AWS собирается развернуть два миллиона графических ускорителей Nvidia поколений Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra в 2027 и 2028 годах. Их планируют использовать для обучения моделей и развития робототехники. Поставки должны поддержать проекты физического ИИ, в которых нейросети управляют роботами, автономной техникой и промышленными системами, требующими больших вычислительных мощностей и работы с данными из реального мира. Amazon Web Services планирует дополнительно развернуть два миллиона графических ускорителей Nvidia в 2027 и 2028 годах. В инфраструктуру должны войти решения поколений Blackwell Ultra, Rubin и Rubin Ultra. Поставки связывают с расширением облачных мощностей AWS и развитием физического ИИ, который используется для управления роботами и автоматизированной техникой. Для AWS это возможность усилить позиции в сегменте облачных услуг для ИИ, где конкуренция идёт не только за обычных пользователей, но и за крупные корпоративные и государственные проектыNvidia строит экосистему, в которой модели обучаются в дата-центрах, проверяются в симуляторах и затем запускаются на реальных устройствах. В эту цепочку входят вычислительные платформы, Omniverse, Isaac, Cosmos и решения семейства Jetson для периферийных устройств. Amazon Robotics уже использует ряд технологий Nvidia, поэтому дополнительная инфраструктура может поддержать разработку систем для складов, логистики и промышленных объектов. Совместная работа двух компаний может ускорить появление более умных и автономных роботов, способных действовать в сложных условиях реального мира. Цифра в два миллиона GPU отражает масштаб планов, но сами ускорители будут развёрнуты не одномоментно. Для таких проектов важны электроснабжение, охлаждение, дата-центры и стоимость эксплуатации. Физический ИИ требует ещё и больших наборов данных о реальном мире, поскольку роботу нужно не только обработать запрос, но и безопасно действовать в пространстве с людьми, грузами и оборудованием. Поэтому успех инициативы будет зависеть не только от количества GPU, но и от качества данных, симуляторов и интеграции с реальными производственными процессами.