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Visita exclusiva al laboratorio Trainium de Amazon: Chip se impone a Anthropic, OpenAI y Apple
Poco después de que el director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, diera a conocer la histórica alianza de inversión de 50 000 millones de dólares entre AWS y OpenAI, la empresa me ofreció una visita privada al laboratorio de desarrollo de chips que constituye el núcleo del acuerdo, corriendo con la mayor parte de los gastos.
Los observadores del sector siguen de cerca el chip Trainium de Amazon, fabricado en esas instalaciones, por su potencial para reducir el coste de la inferencia de IA y, posiblemente, hacer frente al cuasi monopolio de Nvidia.
Intrigado, acepté la invitación.
Mis guías durante la jornada fueron el director del laboratorio, Kristopher King (en la foto de abajo, a la derecha), el director de ingeniería, Mark Carroll (a la izquierda), y el responsable de relaciones públicas del equipo que organizó la visita, Doron Aronson (que aparece conmigo más adelante en el artículo).
Los responsables del laboratorio de chips de AWS, Mark Carroll y Kristopher King.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
AWS ha sido la principal plataforma en la nube de Anthropic desde los inicios del laboratorio de IA —una relación tan sólida que se mantuvo incluso cuando Anthropic incorporó posteriormente a Microsoft como socio de nube y cuando Amazon estrechó sus lazos con OpenAI.
El acuerdo con OpenAI designa a AWS como proveedor exclusivo del nuevo generador de agentes de IA del creador de modelos, Frontier, una herramienta que podría convertirse en parte integral del negocio de OpenAI si los agentes cumplen las expectativas de Silicon Valley. Queda por ver si esa exclusividad se mantendrá tal y como se ha anunciado. El Financial Times informó esta semana de que Microsoft podría alegar que el acuerdo con Amazon viola su propio acuerdo con OpenAI, concretamente en lo que respecta a que Redmond tiene derecho a todos los modelos y la tecnología de OpenAI.
¿Por qué resulta AWS tan atractiva para OpenAI? Como parte de este pacto, el gigante de la nube se ha comprometido a suministrar a OpenAI 2 gigavatios de capacidad de cálculo de Trainium —un compromiso enorme, teniendo en cuenta que Anthropic y el propio servicio Bedrock de Amazon ya están consumiendo chips Trainium más rápido de lo que Amazon es capaz de producirlos—.
El chip Trainium3 de Amazon.Créditos de la imagen:Amazon
Trainium frente a Nvidia
Más allá de ofrecer una alternativa a las GPU de Nvidia, que están agotadas y son difíciles de encontrar, Amazon afirma que sus nuevos chips, que funcionan en sus servidores especializados Trn3 UltraServers, ofrecen un rendimiento comparable a un coste hasta un 50 % inferior al de los servidores en la nube tradicionales.
Junto con el Trainium3, lanzado en diciembre, el equipo de AWS también ha desarrollado nuevos conmutadores Neuron. Carroll afirma que esa combinación supone una transformación.
«Lo que eso nos aporta es algo enorme», afirmó Carroll. Los conmutadores permiten que cada chip Trainium3 se comunique con todos los demás chips en una configuración en malla, lo que reduce la latencia. «Por eso Trainium3 está batiendo todo tipo de récords», especialmente en «precio por potencia», añadió.
Cuando se procesan billones de tokens a diario, estas mejoras se acumulan.
De hecho, el equipo de chips de Amazon se ganó los elogios de Apple en 2024. En un inusual momento de franqueza por parte de esta empresa tan reservada, el director de IA de Apple describió públicamente cómo Apple utilizaba otro de los chips del equipo: Graviton, una CPU de servidor basada en ARM de bajo consumo y el primer chip revolucionario que diseñó el equipo. Apple también elogió a Inferentia, un chip creado específicamente para la inferencia, y hizo un guiño a Trainium, que por entonces aún era una novedad.
Estos chips siguen la estrategia clásica de Amazon: observar lo que quieren los clientes y, a continuación, crear una alternativa propia que compita en precio.
Históricamente, el reto en el ámbito de los chips ha sido el coste de cambio. Las aplicaciones escritas para los chips de Nvidia deben rediseñarse para funcionar con otros, un proceso que lleva mucho tiempo y que disuade a los desarrolladores de cambiar.
Pero el equipo de chips de AWS me comentó con orgullo que Trainium ahora es compatible con PyTorch, un popular marco de código abierto para crear modelos de IA. Esto incluye muchos modelos alojados en Hugging Face, una amplia biblioteca donde los desarrolladores comparten modelos de código abierto.
La transición, según Carroll, requiere «básicamente cambiar una línea de código, recompilar y, a continuación, ejecutarlo en Trainium». En otras palabras, Amazon está mermando el dominio de mercado de Nvidia siempre que puede.
AWS también ha anunciado este mes una colaboración con Cerebras Systems, mediante la cual integrará el chip de inferencia de dicha empresa en servidores que ejecutan Trainium, lo que, según promete Amazon, proporcionará un rendimiento de IA de gran potencia y baja latencia.
Pero las ambiciones de Amazon van más allá de los propios chips. El equipo también diseña el servidor que aloja los chips. Junto con los componentes de red, han creado «Nitro», una combinación de hardware y software que proporciona virtualización (lo que permite que muchas instancias de software se ejecuten por separado en el mismo servidor); un nuevo sistema de refrigeración líquida de última generación; y los soportes para servidores (en la imagen de abajo) que albergan el equipo.
Todo ello tiene como objetivo controlar los costes y el rendimiento.
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin, plataforma con componentes.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Trabajando las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en la «puesta en marcha»
La unidad de diseño de chips a medida de Amazon se puso en marcha cuando el gigante de la nube adquirió la empresa israelí de diseño de chips Annapurna Labs en enero de 2015 por unos 350 millones de dólares. Así pues, el equipo lleva más de una década diseñando chips para AWS. La unidad conserva sus raíces y el nombre de Annapurna; su logotipo está presente por toda la oficina.
Este laboratorio de chips se encuentra en un reluciente edificio con ventanas cromadas en el lujoso barrio de The Domain, en Austin, una zona peatonal repleta de tiendas y restaurantes, a la que a veces se conoce como el Silicon Valley de Austin.
Las oficinas tienen el ambiente clásico de una empresa tecnológica: cubículos, zonas de reunión y salas de conferencias. Pero, escondido al fondo de una de las plantas superiores, se encuentra el laboratorio propiamente dicho, con unas vistas panorámicas de la ciudad.
El laboratorio, repleto de estanterías y con un tamaño aproximado al de dos grandes salas de reuniones, es un espacio industrial ruidoso debido a los ventiladores de los equipos. Parece una mezcla entre un taller de instituto y un plató de Hollywood para un laboratorio de alta gama, salvo que los ingenieros llevan vaqueros en lugar de batas blancas de laboratorio.
Laboratorio de chips de AWS en Austin.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Laboratorio de chips de AWS en Austin.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Cabe señalar que aquí no se fabrican chips, por lo que no se necesitaban trajes blancos de protección. El Trainium3 es un chip de última generación de 3 nanómetros producido por TSMC, posiblemente el líder en la fabricación de chips de 3 nanómetros, mientras que otros chips los fabrica Marvell.
Pero esta es la sala donde tiene lugar la magia del «bring-up».
«La puesta en marcha de un chip de silicio es cuando recibes el chip por primera vez, y es como una gran fiesta que dura toda la noche. Te quedas aquí, como en un «lock-in»», explica King. Tras 18 meses de trabajo, el chip se activa por primera vez para comprobar que funciona según lo previsto. El equipo incluso grabó parte de la puesta en marcha del Trainium3 y lo publicó en YouTube.
Alerta de spoiler: nunca está exento de problemas.
En el caso del Trainium3, el prototipo del chip se refrigeraba originalmente por aire, al igual que las versiones anteriores. El chip actual se refrigera ahora por líquido, lo que ofrece ventajas energéticas y supuso una hazaña de ingeniería considerable.
Durante la puesta en marcha, las dimensiones de la fijación del chip al disipador de calor de refrigeración por aire no coincidían, por lo que no se pudo activar el chip.
Sin dejarse desanimar, el equipo «cogió inmediatamente una amoladora y empezó a lijar el metal», explicó King. Para no estropear el ambiente festivo de la «pizza party» de la puesta en marcha, se escabulleron y realizaron el lijado en una sala de reuniones.
Pasarse toda la noche en vela resolviendo problemas «es la esencia misma de la puesta en marcha de un chip», afirmó King.
El laboratorio cuenta incluso con una estación de soldadura, donde Isaac Guevara, ingeniero de hardware y maestro soldador, hizo una demostración de cómo soldar minúsculos componentes de circuitos integrados bajo un microscopio. Se trata de un trabajo tan difícil que Carroll, uno de los altos directivos, admitió abiertamente que él no sería capaz de hacerlo, lo que provocó las risas de Guevara y del resto de ingenieros presentes en la sala.
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin, estación de soldadura.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
El laboratorio también cuenta con herramientas tanto a medida como comerciales para probar y analizar problemas en los chips. Aquí vemos al ingeniero de señales Arvind Srinivasan demostrando cómo el laboratorio prueba cada uno de los diminutos componentes del chip:
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin, equipo de pruebas.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Los «sleds» son la estrella del laboratorio
Pero la estrella del laboratorio es una fila completa en la que se exhiben todas las generaciones de los «sleds» que ha diseñado el equipo.
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin: la pared de «sleds».Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Los «sleds» son las bandejas que albergan los chips de IA Trainium, los chips de CPU Graviton y las placas y componentes de apoyo. Apílalos en un rack junto con el componente de red —también diseñado a medida por este equipo— y obtendrás los sistemas que constituyen la clave del éxito de Anthropic Claude.
Este es el «sled» que se presentó durante la conferencia AWS re:Invent en diciembre:
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin, «sled» de Trainium3.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Probado por Anthropic y OpenAI
Esperaba que mis guías se jactaran del acuerdo con OpenAI durante la visita. Pero no lo hicieron.
Esa reticencia podría estar relacionada con la posible incertidumbre jurídica que rodea al acuerdo. Pero la sensación que tuve fue que estos ingenieros que trabajan sobre el terreno —que actualmente están diseñando la próxima versión, Trainium4— aún no han tenido muchas oportunidades de colaborar con OpenAI. Su día a día se ha centrado hasta ahora en las necesidades de Anthropic y Amazon.
Actualmente, la mayor parte de los chips Trainium2 se encuentra desplegada en el Proyecto Rainier —uno de los clústeres de computación de IA más grandes del mundo—, que entró en funcionamiento a finales de 2025 con 500 000 chips. Lo utiliza Anthropic.
Sin embargo, en un monitor de pared de la oficina principal se mostraba una cita sobre cómo OpenAI utilizará Trainium. El orgullo estaba ahí, aunque fuera sutil.
Además de este laboratorio, el equipo cuenta con su propio centro de datos privado para el control de calidad y las pruebas. Situado a poca distancia en coche, no gestiona cargas de trabajo de clientes, por lo que se aloja en una instalación de coubicación, no en un centro de datos de AWS.
La seguridad es estricta: hay protocolos rigurosos para entrar en el edificio y acceder a la zona de Amazon en su interior.
El sistema de refrigeración del centro de datos es tan ruidoso que es obligatorio llevar tapones para los oídos, y el aire está cargado del olor acre del metal calentado. No es un lugar agradable para que una persona normal pase el rato.
Aquí estamos Aronson y yo en el centro de datos del laboratorio de chips de AWS en Austin, protegiéndonos los oídos junto a los servidores en funcionamiento.Créditos de la imagen:TechCrunch / Julie Bort
En este centro de datos, hileras e hileras de servidores están repletas de «sleds» que integran todos los chips personalizados más recientes de Amazon: la CPU Graviton, el Trainium3 refrigerado por líquido y el Amazon Nitro, todos ellos zumbando sin cesar. El líquido circula por un sistema cerrado, lo que significa que se reutiliza, lo que debería ayudar a reducir el impacto medioambiental, según explicaron los ingenieros.
Así es como se ve un Trn3 UltraServer actual: varios «sleds» en la parte superior e inferior, con conmutadores Neuron en el centro. Se ve al ingeniero de desarrollo de hardware David Martínez-Darrow realizando tareas de mantenimiento en un «sled»:
Visita al laboratorio de chips de AWS en Austin, centro de datos.Créditos de la imagen:TechCrunch/Julie Bort
Aunque el equipo siempre ha sido objeto de gran atención, el escrutinio se ha intensificado considerablemente en los últimos tiempos.
El director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, sigue de cerca este laboratorio y presume públicamente de sus productos como un padre orgulloso. En diciembre, afirmó que Trainium ya era un negocio de varios miles de millones de dólares para AWS y lo calificó como una de las tecnologías de AWS que más le entusiasma. También mencionó el chip al anunciar el acuerdo con OpenAI.
El equipo también siente la presión. Los ingenieros trabajan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante tres o cuatro semanas antes de cada evento de puesta en marcha para solucionar problemas, de modo que los chips puedan fabricarse en serie e implementarse en los centros de datos.
«Es muy importante que avancemos lo más rápido posible para demostrar que realmente va a funcionar», afirmó Carroll. «Hasta ahora, nos ha ido muy bien».
*Aviso: Amazon nos proporcionó los billetes de avión y nos cubrió una noche en un hotel local. Siguiendo su principio de liderazgo de «austeridad», se trataba de un asiento central en la parte trasera del avión y una habitación modesta. TechCrunch cubrió otros gastos del viaje, como los traslados en Uber y las tasas de equipaje. (Sí, facturé una maleta para un viaje de una noche. En ese sentido, soy un poco exigente.)
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