Amazon potroiło zamówienie na układy Nvidii z powodu gwałtownego wzrostu popytu

Amazon i Nvidia znacznie zacieśniają współpracę. W środę firmy ogłosiły jej rozszerzenie, w tym umowę dotyczącą dodania kolejnych 2 mln układów GPU Nvidii do centrów danych Amazona. Są to procesory graficzne przeznaczone do wykonywania złożonych obliczeń potrzebnych przy trenowaniu i uruchamianiu modeli sztucznej inteligencji.

Zamówienie obejmuje układy Nvidia Blackwell Ultra, Rubin i Rubin Ultra. Chipy trafią do centrów danych Amazon Web Services (AWS) w 2027 i 2028 roku.

Ogłoszenie nastąpiło zaledwie pięć miesięcy po tym, jak Amazon uzgodnił wdrożenie ponad 1 mln procesorów graficznych Nvidii w infrastrukturze AWS, począwszy od tego roku. Nvidia poinformowała w oświadczeniu, że od tego czasu „popyt przekroczył te oczekiwania”. Oznacza to, że łączna liczba układów objętych tymi ustaleniami wzrośnie do ponad 3 mln.

Firmy nie ujawniły warunków finansowych umowy. Nie wiadomo, jaki dokładnie zwrot przyniesie ona Nvidii. Biorąc jednak pod uwagę ceny pojedynczych procesorów graficznych, jej wartość sięga dziesiątek miliardów dolarów.

Rozszerzenie współpracy jest istotne nie tylko ze względu na skalę i tempo jej rozwoju. Wykracza ono poza zakup kolejnych chipów Nvidii przez Amazona. Dzieje się to również w czasie, gdy Amazon inwestuje we własne, potencjalnie konkurencyjne układy sztucznej inteligencji.

Nvidia poinformowała w środę, że jej technologie zostaną zintegrowane w całym środowisku AWS. Dotyczy to między innymi sprzętu sieciowego, który łączy tysiące procesorów graficznych w jeden system, otwartych modeli, procesorów centralnych, oprogramowania do przetwarzania danych oraz platformy robotycznej.

Na decyzję o zacieśnieniu współpracy wpłynął „gwałtownie rosnący popyt” ze strony startupów, przedsiębiorstw, laboratoriów sztucznej inteligencji, a nawet rządów.

Rozszerzenie partnerstwa następuje w czasie, gdy Amazon zwiększa własne inwestycje w chipy do sztucznej inteligencji. Dotyczy to szczególnie procesorów centralnych, czyli uniwersalnych jednostek obliczeniowych stanowiących podstawę serwerów.

Amazon buduje własne układy, aby zmniejszyć zależność od Nvidii, a nawet konkurować z tym producentem chipów. Peter DeSantis, szef działu AI w Amazonie, powiedział, że AWS prowadzi rozmowy o sprzedaży chipów Trainium innym firmom do wykorzystania w centrach danych. Trainium jest bezpośrednią alternatywą dla układów Nvidia H100 i Blackwell w zadaniach związanych z głębokim uczeniem maszynowym.

Oparty na architekturze Arm procesor Graviton firmy Amazon jest natomiast postrzegany jako konkurent dla tradycyjnych układów serwerowych Intela i AMD.

Amazon poinformował, że jego działalność związana z autorskimi chipami szybko rośnie. Podczas ostatniej telekonferencji wynikowej spółka podała, że roczna wartość przychodów z tego biznesu w ujęciu prognozowanym na podstawie bieżącego tempa przekroczyła 25 mld USD. Wzrost napędzają łączne zobowiązania o wartości 225 mld USD ze strony laboratoriów AI, takich jak Anthropic i OpenAI.

Nvidia wydaje się jednak nadal największym producentem chipów do sztucznej inteligencji.

Wraz z 2 mln procesorów graficznych, które Amazon zacznie dodawać do AWS w trzecim kwartale, Nvidia zamierza dostarczyć także nieokreśloną liczbę procesorów centralnych Vera. Dyrektor finansowa Nvidii Colette Kress poinformowała, że część z nich zostanie zintegrowana z układami Rubin, a pozostałe będą działać samodzielnie.

Prezes Nvidii Jensen Huang ma duże plany wobec procesorów Vera. W maju powiedział, że znalazł dla swojej firmy „zupełnie nowy rynek o potencjalnej wartości 200 mld USD” (czyli całkowitą wartość sprzedaży możliwą do osiągnięcia w danym segmencie rynku).

Colette Kress dodała, że poza AWS Nvidia oczekuje wdrożenia procesorów Vera przez „każdego dużego dostawcę usług chmurowych, dostawcę usług typu neocloud (wyspecjalizowanej chmury dla obciążeń AI), laboratorium sztucznej inteligencji oraz producenta kompletnych systemów komputerowych OEM”. Dostawy do kluczowych partnerów, w tym Oracle i SpaceXAI, już się rozpoczęły.

Współpraca obejmie także roboty magazynowe Amazona i rozwiązania dla przedsiębiorstw. Amazon planuje wykorzystać pełny zestaw technologii Nvidii do tzw. fizycznej sztucznej inteligencji, aby obsługiwać nim swoją flotę robotów. W skład tego zestawu wchodzą:

• Omniverse — platforma do symulacji i tworzenia cyfrowych bliźniaków, czyli wirtualnych odpowiedników obiektów i procesów;
• Cosmos — platforma modelu świata;
• Isaac — platforma do tworzenia oprogramowania dla robotów;
• Jetson — sprzęt obliczeniowy dla robotów i systemów AI działających na urządzeniach brzegowych, czyli bezpośrednio w miejscu gromadzenia danych.

W tym tygodniu Nvidia zaprezentowała również nową wersję Jetsona. Ma ona być bardziej przystępnym cenowo komputerem do robotyki, przeznaczonym do podstawowych zastosowań sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych.

W segmencie rozwiązań dla przedsiębiorstw AWS udostępni rodzinę otwartych modeli Nvidii Nemotron w ramach Amazon Bedrock, zarządzanej platformy modeli bazowych, oraz SageMaker, zarządzanej usługi chmurowej Amazona.

Nvidia poinformowała również w środę, że w drugim kwartale odnotowała 96,2 mld USD przychodów, przekraczając oczekiwania analityków. Większość sprzedaży stanowił segment centrów danych, który wygenerował 89 mld USD przychodów, o 117% więcej niż rok wcześniej.

Nvidia prognozuje, że w trzecim kwartale przychody sięgną 108 mld USD. Część tej kwoty ma pochodzić ze sprzedaży nowej generacji układów Rubin. Firma poinformowała, że w tym kwartale rozpoczęła produkcyjne dostawy tych chipów. Inwestorzy obserwują pierwszą sprzedaż układów Rubin w trzecim kwartale, szukając oznak, że popyt utrzyma się także po wprowadzeniu kolejnej generacji sprzętu Nvidii.

Nvidia zobowiązała się przeznaczyć 279 mld USD na zabezpieczenie dostaw i mocy produkcyjnych dla obecnych i przyszłych projektów centrów danych. To znacznie więcej niż 119 mld USD w poprzednim kwartale. Producent chce w ten sposób zapewnić sobie dostęp do pamięci oraz mocy wytwórczych potrzebnych do zaspokojenia popytu na rozwiązania AI w kolejnych latach.

Z tej kwoty 92 mld USD ma przypaść na przewidywane wydatki w pozostałej części roku obrotowego, a kolejne 87 mld USD na rok obrotowy 2028.

„Dla całej branży najważniejsze jest to, że sztuczna inteligencja wykonuje teraz produktywną i użyteczną pracę” — powiedział Jensen Huang podczas środowej telekonferencji. „AI generuje dochodowe tokeny. Gdybyśmy mieli większą moc obliczeniową, moglibyśmy generować więcej dochodowych tokenów, co przekładałoby się na większe zyski wszystkich usług. Właśnie w tej fazie się znajdujemy i dlatego wszyscy zwiększają zaangażowanie”.

Inwestorzy będą obserwować, czy dodatkowa moc obliczeniowa rzeczywiście przełoży się na równie bezpośredni wzrost zysków, podczas gdy firmy zajmujące się sztuczną inteligencją przeznaczają na infrastrukturę setki miliardów dolarów.