Amazon Web Services e NVIDIA hanno ampliato la loro collaborazione infrastrutturale con un piano che prevede l’installazione di 2 milioni di GPU NVIDIA aggiuntive nell’infrastruttura globale AWS tra il 2027 e il 2028. La nuova capacità si aggiunge al programma annunciato da AWS al GTC 2026, che prevedeva già l’introduzione di oltre un milione di GPU NVIDIA a partire dal 2026. La domanda di capacità di calcolo accelerato ha però superato le previsioni iniziali, portando le due società a estendere sensibilmente il progetto. I nuovi sistemi comprenderanno GPU NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin e Rubin Ultra e saranno distribuiti nei data center e nelle cosiddette AI factory di AWS per supportare attività che comprendono AI agentica, ricerca scientifica, automazione aziendale, addestramento dei modelli e physical AI.
L’espansione non riguarda soltanto il numero di acceleratori disponibili. AWS introdurrà nella propria infrastruttura anche sistemi basati sulle nuove CPU NVIDIA Vera, progettate per affiancare il calcolo accelerato nei carichi di lavoro di AI agentica. Vera è destinata in particolare alle elaborazioni CPU necessarie per esecuzione di codice, utilizzo di strumenti da parte degli agenti, sandboxing, analisi dei dati, pipeline e orchestrazione. Le CPU potranno essere utilizzate sia come processori host all’interno di sistemi accelerati sia come unità autonome nelle AI factory, comprese configurazioni integrate con le future piattaforme Rubin.
AWS e NVIDIA estenderanno inoltre l’integrazione tra le rispettive architetture hardware. Dopo il supporto annunciato a re:Invent 2025 per la tecnologia di interconnessione ad alta velocità NVIDIA NVLink Fusion nei chip Trainium di nuova generazione, Annapurna Labs, la divisione di Amazon responsabile dello sviluppo dei semiconduttori AWS, lavorerà anche con la nuova memoria personalizzata ad alta larghezza di banda NVIDIA NVHBM. L’obiettivo è permettere a Trainium di utilizzare memoria più veloce ed efficiente dal punto di vista energetico e di integrare acceleratori AWS e GPU NVIDIA all’interno di una comune architettura rack-scale. Parallelamente, le due aziende stanno lavorando sulla tecnologia di rete NVIDIA Spectrum per migliorare le comunicazioni tra grandi cluster di GPU utilizzati nell’addestramento dei modelli AI.
Una parte significativa della capacità prevista sarà destinata anche alle infrastrutture governative statunitensi. AWS e NVIDIA realizzeranno AI factory per il governo degli Stati Uniti, con un progetto che comprende 100.000 GPU NVIDIA installate sull’infrastruttura AWS protetta per applicazioni federali e di sicurezza nazionale. I sistemi saranno destinati anche a carichi classificati a livello Impact Level 6, IL6, e superiore, integrando lo stack AI di NVIDIA con le piattaforme di sicurezza e networking AWS.
La collaborazione comprende infatti una più stretta integrazione dell’hardware NVIDIA con AWS Nitro System ed Elastic Fabric Adapter, EFA. Le istanze Amazon EC2 basate su GPU NVIDIA e quelle basate sui processori Trainium, comprese le configurazioni che utilizzano NVLink Fusion, continueranno a essere costruite sul Nitro System e collegate tramite EFA, con l’obiettivo di mantenere sicurezza, affidabilità e prestazioni di rete anche nei cluster AI di dimensioni molto elevate.
AWS aumenterà contemporaneamente la disponibilità della generazione Blackwell, includendo le NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition nelle istanze Amazon EC2 G7. Queste istanze offrono, secondo i dati comunicati, prestazioni di inferenza AI fino a 4,6 volte superiori e prestazioni grafiche fino a 2,1 volte superiori rispetto alla precedente generazione G6. AWS sarà inoltre il primo grande cloud provider a mettere a disposizione istanze di calcolo accelerate con RTX PRO 4500.
L’integrazione si estende anche al software e ai modelli. La famiglia di modelli aperti NVIDIA Nemotron rimane disponibile su Amazon Bedrock come servizio completamente gestito e serverless e su Amazon SageMaker per le aziende che intendono distribuire o personalizzare direttamente i modelli sulla propria infrastruttura. In questo modo AWS affianca l’offerta NVIDIA ai propri acceleratori Trainium e alle altre architetture disponibili nel cloud, mantenendo differenti opzioni hardware e software per l’esecuzione dei workload AI.
Un ulteriore ambito riguarda l’accelerazione delle pipeline dati. AWS e NVIDIA stanno utilizzando la libreria NVIDIA cuDF insieme alle istanze EC2 G7 per accelerare l’elaborazione dei dati su Amazon EMR: le configurazioni GPU possono raggiungere velocità fino a 3,7 volte superiori e un rapporto prezzo-prestazioni migliore del 30% rispetto alle configurazioni basate esclusivamente su CPU. Per Amazon OpenSearch Service, l’indicizzazione vettoriale accelerata tramite GPU e librerie NVIDIA cuVS può invece raggiungere prestazioni fino a 9 volte superiori, con un costo dichiarato pari a circa un quarto rispetto alle precedenti modalità di elaborazione. La soluzione è destinata in particolare a database vettoriali con miliardi di record, sistemi RAG e applicazioni di ricerca semantica.
La partnership comprende infine la robotica di Amazon. Amazon Robotics adotterà lo stack NVIDIA per la physical AI, comprendente la piattaforma Jetson, le librerie NVIDIA Omniverse e la piattaforma aperta di sviluppo robotico NVIDIA Isaac. Le tecnologie saranno impiegate nella simulazione, nella generazione di dati sintetici, nell’addestramento dei robot, nell’ottimizzazione dei percorsi, nella sicurezza funzionale e nella validazione real-to-sim, utilizzando istanze Amazon EC2 accelerate da GPU. L’obiettivo operativo è accelerare lo sviluppo della prossima generazione di sistemi robotici e delle tecnologie per l’automazione dei magazzini Amazon.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)