Amazon和Nvidia的合作關係更加緊密。兩家公司週三宣布擴大合作夥伴關係，其中包括一項協議，將為Amazon的資料中心額外增加200萬顆Nvidia GPU晶片。

這些GPU專為處理訓練和運行AI模型所需的龐大運算需求而設計，包括Nvidia Blackwell Ultra、Rubin和Rubin Ultra GPU。這些晶片將於2027年和2028年交付至Amazon Web Services（AWS）的資料中心。

這項宣布是在Nvidia的季度財報電話會議上發布的，距離Amazon同意從今年開始在AWS基礎設施中部署超過100萬顆Nvidia GPU僅五個月。Nvidia在一份聲明中表示，自那以後，「需求已超出預期」。

兩家公司均未透露財務條款。目前尚不清楚Nvidia的確切回報，但考慮到GPU的單位成本，這筆交易價值數百億美元。

這項宣布之所以引人注目，不僅因為其規模和增長速度，還因為它超越了Amazon單純購買更多Nvidia晶片。這甚至發生在Amazon投資開發自己可能具有競爭力的AI晶片之際。

Nvidia週三表示，其技術，包括將數千個GPU連接成一個系統的網路硬體，以及其開放模型、CPU、資料處理軟體和機器人平台，也將整合到AWS中。

兩家公司表示，來自新創公司、企業、AI實驗室甚至政府的「需求激增」影響了他們更緊密合作的決定。

擴大的合作夥伴關係正值Amazon加強其自身AI晶片研發之際，特別是在作為伺服器核心的通用處理器CPU方面。

Amazon一直在打造自己的晶片，以減少對Nvidia的依賴，甚至與這家晶片巨頭競爭。Amazon的AI主管Peter DeSantis曾表示，AWS正在洽談將其Trainium晶片，這是Nvidia H100或Blackwell晶片在深度學習工作負載方面的直接替代品，出售給其他公司用於資料中心。Amazon基於Arm架構的Graviton CPU也被視為Intel和AMD傳統伺服器晶片的挑戰者。

Amazon表示其客製化晶片業務正在增長，並在其上次財報電話會議上指出，在Anthropic和OpenAI等AI實驗室總計2250億美元的承諾推動下，其年化營收已突破250億美元。

但Nvidia似乎仍然是AI晶片領域的佼佼者。

根據Nvidia財務長Colette Kress的說法，除了Amazon從第三季度開始為AWS增加的200萬顆GPU晶片外，Nvidia還計劃交付數量不詳的Vera CPU，「有些與Rubin整合，有些則獨立」。

Nvidia執行長Jensen Huang對該公司的Vera CPU寄予厚望，早在五月就曾誇口說他為公司找到了「一個全新的2000億美元潛在市場（TAM）」。

除了AWS之外，Kress週三表示，Nvidia預計Vera將被「所有主要的超大規模雲端服務商、新興雲端公司、AI實驗室和系統OEM」部署，並已開始向其主要合作夥伴（包括Oracle和SpaceXAI）出貨。

這項合作夥伴關係也延伸到Amazon的倉儲機器人及企業級產品。

Kress表示，Amazon計劃採用Nvidia完整的實體AI堆疊來驅動其機器人隊伍。該堆疊包括Omniverse（其模擬和數位分身平台）、Cosmos（其世界模型平台）、Isaac（其機器人開發平台）和Jetson（用於機器人和邊緣AI的運算硬體）。本週，Nvidia還推出了新版Jetson，設計為更易於使用的「入門級邊緣AI」機器人電腦。

在企業方面，AWS將在Amazon Bedrock（其託管基礎模型平台）和SageMaker（其託管雲端服務）上提供Nvidia的Nemotron系列開放模型。

Nvidia週三還報告稱，第二季度銷售額達到962億美元，超出分析師預期。資料中心營收佔Nvidia本季度銷售額的大部分，達到890億美元，比去年同期增長117%。

Nvidia表示預計第三季度營收將達到1080億美元，其中部分將來自其下一代Rubin GPU。Nvidia稱本季度已開始生產出貨。投資者一直在關注Rubin的第三季度初步銷售情況，以尋找Nvidia下一代硬體需求將持續的跡象。

Nvidia已承諾投入2790億美元以確保當前和未來資料中心專案的供應和製造能力，這比上一季度的1190億美元大幅增加，因為這家晶片製造商希望在未來幾年內確保記憶體和製造能力以滿足AI需求。這項承諾包括本財年剩餘時間預計支出920億美元，以及2028財年再支出870億美元。

Huang在週三的電話會議上表示：「對業界而言，重要的是AI現在正在進行具生產力且有用的工作。」「AI正在產生有利可圖的tokens……如果我們有更多的運算能力，我們就能產生更多有利可圖的tokens，這將為所有服務帶來更多利潤。這正是我們所處的階段，也是每個人都積極投入的原因。」

投資者將密切關注，隨著AI公司向基礎設施投入數千億美元，額外的運算能力是否真的能如此順利地轉化為額外利潤。