Amazon потроїв замовлення чіпів Nvidia через «зростаючий попит»

Amazon та Nvidia щойно значно зблизилися. Обидві компанії оголосили про розширене партнерство, яке включає угоду про додавання ще 2 мільйонів графічних процесорів Nvidia до центрів обробки даних Amazon.

Ці графічні процесори, розроблені для обробки високих обчислювальних вимог до навчання та запуску моделей штучного інтелекту, включають графічні процесори Nvidia Blackwell Ultra, Rubin та Rubin Ultra. Чіпи надійдуть до центрів обробки даних Amazon Web Services у 2027 та 2028 роках. 

Оголошення, зроблене під час квартальної конференції Nvidia з питань прибутків, з'явилося лише через п'ять місяців після того, як Amazon погодилася розгорнути понад 1 мільйон графічних процесорів Nvidia в інфраструктурі AWS, починаючи з цього року. Nvidia заявила, що з того часу «попит перевищив ці очікування».

Жодна з компаній не поділилася фінансовими умовами. Незрозуміло, якою буде точна віддача для Nvidia. Але враховуючи вартість одиниць графічних процесорів, вартість угоди становить десятки мільярдів доларів.

Ця заява є примітною не лише через свій масштаб та швидкість зростання, але й тому, що вона виходить за рамки купівлі Amazon більшої кількості чіпів Nvidia. І це відбувається навіть попри те, що Amazon інвестує у власні потенційно конкуруючі чіпи штучного інтелекту. 

Nvidia заявила в середу, що її технології, включаючи мережеве обладнання, яке об'єднує тисячі графічних процесорів в одну систему, а також відкриті моделі, центральні процесори, програмне забезпечення для обробки даних та платформу робототехніки, також будуть інтегровані в AWS. 

Компанії заявили, що «зростаючий попит» з боку стартапів, підприємств, лабораторій штучного інтелекту та навіть урядів вплинув на рішення про тіснішу співпрацю. 

Розширене партнерство відбувається на тлі активізації власних зусиль Amazon щодо розробки чипів штучного інтелекту, зокрема, процесорів загального призначення, що лежать в основі серверів. 

Amazon створює власні чіпи, щоб зменшити свою залежність від Nvidia і навіть конкурувати з цим гігантом у сфері чіпів. Керівник відділу штучного інтелекту Amazon Пітер ДеСантіс заявив, що AWS веде переговори про продаж своїх чіпів Trainium , які є прямою альтернативою чіпам Nvidia H100 або Blackwell для завдань глибокого навчання, іншим компаніям для використання в центрах обробки даних. Процесор Graviton від Amazon, побудований компанією Arm, також розглядається як конкурент традиційним серверним чіпам від Intel та AMD. 

Компанія Amazon заявила, що її бізнес з виробництва чіпів на замовлення зростає, зазначивши на своєму останньому звіті про прибутки, що вона перетнула позначку в 25 мільярдів доларів річного доходу, чому сприяють загальні зобов'язання лабораторій штучного інтелекту, таких як Anthropic та OpenAI, на суму 225 мільярдів доларів. 

Але схоже, що Nvidia все ще залишається GOAT у світі чіпів штучного інтелекту. 

За словами фінансового директора Nvidia Колетт Кресс, з появою 2 мільйонів графічних процесорів, які Amazon додасть до AWS, починаючи з третього кварталу, Nvidia також планує відправити невизначену кількість процесорів Vera, «деякі з яких інтегровані з Rubin, інші — автономні». 

Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг має великі плани щодо процесорів Vera компанії, ще в травні хвалячись, що знайшов для компанії «абсолютно новий запас коштів на 200 мільярдів доларів» .

Окрім AWS, Кресс заявив у середу, що Nvidia очікує, що Vera буде розгорнута «кожним великим гіперскейлером, неоклауд-компанією, лабораторією штучного інтелекту та виробником оригінального обладнання для систем, а поставки вже розпочалися нашим провідним партнерам», серед яких Oracle та SpaceXAI.

Партнерство також поширюється на складських роботів Amazon та корпоративні пропозиції. 

Кресс заявив, що Amazon планує використовувати повний фізичний стек штучного інтелекту Nvidia для живлення свого парку роботів. Стек включає Omniverse (платформу моделювання та цифрових двійників); Cosmos (платформу моделей світу); Isaac (платформу розробки робототехніки); та Jetson (обчислювальне обладнання для роботів та периферійного штучного інтелекту). Цього тижня Nvidia також представила нову версію Jetson , розроблену як більш доступний робототехнічний комп'ютер для «первинного штучного інтелекту початкового рівня».

На стороні підприємств AWS обслуговуватиме сімейство відкритих моделей Nvidia Nemotron на Amazon Bedrock, керованій платформі базових моделей, та SageMaker, керованому хмарному сервісі. 

Nvidia також повідомила в середу, що за другий квартал компанія зафіксувала обсяг продажів у розмірі 96,2 мільярда доларів, що перевищило прогнози аналітиків. Дохід від центрів обробки даних склав більшу частину продажів Nvidia за квартал і склав 89 мільярдів доларів, що на 117% більше, ніж рік тому. 

Nvidia заявила, що очікує, що дохід у третьому кварталі досягне 108 мільярдів доларів, частина яких надійде від випуску графічних процесорів Rubin наступного покоління. Nvidia заявила, що розпочала виробничі поставки цього кварталу. Інвестори чекали на перші продажі Rubin у третьому кварталі, щоб побачити ознаки того, що попит на обладнання Nvidia наступного покоління збережеться. 

Nvidia виділила 279 мільярдів доларів на забезпечення поставок та виробничих потужностей для поточних та майбутніх проектів центрів обробки даних, що значно більше, ніж 119 мільярдів доларів у минулому кварталі, оскільки виробник мікросхем прагне забезпечити пам'ять та виробничі потужності для задоволення попиту на штучний інтелект протягом наступних кількох років. Це зобов'язання включає прогнозовані витрати у розмірі 92 мільярдів доларів на решту фінансового року та ще 87 мільярдів доларів у 2028 фінансовому році. 

«Найважливіше для галузі те, що ШІ зараз виконує продуктивну та корисну роботу», – сказав Хуан під час телефонної розмови в середу. «ШІ генерує прибуткові токени… Якби у нас було більше обчислювальних ресурсів, ми могли б генерувати більше прибуткових токенів, що призвело б до більшого прибутку для всіх сервісів. Це саме та фаза, на якій ми знаходимося, і саме тому всі схиляються до цього».

Інвестори стежитимуть за тим, чи справді додаткові обчислення так легко перетворяться на додаткові прибутки, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, вкладають сотні мільярдів доларів в інфраструктуру.