- El impulso de AWS hacia el silicio personalizado a través de sus CPUs Graviton4 y la serie de aceleradores Trainium está destinado a erosionar la cuota de mercado de NVIDIA en el sector de los chips de IA.
- Los chips personalizados están diseñados para maximizar los márgenes de beneficio en cargas de trabajo de IA, reduciendo drásticamente los costos de transferencia de datos en entornos de nube.
- El control de AWS sobre toda la pila tecnológica—servidores, software y sistemas de refrigeración—le permite optimizar los costos en cada capa.
AWS (Amazon Web Services) de Amazon está preparada para desafiar el dominio de mercado de Nvidia en el sector de los chips de IA, al impulsar su estrategia de chips personalizados a través de los procesadores Graviton4 y la serie de aceleradores Trainium. Los chips personalizados están diseñados para maximizar los márgenes de beneficio en cargas de trabajo de IA, reduciendo los costes de transferencia de datos en entornos de nube.
AWS anunció una actualización de su chip Graviton4 que incluye 600 gigabits por segundo de ancho de banda de red, lo que la empresa denomina la oferta más alta en la nube pública. Ali Saidi, ingeniero en AWS, comparó la velocidad con una máquina que lee 100 CDs de música por segundo. El procesador Graviton4 es uno de los muchos productos de chips de Annapurna Labs de Amazon en Austin, Texas, y representa una victoria para la estrategia personalizada de la empresa, enfrentándola a jugadores tradicionales como Intel y AMD.
Con la actualización de Graviton4 a la vista y los chips Trainium de Project Rainier, Amazon demostró su ambición de controlar toda la pila de infraestructura de IA, desde la red hasta el entrenamiento y la inferencia. A medida que más modelos de IA importantes, como Claude 4, demostraron que podían entrenarse con éxito en hardware no NVIDIA, la pregunta ya no era si AWS podría competir con el gigante de los chips, sino cuánto cuota de mercado podría obtener.
Hutt dice que Amazon proporcionará alternativas más baratas a las GPU de Nvidia
Gadi Hutt, Director Senior de Ingeniería de Producto y Cliente de AWS, dijo que Amazon quería reducir los costes de entrenamiento de IA y proporcionar alternativas a la cadena de suministro de las costosas unidades de procesamiento gráfico (GPU). Según AWS, el modelo de IA Claude Opus 4 de Anthropic se lanzó en GPU Trainium2, y Project Rainier está impulsado por más de 500.000 chips, un pedido que generalmente habría ido a Nvidia.
Hutt dijo que, aunque Blackwell de Nvidia era un chip de mayor rendimiento que Trainium2, el chip de AWS ofrecía un mejor rendimiento por coste. También señaló que Trainium3 llegaría este año, duplicando el rendimiento de Trainium2, y ahorraría energía un 50% adicional. Rami Sinno, Director de Ingeniería en Annapurna Labs de AWS, dijo que la demanda de estos chips ya superaba la oferta.
“Nuestra oferta es muy, muy grande, pero cada servicio que construimos tiene un cliente asociado.”
–Rami Sinno, Director de Ingeniería en Annapurna Labs de AWS
El equipo de AWS enfatizó que, aunque la empresa reconoció brechas específicas, prefería trabajar con startups innovadoras y más pequeñas como Anthropic, Scale AI y Fiddler en lugar de depender de grandes proveedores. Amazon a menudo apoya a estas empresas mediante inversiones estratégicas, formando relaciones mutuamente beneficiosas a cambio de proporcionar capital o infraestructura, como en el caso de Anthropic. AWS anunció Project Rainier, un superordenador de IA construido para la startup Anthropic, en la conferencia Invent 2024 el pasado diciembre y reportedly invirtió 8.000 millones de dólares para respaldar a Anthropic.
Los chips Graviton4 y Trainium3 de AWS prometen un mejor rendimiento y eficiencia
El equipo de Amazon reveló que los chips actualizados Graviton4 y Trainium3, programados para finales de 2025, prometían un salto de rendimiento de 4x y una eficiencia energética un 40% mejor, comprimiendo aún más los márgenes de Nvidia. Añadió que esto no era solo una victoria para el crecimiento de los ingresos principales de AWS, sino un ataque directo al premium de las GPU de Nvidia.
Rahul Kulkarni, Director de Gestión de Producto para Computación e IA de Amazon, dijo que el Graviton4 actualizado prometía ofrecer tres veces el poder de cómputo y memoria de su predecesor, un 75% más de ancho de banda de memoria y un 30% mejor rendimiento. Añadió que, colectivamente, se esperaba que ofreciera más rendimiento por precio, lo que significa que los usuarios obtenían mucho más rendimiento por cada dólar gastado.
Patrick Moorhead, CEO y Analista Jefe en Moor Insights & Strategy, dijo que todas las empresas de IA están gastando mucho dinero en el desarrollo de chips, añadiendo que tenían presupuestos de I+D gigantescos a pesar de no revelar las cifras exactas de cuánto se estaba invirtiendo. Moorhead, que pasó más de una década como vicepresidente en AMD, añadió que Nvidia seguía siendo un jugador dominante en el mercado de chips de IA. Sin embargo, había suficiente demanda para apoyar a múltiples competidores, incluida AWS.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth es periodista y analista de mercados con 8 años de experiencia cubriendo criptomonedas y tecnología. Es Analista Financiero Certificado y tiene un grado en Matemáticas Actuariales. Collins ha trabajado previamente con Geek Computer y CoinRabbit como escritor y editor.
