Amazon Web Services ampliará de manera considerable su capacidad de procesamiento para inteligencia artificial mediante la incorporación de dos millones de GPU adicionales de Nvidia durante 2027 y 2028. El nuevo despliegue se sumará al más de un millón de unidades que la compañía ya había anunciado para comenzar a instalar desde 2026.
La operación elevará a más de tres millones el número de procesadores de Nvidia contemplados dentro de los planes de expansión de AWS. Las compañías no revelaron el valor económico del acuerdo, pero la dimensión del pedido refleja la velocidad con la que empresas, desarrolladores y gobiernos están demandando recursos informáticos para entrenar y ejecutar modelos avanzados.
Los nuevos equipos incluirán las arquitecturas Nvidia Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, diseñadas para realizar grandes cantidades de operaciones simultáneas. Estas unidades se integrarán a la infraestructura global de AWS, incluidos centros especializados o “fábricas de inteligencia artificial”.
A diferencia de los procesadores convencionales, las GPU pueden dividir tareas complejas en miles de cálculos paralelos. Esta capacidad las convirtió en una pieza central para el entrenamiento de modelos generativos, sistemas autónomos, simulaciones científicas y aplicaciones empresariales que necesitan analizar grandes volúmenes de información.
La demanda superó los cálculos iniciales
AWS había presentado en marzo de 2026 un programa para incorporar más de un millón de GPU de Nvidia a sus regiones de nube. Sin embargo, el crecimiento de los proyectos vinculados con inteligencia artificial superó las expectativas de ambas compañías y condujo a una ampliación del plan apenas cinco meses después.
La nueva capacidad será utilizada para atender cargas de trabajo relacionadas con agentes autónomos, investigación científica, automatización empresarial, análisis de datos y robótica. El objetivo es acompañar a las organizaciones que están pasando de realizar pruebas aisladas con inteligencia artificial a integrar estas herramientas dentro de operaciones permanentes.
La expansión también demuestra que la demanda de procesamiento continúa aumentando a pesar de las dudas sobre la sostenibilidad del gasto tecnológico. Los modelos más avanzados necesitan infraestructuras completas compuestas por procesadores, memoria de alto ancho de banda, sistemas de refrigeración, redes especializadas y grandes fuentes de energía.
Para Nvidia, el acuerdo fortalece su posición como uno de los principales proveedores de la infraestructura que sostiene el desarrollo mundial de inteligencia artificial. Para Amazon, garantiza acceso a varias generaciones de aceleradores mientras aumenta la capacidad disponible para los clientes de AWS.
Amazon combinará Nvidia con sus propios procesadores
La alianza no significa que Amazon esté abandonando su estrategia de fabricar chips. La compañía continuará desarrollando sus procesadores Trainium, creados por Annapurna Labs para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial dentro de AWS.
En lugar de elegir una sola arquitectura, Amazon busca construir un ecosistema en el que sus clientes puedan utilizar GPU de Nvidia, chips Trainium o combinaciones de ambas tecnologías. Esta propuesta le permite atender diferentes necesidades de rendimiento, disponibilidad y costo.
Como parte de la ampliación, Nvidia y Amazon también trabajarán en la integración de NVLink Fusion, un sistema de interconexión de alta velocidad, con futuras generaciones de Trainium. La tecnología permitirá comunicar procesadores y memorias con mayor rapidez, un aspecto esencial cuando miles de unidades deben operar como una sola máquina para entrenar modelos de gran escala.
AWS incorporará además infraestructura basada en las CPU Vera de Nvidia. Estos procesadores estarán destinados a tareas complementarias como ejecución de código, análisis de datos, coordinación de herramientas y administración de los flujos que utilizan los agentes de inteligencia artificial.
La colaboración se extenderá a la robótica. Amazon Robotics utilizará tecnologías como Nvidia Jetson, Omniverse e Isaac para simular entornos, producir datos sintéticos, entrenar máquinas y validar su funcionamiento antes de llevarlas a almacenes y operaciones reales.
Infraestructura para proyectos gubernamentales
Otro componente del acuerdo contempla la construcción de fábricas de inteligencia artificial para el Gobierno de Estados Unidos. Las compañías proyectan destinar 100.000 GPU a entornos seguros de AWS preparados para procesar cargas federales y de seguridad nacional con elevados requisitos de protección.
Este punto confirma que la competencia por la capacidad informática ya no se limita a empresas tecnológicas. Gobiernos, laboratorios científicos, industrias y organismos de defensa también buscan asegurar acceso a procesadores capaces de sostener modelos cada vez más complejos.
Para América Latina, el crecimiento de la infraestructura global de AWS podría facilitar el acceso a herramientas avanzadas sin que las empresas tengan que construir centros de datos propios. Startups, bancos, comercios, universidades y compañías logísticas podrán contratar capacidad mediante la nube para desarrollar soluciones de automatización, detección de fraude, análisis predictivo o atención al cliente.
En mercados como Panamá, donde conviven empresas multinacionales, servicios financieros y operaciones logísticas, esta evolución abre nuevas posibilidades para aplicar inteligencia artificial a escala. No obstante, su aprovechamiento dependerá también de factores como conectividad, costos, disponibilidad regional, protección de datos y talento especializado.
La incorporación de dos millones de GPU adicionales deja una lectura clara: la carrera tecnológica ya no se concentra únicamente en desarrollar el modelo más avanzado. El verdadero diferencial estará también en disponer de la infraestructura necesaria para ejecutarlo de forma rápida, segura y a gran escala.
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