AWS y NVIDIA han anunciado un despliegue de dos millones de GPU adicionales en la infraestructura mundial de Amazon Web Services durante 2027 y 2028. El despliegue abarcará varias generaciones de aceleradoras destinadas a cargas de inteligencia artificial agéntica, ciencia, automatización empresarial y robótica.
El acuerdo amplía el plan presentado en la GTC 2026, cuando AWS comunicó que incorporaría más de un millón de GPU NVIDIA a partir de ese año. La nueva fase cubre también procesadores Vera, redes Spectrum, memoria NVHBM, modelos Nemotron, aceleración de datos y fábricas de IA para el Gobierno de Estados Unidos. Las compañías describen una integración que abarca hardware, servicios administrados y software.
La nueva capacidad incluirá tres generaciones de aceleradoras
Las empresas no han publicado el reparto entre Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra, ni las regiones que recibirán primero los nuevos recursos. Parte de la infraestructura se organizará en fábricas de IA. Tampoco han cuantificado la capacidad eléctrica necesaria para alojar el despliegue o la inversión económica asociada.
AWS también aumentará la disponibilidad de Blackwell con las NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition usadas por las instancias Amazon EC2 G7. Las cifras de la compañía atribuyen a G7 un rendimiento hasta 4,6 veces mayor en inferencia y 2,1 veces superior en gráficos frente a la generación G6.
La infraestructura incorporará redes NVIDIA Spectrum para optimizar el funcionamiento de grandes clústeres durante el entrenamiento. AWS sostiene que es el primer gran proveedor de nube que ofrece instancias aceleradas mediante RTX PRO 4500, un modelo dirigido tanto a inferencia como a cargas gráficas profesionales.
Vera y NVLink Fusion se integrarán con el silicio propio de AWS
El acuerdo contempla llevar a AWS sistemas basados en la CPU NVIDIA Vera. La plataforma añadirá capacidad de procesamiento general de alto rendimiento junto a los aceleradores, con el foco puesto en cargas agénticas que combinan trabajo de CPU y GPU.
NVIDIA y Annapurna Labs, la división de chips de Amazon, ampliarán además el soporte de NVLink Fusion anunciado para futuras generaciones de Trainium. El siguiente paso consiste en conectar estos aceleradores propios con NVHBM, la memoria de alto ancho de banda personalizada de NVIDIA desarrollada junto a proveedores de memoria.
La combinación busca integrar Trainium y las GPU NVIDIA dentro de una arquitectura común a escala de rack. El anuncio no aporta modelos de servidor, especificaciones finales de memoria ni fechas separadas para Vera y NVHBM, por lo que esos detalles continúan pendientes.
Fábricas de IA para el Gobierno estadounidense
Una parte diferenciada del acuerdo afecta a organismos federales y cargas de seguridad nacional. AWS y NVIDIA planean construir fábricas de IA para el Gobierno de Estados Unidos, con 100.000 GPU instaladas sobre infraestructura segura de AWS.
El comunicado indica que estos sistemas podrán ejecutar trabajos clasificados con Impact Level 6 o superior. IL6 identifica el nivel citado por las empresas para esta infraestructura; el anuncio no desglosa qué agencias utilizarán los equipos, dónde se alojarán ni el calendario específico dentro del despliegue general.
Todas las instancias EC2 basadas en GPU NVIDIA o Trainium, incluidas las que utilicen NVLink Fusion, seguirán construidas sobre AWS Nitro System e interconectadas mediante Elastic Fabric Adapter. La integración preserva las funciones de seguridad, fiabilidad y rendimiento de red que AWS atribuye a esa base.
Nemotron, EMR y OpenSearch amplían la capa de software
Los modelos abiertos NVIDIA Nemotron continuarán disponibles en Amazon Bedrock como servicio administrado y sin servidores. SageMaker permitirá desplegarlos y ajustarlos sobre infraestructura controlada por el cliente, una diferencia que ofrece dos formas de consumir la misma familia dentro del catálogo de AWS.
En procesamiento de datos, Amazon EMR combinará instancias EC2 G7 con la biblioteca cuDF. AWS y NVIDIA declaran velocidades hasta 3,7 veces superiores y una mejora del 30 % en rendimiento por precio frente a configuraciones basadas en CPU para tareas como ETL, ingeniería de características y analítica en tiempo real.
Amazon OpenSearch trasladará la construcción de índices vectoriales a GPU dedicadas mediante cuVS. Según las mediciones aportadas, el proceso puede ser hasta nueve veces más rápido y costar una cuarta parte, tanto en clústeres administrados como en OpenSearch Serverless. Son cifras de los fabricantes y dependerán de cada conjunto de datos y configuración.
La colaboración alcanza también a los robots de almacén. Amazon Robotics integrará la plataforma de IA física de NVIDIA, incluidos Jetson, las bibliotecas Omniverse y el entorno abierto de desarrollo Isaac. El trabajo cubre simulación, generación de datos sintéticos, entrenamiento, optimización de rutas, seguridad funcional y validación entre el mundo real y el simulado.
Estas cargas se ejecutarán en instancias EC2 aceleradas por GPU, con el objetivo declarado de sostener simulaciones masivas y ciclos continuos de validación. AWS y NVIDIA no han detallado modelos concretos de robot ni una fecha de implantación en centros logísticos.
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