Amazon busca competir con Nvidia ofreciendo chips de inteligencia artificial más económicos en su nube
Amazon presenta una alternativa económica a los chips de Nvidia, ofreciendo soluciones de inteligencia artificial que buscan captar la atención de empresas en la nube.
Durante la celebración de su conferencia anual GTC 2025, Nvidia reveló nuevos productos como los supercomputadores DGX Spark y DGX Station AI. Sin embargo, en un intento de captar la atención de los clientes de su nube, Amazon presentó una alternativa más económica a los hardware costosos de Nvidia: sus propios chips de inteligencia artificial, como Trainium.
Según informes, Amazon Web Services (AWS) ha propuesto a al menos un cliente la opción de alquilar servidores equipados con el chip Trainium, argumentando que podrían obtener un rendimiento comparable al de la GPU H100 de Nvidia, pero a solo el 25% del costo. Trainium forma parte de un conjunto de chips desarrollados internamente por Amazon, junto con Graviton e Inferentia, diseñados específicamente para el entrenamiento de modelos de machine learning en la nube de AWS.
A pesar de que los chips de Amazon no están destinados a ser una sustitución directa de los productos más avanzados de Nvidia, ofrecen una alternativa que podría atraer a muchas empresas, especialmente en un contexto donde los costos y la escasez de GPUs de Nvidia representan un desafío. Según Matt Kimball, vicepresidente y analista principal de Moor Insights & Strategy, "lo que está haciendo AWS es inteligente; está mostrando al mundo que hay una alternativa rentable que también es eficaz para las necesidades de entrenamiento de inteligencia artificial".
Una de las ventajas de AWS radica en que permite a los clientes experimentar con cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia sin la larga espera de meses por una GPU de Nvidia, ni los costos elevados que estas conllevan. Sin embargo, a pesar del atractivo de un ahorro del 25%, hay desventajas evidentes que los compradores deben considerar al hacer este cambio.
Las empresas acostumbradas a trabajar con la arquitectura CUDA de Nvidia deberán evaluar no solo los costos asociados con la transición a una plataforma completamente nueva como Trainium, sino también el hecho de que este chip únicamente está disponible en AWS, lo que podría llevar a un bloqueo por parte del proveedor.