AWS与英伟达｜再部署200万颗GPU：Vera CPU上云与政府级AI工厂

云厂商与芯片龙头的合作，正在从「买卡」升级成「一起设计机架、一起卖政府、一起把CPU也塞进AI工厂」——AWS追加200万颗GPU与Vera CPU上云，是在同时回答规模、主权与编排算力三件事。

亚马逊AWS是全球最大公有云厂商，英伟达是AI加速计算主导供应商。双方8月26日宣布扩大战略合作：在2026年GTC已披露「2026年起新增逾100万颗GPU」基础上，因需求超预期，计划在2027–2028年再部署200万颗英伟达GPU，覆盖全球基础设施与AI工厂。英伟达CEO黄仁勋与AWS CEO Matt Garman均强调客户需要自由选择GPU、Trainium或组合方案。

合作要点：

1. GPU规模：累计规划新增数百万颗级GPU，服务前沿实验室、企业与政府工作负载。
2. Vera CPU：将引入AWS，面向Agentic AI与强化学习中的代码执行、工具调用、数据管道与编排等CPU密集环节——让「喂饱GPU」的通用算力也在云上可租。
3. 机架协同：推进Trainium与NVLink Fusion、NVHBM，使自研Trainium与英伟达GPU可在统一机架架构内协同。
4. 政府AI工厂：在AWS安全基础设施上交付英伟达AI栈，含约10万颗GPU，满足美国联邦IL6及以上安全等级 workload。
5. 软件集成：Nemotron开放模型上Amazon Bedrock与SageMaker；EMR GPU加速数据处理宣称较CPU配置快约3.7倍；Amazon Robotics集成Jetson、Omniverse与Isaac做仓储物理AI。

所谓IL6，白话是美国政府系统较高的安全分级之一，意味着数据与算力需满足严格隔离与审计要求——「政府也要买AI工厂」正把合规算力产品化。所谓Vera CPU，白话是英伟达在GPU之外补强的通用高主频处理器，解决Agent任务里大量「胶水逻辑」与编排，而非矩阵乘法本身。

产业观察上，AWS一边加码英伟达GPU，一边推销Trainium与NVLink Fusion，是典型的「既合作又制衡」：客户要规模时卖Rubin机架，客户要成本时推自研芯片混部。200万颗增量将牵动2027–2028年全球电力、机柜与液冷供应链；政府AI工厂则为「主权算力」树立模板。可以把它想成：AWS既当最大的英伟达分销商，又当最大的英伟达替代品制造商——客户受益于选择面，行业则面临更复杂的定价与锁定博弈。

需要把边界读清楚。200万颗为多年部署计划，非单年到货；政府项目审批与预算周期可能拉长落地时间。下一观察点是Trainium在主流推理场景的份额、Vera CPU实例定价与首批政府订单披露。