Zusammenfassung:
Die Zusammenarbeit zwischen Amazon und Nvidia wird weiter vertieft. Die beiden Unternehmen gaben am 26. August bekannt, dass sie ihre Partnerschaft ausweiten würden. Amazon wird in den nächsten zwei Jahren 2 Millionen weitere Nvidia-GPUs in seinen Rechenzentren einsetzen, um den steigenden Bedarf an Rechenleistung auf dem Markt für künstliche Intelligenz zu decken.
Zu den neu gekauften Produkten gehören NVIDIA Blackwell Ultra-, Rubin- und Rubin Ultra-GPUs, die hauptsächlich zur Erfüllung der Hochleistungs-Computing-Anforderungen für das Training und die Inferenz großer Modelle verwendet werden. Relevante Chips werden in den Jahren 2027 und 2028 in den Rechenzentren von Amazon Cloud Technology (AWS) bereitgestellt.
Die Nachricht wurde während der vierteljährlichen Gewinnmitteilung von Nvidia bekannt gegeben. Erst vor fünf Monaten hat Amazon zugesagt, ab diesem Jahr mehr als 1 Million Nvidia-GPUs in der AWS-Infrastruktur bereitzustellen. Nvidia sagte, dass die Marktnachfrage seitdem schneller gewachsen sei als bisher erwartet.
Die beiden Parteien gaben den konkreten Transaktionsbetrag nicht bekannt. Angesichts des Stückpreises und des Beschaffungsumfangs von High-End-KI-GPUs wird jedoch erwartet, dass der potenzielle Wert dieser neuen Bestellung mehrere zehn Milliarden Dollar erreichen wird.
Es ist erwähnenswert, dass es sich bei der Ausweitung dieser Zusammenarbeit nicht nur um den zusätzlichen Kauf von GPUs durch Amazon handelt. Nvidia sagte, dass seine gesamten technischen Fähigkeiten, einschließlich Hochgeschwindigkeits-Netzwerkhardware, offene Modelle, CPUs, Datenverarbeitungssoftware und Robotikplattformen, auch umfassender in das Servicesystem von AWS integriert werden. Die Netzwerktechnologie von NVIDIA kann Tausende von GPUs zu einem einheitlichen Computersystem verbinden und ist ein wichtiger Bestandteil beim Aufbau einer groß angelegten KI-Infrastruktur.
Die beiden Unternehmen sagten, dass die „steigende Nachfrage“ von Start-ups, Großunternehmen, KI-Laboren und sogar Regierungsbehörden beide Seiten dazu veranlasst habe, ihre Zusammenarbeit zu vertiefen. Während generative KI vom experimentellen Stadium zum Produktionseinsatz übergeht, beschleunigen Cloud-Dienstanbieter den Ausbau der Rechenressourcen in Rechenzentren.
Diese Kooperationserweiterung erfolgt im Zusammenhang mit der Beschleunigung der Entwicklung selbst entwickelter KI-Chips durch Amazon. Amazon hofft, durch die Entwicklung eigener Prozessoren seine Abhängigkeit von Nvidia zu verringern und in einigen Bereichen mit Nvidia zu konkurrieren. Peter DeSantis, Leiter des Geschäftsbereichs Künstliche Intelligenz bei AWS, sagte zuvor, dass AWS über den Verkauf von Trainium-Chips an externe Unternehmen diskutiere; Dieses Produkt ist auf Deep-Learning-Workloads ausgerichtet und gilt als Alternative zu den Chips der H100- und Blackwell-Serie von Nvidia.
Gleichzeitig wird auch davon ausgegangen, dass die auf der Arm-Architektur basierende Graviton-CPU von Amazon die Positionen von Intel und AMD auf dem traditionellen Markt für Serverprozessoren herausfordert. Amazon gab zuvor an, dass sich sein Geschäft mit kundenspezifischen Chips schnell entwickelt habe und der Jahresumsatz 25 Milliarden US-Dollar übersteige, unterstützt durch eine Gesamtzusage von 225 Milliarden US-Dollar von KI-Laboren wie Anthropic und OpenAI.
Nach diesem zusätzlichen Großauftrag zu urteilen, behält NVIDIA jedoch immer noch eine klare Dominanz auf dem Markt für KI-Chips. Zusätzlich zu den 2 Millionen GPUs plant Nvidia auch die Bereitstellung einer nicht genannten Anzahl von Vera-CPUs an Amazon, von denen einige in Rubin-GPUs integriert und einige als eigenständige Prozessoren geliefert werden. Colette Kress, Finanzchefin von Nvidia, sagte, dass entsprechende Bereitstellungen im dritten Quartal beginnen werden.
Nvidia-CEO Jensen Huang sagte zuvor, dass die Vera-CPU dem Unternehmen voraussichtlich einen neuen Markt im Wert von etwa 200 Milliarden US-Dollar eröffnen werde. Kress sagte in der jüngsten Gewinnmitteilung, dass Vera voraussichtlich von großen Hyperscale-Cloud-Anbietern, neuen Cloud-Service-Providern, KI-Laboren und Systemherstellern übernommen wird und nun mit der Auslieferung an wichtige Partner wie Oracle und SpaceXAI begonnen hat.
Die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien wird sich auch auf Amazons Lagerautomatisierung und Cloud-Dienste auf Unternehmensebene erstrecken. Amazon plant, Nvidias vollständigen „physischen KI“-Technologie-Stack zur Unterstützung seiner Roboterflotte zu nutzen, darunter Omniverse für Simulationen und digitale Zwillinge, die Weltmodellplattform Cosmos, die Roboterentwicklungsplattform Isaac und Jetson-Rechnerhardware für Roboter und Edge-KI. Nvidia hat diese Woche außerdem eine neue Version von Jetson Orin Nano auf den Markt gebracht, mit dem Ziel, die Hürde für die Entwicklung von Edge-KI und Robotik der Einstiegsklasse zu senken.
Im Hinblick auf Unternehmensdienste wird AWS über Amazon Bedrock und SageMaker offene Modelle der NVIDIA Nemotron-Serie bereitstellen. Ersteres ist die gehostete Basismodellplattform von AWS und letzteres der cloudbasierte maschinelle Lerndienst.
Nvidias am selben Tag veröffentlichter Finanzbericht zeigte, dass der Umsatz des Unternehmens im zweiten Quartal 96,2 Milliarden US-Dollar erreichte und damit die Markterwartungen übertraf. Darunter belief sich der Umsatz aus dem Rechenzentrumsgeschäft auf 89 Milliarden US-Dollar, was einer Steigerung von 117 % gegenüber dem Vorjahr entspricht und den Großteil des Umsatzes des Unternehmens in diesem Quartal ausmachte. Nvidia erwartet für das dritte Quartal einen Umsatz von 108 Milliarden US-Dollar, wobei ein Teil des Wachstums auf eine neue Generation von Rubin-GPUs zurückzuführen ist; Das Unternehmen sagte, Rubin habe in diesem Quartal mit der Massenproduktion begonnen.
Um die Nachfrage nach KI-Infrastruktur in den nächsten Jahren zu decken, hat sich Nvidia außerdem verpflichtet, 279 Milliarden US-Dollar zu investieren, um die für Rechenzentrumsprojekte erforderliche Liefer- und Fertigungskapazität zu sichern, eine deutliche Steigerung gegenüber den 119 Milliarden US-Dollar im Vorquartal. Von diesem Betrag werden voraussichtlich 92 Milliarden US-Dollar im verbleibenden Geschäftsjahr ausgegeben und weitere 87 Milliarden US-Dollar werden im Geschäftsjahr 2028 investiert.
Huang Renxun sagte bei der Telefonkonferenz, dass KI begonnen habe, tatsächliche Arbeit mit Produktionswert zu leisten und einen profitablen „Token“-Output zu liefern. Er glaubt, dass mehr Rechenleistung wertvollere KI-Dienste schaffen und sich weiter in Gewinne für Dienstanbieter niederschlagen kann. Aus diesem Grund erhöhen alle Beteiligten der Branche weiterhin die Investitionen in die Infrastruktur.
Allerdings wird der Markt einer Kernfrage weiterhin große Aufmerksamkeit widmen: Nachdem KI-Unternehmen Hunderte Milliarden Dollar in Rechenleistung und Rechenzentren investiert haben, stellt sich die Frage, ob die neuen Rechenressourcen wie erwartet stabil in neue Gewinne umgewandelt werden können.
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