一句话看懂：亚马逊在原有百万级英伟达GPU订单基础上追加约200万颗芯片，涉及Blackwell Ultra及后续架构。这笔数百亿美元级别的交易不仅坐实了AI算力的爆发式需求，也让算力成为大厂之间真正的“硬通货”。
事件核心：发生了什么
亚马逊与英伟达近日宣布深化战略合作。在数月前宣布部署超100万颗英伟达GPU后，亚马逊的订单量激增三倍，计划额外引入约200万颗GPU芯片。新增订单覆盖英伟达最新的Blackwell Ultra、Rubin和Rubin Ultra架构，预计在2027年至2028年间正式部署到AWS数据中心。双方未披露具体交易金额，但考虑到先进GPU的单价，该交易规模预计达数百亿美元。
此次合作不止于芯片采购。英伟达将把包含网络硬件、开源模型、CPU、数据处理软件和机器人平台在内的整套技术栈接入AWS。其中，英伟达Vera CPU将交付AWS，部分与Rubin架构集成，部分作为独立处理器使用。同时，亚马逊计划在其仓库机器人和企业运营中采用英伟达的物理AI技术栈，包括Omniverse数字孪生平台、Cosmos世界模型平台、Isaac机器人开发平台和Jetson边缘计算硬件。企业级AI服务方面，AWS的Amazon Bedrock和SageMaker平台将引入英伟达Nemotron系列开源大模型。
值得注意的是，在扩大与英伟达合作的同时，亚马逊也在推进自研芯片战略。其基于Arm架构的Graviton系列CPU持续抢占传统服务器芯片市场，专为深度学习负载设计的Trainium芯片则被视作英伟达H100或Blackwell的直接竞品。据亚马逊高管此前透露，由于Anthropic和OpenAI等AI实验室总计225亿美元的承诺投入，自研芯片业务的年经常性收入运行率已超过250亿美元。
为什么重要
这笔交易将AI算力领域的军备竞赛推至台前。英伟达最新季度财报显示，其总营收96.2亿美元超出分析师预期，其中数据中心业务贡献89亿美元，同比增长117%。英伟达预计第三季度营收将进一步提升至108亿美元，届时将包含下一代Rubin GPU的初步量产出货。为满足持续增长的AI硬件需求，英伟达对供应链和制造能力的承诺支出已从上一季度的119亿美元大幅增至279亿美元，其中包括本财年剩余时间的92亿美元计划支出和2028财年的87亿美元预期支出。
从行业格局看，这笔订单进一步巩固了英伟达在AI算力市场的统治地位，同时也展示了AWS作为英伟达最大客户之一的战略分量。英伟达CEO黄仁勋在财报电话会上强调，AI正在产生实际且有用的生产力，持续创造能带来实质性利润的“token”。算力越多，能创造的高价值利润就越多，这是各家科技巨头愿意重金押注AI基础设施的根本原因。
对用户/开发者/创作者的影响
对于依赖AWS进行模型训练和推理的开发者及企业而言，英伟达技术栈的深度集成意味着更低的部署门槛。Vera CPU与Rubin架构的组合将提升计算密度，而NVIDIA网络硬件可将数千颗GPU连接成超级集群，这直接关系到大规模训练任务的效率与成本。亚马逊仓库机器人全面采用英伟达物理AI技术栈，也将推动机器人和自动化领域开发者的工具链统一。
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对于使用AWS Bedrock和SageMaker的企业用户，Nemotron开源模型的引入提供了更多模型选择，尤其是在企业级场景下对数据隐私和定制化有需求的用户。另一方面，Trainium芯片的持续成长可能在未来为用户提供英伟达之外的算力替代方案，形成价格竞争空间。
值得关注的后续
首先，Rubin和Rubin Ultra架构要到2027-2028年才正式部署，实际性能表现和与AWS现有服务的整合程度有待验证。其次，亚马逊自研芯片与英伟达芯片在AWS内部如何形成互补而非直接竞争，将影响未来算力定价走向。最后，英伟达对供应链279亿美元的承诺支出能否按计划兑现，以及新一代GPU的量产进度，是判断AI硬件供应是否继续紧张的关键观察点。目前公开信息显示，英伟达预计第三季度财报将包含Rubin GPU的初步量产出货数据。
来源：AIbase
