Amazon y OpenAI firman un pacto de siete años por 38.000 millones: AWS suministrará capacidad con NVIDIA GB200 & GB300
La carrera por computación de IA sumó un capítulo mayor: OpenAI ha sellado un acuerdo plurianual con Amazon por un valor aproximado de 38.000 millones de dólares a lo largo de siete años. El trato convierte a Amazon Web Services en uno de los proveedores principales de cómputo para la compañía detrás de ChatGPT y reserva grandes pools de servidores basados en NVIDIA, incluidos los sistemas de nueva generación GB200 y GB300. El plan operativo marca un hito claro: toda la capacidad comprometida debería estar desplegada y lista para usarse antes de que termine 2026, dando a OpenAI una pista de despegue amplia y predecible para sus próximos modelos y servicios.
¿Por qué AWS? Porque la fiabilidad industrial y la operación a hiperescala cuentan tanto como los FLOPS. Amazon lleva años explotando clusters masivos con decenas – y en algunos casos cientos – de miles de aceleradores, con redes especializadas, seguridad madura y orquestación afinada. En un servicio masivo como ChatGPT, cada milisegundo de latencia y cada pico de tráfico importan. Anclar parte del consumo en AWS reduce incertidumbre en un mercado donde conseguir GPU punteras es casi un deporte de alto riesgo.
NVIDIA en el centro, no Trainium
Un detalle llamativo es lo que no aparece: no hay compromisos públicos con Trainium, el chip propio de Amazon. El foco del acuerdo se sitúa explícitamente en la pila de NVIDIA. Más que ideología, es pragmatismo: alrededor de CUDA y su ecosistema existe un andamiaje de bibliotecas, drivers, compiladores, herramientas y talento que minimiza fricciones de integración y acelera el time-to-train y el time-to-value. Cuando el reloj corre, la plataforma probada suele ganar.
Siete años en un sector que cambia por trimestre
En “tiempo IA”, siete años suenan a era. Precisamente por eso el despliegue escalonado hasta 2026 es clave: levantar centros de datos exige ubicaciones, megavatios, refrigeración, permisos y logística de suministros. Con hitos intermedios, ambas partes pueden absorber nuevas revisiones de hardware, mejoras de software y optimizaciones de coste por cada vatio, ajustando densidad y eficiencia sin romper el plan.
El tablero más amplio de OpenAI
El pacto con AWS encaja en una estrategia de abastecimiento más ambiciosa. En las últimas semanas, OpenAI ha aparecido vinculada a acuerdos con NVIDIA y AMD en el lado del silicio, mantiene la integración profunda con Microsoft, y trabaja con actores como Broadcom y Oracle. El hilo conductor es transparente: asegurar tanta capacidad de cómputo de alta gama como sea posible, con varios proveedores y varias nubes, para evitar cuellos de botella. Si los rumores de una salida a bolsa con valoración de doce cifras ganan forma, blindar el acceso a chips se vuelve tan estratégico como publicar el siguiente gran modelo.
Optimistas y escépticos: hype, energía y empleo
No todo el mercado lo celebra sin matices. Los escépticos hablan de un ciclo clásico de hype: llamadas de resultados cargadas de promesas a futuro, inversiones colosales antes de una monetización plena y una factura eléctrica que no deja de crecer. El coste de la energía, la disponibilidad de red y el impacto ambiental de cada nuevo megavatio pesan en la ecuación. Otros señalan lo contrario: aunque el entusiasmo se enfríe, el incentivo para automatizar procesos seguirá presionando. En ese escenario, los centros de datos no desaparecen; simplemente se dejan de construir nuevos al ritmo frenético y se exprime la base instalada con mejores herramientas y modelos más eficientes.
Plataformas y competencia
Para NVIDIA, el mensaje es directo: GB200 y GB300 se confirman como columna vertebral de otro despliegue de referencia. Para AMD, la lectura es mixta: avanza rápido y su software madura, pero desbancar un estándar de facto es arduo cuando pesan la familiaridad de los desarrolladores y la urgencia por reducir tiempos de entrenamiento. En paralelo emergen narrativas de “omniversos” conectados, simulaciones persistentes y colaboración en tiempo real donde compañías como Meta también quieren marcar el paso. Un horizonte de siete años deja espacio para sorpresas – incluidos chips a medida – , pero hoy la hoja de ruta dice NVIDIA.
Qué vigilar de aquí a finales de 2026
- Hitos de capacidad: la velocidad con la que AWS pone en producción clusters GB200/GB300 y el ritmo al que OpenAI los consume.
- Cadencia de modelos: si vemos avances cualitativos más allá de ventanas de contexto o trucos de inferencia.
- Unit economics: equilibrio entre coste de entrenamiento, márgenes de inferencia y ganancias de eficiencia por hardware y software.
- Energía y ubicaciones: dónde se asientan los nuevos parques, cómo se alimentan y enfrían, y cómo encajan en objetivos ESG.
- Mezcla de aceleradores: si en el tiempo entran Trainium u otras opciones y qué sugiere eso sobre portabilidad y madurez del toolchain.
En síntesis, el acuerdo AWS–OpenAI es a la vez realista y ambicioso: garantiza acceso a un recurso escaso, se apoya en un stack que hoy entrega y acelera la hoja de ruta de productos. Para los creyentes, es el cimiento del salto hacia sistemas más cooperativos; para los escépticos, otro movimiento caro que exige paciencia para ver retornos. Lo único no negociable es el reloj: a finales de 2026, los chips deberían estar sobre la mesa. Lo que OpenAI haga con ellos definirá la década.