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Silicio personalizado de Amazon alcanza $20B ARR; Trainium3 casi agotado, Trainium4 ampliamente reservado

La cartera de silicio personalizado de Amazon—que abarca CPUs Graviton, aceleradores Trainium AI y DPUs Nitro—ha superado $20 mil millones en tasa de ingresos anuales en Q1 2026, creciendo a tasas de tres dígitos año tras año. El CEO Andy Jassy reveló en su carta a los accionistas de abril de 2026 que si el negocio de chips se valorara como una entidad independiente vendiendo a clientes de AWS y terceros, su tasa de ingresos anuales sería de aproximadamente $50 mil millones. Amazon desplegó más de 2,1 millones de chips de IA en los últimos 12 meses, posicionando el silicio personalizado como uno de los tres negocios de chips de centros de datos principales a nivel mundial.

La capacidad de Trainium está casi totalmente asignada. Trainium2 se ha vendido en gran medida, con un 30% mejor precio-rendimiento que GPUs comparables. Trainium3, que entró en producción a principios de 2026 y ofrece un 30-40% mejor precio-rendimiento que Trainium2, está casi completamente suscrito. Trainium4, aún a aproximadamente 18 meses de disponibilidad general, ya ha sido significativamente reservado. Notablemente, Trainium4 presentará interoperabilidad NVLink Fusion con GPUs NVIDIA, permitiendo que los clientes combinen aceleradores Trainium con silicio NVIDIA en el mismo sistema. Los compromisos principales incluyen ~2 GW de OpenAI y hasta 5 GW de Anthropic.

Las CPUs Graviton han logrado una adopción empresarial generalizada: el 98% de los 1.000 principales clientes de EC2 ahora usan Graviton, con más de 100.000 clientes en total. Graviton ofrece hasta un 40% mejor precio-rendimiento que los procesadores x86. Meta firmó recientemente un acuerdo multimillonario por chips Graviton5, y AWS está explorando vender chips Trainium directamente a clientes externos fuera de AWS—un cambio potencial de entrega de servicio solo en la nube a ventas de hardware de mercadería. Los servicios de inferencia de AWS Bedrock ahora ejecutan la mayoría de las cargas de trabajo en Trainium, reflejando la maduración de la economía de silicio personalizado en la inferencia de IA de producción.

Fuentes