Por Canuto  

Amazon incorporará otros 2 millones de GPU Nvidia a sus centros de datos de AWS, en una alianza que podría valer decenas de miles de millones de dólares y que revela la intensidad de la carrera global por el cómputo de inteligencia artificial.
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  • Amazon y Nvidia ampliaron su acuerdo para añadir 2 millones de GPU a AWS durante 2027 y 2028.
  • La demanda de startups, empresas, laboratorios de IA y gobiernos superó las previsiones iniciales de las compañías.
  • El pacto también incluye CPU Vera, redes, software, modelos abiertos, robótica y servicios empresariales de Nvidia.

Amazon y Nvidia ampliaron su alianza para incorporar otros 2 millones de unidades de procesamiento gráfico, o GPU, a los centros de datos de Amazon Web Services. Los chips, destinados a entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, incluyen las familias Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, con entregas previstas para 2027 y 2028. El anuncio se produjo el 26 de agosto de 2026 durante la llamada de resultados de Nvidia y llega apenas cinco meses después de un compromiso anterior por más de 1 millón de GPU.

Según Nvidia, la demanda de capacidad de cómputo superó las expectativas planteadas cuando Amazon anunció el primer despliegue. Ninguna de las dos empresas divulgó los términos financieros del nuevo acuerdo, aunque el costo de las GPU implica que su valor podría ascender a decenas de miles de millones de dólares. La operación destaca tanto por su tamaño como por la rapidez con que aumentó el pedido dentro de una industria que todavía intenta medir cuánto cómputo necesitarán los modelos de IA.

Una alianza que va más allá de las GPU

El pacto no se limita a que Amazon compre más aceleradores para sus servidores. Nvidia informó que su tecnología de redes, capaz de conectar miles de GPU dentro de un mismo sistema, además de sus modelos abiertos, CPU, software de procesamiento de datos y plataforma de robótica, también se integrará en distintos servicios de AWS. Las compañías atribuyeron la cooperación ampliada a la demanda creciente de startups, grandes empresas, laboratorios de IA y gobiernos.

Para los clientes de AWS, la integración apunta a ofrecer una infraestructura más amplia alrededor de los modelos de inteligencia artificial, en lugar de vender únicamente componentes de hardware. Amazon Bedrock, su plataforma administrada para modelos fundacionales, y SageMaker, su servicio administrado de aprendizaje automático, ofrecerán la familia de modelos abiertos Nemotron de Nvidia. La estrategia puede facilitar que las organizaciones desarrollen aplicaciones y sistemas de IA sin gestionar por separado cada capa tecnológica.

La expansión también alcanza la llamada inteligencia artificial física, un conjunto de herramientas destinado a entrenar, simular y operar robots. La directora financiera de Nvidia, Colette Kress, dijo que Amazon planea adoptar la pila completa de la compañía para impulsar su flota de robots de almacén. Ese paquete incluye Omniverse para simulaciones y gemelos digitales, Cosmos para modelos del mundo, Isaac para desarrollo robótico y Jetson como hardware de cómputo para robots y dispositivos periféricos.

Nvidia presentó esta semana una nueva versión de Jetson orientada a una computación robótica más accesible para sistemas de IA de borde de nivel básico. La incorporación de esas herramientas a las operaciones de Amazon puede ampliar la relación desde los centros de datos hasta los almacenes, donde los robots deben interpretar entornos físicos y responder en tiempo real. El acuerdo, por tanto, conecta la infraestructura de nube con aplicaciones empresariales y logísticas de la compañía.

Amazon mantiene su apuesta por chips propios

La decisión de comprar más GPU Nvidia ocurre mientras Amazon acelera el desarrollo de sus propios chips de inteligencia artificial. La empresa ha creado los procesadores Trainium como alternativa para cargas de aprendizaje profundo y sostiene que su negocio de chips personalizados está creciendo con rapidez. El objetivo incluye reducir la dependencia de Nvidia y, potencialmente, ofrecer una opción competidora a otros proveedores de infraestructura.

Peter DeSantis, jefe de IA de Amazon, ha señalado que AWS mantiene conversaciones para vender chips Trainium a otras empresas que quieran utilizarlos en sus centros de datos. Estos procesadores compiten directamente con soluciones como los H100 y Blackwell de Nvidia para determinadas cargas de trabajo de aprendizaje profundo. La posible comercialización externa convertiría el desarrollo interno de Amazon en una línea de negocio con alcance más allá de sus propios servicios en la nube.

Amazon también desarrolla la CPU Graviton, basada en la arquitectura Arm, que busca desafiar a los procesadores tradicionales para servidores fabricados por Intel y AMD. En su última llamada de resultados, la compañía afirmó que su negocio de chips personalizados superó una tasa anualizada de ingresos de USD $25.000 millones. Amazon vinculó ese crecimiento con compromisos totales por USD $225.000 millones de laboratorios de IA como Anthropic y OpenAI.

La coexistencia de chips propios y compras masivas a Nvidia muestra que Amazon no está eligiendo una sola tecnología para toda su infraestructura. Trainium y Graviton pueden cubrir necesidades específicas, mejorar el control sobre costos o diversificar proveedores, mientras las GPU de Nvidia siguen siendo fundamentales para cargas que demandan aceleración especializada. En el corto plazo, el aumento del pedido sugiere que la prioridad de AWS es disponer de capacidad suficiente antes que sustituir completamente al líder del mercado.

Nvidia busca capturar cada capa del centro de datos

Además de las GPU Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, Nvidia enviará a Amazon una cantidad no especificada de CPU Vera. Kress explicó que algunas unidades estarán integradas con sistemas Rubin y otras funcionarán de manera independiente. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha descrito Vera como una oportunidad para abrir un mercado total direccionable de USD $200.000 millones.

La empresa espera que Vera sea adoptada por los grandes proveedores de servicios en la nube, operadores neocloud, laboratorios de IA y fabricantes de sistemas originales. Kress mencionó entre los socios principales a Oracle y SpaceXAI, y afirmó que los envíos ya están en curso. La apuesta refleja el esfuerzo de Nvidia por vender no solo aceleradores, sino una arquitectura completa de cómputo, interconexión, software y procesamiento general.

Esta estrategia puede aumentar el valor económico de cada despliegue de infraestructura, porque una plataforma integrada reduce la necesidad de combinar soluciones de múltiples fabricantes. También intensifica la competencia con proveedores que fabrican chips propios, incluidos los grandes operadores de nube. Amazon, que desarrolla Trainium y Graviton, se convierte simultáneamente en cliente estratégico de Nvidia y en uno de los actores que podrían limitar su dependencia futura.

El alcance empresarial de la alianza refuerza esa posición de Nvidia como proveedor de sistemas completos. AWS ofrecerá Nemotron mediante Bedrock y SageMaker, mientras la tecnología de robótica de la compañía se conectará con la flota logística de Amazon. Así, el acuerdo cubre entrenamiento de modelos, ejecución de aplicaciones, redes, CPU, herramientas de desarrollo y automatización física, en lugar de concentrarse en una sola categoría de hardware.

Resultados y presión por demostrar rentabilidad

Nvidia reportó ventas por USD $96.200 millones en el segundo trimestre de 2026, por encima de las estimaciones de los analistas. El negocio de centros de datos aportó USD $89.000 millones, un incremento interanual de 117% que confirmó el peso de la inteligencia artificial en los resultados del fabricante. Para el tercer trimestre, la empresa proyectó ingresos de USD $108.000 millones, con una parte procedente de las GPU Rubin de próxima generación.

La compañía indicó que comenzó los envíos de producción de Rubin durante el trimestre. Los inversionistas siguen de cerca las primeras ventas de esa plataforma para evaluar si la demanda continuará en la siguiente generación de hardware. El desempeño de Rubin será especialmente relevante porque los principales compradores de infraestructura deben justificar inversiones cada vez mayores ante sus propios clientes y accionistas.

Nvidia también elevó a USD $279.000 millones su compromiso para asegurar suministro y capacidad de fabricación destinada a proyectos actuales y futuros de centros de datos. La cifra representa un aumento considerable frente a los USD $119.000 millones del trimestre anterior e incluye memoria y capacidad industrial para atender la demanda prevista durante los próximos años. Del total, USD $92.000 millones corresponden al gasto proyectado para el resto del año fiscal y USD $87.000 millones al año fiscal 2028.

Jensen Huang sostuvo durante la llamada que lo importante para la industria es que la IA ya realiza trabajos productivos y útiles. En su explicación, los sistemas generan tokens rentables y un aumento del cómputo permitiría producir más de esos tokens, lo que elevaría las ganancias de los servicios. La tesis resume el argumento que sostiene la ola de inversión, aunque los mercados todavía deben comprobar si el gasto en infraestructura se convierte de manera consistente en beneficios.

El acuerdo entre Amazon y Nvidia ofrece una señal contundente sobre la intensidad de esa carrera, pero no garantiza por sí mismo el retorno de cada dólar invertido. AWS deberá convertir millones de GPU en servicios con suficiente demanda, mientras Amazon equilibra la compra de tecnología externa con el desarrollo de Trainium y Graviton. La próxima prueba para el sector será demostrar que la capacidad adicional produce ingresos y utilidades con la misma velocidad con que crecen los pedidos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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