Acuerdo OpenAI AWS: 38 mil millones de dólares en cómputo
El acuerdo OpenAI AWS, firmado el 3 de noviembre de 2025, es un contrato de 38 mil millones de dólares a siete años para ejecutar sus cargas de IA en Amazon Web Services con cientos de miles de chips Nvidia GB200 y GB300. OpenAI puede usar parte de la capacidad de inmediato y toda debe estar lista antes de que termine 2026. Para las empresas que construyen sobre OpenAI, significa más cómputo detrás de los modelos y menos dependencia de una sola nube.
Por qué OpenAI necesitaba otro proveedor de nube
El problema de OpenAI es el cómputo: necesita mucha más capacidad de procesamiento que la que le daba cualquier proveedor y estaba atada a una sola nube. Microsoft fue el socio de nube exclusivo de OpenAI hasta el anuncio de Stargate en enero de 2025, tras el cual ambas confirmaron que la alianza ya no era exclusiva.
A fines de octubre de 2025, OpenAI renegoció esa alianza como parte de su reestructuración corporativa. Según los nuevos términos, «Microsoft ya no tendrá derecho de preferencia para ser el proveedor de cómputo de OpenAI», informó SD Times, aunque OpenAI aceptó comprar 250 mil millones de dólares en servicios de Azure. Desde entonces OpenAI firmó acuerdos de cómputo con Google Cloud, CoreWeave y Oracle; se espera que el último llegue a valer hasta 300 mil millones de dólares en cinco años.
Qué compró OpenAI a AWS
El 3 de noviembre de 2025, OpenAI firmó un acuerdo de 38 mil millones de dólares a siete años con Amazon Web Services para ejecutar sus cargas de trabajo en la infraestructura de AWS. AWS agrupará cientos de miles de chips Nvidia GB200 y GB300 en Amazon EC2 UltraServers, con la opción de ampliar a decenas de millones de CPU.
OpenAI puede empezar a usar parte de la capacidad de inmediato. Se espera que toda la capacidad del acuerdo esté desplegada antes de que termine 2026, con margen para crecer en 2027 y después. Ninguna de las dos empresas reveló cuánta capacidad se busca.
«Escalar la IA de frontera requiere cómputo masivo y confiable». — Sam Altman, cofundador y director ejecutivo de OpenAI
Cómo se entregará la capacidad
La primera fase usa centros de datos que AWS ya opera, según información de CNBC citada por DCD. Las fases siguientes exigirán que Amazon construya nueva infraestructura para OpenAI. AWS afirma que los clústeres están optimizados para la eficiencia y el rendimiento del procesamiento de IA.
AWS ha sumado energía para sostener acuerdos de este tamaño. En la llamada de resultados del tercer trimestre de 2025, el director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, dijo que AWS había añadido 3,8 GW de energía en los 12 meses previos, que tenía el doble de capacidad eléctrica que en 2022 y que iba camino de duplicarla otra vez para 2027.
Qué muestra el acuerdo en cifras
Todavía no hay resultado operativo; las cifras son compromisos. El acuerdo OpenAI AWS vale 38 mil millones de dólares a siete años. Jassy dijo que la cartera pendiente de AWS llegó a 200 mil millones de dólares al cierre del tercer trimestre, sin contar varios acuerdos de octubre aún no anunciados que, sumados, superaron el volumen total de acuerdos de AWS del trimestre.
Por el lado de OpenAI, el nivel de gasto está muy por delante de los ingresos. OpenAI fue valorada en 500 mil millones de dólares a principios de octubre de 2025, pero aún no daba ganancias, informó DCD. Cuando le preguntaron cómo una empresa con ingresos reportados de 13 mil millones de dólares podía comprometer 1,4 billones de dólares en gasto, Sam Altman respondió que OpenAI generaba más ingresos que eso y que planeaba hacerlos crecer con fuerza. No dijo cuánto.
Qué cambia para las empresas que construyen sobre OpenAI
Para las empresas que usan los modelos de OpenAI, el acuerdo resuelve una tarea práctica: conseguir suficiente capacidad cuando la necesitan. Repartir el cómputo entre AWS, Microsoft, Google Cloud, CoreWeave y Oracle hace que OpenAI dependa menos del calendario de centros de datos de un solo proveedor.
También muestra cómo compran cómputo hoy los grandes compradores de IA: contratos de varios años medidos en miles de millones, con capacidad reservada antes de que exista. Las empresas que planifican sus propias cargas de IA enfrentan la misma decisión a menor escala, entre una nube o varias. El acuerdo siguió al que OpenAI firmó con AMD por cientos de miles de GPU, a una alianza con Broadcom para hardware de IA personalizado y a una carta de intención de septiembre de 2025 para desplegar al menos 10 GW de hardware de Nvidia.
Preguntas y respuestas
¿Cuánto vale el acuerdo entre OpenAI y AWS?
OpenAI se comprometió con 38 mil millones de dólares con Amazon Web Services a siete años, y se espera que toda la capacidad esté desplegada antes de que termine 2026.
¿Qué hardware usará OpenAI en AWS?
OpenAI tendrá acceso a cientos de miles de chips Nvidia GB200 y GB300 mediante Amazon EC2 UltraServers, con la opción de ampliar a decenas de millones de CPU.
¿Microsoft sigue siendo el proveedor de nube de OpenAI?
Sí, pero ya no de forma exclusiva. Microsoft renunció a su derecho de preferencia sobre el cómputo de OpenAI, y OpenAI aceptó comprar 250 mil millones de dólares en servicios de Azure.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
Este caso trata de comprar cómputo como las aerolíneas compran aviones: con años de anticipación, en pedidos enormes y a más de un proveedor. La mayoría de las empresas nunca firmará un contrato así, pero enfrenta la misma pregunta a menor escala. Si una región de nube se queda sin los chips que un equipo necesita, ¿cuánto tiempo espera un producto?
Si planificáramos cargas de IA para una empresa, mantendríamos la aplicación separada del proveedor. Las solicitudes pasarían por un solo gateway interno que sabe qué modelos y nubes hay disponibles, cuánto cuesta cada uno por solicitud y qué tan rápido responde. Los equipos llamarían al gateway y no a un proveedor directamente, de modo que mover una carga de una nube a otra sería un cambio de configuración y no una reescritura.
Se rompería en los detalles que cambian entre proveedores: versiones de modelos, límites de uso, reglas de residencia de datos y la forma en que cada uno registra las solicitudes. Probaríamos cada carga en al menos dos proveedores antes de ponerla en producción y guardaríamos los resultados, para saber que el respaldo funciona antes de necesitarlo. Finanzas e ingeniería revisarían juntas los contratos, porque la capacidad reservada que nadie usa es dinero gastado en nada.
La métrica que vigilaríamos es la proporción de solicitudes que fallan o esperan porque no había capacidad. Después construiríamos un pronóstico de demanda de cómputo por producto, para dimensionar las compras según el uso real y no según suposiciones.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.