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據 AWS 首席執行官馬特·加曼 (Matt Garman) 稱，亞馬遜網絡服務 (AWS) 正在擴展其全球數據中心網絡并改善對 Nvidia AI 芯片的訪問。

AWS 已在墨西哥開設了一批數據中心，并正在智利、新西蘭、沙特阿拉伯和臺灣建設新設施。

由于客戶采用率不斷提高，該公司的人工智能服務（包括按需工具）預計將產生可觀的收入。

Garman 確認將與 Nvidia 合作，以增加 GB200 半導體的供應量，并指出“需求強勁”。

他還提到了托管 OpenAI 的 AI 模型的可能性，OpenAI 主要由微軟支持。

亞馬遜網絡服務積極進行全球擴張之際，正值云基礎設施市場競爭日益激烈之際。

盡管 AWS 以 29% 的市場份額保持領先地位，但其 17% 的同比增長率落后于 Microsoft Azure 的 21% 和 Google Cloud 的 28%。

這種動態解釋了為什么 AWS 正在同時向墨西哥、智利和沙特阿拉伯等新地理區域擴張，同時還努力獲得更多 Nvidia AI 芯片，以捍衛自己在快速增長的競爭對手中的地位。

競爭壓力在人工智能服務領域尤為明顯，微軟與 OpenAI 的合作推動了 Azure 的強勁增長率，促使 AWS 表示愿意托管 OpenAI 模型，盡管他們已經與 Anthropic 建立了合作關系。

自 2006 年 AWS 成立以來，它一直通過持續的基礎設施投資保持市場領導地位，但當前的擴張速度反映出一種認識，即在日益激烈的競爭環境中，保持這一地位需要非凡的資本部署。

亞馬遜專注于獲得更多 Nvidia GB200 芯片，凸顯了人工智能如何從根本上改變數據中心的需求和經濟性。

高盛預計，到 2030 年，人工智能將推動全球數據中心電力需求增長 165%，其中人工智能工作負載預計將占數據中心總電力消耗的 27%。

這種增長給云服務提供商帶來了巨大的挑戰，因為麥肯錫估計，目前全球數據中心的需求約為 60 吉瓦，到 2030 年將達到 171-219 吉瓦，需要對電力基礎設施進行大量投資。

人工智能工作負載的超高功率密度正在迫使數據中心設計發生改變，越來越多的公司采用液體冷卻技術來管理密集排列的人工智能處理器產生的熱量。

這些基礎設施挑戰解釋了為什么 AWS 從租賃現有設施發展到建造帶有專用變電站的專用數據中心，因為傳統設施無法滿足 AI 計算的特殊要求。

亞馬遜同時向墨西哥、智利、新西蘭、沙特阿拉伯和臺灣擴張，這不僅體現了其增長潛力，也體現了其對全球日益增長的數據主權要求的戰略回應。

AWS 基礎設施集中在某些地區，尤其是其早期大部分基礎設施建設在弗吉尼亞州北部，這造成了技術和監管方面的漏洞，而地理多樣化有助于解決這一問題。

這種擴展模式遵循了 AWS 的既定做法，即將基礎設施組織到具有多個可用區的區域，這是 AWS 首席技術官 Werner Vogels 強調的設計原則，既提供了冗余，又符合當地法規。

通過在不同地理位置建立新的數據中心集群，AWS 正在定位自己，以滿足日益增長的數據本地化監管要求，同時降低新興市場客戶的延遲。

全球擴張戰略與微軟和谷歌的類似舉措如出一轍，因為這三家超大規模企業都認識到，競爭優勢越來越依賴于在更多地區和國家提供低延遲、合規的基礎設施。

https://www.techinasia.com/news/aws-expands-data-center-boosts-nvidia-ai-chip-access

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