AWSとNVIDIA、1 million GPUとBedrock integrationでAI stackを拡張

AWSは2026年3月16日、NVIDIAとのstrategic collaborationを、AI systemをpilotからproductionへ移すためのstack全体へ広げると発表した。今回の内容はGPU供給の増量だけではない。accelerator supply、interconnect software、inference service、data movement、analytics performanceを一つのinfrastructure roadmapにまとめる点に意味がある。

まずscaleが拡大する

最も大きな数字は、AWSが2026年から複数のAWS Regionで顧客向けに1 millionを超えるGPUを提供する計画だ。AWSはさらに、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUを提供する最初のmajor cloud providerになると述べ、NVIDIA Blackwell systemがenterprise向けtrainingとinference capacity拡大の要になると説明した。

協業はsoftwareとdata plumbingにも及ぶ。AWSはNVIDIA NIXL libraryをElastic Fabric Adapterに統合し、compute cluster間のdata移動効率を高めるとしている。また、Amazon EKS上のNVIDIA G7e instanceでApache Spark workloadを最大3倍高速化できると説明した。多くのenterpriseがmodel training前後で依然としてSpark pipelineに依存していることを考えると、これは実務上の意味が大きい。

AI platformに入るもの

AWSはAmazon BedrockがNVIDIA Nemotron modelへアクセスできるようになると述べた。

NVIDIA NIM microserviceとNeMo toolはTrainium3ベースのinfrastructureへ拡張される。

AWSはこの提携をpilot systemからreliable production deploymentまでの距離を縮める手段だと位置付けた。

GPU、interconnect、model service、analytics accelerationを一つのroadmapに統合する考えだ。

顧客にとっての実利はintegrationにある。大規模AI projectがscale段階で失速しやすいのは、compute、model hosting、data transfer、analytics tuningが別々のprocurementとengineering課題として扱われがちだからだ。AWSとNVIDIAはそれらを一つのmanaged pathとして提示しようとしており、全コンポーネントを自前でつなぎたくないenterprise buyerには魅力的に映るだろう。

より広い意味では競争軸の変化が見える。hyperscalerの差別化は、もはや単にGPU保有数だけではない。chip、networking、model runtime、managed service、developer toolingがどれだけ滑らかに組み合わさるかが重要になっている。AWSが公表したcapacityとsoftware improvementを予定どおり実現できれば、この提携はAI実験を再現可能なenterprise infrastructureへ変える競争でAWSの立場を強めるはずだ。