этом своей долгосрочной независимостью.

Партнёрство и до этого развивалось быстро. В марте AWS заявила, что начиная с 2026 года развернёт более одного миллиона графических процессоров Nvidia. Пять месяцев спустя спрос со стороны стартапов, предприятий, ИИ-лабораторий и правительств превысил этот план, что побудило Amazon заказать дополнительно два миллиона графических процессоров Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra для дата-центров AWS в 2027 и 2028 годах.¹

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал это наращивание свидетельством того, что гонка за ИИ-инфраструктурой больше не носит спекулятивного характера. «Спрос опережает каждый прогноз», — сказал он, утверждая, что 16-летние облачные отношения компаний теперь расширяются на «GPU, CPU, сети, открытые модели и программное обеспечение».²

Генеральный директор AWS Мэтт Гарман представил этот шаг как вопрос выбора для клиентов, а не как стратегию привязки к поставщику. По его словам, клиенты хотят лучшие инструменты для своих ИИ-нагрузок и уверенность в том, что они работают вместе; расширенное сотрудничество даёт лабораториям, бизнесу и правительствам больше возможностей для разработки на AWS.²

Сделка выходит далеко за рамки закупок чипов. AWS планирует внедрить в своё облако процессоры Nvidia Vera, предоставлять модели Nvidia Nemotron через Bedrock и SageMaker, а также использовать стек робототехники Nvidia, включая Jetson, Omniverse и Isaac, для Amazon Robotics.¹

Однако Amazon также создаёт противовес. Её чипы Trainium напрямую конкурируют в задачах глубокого обучения, тогда как Graviton ориентирован на серверные процессоры; AWS заявляла, что её бизнес по выпуску специализированных чипов превысил годовой темп выручки в $25 млрд. Немедленный вывод очевиден: даже компания, активно инвестирующая в альтернативы, считает Nvidia незаменимой, пока спрос на ИИ-вычисления продолжает ускоряться.¹