AWS desafía el dominio de la IA de Nvidia con su chip personalizado

AWS (Amazon Web Services) de Amazon se dispone a desafiar el dominio del mercado de Nvidia en el sector de chips de IA, impulsando su estrategia de chips personalizados con las CPU Graviton4 y los aceleradores de la serie Trainium. Estos chips personalizados están diseñados para maximizar los márgenes de beneficio en las cargas de trabajo de IA, reduciendo drásticamente los costes de transferencia de datos en entornos de nube.

AWS anunció una actualización de su chip Graviton4 que incluye un ancho de banda de red de 600 gigabits por segundo, lo que la compañía considera la mejor oferta en la nube pública. Ali Saidi, ingeniero de AWS, comparó esta velocidad con la de una máquina que reproduce 100 CD de música por segundo. La CPU Graviton4 es uno de los muchos chips desarrollados por los laboratorios Annapurna de Amazon en Austin, Texas, y representa un éxito para la estrategia de personalización de la compañía, que la posiciona frente a competidores tradicionales como Intel y AMD.

Con la actualización de Graviton4 en el horizonte y los chips Trainium del Proyecto Rainier, Amazon demostró su ambición de controlar toda la infraestructura de IA, desde la red hasta el entrenamiento y la inferencia. A medida que más modelos de IA importantes, como Claude 4, demostraban su capacidad de entrenamiento con éxito en hardware no NVIDIA, la pregunta no era si AWS podría competir con el gigante de los chips, sino cuánta cuota de mercado podría alcanzar.

Hutt dice que Amazon ofrecerá alternativas más baratas a las GPU de Nvidia

Gadi Hutt, director sénior de ingeniería de productos y clientes de AWS, afirmó que Amazon buscaba reducir los costos de entrenamiento de IA y ofrecer alternativas a las de Nvidia . Según AWS, el modelo de IA Claude Opus 4 de Anthropic se lanzó con GPU Trainium2, y el Proyecto Rainier funciona con más de 500.000 chips, un pedido que generalmente se habría realizado a Nvidia. 

Hutt afirmó que, si bien el Blackwell de Nvidia era un chip de mayor rendimiento que Trainium2, el chip de AWS ofrecía una mejor relación calidad-precio. También señaló que Trainium3 se lanzaría este año, duplicaría el rendimiento de Trainium2 y ahorraría un 50% adicional de energía. Rami Sinno, director de Ingeniería de Annapurna Labs de AWS, afirmó que la demanda de estos chips ya superaba la oferta.

“Nuestra oferta es muy amplia, pero cada servicio que construimos tiene un cliente asociado”

–Rami Sinno, director de ingeniería de los laboratorios Annapurna de AWS

El equipo de AWS enfatizó que, si bien la empresa reconocía carencias específicas, prefería colaborar con startups más pequeñas e innovadoras como Anthropic, Scale AI y Fiddler en lugar de depender de grandes proveedores. Amazon suele apoyar a estas empresas mediante inversiones estratégicas, forjando relaciones mutuamente beneficiosas a cambio de proporcionar capital o infraestructura, como en el caso de Anthropic. AWS anunció el Proyecto Rainier —una supercomputadora de IA diseñada para la startup Anthropic— en la conferencia Invent 2024 del pasado diciembre y, según se informa, invirtió 8 mil millones de dólares en financiarla.

Los chips Graviton4 y Trainium3 de AWS prometen un mejor rendimiento y eficiencia 

El equipo de Amazon reveló que los chips Graviton4 y Trainium3 mejorados, cuyo lanzamiento está previsto para finales de 2025, prometen un aumento de rendimiento de cuatro veces y una eficiencia energética un 40 % superior, lo que reduce aún más los márgenes de Nvidia. Añadió que esto no solo representa una victoria para el crecimiento de los ingresos de AWS, sino también un ataque directo a la prima de Nvidia en el mercado de las GPU.

Rahul Kulkarni, director de Gestión de Producto para Computación e IA de Amazon, afirmó que el Graviton4 actualizado prometía ofrecer tres veces más potencia de procesamiento y memoria que su predecesor, un 75 % más de ancho de banda de memoria y un 30 % más de rendimiento. Añadió que, en conjunto, se esperaba que ofreciera una mejor relación calidad-precio, lo que significa que los usuarios obtendrían mucho más rendimiento por cada dólar invertido.

Patrick Moorhead, director ejecutivo y analista principal de Moor Insights & Strategy, afirmó que todas las empresas de IA están invirtiendo grandes sumas de dinero en el desarrollo de chips, y añadió que cuentan con enormes presupuestos de I+D, aunque no revelen las cifras exactas de la inversión. Moorhead, quien fue vicepresidentedent AMD durante, agregó que Nvidia sigue siendo un actor dominante en el mercado de chips de IA. Sin embargo, existe suficiente demanda como para sustentar a varios competidores, incluyendo AWS.