AWS desplegará 2 millones de GPUs adicionales de Nvidia durante 2027 y 2028, el triple del pedido de más de un millón que anunció hace cinco meses. La operación no lleva precio público, pero TechCrunch la sitúa en decenas de miles de millones de dólares.
Puntos clave
- 2 millones de GPUs entre 2027 y 2028, sobre las arquitecturas Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, más CPUs Vera.
- 100.000 de esas unidades van a infraestructura segura para el gobierno federal de Estados Unidos.
- Las instancias EC2 G7 con RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition rinden 4,6 veces más en inferencia y 2,1 veces más en gráficos que las G6.
- Procesamiento de datos 3,7 veces más rápido con un 30% mejor precio-rendimiento. Indexación vectorial 9 veces más rápida al 25% del coste.
Cinco meses para triplicar el pedido
El pedido anterior superaba el millón de GPUs y se anunció en marzo de 2026. Nvidia lo resume sin florituras en su nota: "la demanda ha superado esas expectativas".
Amazon lleva años empujando su silicio propio, Trainium y Graviton, precisamente para depender menos de Nvidia. Ese trabajo sigue, y de hecho Annapurna Labs (la filial de chips de Amazon) es la primera en trabajar con NVHBM para su futuro Trainium4. Pero cuando toca cubrir demanda de clientes que piden GPUs por nombre y apellido, el pedido va a Santa Clara.
Matt Garman, CEO de AWS, lo enmarca en la libertad de elección: "los clientes quieren libertad para elegir las mejores herramientas para sus cargas de IA, y quieren la confianza de que todo funciona junto". Huang tira de histórico: "durante 16 años hemos escalado la computación de Nvidia en la nube juntos".
Lo que cambia para quien alquila máquinas
Las cifras de las G7 son las que se notan en una factura mensual.
Una indexación vectorial 9 veces más rápida al 25% del coste cambia el cálculo de cualquier proyecto de RAG (la técnica de dar a un modelo acceso a documentos propios para que responda con ellos). Hoy montar un índice sobre varios millones de documentos es una decisión que se piensa dos veces por el coste de reindexar cada vez que cambian los datos. A ese precio se reindexará a diario sin discutirlo.
El 3,7x en procesamiento de datos con un 30% mejor precio-rendimiento apunta al mismo sitio: los pasos previos al modelo (limpiar, trocear, embeber) dejan de ser la partida cara del proyecto.
Dónde encaja el resto del anuncio
Nvidia lista los servicios de AWS que se benefician: Bedrock, SageMaker, EMR, OpenSearch, el sistema Nitro y Elastic Fabric Adapter. También cita a Amazon Robotics como cliente interno, que es la pista de la parte de "physical AI" del titular.
Los 100.000 chips para el gobierno federal son el detalle político. AWS ya opera regiones aisladas para agencias estadounidenses, y dedicar una tajada específica del pedido a esa infraestructura marca dónde espera crecer.
Por qué importa
Este anuncio y el resultado trimestral de Nvidia salieron el mismo día, y juntos cuentan una sola historia: la capacidad de 2027 y 2028 ya está comprometida.
Para una empresa española que planifique cargas de IA a medio plazo, la lectura práctica es que el precio del cómputo grande no se va a desplomar, porque está vendido antes de fabricarse. Lo que sí baja, y mucho, es el coste de las piezas de alrededor: vectores, preprocesado, gráficos.
Ahí es donde hay margen real este año. Un pipeline de documentos que hoy cuesta 400 euros al mes de reindexado puede costar 100 con la generación siguiente de instancias, sin tocar una línea de código.
Fuente original: NVIDIA
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