Meta traslada la IA agéntica a decenas de millones de núcleos AWS Graviton en lugar de GPU

Meta apuesta de hecho por una nueva capa de infraestructura de IA: la compañía ha cerrado un acuerdo con AWS para desplegar decenas de millones de núcleos Graviton destinados a cargas de IA agéntica. No es una compra más de GPU para entrenar modelos, sino un indicio de que el mercado empieza a dividirse en dos grandes vías. Una es el entrenamiento de modelos cada vez mayores en aceleradores.

La otra es dar servicio a un enorme número de escenarios agénticos tras el entrenamiento, donde ya no importa solo la potencia máxima, sino también el precio, la eficiencia energética y la previsibilidad del funcionamiento a escala. Según el comunicado oficial de Amazon del 24 de abril de 2026, el despliegue arranca con decenas de millones de núcleos Graviton y puede ampliarse a medida que crezcan las necesidades de Meta. Amazon afirma que Meta ya es uno de los mayores clientes de Graviton del mundo.

Se trata de CPU de la familia AWS Graviton, no de GPU: procesadores ARM de diseño propio de Amazon, disponibles a través de la nube de AWS. Meta pretende ejecutar en ellos parte de la infraestructura que sostiene sus servicios de IA y el procesamiento de miles de millones de interacciones, donde hay que coordinar flujos de trabajo complejos de varios pasos. Por qué importa: el auge de la IA agéntica cambia la propia estructura de la demanda de hardware.

Las GPU siguen siendo insustituibles para entrenar grandes modelos o ejecutar inferencia especialmente pesada. Pero cuando aparecen agentes sobre esos modelos, crece con fuerza el peso de otro tipo de tareas: razonamiento en tiempo real, generación de código, búsqueda, planificación de secuencias de acciones, orquestación de llamadas a herramientas y gestión de largas cadenas de pasos. Estas cargas suelen toparse no solo con los aceleradores, sino también con la CPU, la memoria, la comunicación entre nodos y el coste de cada solicitud.

Para empresas de la escala de Meta, ya no es un detalle técnico, sino una cuestión de economía de toda la plataforma de IA. Para AWS, el acuerdo con Meta supone varias victorias a la vez. Primera, Amazon obtiene una señal externa muy visible para el mercado: sus propios chips pueden usarse no solo dentro de AWS, sino también en una de las infraestructuras de IA más exigentes del mundo.

Segunda, ayuda a recuperar para AWS parte del gasto de Meta. En agosto de 2025, Meta firmó con Google Cloud un acuerdo de nube de seis años por más de 10.000 millones de dólares, y en ese contexto el nuevo contrato con Amazon parece un paso hacia un esquema de compra de computación más diversificado.

Tercera, AWS refuerza su posición en un segmento nuevo: no solo una «nube para modelos», sino un proveedor de pila completa para la IA agéntica. Hay otro contexto. El 20 de abril de 2026, Anthropic anunció la ampliación de su colaboración con Amazon y el compromiso de gastar más de 100.

000 millones de dólares en AWS durante diez años, incluida capacidad basada en Trainium. En este marco, la alianza con Meta en Graviton muestra que Amazon intenta afianzarse a la vez en varias capas de la infraestructura de IA: en aceleradores para entrenamiento e inferencia y, por separado, en CPU para cargas agénticas y de servicio. Otro argumento de Amazon es la economía.

Según la compañía, Graviton5 se ha creado específicamente para estos escenarios, ofrece hasta 192 núcleos, una caché mayor y hasta un 25% más de rendimiento que la generación anterior. Para los clientes, supone un intento de reducir el coste de las operaciones de IA sin renunciar a la escala. La conclusión principal es sencilla: la carrera de chips de IA ya no se reduce a la escasez de GPU y al dominio de Nvidia.

Los grandes actores empiezan a montar pilas de computación híbridas en las que cada categoría de hardware se ocupa de su parcela: las GPU, del entrenamiento; los aceleradores especializados, de parte de la inferencia; y las CPU, de la orquestación, las cadenas agénticas y las cargas de aplicación masivas. El acuerdo entre Meta y AWS muestra que la próxima batalla es por quién ofrece el mejor precio por unidad de trabajo útil de IA. Y si los productos agénticos se convierten de verdad en la interfaz principal con los modelos, la demanda de estas arquitecturas de CPU crecerá al menos tan rápido como la de los aceleradores de IA clásicos.

*Meta está reconocida como organización extremista y prohibida en Rusia.