Meta заключила сделку с AWS на десятки миллионов ядер Graviton

Meta Platforms объявила в пятницу о партнерстве с Amazon Web Services: компания развернет десятки миллионов ядер AWS Graviton в своей вычислительной инфраструктуре, став одним из крупнейших в мире клиентов Graviton. Соглашение расширяет давнее облачное сотрудничество Meta с AWS и отражает общую тенденцию технологической отрасли к использованию специализированных процессоров для задач искусственного интеллекта, пишет BenZinga.

Сделка направлена на обеспечение работы агентных систем ИИ Meta — автономного программного обеспечения, способного рассуждать, планировать и выполнять многоэтапные задачи, — которые становятся все более требовательными к вычислительным ресурсам CPU. Meta сообщила, что первоначальное развертывание начнется с десятков миллионов ядер Graviton с возможностью расширения по мере развития возможностей ИИ.

Специализированные чипы для агентных рабочих нагрузок

AWS Graviton5, представленный в декабре 2025 года, объединяет 192 ядра на базе архитектуры Arm в одном сокете по 3-нанометровому техпроцессу, обеспечивая производительность до 25% выше, чем у предшественника, а также пятикратное увеличение кэша L3. Эти характеристики ориентированы на рабочие нагрузки, требующие высокой скорости обработки данных и широкой пропускной способности — именно то, что необходимо агентному ИИ для непрерывного анализа и выполнения задач в масштабе.

«Речь идет не просто о чипах — мы даем клиентам инфраструктурную основу, а также сервисы данных и инференса для создания ИИ, который понимает, предвосхищает и эффективно масштабируется до миллиардов людей по всему миру», — заявил Нафеа Бшара, вице-президент и ведущий инженер Amazon, в официальном объявлении Meta.

Сантош Джанардхан, руководитель инфраструктурного направления Meta, охарактеризовал эту сделку как часть более широкой портфельной стратегии. «Диверсификация источников вычислительных ресурсов — стратегическая необходимость, — сказал он. — Переход на Graviton позволяет нам выполнять процессороемкие задачи агентного ИИ с нужной нам производительностью и эффективностью в нашем масштабе».