요약:
현지 시간으로 8월 26일, 캘리포니아주 시애틀과 산타클라라에서 AWS(Amazon Cloud Technology)와 NVIDIA는 전략적 협력 확장 성명을 동시에 발표했습니다. AWS는 2027년부터 2028년까지 글로벌 인프라에 Blackwell을 포함한 칩 모델을 포함하여 200만 개의 NVIDIA 그래픽 프로세서를 추가로 배포할 계획입니다. 울트라, 루빈, 루빈 극단론자. 당사자들은 계약 금액을 발표하지 않았습니다. 같은 날 Nvidia는 실적 발표에서 Amazon이 창고 로봇에 완전한 물리적 인공 지능 기술 스택을 사용할 것이라고 밝혔습니다.
약 5개월 전, AWS는 2026년 NVIDIA GTC 컨퍼런스에서 2026년부터 100만 개 이상의 NVIDIA GPU를 추가할 것이라고 발표했습니다. 이번에 두 회사는 해당 수준에 대한 수요가 초과되었다고 밝혔습니다. 공식 구경에 따르면 새로운 약속은 원래 계획에 200만 대를 추가하여 총 배포 규모를 300만 대 이상으로 늘리는 것입니다. 계약 금액, 단가, 연간 납품 속도 등은 아직 공개되지 않았다.
AWS는 2027년부터 2028년까지 200만 개의 GPU를 추가로 설치할 예정입니다.
공동 보도 자료에서는 소위 "인공 지능 공장"과 고객 대면 클라우드 인스턴스를 포함하여 AWS의 글로벌 인프라에 200만 개의 GPU가 추가로 배포될 것이라고 밝혔습니다. 용도는 지능형 AI, 과학 컴퓨팅, 기업 자동화, 물리적 AI 등 여러 범주로 나열됩니다. Nvidia 최고 재무 책임자 Kress는 수익 회의에서 공개되지 않은 수의 Vera 중앙 프로세서도 AWS에 제공될 것이며 일부는 Rubin과 통합되고 일부는 별도로 제공될 것이라고 덧붙였습니다.
양 당사자는 NVIDIA의 NVLink Fusion 고속 상호 연결과 맞춤형 고대역폭 메모리(NVHBM)를 차세대 Trainium 랙에 동시에 썼습니다. Amazon의 공식 웹사이트에는 NVLink Fusion을 지원하기 위해 2025년 re:Invent에서 차세대 Trainium이 발표되었다고 나와 있습니다. 이번에는 NVIDIA의 맞춤형 메모리가 동일한 랙 아키텍처에 연결되므로 Trainium과 NVIDIA GPU를 동일한 캐비닛에서 확장할 수 있습니다. Wccftech는 이날 엔비디아 자료를 인용해 NVHBM이 HBM4E보다 대역폭은 약 30% 더 높고 에너지 효율은 약 15% 더 높다고 밝혔습니다. 이러한 지표는 공급업체의 구경에서 나온 것이며 두 당사자는 실제 측정된 대조 샘플을 제공하지 않았습니다.
AWS는 또한 Blackwell 용량을 확장하고 Amazon EC2 G7 인스턴스에 RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU를 제공할 예정입니다. 보도자료에 따르면 G7은 이전 세대 G6 대비 최대 인공지능 추론 성능 약 4.6배, 그래픽 성능 약 2.1배를 갖췄다. AWS는 이 액셀러레이터 카드 인스턴스를 제공하는 최초의 대규모 클라우드 공급업체입니다.
NVIDIA 창립자 겸 CEO인 Jensen Huang은 성명을 통해 다음과 같이 말했습니다. "NVIDIA와 AWS는 인공 지능 시대의 성장 엔진 중 하나를 구축했으며 수요는 모든 예측보다 앞서 있습니다. 지난 16년 동안 우리는 NVIDIA 컴퓨팅을 클라우드로 가져오기 위해 협력해 왔습니다. 이제 협력은 GPU, CPU, 네트워크, 오픈 소스 모델 및 소프트웨어 등 전체 스택으로 확장되었습니다." AWS CEO Garman은 고객이 도구를 선택하고 모든 계층이 연결될 수 있는지 확인할 수 있어야 하기 때문에 AWS는 NVIDIA와 함께 네트워크, 보안 및 배포 측면에서 심층적인 최적화를 수행했다고 말했습니다.
두 회사는 각 모델이 200만 대를 얼마나 차지하는지, 어떤 데이터센터가 먼저 설치될지, 전력과 냉각이 어떻게 매칭될지는 설명하지 않았습니다. TechCrunch는 단일 카드의 가격 범위를 기준으로 전체 거래가 수백억 달러에 이를 수 있다고 추정하지만 원본 기사에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 양 당사자가 재정 조건을 발표하지 않았습니다.
창고 로봇은 NVIDIA의 물리적 인공 지능 전체 스택에 연결됩니다.
Kress는 통화에서 Amazon이 Nvidia의 완전한 물리적 인공 지능 기술 스택을 사용하여 창고 로봇에 전력을 공급할 것이라고 말했습니다. 보도 자료는 기술 스택을 Jetson 엣지 컴퓨팅 플랫폼, Omniverse 시뮬레이션 및 디지털 트윈 라이브러리, Isaac 오픈 소스 로봇 개발 플랫폼 등 여러 부분으로 분류합니다. Amazon의 공식 웹사이트에는 또한 Amazon Robotics 부서가 시뮬레이션, 합성 데이터, 경로 최적화, 기능 안전 및 "실제 시뮬레이션" 검증을 위해 위 도구를 사용할 것이며 계산은 GPU 가속 Amazon EC2 인스턴스에서 실행될 것이라고 명시되어 있습니다. TechCrunch에는 세계 모델 플랫폼인 Cosmos도 나열되어 있습니다.
성명에는 연결된 로봇의 수, 온라인 창고 목록, 변신 일정 등은 밝히지 않았다. 창고 측의 협력과 클라우드 측의 200만 GPU는 평행 조건이며 동일한 구매 주문서에 기록되지 않습니다.
소프트웨어 레이어는 함께 작성됩니다. Nvidia의 Nemotron 오픈 소스 모델은 Amazon Bedrock 및 SageMaker에서 계속 사용할 수 있습니다. cuDF 라이브러리는 GPU 가속 데이터 처리를 위해 Amazon EMR에서 사용됩니다. 보도자료에는 순수 CPU 구성에 비해 처리 속도가 최대 약 3.7배, 가성비는 약 30% 더 높다고 나와 있다. Amazon OpenSearch는 벡터 인덱싱에 GPU를 사용하는데 인덱싱 속도는 최대 9배, 비용은 4분의 1 정도라고 합니다. 위의 배수는 모두 제조업체의 테스트 구경에서 나온 것입니다. 보안 계층은 NVIDIA 플랫폼을 AWS Nitro 시스템 및 EFA(Elastic Fabric Adapter)에 연결합니다.
미국 정부용 GPU 100,000개는 별도로 나열되어 있습니다.
양측은 미국 정부를 위한 '인공지능 공장'을 구축하여 AWS 보안 인프라에 100,000개의 GPU를 제공하여 Impact Level 6(IL6) 이상의 기밀성 수준으로 연방 및 국가 보안 워크로드를 실행할 계획입니다. 100,000개는 명세서에 별도로 기재된 숫자입니다. 앞서 언급한 200만개에 포함되는지 여부는 밝히지 않았으며, 납품연도와 공사 장소도 공개되지 않았다.
아마존도 자체 개발한 칩이 아직 판매되고 있다는 점을 강조했습니다. 언론 보도에 따르면 아마존이 자체 개발한 칩 사업은 연간 약 250억 달러의 매출을 올리고 있으며, 인공지능 연구소에서 약 2,250억 달러의 투자를 약속받고 있습니다. Trainium은 Nvidia 가속기 카드와 함께 사용할 수 있는 옵션으로 자리잡고 있습니다. 이번 확장은 Nvidia GPU, Vera CPU 및 Trainium을 동일한 랙 내러티브에 배치하고 고객이 이를 혼합할 수 있으며 특정 비율은 고객이 선택합니다. 양측은 혼합직물 캐비닛 출시 시기를 밝히지 않았다.
같은 날 Nvidia는 2027회계연도 2분기 매출이 미화 962억 달러였으며, 데이터 센터 매출은 전년 대비 117% 증가한 미화 890억 달러라고 발표했습니다. 3분기 매출 가이던스는 1,080억 달러(+/-2%)였습니다. Huang Renxun은 재무 보고서와 관련된 인터뷰에서 인공 지능이 "유용한 작업을 생산하고 토큰을 수익성 있게 만드는" 단계에 진입했으며 컴퓨팅 성능이 높아질수록 토큰이 많아진다고 말했습니다. 확장 성명은 재무 보고서와 같은 날 발표되었지만 협력 텍스트 자체는 200만 GPU를 Nvidia의 수익에 대한 기여로 변환하지 않았습니다.
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