En uno de los anuncios más significativos del último trimestre de 2025, Amazon confirmó que su siguiente generación de chips de inteligencia artificial será desarrollada en alianza directa con Nvidia, integrando tanto componentes como tecnología de la familia Nvidia Blackwell y Rubin, que este año dominan el mercado gracias a su eficiencia energética y su capacidad de entrenamiento masivo para modelos de IA generativa.
⚡ Resumen en 1 minuto
- • Amazon confirmó que desarrollará chips propios de IA usando tecnología y soporte de Nvidia.
- • La alianza busca reducir costos de inferencia y entrenamiento en AWS.
- • Los nuevos chips convivirán con las GPU Nvidia Blackwell y Rubin ya desplegadas en 2025.
- • Amazon apunta a autonomía: menos dependencia externa, mejores márgenes y más optimización para modelos grandes.
- • El movimiento responde al boom de IA generativa y a la demanda récord de infraestructura en la nube.
Este movimiento no cae del cielo: llega en un momento donde la demanda global de potencia de cómputo se disparó más del 220% entre 2023 y 2025, impulsada por modelos de video, agentes autónomos, RAG avanzado y asistentes multimodales. AWS, que ya es el proveedor número uno en servicios cloud, no puede darse el lujo de depender únicamente de hardware externo. Y aquí es donde entra el nuevo plan.
🤝 Una alianza que no reemplaza a Nvidia—la potencia se combina
En lugar de competir directamente con Nvidia (como han intentado hacerlo Google, Meta e incluso OpenAI con sus chips internos), Amazon eligió co-desarrollar hardware para acelerar cargas específicas en AWS.
Esto significa dos cosas:
Te puede interesar:
- Nvidia sigue siendo el corazón del cómputo de alto rendimiento
AWS mantiene su despliegue gigante de GPUs Blackwell B200, B400 y ahora Rubin Ultra, esenciales para entrenamiento de modelos LLM a gran escala. - Los chips propios de Amazon optimizarán el costo por inferencia
Su objetivo principal es bajar el precio final para clientes, especialmente empresas que ejecutan IA a gran escala o que buscan mover sus modelos a la nube de forma estable.
palabras simples:
Nvidia sigue siendo el motor. Amazon construye el chasis optimizado para su carretera.
🚀 ¿Por qué Amazon quiere fabricar sus propios chips?
En 2025, entrenar modelos de IA se volvió tan caro que es como alimentar un jet privado todos los días. Cada segundo de cómputo importa. Amazon sabe que para seguir liderando AWS no puede depender 100% del costo que imponen las GPU del mercado. Necesita hardware que:
- se adapte a su infraestructura interna,
- reduzca tarifas a clientes empresariales,
- acelere la inferencia,
- y permita entrenar modelos económicos para startups.
La demanda está tan alta que incluso gigantes como Microsoft y Google están construyendo centros de datos específicamente diseñados para servidores de IA. Esto empuja a Amazon a acelerar su propio roadmap.
🏗️ ¿Cómo serán estos nuevos chips?
Aunque Amazon no ha revelado todas las especificaciones, sí confirmó algunos detalles sobre el proyecto:
✔ Primer punto: estarán basados en parte en tecnología Nvidia
Nvidia no solo provee GPU, sino también:
- arquitecturas de referencia
- herramientas de optimización
- modelos de programación
- integración con CUDA y TensorRT
Esto permitirá que los chips de Amazon no nazcan desde cero, sino desde una base ya probada en el mercado.
✔ Segundo punto: se integrarán nativamente con AWS
Amazon apunta a:
- Menor latencia en inferencia
- Reducción de costos operativos
- Menor consumo energético
- Escalado horizontal más estable
✔ Tercer punto: convivencia con GPU Nvidia
Los clientes seguirán usando GPUs Nvidia para cargas pesadas como:
- entrenamiento de modelos grandes
- pipelines de video generativo
- simulaciones científicas
- agentes multimodales
Mientras que los chips Amazon-Nvidia cubrirán el resto.
Te puede interesar:
📈 ¿Qué significa esto para el mercado en 2025?
1. Menos cuellos de botella en la industria
2025 sigue siendo un año donde las GPU son oro. La producción está limitada, la demanda es altísima y los tiempos de espera aún existen. Con Amazon fabricando parte de su stack, se aliviana la presión global.
2. IA más barata para empresas
Si AWS baja su costo de inferencia (como ya hizo con Trainium2 este año), muchas pymes podrán ejecutar modelos sin quebrar su presupuesto mensual.
3. Más competencia para Microsoft Azure y Google Cloud
Cada compañía está creando su propio hardware. Amazon no quiere quedarse atrás.
4. Se acelera la carrera hacia los modelos de video en tiempo real
Estos modelos requieren toneladas de cómputo constante. Chips optimizados son esenciales.
🎯 ¿Y para los usuarios comunes?
Para los usuarios comunes, este movimiento también tiene un impacto directo, incluso si nunca compras un chip o tocas un servidor. Lo notarás en tu día a día: los asistentes dentro de tus apps responderán más rápido, sin esos segundos incómodos de espera; los servicios de streaming impulsados por IA —como mejoras de audio, subtítulos automáticos o estabilización en tiempo real— serán mucho más estables, incluso en conexiones irregulares. Las traducciones instantáneas serán más precisas y naturales, tanto en videollamadas como en redes sociales, reduciendo ese tono robótico que todavía aparece en 2025. Además, los modelos en la nube serán más accesibles, permitiendo que aplicaciones que antes eran “solo para empresas” lleguen también al usuario general. Y si usas herramientas creativas —editores de video con IA, apps de diseño, generadores de contenido— sentirás que todo corre más fluido, con menos límites y tiempos de espera más cortos. En resumen: aunque jamás compres un chip de IA, tu software sí lo sentirá… y tú también.
🛠️ Ejemplos de productos Nvidia clave en este anuncio
- Nvidia Blackwell B200 / B400 → Chips base para entrenamiento LLM a gran escala.
- Nvidia Rubin Ultra (2025) → GPU optimizada para modelos de video y agentes autónomos.
- Nvidia Grace Hopper 2 → CPU+GPU para cargas mixtas de inferencia generativa.
📌 Ventana hacia 2026
Los analistas coinciden en algo:
Amazon no quiere competir con Nvidia. Quiere volverse imposible de desbancar en la nube.
Y desarrollar chips de IA en colaboración con Nvidia es la ruta más inteligente y rápida para lograrlo.
