Amazon responde: nuevo chip Trainium 3 apunta a Nvidia y Google

Amazon presentó su próximo chip de inteligencia artificial, Trainium 3, en su conferencia de computación en la nube re:Invent, como un desafío directoNvidiayGoogley entrar como el último gigante en la carrera de chips IA.

En comparación con el anterior Trainium 2, el Trainium 3 ofrece hasta 4,4 veces más rendimiento de cómputo, 4 veces mejor eficiencia energética y casi 4 veces más ancho de banda de memoria. Los sistemas UltraServer construidos con el Trainium 3 también se pueden interconectar; cada máquina puede contener 144 chips y las aplicaciones individuales se podrán escalar hasta 1 millón de chips Trainium 3, lo cual supone diez veces más que la generación anterior.

Trainium 3 ya se encuentra implementado en al menos algunos centros de datos y se hizo disponible para los clientes a partir del martes. Dave Brown, vicepresidente de AWS, dijo: "Para principios de 2026, empezaremos a escalar de manera extremadamente rápida".

Amazon lanzó Trainium 3 solo un año después de la presentación de Trainium 2, que supuso un 'sprint de 100 metros' en la industria de los chips, cumpliendo con la promesa de actualizaciones anuales de Nvidia.

Este impulso hacia los chips de IA es un componente fundamental de la estrategia más amplia de Amazon para reforzar su posición en todo la cadena de valor de IA. Aunque AWS sigue siendo el proveedor de nube más grande del mundo, Microsoft tiene OpenAI y Google tiene Gemini, mientras queAmazonas comocarece de su propio modelo de IA de gran envergadura y revolucionario. Como consecuencia, el crecimiento de AWS se ha mantenido constantemente rezagado respecto de Microsoft Azure y Google Cloud. Sin una acción decisiva, AWS corre el riesgo de no mantener su posición de liderazgo por tiempo largo.

Ventajas de los chips Trainium: rentabilidad, compatibilidad futura con Nvidia

Amazon afirmó que la serie Trainium es más barata que las GPU de Nvidia para cargas de trabajo de computación intensiva, que son necesarias para entrenar y ejecutar modelos de IA, lo que reduce los costos en hasta un 50%.

No obstante, Trainium no tiene una biblioteca de software profunda como CUDA de Nvidia. La compañía de robótica Bedrock Robotics implementa su infraestructura en los servidores de AWS, pero todavía utiliza los productos de Nvidia para crear modelos de IA que guían las operaciones de las excavadoras. El director técnico de la compañía explicó que los productos de Nvidia funcionan bien y son fáciles de manejar, razones clave para elegirlos.

En respuesta, Amazon reveló planes para su próximo chip Trainium 4. Además de las principales actualizaciones de rendimiento, admitirá la tecnología de interconexión de chips de alta velocidad NVLink Fusion de Nvidia, con el objetivo de atraer aplicaciones de IA a gran escala creadas dentro del ecosistema de Nvidia para migrar a AWS.

Es importante señalar que, aparte de Anthropic, ninguna otra empresa importante ha anunciado aún la adopción en gran escala de los chips Trainium. Amazon aún tiene que trabajar más duro para atraer clientes.

Otros modelos de IA de Amazon: el modelo Nova 2

En el evento, Amazon también presentó su último modelo de IA, Nova 2. El modelo demostró tener capacidades comparables a los sistemas líderes como GPT, Claude y Gemini en varios puntos de referencia, brindando a la vez ventajas de costos claras. Amazon también lanzó Nova Forge, un nuevo producto diseñado para brindar a las principales usuarios el acceso a las últimas versiones del modelo Nova y permitir ajustes personalizados mediante el uso de sus propios datos. Los clientes que probaron Nova Forge lograron mejoras de rendimiento de entre el 40 % y el 60 %.

Reddit está usando Nova Forge para crear un modelo que evalúa si las publicaciones de los usuarios violan las políticas de seguridad. El CTO de Reddit, Chris Slowe, dijo que el modelo Nova Forge de Amazon brinda experiencia específica en el dominio, que es su valor fundamental. No siempre hace falta utilizar el modelo más avanzado; diferentes dominios pueden beneficiarse de modelos especializados que se adapten a sus necesidades.