TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
AWS และ NVIDIA ประกาศขยายความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ เตรียมติดตั้ง GPU เพิ่มอีก 2 ล้านตัวทั่ว Global Infrastructure ของ AWS ในปี 2027-2028 พร้อมขยายการทำงานร่วมกันตลอดทั้ง stack ตั้งแต่ CPU, Networking, Open Model ไปจนถึง Robotics
ทั้งสองบริษัททำงานร่วมกันมาแล้ว 16 ปี และก่อนหน้านี้ในงาน NVIDIA GTC 2026 AWS เคยประกาศแผนเพิ่ม GPU มากกว่า 1 ล้านตัว เริ่มตั้งแต่ปี 2026 แต่ความต้องการใช้งานจริงกลับสูงเกินกว่าที่คาดการณ์ไว้ AWS จึงเพิ่ม GPU รุ่น NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin และ Rubin Ultra เข้าไปในแผนอีก 2 ล้านตัว ครอบคลุมทั้ง Global Infrastructure และ AI Factory เพื่อรองรับ workload ของลูกค้าตั้งแต่ frontier lab องค์กรขนาดใหญ่ startup ไปจนถึงหน่วยงานภาครัฐ ซึ่งกำลังย้ายงาน AI จากขั้นทดลองไปสู่การใช้งานจริงในระดับ production ทั้งงาน Agentic AI การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การทำ Automation ในองค์กร และ Physical AI
ในฝั่งของบริการบนคลาวด์ AWS จะขยายกำลังการให้บริการ NVIDIA Blackwell เพิ่มเติม รวมถึงการนำ GPU รุ่น NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition มาให้บริการบน Amazon EC2 G7 instances ซึ่งให้ประสิทธิภาพงาน AI Inference สูงกว่า G6 รุ่นก่อนหน้าถึง 4.6 เท่า และงานด้าน Graphics สูงกว่า 2.1 เท่า โดย AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายแรกที่เปิดให้ใช้งาน instance ที่ขับเคลื่อนด้วย RTX PRO 4500 นอกจากนี้ยังมีการนำ NVIDIA CUDA-X libraries เข้ามาเร่งความเร็วงานประมวลผลข้อมูล โดย Amazon EMR ที่ใช้ G7 instances ร่วมกับไลบรารี cuDF ประมวลผลได้เร็วขึ้นสูงสุด 3.7 เท่า และมี price performance ดีขึ้น 30% เมื่อเทียบกับการใช้ CPU ขณะที่ Amazon OpenSearch Service เพิ่มความสามารถ GPU-accelerated vector indexing ที่ย้ายงานสร้าง index ไปไว้บน GPU โดยเฉพาะ ทำให้สร้าง vector index ได้เร็วขึ้นสูงสุด 9 เท่าด้วยต้นทุนเพียง 1 ใน 4 และใช้ได้ทั้งแบบ managed cluster และ Amazon OpenSearch Serverless ส่วน Open Model ตระกูล NVIDIA Nemotron ยังคงให้บริการบน Amazon Bedrock ในรูปแบบ serverless ที่จัดการให้ทั้งหมด และบน Amazon SageMaker สำหรับผู้ที่ต้องการ deploy และ fine-tune บน infrastructure ของตนเอง
ความร่วมมือครั้งนี้ยังลงลึกไปถึงระดับสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ โดย AWS และ NVIDIA กำลังนำ infrastructure ที่ใช้ Vera CPU เข้ามาให้บริการบน AWS เพื่อเป็นอีกทางเลือกสำหรับงาน Agentic AI ที่ต้องการพลังประมวลผลฝั่ง CPU สูงควบคู่ไปกับ Accelerator ขณะเดียวกัน NVIDIA และ Annapurna Labs ของ Amazon ก็ขยายการรองรับ NVLink Fusion ในชิป Trainium รุ่นถัดไปให้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีหน่วยความจำ NVHBM ที่ NVIDIA พัฒนาร่วมกับผู้ผลิตหน่วยความจำ ทำให้ Trainium เข้าถึงหน่วยความจำที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น รวมถึงสามารถวาง Trainium และ GPU ไว้ในสถาปัตยกรรมระดับ rack เดียวกันได้ ทั้งนี้ EC2 instance ทั้งที่ใช้ GPU และ Trainium รวมถึงรุ่นที่ใช้ NVLink Fusion จะยังคงสร้างอยู่บน AWS Nitro System และเชื่อมต่อกันผ่าน Elastic Fabric Adapter (EFA) เพื่อรักษาระดับความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพเครือข่ายเดิมเอาไว้ นอกจากนี้ทั้งสองบริษัทยังร่วมกันพัฒนา NVIDIA Spectrum networking เพื่อปรับประสิทธิภาพเครือข่ายสำหรับงาน AI Training ขนาดใหญ่ข้าม GPU cluster
อีกสองส่วนสำคัญคืองานภาครัฐและ Robotics โดย AWS และ NVIDIA มีแผนสร้าง AI Factory ให้กับรัฐบาลสหรัฐอเมริกา ซึ่งรวมถึงการส่งมอบ GPU จำนวน 100,000 ตัวบน infrastructure ที่มีความปลอดภัยสูงของ AWS สำหรับงานของหน่วยงานรัฐบาลกลางและงานด้านความมั่นคงของชาติ รองรับ workload ระดับ Impact Level 6 (IL6) ขึ้นไป ส่วนฝั่ง Robotics นั้น Amazon Robotics ได้นำแพลตฟอร์ม Physical AI ของ NVIDIA มาใช้พัฒนาหุ่นยนต์รุ่นใหม่ ทั้ง NVIDIA Jetson, NVIDIA Omniverse และแพลตฟอร์มพัฒนาหุ่นยนต์แบบเปิดอย่าง NVIDIA Isaac ครอบคลุมงาน Simulation การสร้าง Synthetic Data การเทรนหุ่นยนต์ การหาเส้นทางที่เหมาะสม Functional Safety และการตรวจสอบแบบ real-to-sim โดยทั้งหมดทำงานบน Amazon EC2 instance ที่เร่งความเร็วด้วย GPU
