AWS y NVIDIA ampliarán su infraestructura de IA con 2 millones más de GPU

AWS y NVIDIA ampliarán su alianza de infraestructura de inteligencia artificial con planes para que AWS despliegue 2 millones adicionales de GPU de NVIDIA en su infraestructura global durante 2027 y 2028. El anuncio llega pocos meses después de que AWS comunicara su intención de añadir más de 1 millón de GPU de NVIDIA a partir de 2026, en un momento en que la demanda de capacidad para entrenar y ejecutar modelos de IA sigue aumentando. 369

La cifra es llamativa, pero el alcance de la alianza va mucho más allá de comprar aceleradores. Las compañías también están coordinando CPU, redes, modelos abiertos, procesamiento de datos, robótica y sistemas de infraestructura diseñados para funcionar a escala de rack.

2 millones de GPU de varias generaciones

El despliegue previsto incluirá las plataformas NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra. En lugar de concentrarse en una única familia de chips, el acuerdo plantea una expansión de capacidad que abarcará varias generaciones de hardware. 168

AWS y NVIDIA no han revelado el valor económico del acuerdo. Por eso, los 2 millones deben entenderse como una cifra de despliegue planificado en la infraestructura de AWS, no como el número de GPU ya instaladas o disponibles de inmediato para los clientes. 14

La velocidad de la expansión también ofrece una pista sobre la presión que está soportando la infraestructura de IA. El nuevo compromiso se anunció apenas unos meses después del plan anterior para incorporar más de 1 millón de GPU desde 2026, y varios informes relacionaron la ampliación con una demanda que habría superado las previsiones iniciales. 39

Una alianza que va más allá de las GPU

AWS y NVIDIA describen la colaboración como un esfuerzo para construir una plataforma integrada de IA. El acuerdo abarca sistemas basados en CPU NVIDIA Vera, redes, modelos abiertos, procesamiento de datos, robótica y fábricas de IA. 16

La distinción es importante: los grandes despliegues de IA no dependen únicamente de la potencia de las GPU. Las CPU coordinan las cargas de trabajo, las redes de alta velocidad conectan los procesadores y los sistemas de almacenamiento y procesamiento mueven los datos necesarios para entrenar y ejecutar modelos.

Con esta estrategia, las compañías intentan ofrecer una plataforma completa para escalar la IA, no solo un catálogo más amplio de instancias de computación en la nube. Entre los usos previstos están la IA agéntica, en la que los sistemas realizan tareas de varios pasos, y la IA física, que incluye aplicaciones relacionadas con la robótica. 68

NVIDIA Vera amplía el papel de la alianza

La llegada de infraestructura basada en la CPU NVIDIA Vera incorpora otro elemento de NVIDIA al catálogo de AWS para cargas de trabajo de IA agéntica. Vera se integrará en una arquitectura más amplia junto con las GPU y las tecnologías de interconexión de NVIDIA. 1011

Para los clientes, esto puede traducirse en futuras instancias construidas como sistemas completos de CPU y GPU, en vez de tratar la GPU como un componente aislado. Este enfoque puede resultar especialmente útil en aplicaciones que necesitan coordinar modelos, datos, herramientas externas y numerosos procesos simultáneos.

Trainium seguirá siendo parte de la estrategia de AWS

La expansión no significa que AWS vaya a abandonar sus chips propios. La compañía continúa desarrollando y ofreciendo Trainium, al tiempo que amplía su colaboración con NVIDIA. El acuerdo contempla extender NVLink Fusion e incorporar memoria de alto ancho de banda personalizada de NVIDIA a sistemas basados en Trainium. 1113

El mensaje es claro: AWS apuesta por la coexistencia. Los clientes podrán recurrir a infraestructura basada en NVIDIA si buscan su ecosistema de hardware y software, o utilizar Trainium en cargas optimizadas para los chips de AWS.

Así, la estrategia no plantea necesariamente una elección excluyente entre las GPU de NVIDIA y Trainium. En teoría, ofrecerá más margen para equilibrar rendimiento, compatibilidad, disponibilidad y coste de infraestructura. No obstante, los anuncios actuales no contienen suficiente información para comparar el precio o el rendimiento final de cada configuración.

El foco también está en los usos gubernamentales

AWS y NVIDIA han descrito además infraestructura segura de “fábricas de IA” para cargas de trabajo del Gobierno de Estados Unidos y de seguridad nacional. La cobertura del anuncio presenta estos despliegues como una extensión de la oferta comercial hacia entornos federales con requisitos reforzados de seguridad y acceso. 810

Este componente amplía el mercado objetivo de la alianza. No se trata solo de empresas que desarrollan aplicaciones de consumo o servicios corporativos: también están en el punto de mira los clientes que necesitan controles de acceso estrictos y condiciones específicas de implementación.

La información disponible no detalla todos los aspectos técnicos ni el estado de las certificaciones de estos entornos, por lo que el anuncio no debe interpretarse como una descripción completa de su implementación definitiva.

Qué significa para la infraestructura de IA

La lógica estratégica beneficia a ambas compañías. NVIDIA obtiene un importante canal de distribución en la nube para varias generaciones de sus plataformas de IA, mientras que AWS consigue más capacidad y una gama más amplia de sistemas integrados con NVIDIA para ofrecer a sus clientes. 26

Para AWS, la alianza también refuerza su posicionamiento como proveedor flexible de infraestructura de IA. La compañía puede ofrecer sistemas optimizados para NVIDIA, alternativas basadas en Trainium y configuraciones que conecten componentes de ambos ecosistemas.

Esa flexibilidad puede ganar importancia a medida que las cargas de trabajo evolucionen desde el entrenamiento de grandes modelos hacia la inferencia, los agentes autónomos, el procesamiento de datos y la robótica.

Conviene, eso sí, distinguir entre un plan y una capacidad ya operativa. El anuncio no demuestra que las 2 millones de GPU estén instaladas o funcionando antes de que termine 2028. El calendario dependerá de la fabricación de hardware, la construcción de centros de datos, el suministro eléctrico, las redes y la demanda de los clientes. Las fuentes confirman la escala y el alcance previstos, pero no desglosan el despliegue por regiones, productos o servicios concretos de AWS.

En resumen

AWS y NVIDIA planean desplegar 2 millones adicionales de GPU entre 2027 y 2028, además de las más de 1 millón que AWS ya había previsto incorporar a partir de 2026. La ampliación incluye las plataformas Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, junto con CPU Vera, redes, procesamiento de datos, robótica y fábricas de IA. 136

El mensaje de fondo es que la competencia en la nube está pasando de ofrecer chips aislados a diseñar sistemas completos, conectados y escalables. AWS combina la plataforma de NVIDIA con su propia hoja de ruta de Trainium, mientras NVIDIA amplía su presencia en las capas de infraestructura necesarias para ejecutar IA agéntica y física a gran escala.