要約:
Amazon と Nvidia の協力はさらに深まっています。両社は8月26日、提携を拡大すると発表した。 Amazon は、人工知能市場におけるコンピューティング能力需要の高まりに対応するため、今後 2 年間でさらに 200 万台の Nvidia GPU を自社のデータセンターに導入する予定です。
新たに購入した製品には、NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、および Rubin Ultra GPU が含まれており、これらは主に大規模モデルのトレーニングと推論のハイパフォーマンス コンピューティングのニーズを満たすために使用されます。関連するチップは、2027 年と 2028 年に Amazon Cloud Technology (AWS) データセンターに導入される予定です。
このニュースは、Nvidia の四半期決算発表中に発表されました。わずか 5 か月前、Amazon は今年から AWS インフラストラクチャに 100 万個を超える Nvidia GPU を導入することを約束しました。 Nvidiaは、その後市場の需要が以前の予想よりも速いペースで伸びていると述べた。
両当事者は具体的な取引額を明らかにしていない。ただし、ハイエンドAI GPUの単価や調達規模を考慮すると、今回の新規受注の潜在価値は数百億ドルに達すると予想される。
この協力の拡大は、Amazon による GPU の追加購入だけではないことは注目に値します。 Nvidiaは、高速ネットワークハードウェア、オープンモデル、CPU、データ処理ソフトウェア、ロボティクスプラットフォームを含む同社の技術力全体も、AWSのサービスシステムにより広範囲に統合されると述べた。 NVIDIA のネットワーク テクノロジは、数千の GPU を相互接続してユニファイド コンピューティング システムにすることができ、大規模な AI インフラストラクチャを構築する上で重要な部分を占めています。
両社は、新興企業、大企業、AI 研究所、さらには政府機関からの「需要の急増」により、両国は協力を深めていると述べた。生成 AI が実験段階から運用展開に移行するにつれて、クラウド サービス プロバイダーはデータセンター コンピューティング リソースの拡張を加速しています。
この協力アップグレードは、Amazon が自社開発の AI チップのレイアウトを加速するという状況の中で行われます。 Amazonは独自のプロセッサを開発することでNvidiaへの依存を減らし、一部の分野でNvidiaと競合したいと考えている。 AWSの人工知能事業責任者ピーター・デサンティス氏は以前、AWSがTrainiumチップを外部企業に販売することを検討していると述べた。この製品は深層学習ワークロードを対象としており、Nvidia の H100 および Blackwell シリーズ チップの代替品とみなされます。
同時に、Arm アーキテクチャに基づく Amazon の Graviton CPU も、従来のサーバー プロセッサ市場における Intel と AMD の地位に挑戦していると考えられています。 Amazonは以前、同社のカスタムチップ事業は急速に発展しており、AnthropicやOpenAIなどのAIラボからの累計2,250億米ドルのコミットメントに支えられ、年間収益ランレートは250億米ドルを超えていると述べた。
しかし、今回の大規模な追加注文を見る限り、NVIDIA は依然として AI チップ市場で明確な優位性を維持しています。 Nvidia は、200 万個の GPU に加えて、非公開の数の Vera CPU を Amazon に提供する予定で、その一部は Rubin GPU と統合され、一部はスタンドアロン プロセッサとして提供されます。 Nvidia の最高財務責任者 Colette Kress 氏は、関連する導入は第 3 四半期に開始されると述べました。
NVIDIA の CEO ジェンスン ファンは以前、Vera CPU が同社に約 2,000 億米ドルの新たな市場を開拓すると期待していると述べました。クレス氏は最新の決算報告で、Veraは主要なハイパースケールクラウドベンダー、新規クラウドサービスプロバイダー、AI研究所、システムメーカーでの採用が見込まれており、現在OracleやSpaceXAIなどの主要パートナーへの出荷を開始していると述べた。
両者の協力は、Amazon の倉庫自動化とエンタープライズレベルのクラウド サービスにも拡大します。 Amazonは、シミュレーションとデジタルツイン用のOmniverse、ワールドモデルプラットフォームCosmos、ロボット開発プラットフォームIsaac、ロボットとエッジAI用のJetsonコンピューティングハードウェアを含む自社のロボットフリートをサポートするために、Nvidiaの完全な「物理AI」テクノロジースタックを使用する予定です。 Nvidia は今週、エントリーレベルのエッジ AI およびロボティクス開発への障壁を下げることを目的として、Jetson Orin Nano の新バージョンを発表しました。
エンタープライズ サービスに関しては、AWS は Amazon Bedrock および SageMaker を通じて NVIDIA Nemotron シリーズのオープン モデルを提供します。前者は AWS のホスト型基本モデル プラットフォームであり、後者はクラウド機械学習サービスです。
同日発表された Nvidia の財務報告書によると、同社の第 2 四半期の収益は 962 億米ドルに達し、市場予想を上回りました。このうち、データセンター事業の収益は前年同期比117％増の890億ドルで、同四半期の同社収益の大部分を占めた。 Nvidia は、第 3 四半期の収益が 1,080 億ドルに達すると予想しており、その成長の一部は新世代の Rubin GPU によるものです。同社によると、ルービンは今四半期に量産を開始したという。
今後数年間の AI インフラストラクチャの需要に応えるために、Nvidia はデータセンター プロジェクトに必要な供給と製造能力を確保するために 2,790 億米ドルを投資することも約束しました。これは、前四半期の 1,190 億米ドルから大幅に増加しました。この金額のうち、920 億ドルが今年度の残りの期間に費やされる予定で、2028 年度にはさらに 870 億ドルが投資される予定です。
Huang Renxun 氏は電話会議で、AI が生産価値のある実際の作業を引き受け始め、収益性の高い「トークン」出力をもたらし始めていると述べました。彼は、コンピューティング能力が向上すれば、より価値のある AI サービスが生み出され、さらにサービスプロバイダーの利益につながると信じています。これが、業界のあらゆる関係者がインフラストラクチャへの投資を増やし続けている理由です。
しかし、市場は引き続き、AI 企業がコンピューティング能力とデータセンターに数千億ドルを投資した後、新しいコンピューティング リソースが期待どおり安定して新たな利益に変換できるかどうかという核心的な問題に細心の注意を払うでしょう。
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