Amazon convierte sus chips en un negocio de US$25.000 millones y fortalece su estrategia de IA
Redacción Teleprónter 
Amazon ya no solo compite en comercio electrónico y servicios en la nube. La compañía también se consolidó como uno de los principales desarrolladores de chips para inteligencia artificial, un negocio que ya supera los 25.000 millones de dólares en ingresos anualizados.
El crecimiento responde a una estrategia iniciada hace más de una década, cuando Amazon decidió diseñar sus propios procesadores para reducir costos y mejorar el rendimiento de la infraestructura de Amazon Web Services (AWS).
La apuesta comenzó en 2015 con la compra de Annapurna Labs, una empresa especializada en diseño de semiconductores. En ese momento, la inteligencia artificial aún no tenía el protagonismo actual, pero la compañía optó por desarrollar hardware adaptado a las necesidades de su nube.
Con el paso de los años, esa decisión dio origen a varias familias de chips que hoy soportan millones de operaciones dentro de AWS y una parte creciente de las cargas de trabajo relacionadas con inteligencia artificial.
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Entre ellas se encuentran Trainium, orientada al entrenamiento e inferencia de modelos de IA; Graviton, destinada a servicios de computación en la nube; y Nitro, encargada de funciones de redes, almacenamiento y seguridad.
Según la información divulgada por Amazon, el 98 % de sus mil principales clientes de EC2 utiliza procesadores Graviton.
La empresa también asegura que Trainium3 ofrece hasta un 40 % más de rendimiento por costo frente a la generación anterior, mientras que Graviton continúa ampliando su presencia entre empresas que buscan reducir el gasto en infraestructura tecnológica.
La IA impulsa la demanda de chips propios
La expansión del negocio está respaldada por acuerdos con algunas de las compañías más importantes del sector tecnológico.
Anthropic utilizará varias generaciones de chips Trainium para entrenar y ejecutar sus modelos Claude, mientras que OpenAI prevé incorporar capacidad basada en esta tecnología desde 2027.
Meta también anunció el despliegue de millones de núcleos Graviton para cargas de trabajo vinculadas con inteligencia artificial, y Uber prueba Trainium3 para desarrollar modelos que optimicen el funcionamiento de su plataforma.
Amazon sostiene que el interés también proviene de startups dedicadas a la IA, que buscan mayor capacidad de procesamiento sin incrementar de forma considerable sus costos operativos.
La compañía complementa esta estrategia con sistemas de mayor escala.
Los servidores UltraTrainium3 integran hasta 144 chips en un solo sistema para acelerar el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Además, el Proyecto Rainier fue diseñado para ejecutar modelos de gran tamaño mediante uno de los mayores clústeres de computación desarrollados por la empresa.
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Amazon afirma que la nueva generación de chips también mejora la eficiencia energética, un aspecto que cobra mayor importancia debido al elevado consumo eléctrico que demanda la inteligencia artificial.
La empresa ya trabaja en Trainium4 y reorganizó su estructura para integrar bajo una misma dirección el desarrollo de modelos de IA, chips personalizados y computación cuántica.
La evolución de esta división muestra cómo los semiconductores dejaron de ser un componente más de la infraestructura tecnológica para convertirse en un activo estratégico. A medida que aumenta la demanda de inteligencia artificial, las compañías que controlen el diseño de sus propios chips buscarán reducir costos, mejorar el rendimiento y ganar independencia frente a proveedores externos.
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Juan Carlos Vallejo 