AWS 與 NVIDIA 擴大戰略合作 共建下一代 AI 基礎設施

• AWS 將於 2027–2028 年在全球基礎設施中新增部署 200 萬顆 NVIDIA GPU
• NVIDIA Vera CPU 將登陸 AWS，為 Agentic AI 提供額外的運算選項

香港 – Media OutReach Newswire – 2026年8月28日 – Amazon Web Services（AWS）與NVIDIA 宣布大幅擴展雙方戰略合作。基於 16 年的聯合創新，雙方計畫在 AWS 的全球基礎設施中新增部署 200 萬顆 NVIDIA GPU，並在 AI 工廠、CPU、網絡、開放模型、數據處理和機器人技術等領域深化合作，透過提供聯合設計的解決方案，助力客戶以空前規模加速 AI 開發。

此次合作擴展補充了 AWS 的自研晶片產品線，讓客戶可根據特定工作負載靈活選擇最佳算力方案，無論是選擇 NVIDIA GPU、Amazon Trainium 晶片，還是兩者結合使用。

近二十年來，AWS 與 NVIDIA 攜手為全球客戶提供前沿的 AI 能力。雙方合作在 AWS 上推出了全球首個雲端 GPU 加速實例，如今 AWS 為客戶提供最廣泛的 NVIDIA GPU 解決方案。

如今AI 需求加速爆發，雙方將合作推向新高度。AI 工作負載正以極快的速度擴展，從模型的訓練和部署，到數據的處理以及用於驅動智能應用。客戶正跨越 Agentic AI、科學發現、企業自動化和機器人技術等領域，從試點階段邁向生產階段，他們需要能夠跟上這一步伐的基礎設施。

AWS 首席執行官 Matt Garman 表示：「客戶希望能夠自由選擇最適合其 AI 工作負載的工具，並希望所有工具都能無縫協作。因此，我們與 NVIDIA 進行了深度合作，使 AWS 成為運行 NVIDIA AI 技術的最佳場所，從網絡、安全到部署，全面提升我們基礎設施的效能。此次合作的深化將為前沿實驗室、企業和政府機構提供更多在 AWS 上建構和部署 AI 的方式。」

NVIDIA 創始人暨首席執行官黃仁勳表示：「NVIDIA 和 AWS 建構了 AI 時代最偉大的增長引擎之一，且需求正超出所有預期。16 年來，我們共同在雲端擴展 NVIDIA 運算能力。現在我們將合作擴展到整個技術棧，包括 GPU、CPU、網絡、開放模型和軟件，以只有雙方聯手才能實現的空前速度與規模，落地 Agentic AI 和物理 AI。此次合作擴展，正是回應了客戶在 AWS 上對 NVIDIA 平台的需求。」

擴展 AI 運算容量

在 2026 年 NVIDIA GTC 大會上，AWS 宣布計劃從 2026 年起增加超過 100 萬顆 NVIDIA GPU。自那時起，需求已經超過了這些預期。

AWS 現在計劃於 2027 至 2028 年間在其全球基礎設施（包括 AI 工廠）中新增部署 200 萬顆 NVIDIA GPU。這些新增的 GPU 將為客戶的工作負載提供支援，涵蓋從 Agentic AI 和科學發現，到企業自動化和實體 AI 等各個方面。客戶已經開始從此次合作中受益，例如加快藥物研發速度和提高詐欺偵測效率。此外，AWS 和 NVIDIA 還在先進網絡技術方面展開合作，以更高效地連接 GPU，從而進行大規模 AI 訓練。

將 NVIDIA Vera CPU 引入 AWS

AWS 和 NVIDIA 正致力於將基於 Vera CPU 的基礎設施引入 AWS，為同時需要高效能 CPU 算力與加速基礎設施的 Agentic AI 工作負載提供更多選擇。這將進一步豐富 AI 基礎設施的配置方案，並與 AWS 提供最廣泛運算選擇而非一刀切解決方案的理念保持一致。

Vera CPU 專為 Agentic AI 和強化學習的後端 CPU 任務設計，包括程式碼執行、工具調用、沙盒運行、數據分析、數據管線和任務編排等。Vera 既可作為加速系統的主控 CPU，也可作為 AI 工廠工作負載的獨立 CPU，保障 GPU 算力持續供給、Agent 回應及時、訓練循環穩定運行。

將 Amazon Trainium 晶片與 NVLink Fusion 連接

在 2025 年 re:Invent 大會上，AWS 宣布其下一代 Amazon Trainium 晶片將支援 NVIDIA NVLink Fusion 高速晶片互連技術。Amazon 旗下 Annapurna Labs 將與 NVIDIA 合作，採用其全新的客製化高頻寬記憶體（NVHBM）技術，並與記憶體供應商合作，使 Amazon Trainium 能夠使用速度更快、能效更高的記憶體。

結合 NVHBM 和 NVLink Fusion，Annapurna Labs 能夠利用 NVIDIA 的客製化記憶體技術和可擴展架構，以提高 AI 工作負載的效能和效率，同時將 Amazon Trainium 和 GPU 無縫整合到統一的機架級架構中。

雙方現有能力已開放客戶使用

上述全新合作承諾基於雙方已有的深度技術整合，而這些整合能力已為客戶創造實際價值：

• 安全性和可靠性：所有基於 NVIDIA GPU 和 Amazon Trainium 的 Amazon EC2 實例（包括使用 NVLink Fusion 的實例）均基於 Amazon Nitro System 建構，並透過 Elastic Fabric Adapter (EFA) 連接，從而幫助客戶確保大規模地保持安全性、可靠性和網絡效能。
• AWS 上的開放模型：NVIDIA 的 Nemotron 系列開放模型可在 Amazon Bedrock 上作為全託管的無伺服器模型使用；客戶也可透過 Amazon SageMaker 平台，在自有基礎設施中完成該系列模型的部署與微調。
• 更快的數據處理：與基於 CPU 的配置相比，在 Amazon EMR 上使用 NVIDIA cuDF 進行 GPU 加速數據處理，Apache Spark 工作負載的處理速度最高可提升 3.7 倍，性價比提升 30%。在 Amazon OpenSearch Service 上進行 GPU 加速向量索引，索引速度最高可提升 9 倍，而成本僅為四分之一。
• 機器人物理 AI：Amazon Robotics 正在整合 NVIDIA 的全堆疊物理 AI 平台（包括 Jetson、Omniverse 和 Isaac），以透過模擬、合成數據生成和真實世界驗證，加速下一代倉儲自動化落地。

點此了解更多關於 AWS 與 NVIDIA 如何攜手幫助客戶建構和部署 AI 的資訊。
Hashtag: #AWS #AI

發佈者對本公告的內容承擔全部責任

關於Amazon Web Services

Amazon Web Services（AWS）始終秉持以客為先、熱衷創新、卓越營運和堅持長期思考的原則。近二十年來，AWS 透過推動雲端運算和生成式 AI 的普及，讓各行各業、不同規模的機構都能便捷地使用這些技術，從而成為歷史上增長最快的企業科技服務供應商之一。全球數百萬客戶均信賴 AWS，並藉助其服務加速創新、推動業務轉型和塑造未來。憑藉業界領先的 AI 能力和遍佈全球的基礎設施，AWS 亦協助開發者將創意轉化為現實。欲了解更多有關AWS的資訊，請瀏覽：https://aws.amazon.com。

source: Amazon Web Services