Historia
agosto 29, 2026
La dependencia de Amazon de Nvidia se profundiza mientras la demanda de IA supera con creces los planes
AWS añadirá dos millones más de GPU de Nvidia después de que la demanda superara sus planes de expansión iniciales. La asociación se amplía a CPU, software y robótica, incluso mientras Amazon desarrolla sus propios chips de IA.
Amazon y Nvidia presentan su alianza ampliada como la vía más rápida para llevar la IA a producción a gran escala, mientras que el propio programa de chips de AWS subraya la tensión estratégica que subyace al acuerdo: Amazon quiere más capacidad de Nvidia ahora sin renunciar a su independencia a largo plazo.
La asociación ya avanzaba rápidamente. En marzo, AWS dijo que desplegaría más de un millón de GPU de Nvidia a partir de 2026. Cinco meses después, la demanda de startups, empresas, laboratorios de IA y gobiernos había superado ese plan, lo que llevó a Amazon a encargar dos millones adicionales de GPU Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra para los centros de datos de AWS en 2027 y 2028.1
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, presentó la escalada como prueba de que la carrera por la infraestructura de IA ya no es especulativa. «La demanda está superando todas las previsiones», afirmó, sosteniendo que la relación de 16 años de las empresas en la nube se está expandiendo ahora a «GPU, CPU, redes, modelos abiertos y software».2
El director ejecutivo de AWS, Matt Garman, planteó el mismo movimiento como una propuesta de elección para los clientes, más que como una estrategia de dependencia. Los clientes, dijo, quieren las mejores herramientas para sus cargas de trabajo de IA y la confianza de que funcionan juntas; la colaboración ampliada ofrece a laboratorios, empresas y gobiernos más formas de desarrollar sobre AWS.2
El acuerdo va mucho más allá de las compras de chips. AWS planea incorporar las CPU Vera de Nvidia a su nube, ofrecer los modelos Nemotron de Nvidia a través de Bedrock y SageMaker, y adoptar la plataforma de robótica de Nvidia, incluidos Jetson, Omniverse e Isaac, para Amazon Robotics.1
Sin embargo, Amazon también está construyendo el contrapeso. Sus chips Trainium compiten directamente para cargas de trabajo de aprendizaje profundo, mientras que Graviton se dirige a los procesadores de servidores; AWS ha dicho que su negocio de chips personalizados superó una tasa de ingresos anualizada de 25.000 millones de dólares. El veredicto inmediato es claro: incluso una empresa que invierte fuertemente en alternativas considera a Nvidia indispensable mientras la demanda de capacidad de cómputo para IA sigue acelerándose.1