AIワークロードの多様化と加速する顧客ニーズ
AIワークロードは、モデルのトレーニングや実行から、データの処理、そしてインテリジェントなアプリケーションの駆動に至るまで、急速に拡大しています。顧客は、エージェント型AI、科学的発見、企業業務の自動化、ロボティクスといった領域でワークロードを拡大しており、より幅広いモデルの選択肢、高速なデータパイプライン、そしてフィジカルAIのような新たなユースケースに対応する機能が求められています。また、ミッションクリティカルなワークロードに対して最高水準のセキュリティと信頼性を維持できるインフラへの確信も必要とされています。
提携拡大の主な内容
AWSとNVIDIAは、16年にわたる共同イノベーションの成果を基盤として、AIコンピューティング能力を拡張し、新しいソリューションをより迅速に顧客へ提供します。今回の協力関係の拡大には、以下の取り組みが含まれています。
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2027年から2028年にかけて、AWSのグローバルインフラ全体にNVIDIA GPUをさらに200万基展開します。
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NVIDIA Vera CPUベースのインフラをAWSに導入し、高性能なCPU演算を必要とするエージェント型AIワークロードをサポートします。
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NVIDIA NVLink Fusion™ を、NVIDIA独自の広帯域メモリ (NVHBM) で拡張します。詳細についてはNVIDIAのブログをご覧ください。
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連邦政府および国家安全保障関連のワークロードを実行するため、セキュアなAWSインフラ上の10万基のGPUを含むAIファクトリーを米国政府向けに構築します。
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セキュリティと信頼性を強化するため、NVIDIAプラットフォームをAWS Nitro SystemおよびElastic Fabric Adapter (EFA) と統合します。
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Amazon BedrockおよびAmazon SageMakerでのNVIDIA Nemotron™ オープンモデルのサポートを継続し、顧客にオープンモデルの選択肢をさらに提供します。
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NVIDIA cuDFおよびcuVS CUDA-X™ ライブラリを活用してAmazon EMRおよびAmazon OpenSearchでのデータ処理とベクトルインデックス作成を高速化し、より迅速かつコスト効率の高い分析やAIアプリケーションを実現します。
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Amazon RoboticsによるNVIDIAのフィジカルAIプラットフォームの採用を通じてロボティクスワークロードをさらに進化させ、倉庫の自動化や次世代ロボットにおけるイノベーションを加速させます。
AWSのCEOであるMatt Garman氏は、「顧客は、自身のAIワークロードに最適なツールを自由に選択できることを望んでおり、それらすべてがシームレスに連携して機能するという確実性も求めています。そのため、私たちはNVIDIAとの連携を深め、AWSをNVIDIAのAI技術を実行するのに最適な環境とすることに注力してきました」と述べています。
NVIDIAの創業者/CEOであるジェンスン フアン氏は、「NVIDIAとAWSは、AI時代の偉大な成長エンジンの1つを築き上げました。その需要はあらゆる予測を上回る勢いで推移しています。私たちは16年にわたり、クラウド上でのNVIDIAコンピューティングを共に拡大してきました」とコメントしています。
AIコンピューティング能力の大幅な拡大
AWSは、多岐にわたるAIおよび機械学習ワークロードを支えるため、あらゆるクラウドプロバイダーの中で最も幅広いGPUベースのインスタンスを提供しています。AWSは、2027年から2028年にかけて、NVIDIA Blackwell Ultra、Rubin、およびRubin Ultra GPUをさらに200万基追加展開する計画です。この追加のコンピューティング能力は、エージェント型AIや科学的発見から、企業の業務自動化、フィジカルAIに至るまで、顧客の多様なワークロードを支えることになります。以前の発表についてはAWSのブログを参照ください。
さらにAWSは、Amazon EC2 G7インスタンス向けのNVIDIA RTX PRO™ 4500 Blackwell Server Edition GPUを含め、NVIDIA Blackwellの提供能力を拡大します。G7インスタンスは、前世代のG6インスタンスと比較して、4.6倍のAI推論性能と2.1倍のグラフィックス性能を提供します。AWSは、RTX PRO 4500を搭載したコンピューティングインスタンスを提供する最初の主要なクラウドプロバイダーとなります。
ヘテロジニアスAIインフラとセキュリティの強化
AWSとNVIDIAは、NVIDIA Spectrum™ネットワーキングの分野でも協力し、GPUクラスター間での大規模なAIトレーニングワークロードに向けたネットワーク性能のさらなる最適化に取り組んでいます。また、次世代TrainiumチップでNVIDIA NVLink Fusion高速チップ間インターコネクト技術をサポートすることを発表しており、NVIDIAの新しいカスタム高帯域幅メモリ (NVHBM) 技術にもこのサポートを拡大しています。
政府機関のニーズに応えるため、AWSとNVIDIAは、連邦政府および国家安全保障に関わるワークロード向けに、AWSの安全なインフラ上で10万基のGPUを提供する計画を含むAIファクトリーを構築する予定です。これにより、政府機関はインパクトレベル6 (IL6) 以上の機密レベルが求められるワークロードにおいて、大規模なAI展開が可能になります。この取り組みは、米国時間2026年8月26日に発表されたプレスリリースの抄訳です。
高度な技術的統合による顧客への成果
今回の新たな取り組みは、AWSとNVIDIA間の高度な技術的統合という基盤の上に成り立っており、すでに以下のような成果を顧客にもたらしています。
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AWS Nitro SystemとEFAによるセキュリティと信頼性の向上：NVIDIA GPUベースおよびTrainiumベースのすべてのEC2インスタンスは、AWS Nitro Systemを基盤として構築され、EFAを介して相互接続されます。これにより、大規模な本番環境のAIワークロードにおいて必要とされるセキュリティ、信頼性、ネットワークパフォーマンスが維持されます。
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AWS上のNVIDIA Nemotronモデル：NVIDIAのオープンモデル群Nemotronが、Amazon Bedrockでフルマネージドかつサーバーレスモデルとして、またAmazon SageMakerでも利用可能です。これにより、顧客はAWSのセキュリティ、拡張性、運用ツールを活用しながら、NVIDIAの最新オープンモデルを利用できます。
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GPUアクセラレーションによるデータ処理とベクトルインデックス作成：Amazon EC2 G7インスタンスとNVIDIA cuDFライブラリを活用し、Amazon EMR上でGPUアクセラレーションによるデータ処理を実現しています。これにより、CPUベースの構成と比較して、最大3.7倍の処理速度と30%優れたコストパフォーマンスを実現します。また、Amazon OpenSearch ServiceにおけるGPUアクセラレーション対応のベクトルインデックス作成機能は、インデックス構築処理を最大9倍高速化し、コストを4分の1に削減します。
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ロボティクス向けフィジカルAI：Amazon RoboticsはNVIDIAと協力し、NVIDIA Jetson™プラットフォーム、NVIDIA Omniverse™ライブラリ、NVIDIA Isaac™オープンロボティクス開発プラットフォームを含む、NVIDIAのフルスタックフィジカルAIプラットフォームを統合した次世代ロボットの開発を加速させています。これにより、シミュレーション、合成データ生成、ロボットのトレーニング、ルート最適化、機能安全、Real-to-Sim検証など多岐にわたるロボティクスワークロードの能力向上が支援されます。
Amazon Web Servicesの詳細については、aws.amazon.comをご覧いただくか、@AWSNewsroomをフォローしてください。NVIDIAの詳細については、NVIDIAのウェブサイトをご覧ください。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のAWSとNVIDIAの提携拡大は、企業がAIをビジネスに導入する上で大きな転換点となり得ます。200万基のGPU増強は、特にエージェント型AIやフィジカルAIといった、より高度な自動化やロボティクス分野での活用を加速させるでしょう。これにより、製造業のスマートファクトリー化や物流の効率化、顧客対応の高度化など、多岐にわたる領域で新たな収益機会とコスト削減が期待されます。AI Workstyle Labとしては、このインフラ強化が、これまでリソース不足でAI導入を躊躇していた企業にとって、実用化への後押しとなると見ています。今後は、これらの高性能インフラをいかに自社のビジネス課題解決に結びつけるかが、企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
