Amazon está intentando construir una alternativa de chip de IA, pero su próximo gran movimiento de infraestructura muestra hasta qué punto Nvidia sigue teniendo firmemente las llaves del auge de la computación.

Cinco meses después de comprometerse a desplegar más de 1 millón de GPU de Nvidia en AWS, Amazon y Nvidia dijeron que añadirían otros 2 millones de chips a los centros de datos de Amazon en 2027 y 2028. El plan ampliado lleva la flota prevista de Nvidia de AWS más allá de los 3 millones de GPU, después de que la demanda “superara esas expectativas”.¹

La nueva capacidad incluirá las GPU Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra de Nvidia, dirigidas a las inmensas cargas de trabajo necesarias para entrenar y ejecutar modelos de IA. Las compañías atribuyen el auge a clientes que abarcan startups, grandes empresas, laboratorios de IA y gobiernos, un apetito generalizado que ha convertido en prioridad inmediata disponer de más potencia de cómputo.

La magnitud del pedido también recuerda la tensión dentro de la estrategia de IA de Amazon. AWS ha estado desarrollando chips Trainium como alternativa para el trabajo de aprendizaje profundo y ha promovido sus procesadores Graviton, buscando tanto una menor dependencia de Nvidia como un papel más grande en el mercado de semiconductores. Su negocio de chips personalizados ha alcanzado una tasa de ingresos anualizada de 25.000 millones de dólares, según el relato más amplio de las compañías sobre la expansión.¹

Sin embargo, esto no es simplemente una compra de más aceleradores. Amazon planea incorporar las CPU Vera de Nvidia a AWS, mientras que la tecnología de redes, software, modelos abiertos y robótica de Nvidia se extenderá por toda la infraestructura del proveedor de la nube. Otro informe resumió el cambio con franqueza: Amazon está añadiendo 2 millones de GPU además del 1 millón que ya había planeado, mientras que la asociación también lleva las CPU Vera a AWS.²

Nvidia presenta el gasto como una respuesta a que la IA se ha vuelto comercialmente productiva. “Si tuviéramos más cómputo, podríamos generar tokens más rentables”, dijo el CEO Jensen Huang, argumentando que la capacidad adicional alimentará los retornos de los servicios de IA.¹ Los inversores, sin embargo, deberán comprobar si la enorme factura de infraestructura de la industria genera beneficios tan rápido como están creciendo sus pedidos de GPU.