Impulso urgente para los chips de IA de desarrollo propio: Amazon AWS eleva los objetivos de envío de servidores ASIC para el tercer trimestre hasta en un 30%.

TradingKey - AWS de Amazon ( AMZN) está acelerando su estrategia de chips de IA de desarrollo propio. Según fuentes de la cadena de suministro, AWS ha notificado a los proveedores pertinentes que aumenten el volumen de envío de servidores ASIC para el tercer trimestre de 2026 entre un 20% y un 30% en comparación con el plan original. Este movimiento se interpreta como una señal del sólido optimismo de AWS respecto a las perspectivas de mercado de su último chip Trainium 3, así como un indicio importante de su intención de capturar de forma preventiva cuota de mercado en el sector de los ASIC.

Como el primer chip de IA de AWS en utilizar un proceso de 3 nm, Trainium 3 representa un salto integral en rendimiento respecto a la generación anterior, Trainium 2. Su rendimiento de computación alcanza los 2,52 petaflops, lo que duplica al de Trainium 2. Su capacidad de memoria ha aumentado 1,5 veces, el ancho de banda de memoria ha mejorado 1,7 veces y la eficiencia energética se ha incrementado más de 4 veces. Compatible con modelos de billones de parámetros y tareas multimodales, el chip puede escalar a clústeres de hasta 144 chips, lo que representa la fuerza tecnológica más reciente de AWS en el campo de la potencia de cálculo de IA.

Según DigiTimes, que cita fuentes de la cadena de suministro, los componentes a nivel de placa base para servidores equipados con el chip Trainium 3 comenzaron a enviarse en mayo de este año y actualmente se encuentran en una fase de aumento de volumen mes a mes.

Con esta revisión al alza del plan de envíos, el crecimiento de los envíos de los fabricantes de la cadena de suministro pertinentes será mayor de lo previsto anteriormente, lo que deja margen para nuevas revisiones al alza en su rendimiento operativo del segundo semestre.

La cadena de suministro taiwanesa para los servidores AWS Trainium 3 ha formado un ecosistema completo. Este incluye a AVC, Micro-Star (Maik) y Zen Voce en el sector de la refrigeración; King Slide y Nan Juen International para los rieles deslizantes; AVC y Chenbro para el chasis; y Accton como la planta de ensamblaje a nivel de placa base L6. Los pedidos para el ensamblaje a nivel de gabinete L11 y componentes como los rieles deslizantes entrarán en producción en masa en julio, y se espera que el crecimiento del volumen se dispare en el tercer trimestre.

Sólida demanda de clientes clave: Anthropic se convierte en el principal motor de crecimiento

Fuentes de la cadena de suministro señalaron que la startup de IA Anthropic es uno de los motores clave detrás de la acelerada acumulación de inventario de AWS en esta ocasión. Como principal inversor en Anthropic, Amazon firmó un acuerdo de cooperación de 10 años con la empresa en abril de este año, en virtud del cual Anthropic se comprometió a ampliar su adquisición de potencia de cálculo de AWS. Anthropic ha declarado públicamente que todavía existe una brecha significativa en su planificación de capacidad de cómputo, la cual se basa actualmente en un punto de referencia de crecimiento de 10 veces, y esta brecha debe cubrirse lo antes posible.

Además de Anthropic, OpenAI y Uber también son clientes importantes de AWS Trainium. Mientras tanto, Bedrock, la plataforma gestionada de IA generativa lanzada por Amazon para clientes empresariales, cuenta ahora con 125.000 clientes. Sus cargas de trabajo de inferencia son atendidas principalmente por Trainium, con una demanda continuamente en expansión por el lado empresarial que sirve como un pilar de apoyo fundamental.

El director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, reveló durante una reciente llamada de resultados que Trainium 2 está agotado, Trainium 3 está casi reservado en su totalidad y algunos clientes ya han comenzado a reservar la próxima generación Trainium 4, mientras que la compañía ha iniciado simultáneamente el proceso de desarrollo para Trainium 5. Esta serie de movimientos indica que la demanda del mercado para los chips de IA de desarrollo propio de AWS supera con creces las expectativas y se encuentra actualmente en una fase de rápida expansión.

A medida que el panorama competitivo se intensifica, AWS necesita urgentemente fortalecer su posición de mercado en los ASIC.

La intensa competencia en el mercado de la computación en la nube está impulsando a AWS a acelerar el desarrollo de sus chips propios. Aunque AWS sigue siendo el líder en el mercado de la nube pública, Microsoft y Google le siguen de cerca, mientras que la competencia en el campo de la potencia de cálculo de IA se vuelve cada vez más encarnizada.

In el campo de los chips ASIC, los envíos de TPU de Google ocupan el primer lugar en el mercado, lo que ejerce una presión directa sobre AWS y la obliga a acelerar la mejora del rendimiento y la escala de Trainium.

Además, Meta anunció recientemente planes para abrir su propia potencia de cálculo de IA al público, permitiendo a las empresas y desarrolladores pagar por utilizar sus modelos de IA o alquilar directamente potencia de cálculo de GPU dedicada, compitiendo abiertamente con AWS, Microsoft y Google por los clientes empresariales. Esto ha intensificado aún más la competencia en el mercado y ha aumentado la sensación de urgencia de AWS por expandirse.

DIGITIMES Research analiza y prevé que en el mercado de chips para servidores de IA de gama alta en 2026, la tasa de crecimiento anual de los envíos de servidores GPU será de aproximadamente el 43.8%, mientras que la tasa de crecimiento anual de los envíos de servidores ASIC será aún más significativa, alcanzando previsiblemente el 64.2%. A medida que tanto los servidores AWS Trainium como Google TPU entren en la fase de producción masiva en la segunda mitad de 2026, se espera que el mercado general de servidores ASIC experimente una expansión acelerada.

La revisión al alza de los envíos de Trainium 3 por parte de AWS en esta ocasión no es solo una respuesta a la demanda del mercado, sino también una medida importante para consolidar su ventaja competitiva en el campo de la potencia de cálculo de IA.