Amazon apuesta por sus propios chips: una estrategia que comienza a dar frutos

En el competitivo escenario de la infraestructura de inteligencia artificial, Amazon Web Services (AWS) ha realizado un movimiento estratégico de gran calado. Durante la conferencia re:Invent 2025, la división cloud del gigante tecnológico presentó el chip Trainium3, su desarrollo más potente hasta la fecha para entrenar modelos de IA. Este lanzamiento representa un desafío directo a la hegemonía de Nvidia en este mercado crítico. Aunque la acción de Amazon ha tenido un desempeño inferior al del mercado general este año, los inversores institucionales mantienen su confianza. El foco ahora está en determinar si esta ofensiva en semiconductores puede impulsar la cotización.

La hoja de ruta de Amazon en este campo es ambiciosa y no se detiene en el Trainium3. La compañía ya está desarrollando la cuarta generación, el Trainium4, que promete ofrecer un rendimiento computacional al menos seis veces superior. Un detalle técnico crucial es que este futuro chip será compatible con la tecnología NVLink de Nvidia, lo que facilitará la interoperabilidad entre servidores basados en Trainium y los de su principal competidor.

En paralelo, AWS ha reforzado su portafolio con el lanzamiento del procesador universal Graviton5. Este chip, con 192 núcleos, proporciona un 25% más de rendimiento que su predecesor. Este desarrollo es significativo, ya que más de la mitad de las nuevas capacidades de CPU en AWS se fundamentan ya en la tecnología Graviton.

El argumento comercial: eficiencia y ahorro de costes

El principal valor propositivo del Trainium3 reside en su capacidad para reducir gastos. Fabricado con tecnología de 3 nanómetros, el chip ofrece 4,4 veces más potencia de cálculo y cuadruplica la eficiencia energética en comparación con la generación anterior. En una configuración de servidor Ultra, es posible integrar hasta 144 unidades de Trainium3, alcanzando una potencia de procesamiento de 362 petaflops en formato FP8. Estos sistemas son escalables hasta un millón de chips.

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Los primeros clientes en adoptar la tecnología, entre los que se encuentran Anthropic, Karakuri y Splash Music, han reportado reducciones de hasta el 50% en los costes de entrenamiento de sus modelos de IA. Con esta estrategia, Amazon avanza en su objetivo de disminuir la dependencia de Nvidia, al tiempo que brinda a los usuarios de AWS alternativas más económicas a las GPUs dominantes.

El respaldo de Wall Street y un catalizador en el horizonte

El sentimiento entre los analistas financieros sigue siendo predominantemente positivo. De los expertos que cubren la acción, 56 mantienen una recomendación de "compra", mientras que solo tres aconsejan "mantener". El precio objetivo promedio se sitúa en 296,78 dólares estadounidenses, una cifra que implica un apreciable potencial alcista desde los niveles actuales.

Algunas valoraciones recientes destacadas son:

• Oppenheimer: Elevó su objetivo a 305 dólares (desde 290 dólares).
• Citizens JMP: Establece un objetivo de 300 dólares con calificación "market outperform".
• DA Davidson: Objetivo de 300 dólares y rating "buy".
• Piper Sandler: Reitera su calificación "overweight".

Los resultados del tercer trimestre ya ofrecieron una sorpresa positiva, superando las expectativas del consenso. El beneficio por acción fue de 1,95 dólares, frente a los 1,57 dólares estimados, y los ingresos crecieron un 13,4%, hasta los 180.170 millones de dólares.

Además, en el horizonte se vislumbra un posible catalizador para la valoración de Amazon. Anthropic, la empresa creadora del chatbot Claude y socia estratégica de AWS para cargas de trabajo de IA, planea según los informes su salida a bolsa (IPO) a principios de 2026. Amazon ha invertido aproximadamente 8.000 millones de dólares en esta startup. Una oferta pública exitosa podría revalorizar significativamente la cartera de inversiones del conglomerado, especialmente porque Anthropic ya entrena sus modelos en los chips Trainium3, actuando así como un cliente de referencia clave para esta nueva generación de semiconductores.

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