AWS estrena Trainium3 y amplía Nova para reducir su dependencia de Nvidia

AWS ha presentado en re:Invent 2025 Trainium3, la tercera generación de su chip propio para inteligencia artificial, junto con una ampliación de la familia de modelos Amazon Nova. El movimiento refuerza una estrategia que ya comparten otros grandes proveedores de nube: diseñar silicio propio para contener el coste de ejecutar IA y depender menos de las GPU de Nvidia.

La pieza más relevante para la infraestructura es Amazon EC2 Trn3 UltraServer. Cada sistema puede integrar hasta 144 chips Trainium3, fabricados con un proceso de 3 nanómetros, una tecnología que permite concentrar más transistores y, en principio, obtener más rendimiento con menor consumo energético.

Más capacidad por servidor, menos tiempo de entrenamiento

AWS afirma que sus UltraServers con Trainium3 ofrecen hasta 4,4 veces más capacidad de cómputo y una eficiencia energética cuatro veces superior a la generación basada en Trainium2. También cifra en tres veces la mejora de rendimiento por chip y en hasta cuatro veces la reducción de la latencia, el tiempo que tarda un sistema en responder a una petición.

Estas comparaciones son relevantes porque entrenar modelos avanzados no consiste solo en comprar chips rápidos. Hace falta conectar miles de procesadores, mover enormes volúmenes de datos entre ellos y mantener el consumo eléctrico dentro de unos límites asumibles. Un UltraServer agrupa el hardware y la red necesarios para que esos chips trabajen como un conjunto.

AWS sostiene que esta mejora puede acortar entrenamientos de meses a semanas en determinados proyectos. Es una promesa ambiciosa y depende del modelo, del software y de la infraestructura previa de cada cliente, pero ilustra el principal atractivo de los aceleradores propios: bajar el coste total de crear y servir modelos, no únicamente mejorar una cifra de velocidad.

Anthropic figura entre los clientes de Trainium, junto a empresas como Karakuri, Metagenomi, Ricoh y Splash Music. Amazon Bedrock, el servicio gestionado de AWS para usar modelos de IA, ya emplea Trainium3 en cargas de producción, según la compañía.

Nova 2 lleva la apuesta al software

Amazon también ha ampliado su familia Nova con cuatro modelos nuevos orientados a razonamiento, procesamiento multimodal, conversación, programación y tareas con agentes. Un modelo multimodal puede trabajar con más de un tipo de información, como texto e imágenes, mientras que un agente es un sistema capaz de encadenar pasos para completar una tarea.

La novedad más llamativa es Nova Forge, una propuesta de «entrenamiento abierto» con la que las organizaciones pueden partir de puntos intermedios del entrenamiento de un modelo de Amazon. Después pueden combinar sus propios datos con conjuntos de datos preparados por AWS, en lugar de limitarse a ajustar un modelo completamente cerrado al final del proceso.

El planteamiento busca resolver una tensión habitual en las empresas: los modelos generales son útiles, pero no siempre conocen el lenguaje interno, los procesos o los datos específicos de una organización. Tener acceso a etapas previas del entrenamiento da más margen de adaptación, aunque también exige conocimientos, datos bien gobernados y recursos de computación.

AWS ha anunciado además Nova Act para automatizar tareas en interfaces web. La compañía asegura que sus primeros clientes han alcanzado un 90% de fiabilidad en flujos de trabajo de navegador. Esa cifra debe interpretarse con prudencia: la automatización de una web depende mucho de cuántos pasos tenga el proceso y de si la interfaz cambia. Aun así, el objetivo es claro: que la IA no solo redacte o responda, sino que opere herramientas digitales.

Una alternativa, no una ruptura con Nvidia

Trainium no convierte a AWS en un rival que prescinda de Nvidia. La propia compañía ha anunciado AWS AI Factories, infraestructuras de IA instaladas en centros de datos de clientes que combinarán GPU de Nvidia, chips Trainium y servicios de AWS. Para empresas con requisitos de soberanía del dato o que ya disponen de espacio y energía en sus instalaciones, esa combinación puede resultar más práctica que trasladar todo a la nube pública.

La competencia se está desplazando así desde el modelo concreto hacia la pila completa: chips, red, centros de datos, herramientas de desarrollo y modelos. Nvidia mantiene una posición central por la madurez de sus GPU y de su ecosistema de software, pero AWS quiere que sus clientes puedan elegir Trainium cuando el ahorro y la disponibilidad compensen el esfuerzo de adaptar sus cargas de trabajo.

Para los usuarios de Bedrock y los equipos que ya trabajan en AWS, la consecuencia inmediata es una mayor variedad de infraestructura y de modelos dentro del mismo proveedor. La prueba real será si Trainium3 logra ofrecer esas ventajas de coste y rendimiento en aplicaciones cotidianas, no solo en las demostraciones de re:Invent.