UberはAmazonのカスタムチップに賭けて、乗車をより高速に維持

TLDR

• ウーバーはAWSとのクラウドパートナーシップを拡大し、アマゾンのカスタムGraviton4およびTrainium3チップを使用しています。
• Graviton4チップはウーバーのTrip Serving Zonesに電力を供給し、需要の急増時にライダーとドライバーのマッチングをより速く行うのに役立ちます。
• Trainium3は、ドライバーのマッチング、到着時間、配達の推奨を扱うAIモデルを学習するために試験導入されています。
• この取引は、毎日数百万件の移動と配送にわたってエネルギーコストを削減し、レイテンシーを低減することを目指しています。
• アマゾンは、この取引を通じて、急増するAI需要の中でエンタープライズ顧客に向けて自社のカスタムチップ構成をアピールしています。

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ウーバーはアマゾン・ウェブ・サービスとのクラウド関係を深め、AWSのカスタム・シリコンを、リアルタイムのインフラとAI構想の中心に据えています。

$UBERは、より多くの乗車、配達、そしてAIインフラを支えるために、$AMZNのAWSパートナーシップを拡大しています。

この動きは、クラウド計算、自律走行車両、AIインフラにまたがる、すでに広範なウーバーとアマゾンの関係をさらに深めています。

ウーバーとアマゾンの関係は… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1

— Yeboah Walee (@YeboahWalee) 2026年4月7日

拡大されたパートナーシップにより、アマゾンのカスタムチップ2種がウーバーのグローバルな業務の中で稼働します。Graviton4はTrip Serving Zonesの背後にある計算量の多い処理を担います——ミリ秒単位で、どのドライバーにどのライドを割り当てるかを決める仕組みです。Trainium3はAIモデルの学習のために試験導入されており、過去の数十億件のライドと配送から得られるデータが投入されます。

ウーバー・テクノロジーズ、Inc.、UBER

ウーバーは毎秒、驚くほど大量の意思決定を処理しています。どのドライバーが最も近い？ 何が最速のルート？ どれくらいかかる？ それらの判断をスケールさせて正しく行うこと——ラッシュアワー、雨の嵐、スタジアムのイベントの間も含めて——が、ウーバーが解決しようとしている中核のエンジニアリング課題です。

「ウーバーは、ミリ秒が重要になる規模で運営しています」と、ウーバーのエンジニアリング担当VPであるKamran Zargahiは述べました。「Trip Servingの負荷をより多くAWSに移すことで、ライダーとドライバーのマッチングをより速く行い、配達需要の急増にも支障なく対応できる柔軟性が得られます。」

Graviton4上でTrip Serving Zonesを稼働させることで、ウーバーは需要の急増時により速く拡張できるだけでなく、エネルギー消費を抑え、コストを削減できるとしています。これは珍しい組み合わせです——通常は3つのうち2つしか選べません。

AI Models Built on Billions of Trips

Trainium3の試験導入は、より先を見据えたところです。ウーバーのAIモデルは、数十億件のライドからデータを処理し、到着時間を算出し、配達員（クーリエ）を順位付けし、アプリ内体験をパーソナライズします。こうしたモデルをスケールで学習するのは高コストです。Trainiumは、そのコスト課題に対するアマゾンの答えです。

「Trainiumで一部のAIモデルの試験導入を始めることで、すべてのウーバー体験をより賢くする技術基盤を構築しています」とZargahi氏は述べました。

Trainiumで学習したモデルは、マッチングの速度、到着時間の精度、配達の推奨を改善するよう設計されています——これらの指標は、ライダーが再び予約するか、あるいはレストランがプラットフォームに残るかに直接影響します。

アマゾンにとって、この案件はインフラと同じくらいマーケティング要素でもあります。AWSは、競合他社からエンタープライズのAIワークロードを奪うための強い推進を行っており、世界でもっとも要求の厳しいリアルタイムのプラットフォームの一つであるウーバーを獲得することは、有用な実証材料になります。

「私たちは、今日、数億人の人々が頼りにしている信頼性をウーバーが届けられるよう支援している——そして、明日のライドシェアリングとオンデマンド配達を形作ることになる、AIを活用した体験を届けることに貢献しています」と、AWSの北米担当VP兼マネージング・ディレクターであるRich Geraffoは述べました。

なぜカスタムチップ？

IntelやAMDの市販向けプロセッサは、ウーバーが実行している特定のワークロード構成に最適化されていません。アマゾンは、汎用の計算効率のためにGravitonを設計し、AI学習についてはTrainiumを特に用意した——ウーバーに必要なものに合わせた適合です。

ウーバーはまた、ユーザー体験をパーソナライズし、ライドのマッチングを加速して、利益率が薄く乗り換えコストが低い市場で競争力を維持しようと取り組んでいます。

この提携発表は、両社がより広い市場の圧力に直面する中で行われました。火曜日の時点でUBERは0.48%下落、AMZNは1.18%下落です。

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