Amazon Web Services et NVIDIA ont annoncé, le 26 août 2026, une extension majeure de leur partenariat dans l’infrastructure d’intelligence artificielle. Les deux groupes prévoient de déployer 2 millions de GPU supplémentaires sur le réseau mondial d’AWS entre 2027 et 2028. Cette décision s’ajoute à un engagement déjà annoncé lors de NVIDIA GTC 2026, portant sur plus d’un million de GPU à partir de 2026, signe d’une demande plus forte que prévu pour les capacités de calcul dédiées à l’IA.
AWS et NVIDIA planifient 2 millions de GPU dès 2027
Le nouveau plan annoncé par AWS et NVIDIA vise à absorber une hausse rapide des besoins en calcul pour l’intelligence artificielle générative, les modèles multimodaux et les services d’automatisation avancée. Les 2 millions de GPU supplémentaires seront répartis dans l’infrastructure mondiale d’AWS, avec une montée en charge prévue entre 2027 et 2028. Le communiqué évoque des déploiements dans des centres de données classiques, mais aussi dans des usines d’IA, des ensembles conçus pour entraîner et exploiter des modèles à très grande échelle.
Cette extension intervient après une première annonce faite lors de NVIDIA GTC 2026, où AWS avait prévu d’ajouter plus d’un million de GPU à compter de 2026. Selon les entreprises, la demande des clients a dépassé ces prévisions initiales. Les acteurs concernés vont des start-up spécialisées dans les modèles de langage aux grands groupes industriels, en passant par les laboratoires de recherche et les administrations qui externalisent une part croissante de leurs besoins informatiques.
Pour AWS, l’enjeu dépasse le simple ajout de serveurs. Le groupe d’Amazon cherche à préserver sa position dans le cloud face à Microsoft Azure, Google Cloud et Oracle Cloud Infrastructure, tous engagés dans une course aux capacités d’IA. Les GPU sont devenus une ressource stratégique, souvent réservée plusieurs mois à l’avance par les entreprises qui veulent entraîner des modèles propriétaires ou déployer des assistants capables d’exécuter des tâches complexes.
Le calendrier 2027-2028 donne une indication sur la profondeur de la chaîne industrielle mobilisée. Les cartes graphiques de dernière génération exigent des composants mémoire, des systèmes de refroidissement et des capacités électriques difficiles à obtenir rapidement. Pour les clients d’AWS, l’annonce apporte une visibilité utile, mais elle confirme aussi que l’accès massif au calcul IA restera conditionné aux investissements physiques, à la disponibilité énergétique et à l’implantation régionale des centres de données.
Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra ciblent les grands modèles
Les GPU mentionnés dans l’accord appartiennent aux générations Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra. Ces composants visent les charges de travail les plus intensives, notamment l’entraînement de grands modèles de langage, la génération vidéo, la simulation scientifique et les systèmes capables d’agir comme agents logiciels. Leur arrivée sur AWS doit permettre aux clients de choisir entre plusieurs niveaux de performance, selon le coût, la latence et le volume de données à traiter.
AWS prévoit aussi d’étendre sa capacité autour de Blackwell avec des instances Amazon EC2 G7 accélérées par les RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. L’entreprise se présente comme le premier grand fournisseur cloud à proposer des instances accélérées par cette famille de puces. Le positionnement intéresse particulièrement les entreprises qui ne veulent pas uniquement entraîner des modèles géants, mais aussi exécuter des charges d’inférence, de rendu, de conception assistée ou de visualisation technique.
Le partenariat couvre aussi l’arrivée d’infrastructures fondées sur les processeurs NVIDIA Vera. Ces CPU doivent accompagner les GPU dans des environnements où les calculs classiques restent déterminants, par exemple la préparation de données, l’orchestration de tâches ou la gestion de flux massifs. Dans une architecture d’IA moderne, le GPU ne fonctionne pas seul. La performance dépend du dialogue entre processeurs, mémoire, stockage, réseau et logiciels d’orchestration.
Un autre volet concerne l’extension de NVIDIA NVLink Fusion avec une mémoire personnalisée à haute bande passante, appelée NVHBM. L’objectif est de permettre aux puces AWS Trainium d’accéder à une mémoire plus rapide et plus efficiente. Cette intégration illustre une relation plus équilibrée qu’une simple relation fournisseur-client. AWS continue de développer ses propres accélérateurs, mais s’appuie sur NVIDIA pour répondre aux clients qui demandent une compatibilité large avec les bibliothèques, les frameworks et les modèles déjà optimisés pour son écosystème.
AWS Nitro et EFA renforcent la sécurité des clusters
La montée en puissance annoncée ne repose pas uniquement sur la quantité de GPU disponibles. AWS et NVIDIA indiquent vouloir intégrer plus étroitement la plateforme NVIDIA avec AWS Nitro et Elastic Fabric Adapter, deux briques essentielles de l’infrastructure du cloud d’Amazon. Nitro isole et sécurise les charges des clients, tandis qu’EFA améliore les communications entre serveurs pour les calculs distribués. Dans l’entraînement de modèles géants, ces échanges réseau peuvent devenir aussi déterminants que la puissance brute des puces.
Les clusters de GPU destinés à l’IA fonctionnent comme de très grands ensembles coordonnés. Une tâche d’entraînement peut mobiliser des milliers de processeurs graphiques pendant plusieurs jours ou plusieurs semaines. Le moindre ralentissement dans la circulation des données peut dégrader la performance globale. L’intégration avec EFA doit réduire ces pertes, en offrant une liaison plus rapide entre instances. Pour les clients, cela se traduit par des cycles de développement plus courts et une meilleure prévisibilité des coûts.
La sécurité prend aussi une place centrale dans cette annonce. Les entreprises manipulent des données sensibles, qu’il s’agisse de données médicales, financières, industrielles ou liées à la défense. Avec AWS Nitro, Amazon met en avant une séparation matérielle et logicielle destinée à limiter les risques d’accès non autorisé. Dans un marché où les clients partagent une même infrastructure physique, cette garantie pèse dans le choix d’un fournisseur cloud.
Cette orientation répond à un problème fréquent des projets d’IA à grande échelle. Les entreprises veulent davantage de puissance, mais elles exigent aussi des environnements auditables, résilients et compatibles avec leurs obligations réglementaires. L’ajout de millions de GPU impose de maîtriser l’alimentation électrique, le refroidissement liquide, la maintenance et la redondance réseau. Les annonces techniques d’AWS et NVIDIA doivent donc être lues comme une réponse à la contrainte opérationnelle, pas seulement comme une promesse de capacité.
Les usines d’IA fédérales mobilisent 100 000 GPU
Le partenariat prévoit aussi la construction d’usines d’IA pour le gouvernement américain, dont un ensemble de 100 000 GPU sur une infrastructure AWS sécurisée. Ces capacités doivent servir à des charges fédérales et à des usages liés à la sécurité nationale. Le sujet est sensible, car l’intelligence artificielle intervient désormais dans l’analyse de données, la cybersécurité, la logistique, la simulation et l’aide à la décision. Les administrations recherchent des environnements puissants, mais capables de répondre à des standards de protection plus stricts que ceux du marché privé.
Cette dimension publique donne au partenariat AWS-NVIDIA une portée stratégique. Les grands fournisseurs cloud ne sont plus seulement des prestataires technologiques. Ils deviennent des acteurs de l’infrastructure critique, au même titre que les opérateurs de télécommunications ou les entreprises d’énergie. Pour Amazon, l’enjeu consiste à consolider sa présence auprès des agences fédérales. Pour NVIDIA, il s’agit de placer ses plateformes au cœur des systèmes d’IA qui structureront les futurs services publics numériques.
Les entreprises citent aussi l’IA agentique et l’IA physique parmi les domaines visés. La première renvoie à des systèmes capables de planifier et d’exécuter plusieurs actions numériques avec une autonomie encadrée. La seconde concerne la robotique, les jumeaux numériques, les véhicules autonomes ou les systèmes industriels pilotés par modèles. Ces applications exigent des capacités de calcul continues, car elles mélangent perception, raisonnement, simulation et réponse en temps quasi réel.
L’annonce confirme la dépendance croissante du marché de l’IA à quelques plateformes matérielles et cloud. Les clients gagnent en puissance disponible, mais ils doivent arbitrer entre souveraineté, coûts, localisation des données et compatibilité technique. Les prochains déploiements diront comment AWS répartira ces nouveaux GPU entre ses régions, ses grands comptes privés et ses contrats publics, dans un contexte où la demande mondiale dépasse déjà les engagements pris au début de 2026.
Questions fréquentes
- Quand les 2 millions de GPU supplémentaires seront-ils déployés ?
- AWS et NVIDIA prévoient un déploiement entre 2027 et 2028 dans l’infrastructure mondiale d’AWS, avec des capacités destinées aux clients privés, aux usines d’IA et à certains usages gouvernementaux.
- Quels types de GPU sont concernés par l’annonce ?
- Les entreprises citent les générations NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra. AWS mentionne aussi des instances EC2 G7 accélérées par des RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition.
- Pourquoi AWS renforce-t-il autant son infrastructure d’IA ?
- La demande en calcul accéléré augmente avec les grands modèles, l’IA agentique, la robotique, la simulation et l’inférence à grande échelle. AWS cherche à disposer de capacités suffisantes pour ses clients mondiaux.
- Quel rôle joue NVIDIA dans ce partenariat avec AWS ?
- NVIDIA fournit les GPU, certaines briques CPU, la mémoire haute bande passante et des technologies réseau. Le groupe apporte aussi un écosystème logiciel largement utilisé dans les projets d’intelligence artificielle.
À retenir
- AWS et NVIDIA prévoient 2 millions de GPU supplémentaires entre 2027 et 2028.
- Les générations Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra ciblent les charges IA les plus lourdes.
- L’intégration avec Nitro et EFA vise sécurité, fiabilité et performance réseau.
- Un ensemble de 100 000 GPU doit soutenir des usages fédéraux américains sécurisés.
Sources
- 2 millions de GPU, infrastructure mondiale AWS, NVIDIA muscle l’IA, ce que les géants du cloud doivent affronter - 27 août 2026
- T2 2026, BPA de 1,87 dollar, Nvidia dépasse encore les attentes, ce que l’IA impose aux marchés de Wall Street - 27 août 2026
- 24 août 2026, une seule journée en juin, Vapeur du Trieux stoppée après les départs de feu, ce que l’expertise doit trancher - 26 août 2026
