AWS fechará compra de dois milhões de GPUs da Nvidia para expandir capacidade de IA

A Amazon Web Services (AWS) estabeleceu planos para incorporar mais dois milhões de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) da Nvidia no período compreendido entre 2027 e 2028. Essa aquisição visa aumentar significativamente a capacidade computacional disponível para diversas aplicações de inteligência artificial (IA).

Esses componentes serão integrados à infraestrutura global da empresa, sendo alocados em instalações conhecidas como «fábricas de IA» (AI factories), que são centros de dados construídos especificamente para lidar com demandas de IA.

Este movimento faz parte de uma ampliação contínua da colaboração entre AWS e Nvidia, que abrange também novos processadores, sistemas de comunicação entre chips, modelos de IA e tecnologias focadas em robótica.

Expansão da Capacidade e Demanda por IA

A nova capacidade incluirá GPUs pertencentes às famílias Blackwell Ultra, Rubin e Rubin Ultra. De acordo com ambas as companhias, a procura por infraestrutura de IA ultrapassou as projeções iniciais. Anteriormente, durante o evento GTC 2026, a AWS havia comunicado intenções de adicionar mais de um milhão de GPUs da Nvidia a partir de 2026, e agora planeja somar outras duas milhões de unidades nos dois anos subsequentes.

Essa infraestrutura terá suporte para uma variedade de aplicações, desde sistemas de IA capazes de operar de maneira autônoma até pesquisas científicas, otimização de processos corporativos e sistemas de IA que interagem diretamente com o ambiente físico.

Novos Componentes e Desempenho

Adicionalmente, a AWS pretende aumentar sua oferta de infraestrutura baseada em Blackwell. Entre os itens recém-adquiridos está a Nvidia RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, que será implementada nas instâncias Amazon EC2 G7. A Nvidia informa que estas instâncias proporcionam um desempenho 4,6 vezes superior em inferência de IA e 2,1 vezes melhor desempenho gráfico quando comparadas às instâncias G6 da geração anterior.

Esta expansão reflete uma transformação na maneira como as empresas utilizam a IA; os clientes estão migrando modelos do estágio de testes para ambientes de produção, elevando a escala de suas aplicações de IA.

Casos de Uso Avançados e Robótica

Os exemplos de aplicação citados incluem sistemas de IA que executam tarefas em múltiplas fases, avanços na descoberta científica, automatização de fluxos de trabalho empresariais e robótica. A parceria também se estende à chamada IA física, um campo dedicado a permitir que sistemas de IA percebam e ajam sobre o mundo real.

Neste contexto, a Amazon Robotics empregará tecnologias fornecidas pela Nvidia, como as plataformas Jetson, Omniverse e Isaac. Essa combinação possibilita o trabalho tanto com processamento realizado localmente quanto com simulações e o desenvolvimento de sistemas robóticos.

A Nvidia considera a IA física como uma das próximas grandes áreas de crescimento para seus softwares e chips. A própria plataforma Rubin foi concebida para suportar, entre outros usos, aplicações de IA agêntica e sistemas que demandam vastos volumes de processamento.

Projetos Governamentais

A expansão também engloba iniciativas direcionadas ao governo dos Estados Unidos. Nvidia e AWS têm planos de desenvolver fábricas de IA para cargas de trabalho governamentais, incluindo uma infraestrutura equipada com 100 mil GPUs da Nvidia dentro de ambientes seguros da AWS. Esta estrutura será dedicada a necessidades governamentais e de segurança nacional que requerem alta capacidade de processamento e rigorosos padrões de segurança.

Com esta ampliação, AWS e Nvidia visam disponibilizar uma infraestrutura robusta para uma nova geração de sistemas de IA, que necessitam não só de maior poder de processamento, mas também de redes de alta velocidade, armazenamento especializado e integração eficiente entre diversos componentes de hardware e software.

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Novo centro de dados da Stratos Lab em Centurion receberá poderosos chips Nvidia B300 para computação em nuvem

A startup sul-africana Stratos Lab iniciou a implementação do que ela e seus parceiros chamam de serviço de nuvem mais poderoso no continente. Este serviço é construído com base nos mais recentes processadores gráficos Nvidia B300 'Blackwell Ultra' e está localizado em um centro de dados em Centurion, ao norte de Joanesburgo. A previsão é que todo o sistema esteja pronto em três meses.

O projeto foi apresentado na quarta-feira na conferência Activate AI em Cidade do Cabo. Nesta iniciativa, a Stratos Lab atua como operadora da nuvem, enquanto a Ecoblox, sediada em Dubai, e o operador neutro Digital Parks Africa (DPA) atuam como host inicial. Os servidores são fornecidos pela Giga Computing, de Taiwan, que faz parte da Gigabyte.

A primeira fase inclui 50 servidores Giga Computing, equipados com 400 GPUs Nvidia B300 (oito por servidor). Os parceiros estimaram a capacidade de processamento agregado desses sistemas em 7,2 exaflops. Doug Makishima, CEO da Ecoblox, informou que o pedido foi feito há cerca de um mês e as máquinas estão passando por testes finais de conformidade com os requisitos de exportação das autoridades taiwanesas. Ele observou que essas GPUs estão sob rigoroso controle de exportação pelos governos dos EUA e de Taiwan, e espera que sejam enviadas por transporte aéreo dentro de duas a três semanas.

Chris Mostert, CEO da Stratos Lab, afirmou que sua equipe, juntamente com a Ecoblox e a DPA, concluirá o layout, os sistemas de resfriamento e o fornecimento de energia no campus da DPA em Samrand esta semana, após o que o cluster será instalado em fases ao longo de cinco a seis semanas. Makishima acrescentou que a Stratos Lab construirá posteriormente seus próprios locais, utilizando centros de dados modulares baseados em contêineres da Ecoblox.

Mostert avaliou os investimentos iniciais em US$ 25 milhões, o que, segundo Makishima, cobre apenas a capacidade computacional das GPUs. Além disso, está sendo discutida uma contribuição adicional não confirmada de US$ 25 milhões de um banco de Maurício sob condições de cofinanciamento. Um segundo pedido, ainda não concluído, de 50 servidores com GPUs baseadas em AMD de 'desempenho equivalente' 'quase dobrará a capacidade'.

Verificação das alegações de capacidade

Os parceiros demonstram cautela em relação à afirmação de que seu sistema é o 'mais poderoso'. Makishima admitiu que o concorrente Cassava Technologies, que participou da mesma conferência, possui um maior número de chips, mas argumentou que esses chips são de uma geração anterior, Hopper H100 e H200, enquanto a Stratos Lab utiliza os mais novos chips da classe Blackwell B300. Ele enfatizou: 'Estamos construindo com base na arquitetura Blackwell B300 mais recente da Nvidia, portanto, se medirmos em exaflops, nosso cluster é o mais poderoso atualmente em operação.' (Exaflop, ou exaflop, é uma medida de velocidade de processamento de computador, significando que o computador pode executar um quintilhão (um com 18 zeros) de cálculos por segundo).

Os B300 começaram a ser fornecidos em janeiro de 2026, e a Nvidia já apresentou seu sucessor, Vera Rubin, que deve estar disponível na nuvem na segunda metade deste ano. A Cassava recebeu 3000 GPUs na África do Sul, e estão planejados 12.000 em todo o continente.

A alegação de 7,2 exaflops baseia-se em medição de IA de baixa precisão, e não em cálculos de dupla precisão usados para classificar supercomputadores mundiais. Este número representa a soma total de 144 petaflops em cada um dos 50 servidores, totalizando 7200 petaflops, ou 7,2 exaflops, visto que um exaflop equivale a 1000 petaflops.

Ao comparar 'analogicamente', a afirmação é mais difícil de confirmar. Ao recalcular em FP8, uma medida de precisão mais alta, esse número diminui aproximadamente pela metade para 3,6 exaflops, enquanto as 3000 GPUs Hopper da Cassava, com cerca de quatro petaflops FP8 cada, fornecem cerca de 12 exaflops, mais de três vezes mais. Embora os B300 sejam significativamente mais eficientes por chip, rack e watt, Makishima pode ter se referido a uma métrica mais restrita, mas em termos de poder computacional bruto, o cluster menor não lidera. As empresas declararam que seus diretores técnicos fornecerão dados relacionados ao treinamento; até lá, a comparação permanece inconclusiva.

Poder, não área de piso

O cluster é flexível para cargas de trabalho de tipo GPU-as-a-service, bare-metal e 'agent-as-a-service'; a escolha entre eles depende das interconexões que determinam se o sistema é adequado para treinamento ou inferência. Makishima observou que os primeiros clientes 'tenderam fortemente à inferência', embora a configuração possa ser alterada para treinamento.

Cada rack consome até 65 kW, excedendo significativamente as capacidades computacionais padrão, e é selado com um trocador de calor na porta traseira conectado ao circuito de resfriamento do edifício. Makishima explicou: 'Isso significa que eles podem ficar lado a lado. Assim, a única limitação é quanta energia o centro de dados pode fornecer, e não a área do piso.'

A Stratos Lab fechou um acordo com um cliente âncora, ainda não revelado, e outros estão 'na fila'. Mostert afirmou que o lançamento antecipa intencionalmente a demanda. 'Eu preferiria apresentar a narrativa de que implantamos mais do que temos clientes, e que estamos felizes em encontrar novos clientes.'

Soberania e switches

Ambos os líderes enfatizaram a soberania de dados — um tópico político atual, dado que o governo está considerando a posição da África do Sul na corrida global de IA. Makishima afirmou que a propriedade local reduz a dependência de nuvens estrangeiras, como Amazon, Google e CoreWeave. Mostert declarou que a instituição sul-africana pode 'bloquear isso' para que o equipamento 'permaneça no país e nunca o deixe', o que constitui um recurso nacional estratégico.

Makishima relatou que, 'até onde ele sabe', não havia brechas ocultas para desativar remotamente as GPUs após deixarem a fábrica. No entanto, os legisladores dos EUA insistem em exigir o rastreamento da localização dos chips de IA exportados, em meio ao endurecimento do controle de Washington sobre para onde seus processadores vão.