Amazon Web Services (AWS) y OpenAI han anunciado una alianza estratégica plurianual que sitúa a la infraestructura en la nube de Amazon como uno de los pilares fundamentales de las investigaciones de IA más avanzadas de OpenAI, con efecto inmediato. Valorada en 38.000 millones de dólares y prevista para crecer durante siete años, esta colaboración otorga a OpenAI acceso a cientos de miles de GPU de NVIDIA alojadas en la infraestructura de AWS —con capacidad de escalar a decenas de millones de CPU— para entrenamiento, inferencia y cargas de trabajo agentic de última generación.

La magnitud de este despliegue confirma dos tendencias que ya estaban en el radar del sector: la demanda de computación para modelos frontera se ha disparado y los proveedores de IA están elevando los requisitos en rendimiento, escala y seguridad que exigen a las nubes públicas. AWS destaca que opera clústeres que superan los 500.000 chips y que la infraestructura destinada a OpenAI está prevista para estar completamente implementada antes de finales de 2026, con margen para ampliaciones en 2027 y más allá.

“Escalar la frontera de la IA requiere computación masiva y confiable”, afirmó Sam Altman, cofundador y CEO de OpenAI. “Nuestra colaboración con AWS refuerza el amplio ecosistema de cómputo que impulsará esta nueva era y llevará la IA avanzada a todos”.

“A medida que OpenAI continúa superando los límites de lo posible, la infraestructura de clase mundial de AWS será la columna vertebral de sus ambiciones en IA”, añadió Matt Garman, CEO de AWS. “La amplitud y disponibilidad inmediata de nuestro poder de cálculo optimizado demuestran por qué AWS está mejor posicionada para soportar cargas de IA de esta escala”.

Qué abarca la alianza: cómputo, red y software, preparados para IA a gran escala

AWS y OpenAI han diseñado una arquitectura específica para IA basada en Amazon EC2 UltraServers, donde se agrupan GPU de NVIDIA —incluyendo GB200 y GB300— en la misma red para reducir la latencia entre nodos y acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos de gran tamaño. La topología del clúster permite ejecutar desde la inferencia de ChatGPT hasta el entrenamiento de modelos de próxima generación, ofreciendo flexibilidad para adaptar recursos según necesidades cambiantes.

En la práctica, esto implica:

• Clústeres de GPU con latencia mínima, adecuados para cargas intensivas en tokens y ventanas de contexto en crecimiento.
• Escalado elástico hacia decenas de millones de CPU, útil para preprocesamiento, orquestación de agentes, RAG y servicios periféricos que rodean al núcleo del modelo.
• Operaciones seguras y confiables en centros de datos de AWS, con experiencia comprobada en despliegues a gran escala y requisitos de seguridad empresarial.

Esta alianza también profundiza una relación existente. Este mismo año, los modelos de peso abierto de OpenAI se integraron en Amazon Bedrock, la plataforma de modelos como servicio (MaaS) de AWS. OpenAI se ha consolidado rápidamente como uno de los proveedores públicos más demandados en Bedrock, con miles de clientes —como Bystreet, Comscore, Peloton, Thomson Reuters, Triomics o Verana Health— que los utilizan para flujos agentic, programación asistida, análisis científico y resolución matemática, entre otros casos de uso.

¿Por qué ahora? La “economía del cómputo” en la era de la IA frontera

La industria de la IA vive una carrera por la capacidad. Cada iteración de modelos frontera requiere más datos, más parámetros y más pasos de entrenamiento, mientras que el mercado demanda tiempos de respuesta más cortos y costos más predecibles en producción. En ese contexto:

• Rendimiento: la proximidad física y lógica de GPU interconectadas con baja latencia es esencial para mantener un alto aprovechamiento de los aceleradores y un TTFT (Time to First Token) competitivo en inferencia.
• Escalabilidad: pasar de prototipos a producción implica no solo incrementar el número de GPU, sino también orquestar millones de hilos de trabajo, mover grandes volúmenes de embeddings y documentos en RAG, y atender tráfico global 24/7.
• Seguridad y fiabilidad: aislamiento de cargas, gobernanza de datos y telemetría integral son requisitos tan relevantes como los TFLOPS.

AWS destaca su experiencia en diseñar, implementar y operar este tipo de clústeres a gran escala, y OpenAI obtiene una columna vertebral adicional para entrenar e inferir sin interrumpir su hoja de ruta de modelos.

El valor para empresas: del laboratorio a la producción, con menor fricción

Para las compañías que desarrollan sobre ChatGPT o modelos de OpenAI mediante API, y para quienes utilizan modelos de peso abierto a través de Amazon Bedrock, la alianza tiene implicaciones prácticas:

• Capacidad sostenida: más poder de cómputo ayuda a reducir colas y latencias, y a absorber picos en campañas o lanzamientos.
• Mayor ritmo de innovación: si OpenAI acelera el entrenamiento de nuevas versiones, los clientes podrán experimentar mejoras frecuentes en razonamiento, contexto o seguridad del modelo.
• Rutas de adopción múltiples: con Bedrock, muchas empresas pueden integrar modelos de OpenAI —y de terceros— en una misma consola, con facturación unificada, controles de seguridad de AWS y telemetría consolidada.

Asimismo, al estar diseñada para producción y crecimiento hasta 2027+, la plataforma evita el efecto de “prueba eterna”. La infraestructura común —cómputo, red y almacenamiento— minimiza la trabajo de integración y el riesgo operativo, dos de las principales barreras para avanzar del POC a despliegues reales.

¿Qué esperamos en la pila técnica?

Aunque no se han divulgado todos los detalles sobre red y software, el anuncio plantea algunos principios arquitectónicos clave:

• EC2 UltraServers como unidad de base: agrupaciones de GPU NVIDIA GB200 y GB300 en el mismo dominio de red para maximizar ancho de banda efectivo y reducir latencia durante el entrenamiento e inferencia.
• Infraestructura de baja latencia: el interconectado diseñado por AWS busca evitar cuellos de botella que puedan elevar la p99 de latencia y disminuir el aprovechamiento de las GPU.
• Hibridación CPU/GPU a escala: la capacidad de sumar decenas de millones de CPU permite desagregar funciones auxiliares (preprocesamiento, sharding, dispatchers, agentes) sin sacrificar ciclos de tensor en las GPU.

En suma: GPU para tensores, CPU para control, todo orquestado en una malla de alta velocidad y segura.

¿Qué dicen las empresas?

Además de los mensajes de Altman y Garman, AWS enmarca el acuerdo como una continuación de su estrategia de “IA como infraestructura”: clústeres muy grandes, seguridad de nivel empresarial y una economía de cómputo basada en precio/rendimiento y disponibilidad inmediata. Por su parte, OpenAI busca diversificar y garantizar acceso a cómputo confiable mientras continúa elevando el listón en sus modelos.

¿Cuándo estará disponible?

• Despliegue inmediato: OpenAI ya utiliza cómputo de AWS bajo esta alianza.
• Meta 2026: toda la capacidad comprometida estará operativa antes de finales de 2026, con expansión prevista en 2027 y sucesivos años.
• Bedrock: los modelos de peso abierto de OpenAI ya están en Amazon Bedrock, con miles de clientes activos.

¿Qué significa para el mercado? Competencia, costos y neutralidad

Este anuncio refuerza la idea de que la carrera por el cómputo en IA es multifacética. Los principales proveedores de nube competirán por ofrecer la mejor combinación de chips, redes, almacenamiento y plataformas de modelos. En esta pugna, los acuerdos plurianuales con pesos pesados como OpenAI garantizan uso y economías de escala para la nube, al tiempo que ofrecen a los creadores de modelos capacidad previsible para sus hojas de ruta.

En términos de costos, más capacidad no implica necesariamente precios más bajos a corto plazo: la demanda por entrenamiento frontera y inferencias token-intensivas sigue superando la oferta de aceleradores. Sin embargo, clústeres optimizados suelen traducirse en mejor rendimiento por euro, lo cual puede contener a medio plazo los costos por sesión o token.

Respecto a la neutralidad, AWS recuerda que Bedrock incluye múltiples modelos —no solo de OpenAI—, y que la alianza se enmarca en un esquema donde los clientes eligen; el acuerdo no contempla exclusividades.

¿Qué implica para desarrolladores y equipos de datos?

• Más opciones de consumo: API directa de OpenAI o Bedrock para modelos de peso abierto, con integraciones AWS conocidas (IAM, CloudWatch, PrivateLink, etc.).
• Puertas abiertas a agentes: el énfasis en cargas agentic indica que la infraestructura apunta a persistencia de herramientas (memoria KV, búsqueda vectorial, funciones) a gran escala.
• Operación simplificada: menos “glue code” en infraestructura y mayor foco en datos y aplicación (prompts, evaluaciones, seguridad, métricas de producto).

Riesgos y preguntas abiertas

• Detalles de la topología: el anuncio menciona GB200 y GB300, pero no entra en versiones, capacidades de memoria o topologías de red; estos serán claves para entender límites prácticos.
• Frecuencia de mejoras de modelos: tener más capacidad no se traduce automáticamente en modelos mejores; dependerá de datos, recetas y seguridad en entrenamiento.
• Costos finales: el impacto en precios de API o servicios Bedrock aún no se ha precisado.

Preguntas frecuentes

¿Qué abarca exactamente la alianza entre AWS y OpenAI y cuánto durará?
Se trata de un acuerdo plurianual valorado en 38.000 millones de dólares con una expansión prevista por siete años. OpenAI obtiene acceso inmediato a cientos de miles de GPU de NVIDIA en AWS EC2 UltraServers, con la opción de ampliar hasta decenas de millones de CPU. Toda la capacidad comprometida se deployará antes de finales de 2026, con potencial para extensiones en 2027 y años posteriores.

¿Cómo beneficia esto a ChatGPT y a los usuarios de modelos OpenAI?
Se espera que mayor capacidad y clústeres optimizados reduzcan la latencia, aumenten la disponibilidad y aceleren las mejoras en modelos. Para las empresas, la alianza facilita la transición de prototipos a producción y ofrece varias vías de consumo: API de OpenAI o Amazon Bedrock para modelos de peso abierto.

¿Cuál es la diferencia entre usar OpenAI de forma directa y hacerlo a través de Amazon Bedrock?
Con OpenAI directamente se accede al servicio desde su plataforma; con Bedrock, se gestionan modelos de peso abierto de OpenAI (y otros proveedores) dentro de AWS, con prestaciones de seguridad, monitorización y facturación integradas en la nube de Amazon. Bedrock facilita la operación multimaestra en AWS.

¿Qué cargas soportará la infraestructura: entrenamiento, inferencia, agentes?
Los clústeres están diseñados para servir inferencias (como en ChatGPT), entrenar nuevas generaciones de modelos, además de cargas agentic que integran modelo + herramientas + orquestación. La topología de baja latencia y la orquestación CPU/GPU apuntan a flujos RAG, búsqueda semántica, análisis científico y automatización.

Fuente: Amazon