Nvidia reconstruye la memoria en torno al chip de Amazon
El blog de Nvidia anunció NVHBM el 26 de agosto de 2026 y describió una nueva arquitectura que traslada el controlador de memoria propio de Nvidia al propio dado base de la memoria de alto ancho de banda, en lugar de dejarlo en el chip de cómputo. La publicación afirmó que el diseño ofrece hasta un 30 por ciento más de ancho de banda de memoria y reduce el consumo del HBM hasta en un 15 por ciento frente al HBM4e comercial, mientras libera hasta un 25 por ciento más de área en el dado de cómputo para otra lógica. La tecnología está disponible para los socios del programa NVLink Fusion de Nvidia, el esquema de licencias que permite a fabricantes externos conectar su propio silicio a la estructura de interconexión de Nvidia. Tom's Hardware corroboró de forma independiente las mismas tres cifras tras revisar el informe técnico de Nvidia, describiendo el movimiento como la primera vez que Nvidia exporta su diseño de controlador de memoria más allá de sus propios chips.
Annapurna Labs, de Amazon, aparece como el primer socio de NVHBM. El blog de Nvidia citó a Nafea Bshara, vicepresidente de Annapurna Labs, diciendo que NVHBM representa un nuevo enfoque arquitectónico para avanzar en el rendimiento y la eficiencia de la memoria de alto ancho de banda. La colaboración amplía un compromiso que AWS asumió en diciembre de 2025, cuando acordó incorporar NVLink Fusion a su hoja de ruta de silicio propio; la cobertura de ServeTheHome sobre ese anuncio anterior describió Trainium4 como diseñado desde el inicio para integrarse con NVLink y la arquitectura de rack MGX de Nvidia. Annapurna Labs afirma que dará soporte a NVLink Fusion a partir de Trainium4, permitiendo que los aceleradores propios de AWS y las GPU de Nvidia compartan una arquitectura de rack común.
| Métrica | NVHBM frente al HBM4e comercial |
|---|---|
| Ancho de banda de memoria | Hasta un 30 por ciento más |
| Consumo del HBM | Hasta un 15 por ciento menos |
| Área de cómputo liberada | Hasta un 25 por ciento más |
El chip que Amazon vendió como la vía para esquivar a Nvidia
Trainium no se presentó a los clientes como un complemento de las GPU de Nvidia. El recorrido de TechCrunch por el laboratorio de Trainium de Amazon, publicado en marzo de 2026, describió Trainium explícitamente como una alternativa a las GPU escasas y difíciles de conseguir de Nvidia, con personal de AWS afirmando que los UltraServers de Trainium3 cuestan hasta un 50 por ciento menos de operar a rendimiento comparable que los servidores de nube clásicos. AWS también redujo a propósito el coste de cambiar de proveedor: mover una carga de trabajo de hardware de Nvidia a Trainium se describió como básicamente un cambio de una línea en PyTorch y una recompilación. Un director de AWS declaró al medio que el chip batía récords en relación precio-potencia, parte de lo que el artículo llamó un intento de erosionar el dominio de mercado de Nvidia allí donde fuera posible.
Ese posicionamiento ahora encaja peor con la propia arquitectura de Trainium4. El chip que Amazon construyó para reducir la dependencia de Nvidia se enviará usando el estándar de interconexión de Nvidia y, mediante NVHBM, memoria fabricada según la propia especificación de controlador de Nvidia. Nvidia no necesita venderle a AWS ni una sola GPU para que este acuerdo importe: gana un papel de licencia y de ecosistema dentro del chip que fue diseñado para reemplazar sus productos. La independencia que ofrecía Trainium siempre trató de evitar el silicio de Nvidia y su cola de suministro. NVHBM muestra cuánto de la arquitectura subyacente de Nvidia seguirá llevando Trainium4 de todos modos.
Por qué apenas queda una ruptura limpia con Nvidia
La pregunta obvia más allá de este anuncio concreto es si queda alguna estrategia de cómputo creíble y realmente ajena a Nvidia. Las TPU de Google y los chips Maia de Microsoft reducen las compras directas de GPU igual que Trainium, pero ninguno opera en el vacío: al abrir NVLink Fusion y ahora NVHBM a silicio ajeno, Nvidia posiciona su arquitectura de interconexión y memoria como un estándar de la industria y no como una característica exclusiva suya. Un chip propio aún puede reducir la factura de GPU de un comprador. Otra pregunta distinta es si el rendimiento de ese chip ya asume que el diseño del controlador de memoria de Nvidia y su tejido de escalado están disponibles y licenciados en los términos de Nvidia.
Esto no equivale a que Trainium se convierta en un producto de Nvidia; Amazon sigue diseñando, siendo propietaria y fijando el precio del chip. Pero la independencia de Nvidia nunca fue un interruptor único que activar, y tras este acuerdo lo parece todavía menos que antes. Trainium4 demuestra que 'silicio propio' y 'libre de Nvidia' se han convertido silenciosamente en afirmaciones distintas, y un comprador que elija entre el chip propio de AWS y una GPU de Nvidia ya no debería asumir que ambas opciones son arquitectónicamente independientes.
Qué deben vigilar los compradores de cómputo en la UE y el Reino Unido
Para un operador europeo que eligió el silicio propio de AWS específicamente para cubrirse frente al poder de fijación de precios de Nvidia o al riesgo de asignación de GPU, la pregunta práctica ya no es solo qué logotipo de chip lleva el rack. Es de qué empresa procede realmente la interconexión y la arquitectura de memoria sobre la que corre el acuerdo, y si esa dependencia aparece en el contrato, en la hoja de ruta o en ninguno de los dos. Los equipos de compras e infraestructura que evalúan estrategias multicloud o multiproveedor deberían preguntar directamente a los proveedores qué generación de interconexión y memoria sustenta la capacidad ofrecida, en lugar de deducirlo solo del nombre de marca del chip.
Tres riesgos merecen seguimiento permanente y no solo revisión en la renovación del contrato: el punto único de fallo, ya que la interconexión y la arquitectura de memoria de una sola empresa se sitúan cada vez más debajo de chips vendidos como alternativas a esa misma empresa; el poder de fijación de precios, ya que Nvidia puede influir en la economía del HBM incluso en hardware que no vende; y la concentración de suministro, ya que NVHBM sigue dependiendo del mismo grupo reducido de fabricantes de memoria que ya abastece a los propios aceleradores de Nvidia. Ninguno de estos tres riesgos es ajeno a los equipos de compras. Ahora se aplican, de forma menos evidente, precisamente al chip que un comprador de la UE o el Reino Unido pudo haber elegido para evitarlos.
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