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据 AWS首席执行官马特·加曼 (Matt Garman) 称，亚马逊网络服务 (AWS) 正在扩展其全球数据中心网络并改善对 NvidiaAI 芯片的访问。

AWS 已在墨西哥开设了一批数据中心，并正在智利、新西兰、沙特阿拉伯和台湾建设新设施。

由于客户采用率不断提高，该公司的人工智能服务（包括按需工具）预计将产生可观的收入。

Garman 确认将与 Nvidia合作，以增加 GB200 半导体的供应量，并指出“需求强劲”。

他还提到了托管 OpenAI的 AI 模型的可能性，OpenAI 主要由微软支持。

亚马逊网络服务积极进行全球扩张之际，正值云基础设施市场竞争日益激烈之际。

尽管 AWS 以 29% 的市场份额保持领先地位，但其 17% 的同比增长率落后于 Microsoft Azure的 21% 和 GoogleCloud 的 28%。

这种动态解释了为什么 AWS 正在同时向墨西哥、智利和沙特阿拉伯等新地理区域扩张，同时还努力获得更多 Nvidia AI 芯片，以捍卫自己在快速增长的竞争对手中的地位。

竞争压力在人工智能服务领域尤为明显，微软与 OpenAI 的合作推动了 Azure的强劲增长率，促使 AWS 表示愿意托管 OpenAI 模型，尽管他们已经与 Anthropic建立了合作关系。

自 2006 年 AWS 成立以来，它一直通过持续的基础设施投资保持市场领导地位，但当前的扩张速度反映出一种认识，即在日益激烈的竞争环境中，保持这一地位需要非凡的资本部署。

亚马逊专注于获得更多 Nvidia GB200 芯片，凸显了人工智能如何从根本上改变数据中心的需求和经济性。

高盛预计，到 2030 年，人工智能将推动全球数据中心电力需求增长 165%，其中人工智能工作负载预计将占数据中心总电力消耗的 27%。

这种增长给云服务提供商带来了巨大的挑战，因为麦肯锡估计，目前全球数据中心的需求约为 60 吉瓦，到 2030 年将达到 171-219 吉瓦，需要对电力基础设施进行大量投资。

人工智能工作负载的超高功率密度正在迫使数据中心设计发生改变，越来越多的公司采用液体冷却技术来管理密集排列的人工智能处理器产生的热量。

这些基础设施挑战解释了为什么 AWS 从租赁现有设施发展到建造带有专用变电站的专用数据中心，因为传统设施无法满足 AI 计算的特殊要求。

亚马逊同时向墨西哥、智利、新西兰、沙特阿拉伯和台湾扩张，这不仅体现了其增长潜力，也体现了其对全球日益增长的数据主权要求的战略回应。

AWS 基础设施集中在某些地区，尤其是其早期大部分基础设施建设在弗吉尼亚州北部，这造成了技术和监管方面的漏洞，而地理多样化有助于解决这一问题。

这种扩展模式遵循了 AWS 的既定做法，即将基础设施组织到具有多个可用区的区域，这是 AWS 首席技术官Werner Vogels 强调的设计原则，既提供了冗余，又符合当地法规。

通过在不同地理位置建立新的数据中心集群，AWS 正在定位自己，以满足日益增长的数据本地化监管要求，同时降低新兴市场客户的延迟。

全球扩张战略与微软和谷歌的类似举措如出一辙，因为这三家超大规模企业都认识到，竞争优势越来越依赖于在更多地区和国家提供低延迟、合规的基础设施。

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