Amazon comenzará a vender sus chips de IA fuera de AWS en un desafío más directo a Nvidia

La carga de IA que ha empujado a Amazon Web Services (AWS) a diseñar sus propios chips de servidor a escala en los últimos tres años entra en una nueva fase. Según TechCrunch, Amazon se prepara para vender directamente sus chips de IA Trainium e Inferentia a clientes empresariales fuera de su nube AWS. Es una intervención directa en el mercado de servidores de IA empresarial dominado por Nvidia.

La segunda iteración de la línea Trainium, Trainium2, se ha desplegado este año entre los clientes en la nube de AWS, incluidas las cargas de entrenamiento de grandes modelos de Anthropic y Salesforce. Las fuentes citadas por TechCrunch indican que la venta empresarial comenzará con racks Trainium2, seguidos de Inferentia3 y la Trainium3 prevista para el próximo año.

La cuota de mercado de Nvidia en chips de IA ronda el 88 % según las últimas estimaciones. Dentro de esa cuota, los productos de clase servidor (GPU de centro de datos) se venden con margen comprimido; las líneas Hopper y Blackwell que se entregan cada temporada tienen costes unitarios de unos 60 000 a 90 000 dólares.

La línea Trainium e Inferentia ha competido históricamente con Nvidia a escala servidor en dos frentes. Primero, el precio: dado que Amazon amortiza internamente sus costes de diseño, el precio de venta puede mantenerse entre un 40 % y un 50 % por debajo. Segundo, una pila de software optimizada dentro del servicio de inversión en la nube de AWS.

La pregunta más crítica para los clientes empresariales es el segundo factor: el funcionamiento fuera de AWS. El menor rendimiento histórico de Trainium frente al estándar CUDA de Nvidia en marcos comunes como PyTorch y TensorFlow ha sido una limitación. El artículo de TechCrunch indica que Amazon ha desarrollado una nueva capa de compatibilidad puente para cerrar esa brecha.

Las pruebas independientes aún no se han publicado, pero según los datos compartidos por la propia Amazon el rendimiento del Trainium2 es alrededor de un 30 % más eficiente que Nvidia Hopper en términos de coste total de propiedad. Inferentia3, por su parte, reduce a la mitad el coste por token en cargas de inferencia de clase GPT.

La pregunta estratégica desde el ángulo del mercado es compuesta: ¿cuál es la ventaja a largo plazo de abrir la venta directa a los clientes en lugar de mantener un ecosistema cerrado dentro de la nube de Amazon? La respuesta está menos en el margen del hardware que en la capa de software: la plataforma Bedrock de Amazon puede acompañar cada despliegue personalizado donde se vendan los chips.

Del lado de Nvidia, el último informe de resultados mostró unos 35 000 millones de dólares de ingresos por chips de servidor ligados a IA. El movimiento de Amazon se plantea con el objetivo de capturar el 5-10 % de esa tarta; una presión significativa para Nvidia, pero no aún un redibujo del mercado.

Del lado del comprador empresarial, el interés más concreto procede de los servicios financieros. Los equipos de infraestructura en la nube de JP Morgan y Wells Fargo han confirmado que probarán el nuevo canal de ventas de Amazon; las evaluaciones previstas incluyen despliegues piloto de 90 días.

Panorama general: Nvidia no pierde su trono a corto plazo en el mercado de cargas de entrenamiento de alta gama. Pero sacar sus chips fuera de la nube es para Amazon una jugada con gran peso simbólico en el mercado del hardware de IA empresarial. Se leerá como la primera entrada concreta de una dinámica multivendedor en un mercado que durante una década ha funcionado prácticamente como negocio de proveedor único.