TECNOLOGÍA

Snowflake y los chips ARM Graviton de Amazon: la unión que cambiaría las tarifas de almacenamiento

La adquisición de servicios y tecnología de Amazon Web Services por parte de Snowflake se estará llevando a cabo a lo largo de los siguientes 5 años, esto de acuerdo a un comunicado de prensa

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Amazon dio a conocer que en su área de computación en la nube ha conseguido una inversión de 6 mil millones de dólares por parte de Snowflake., en donde se incluye el uso de los chips y silicio personalizados de la empresa para inteligencia artificial .

Cabe señalar que la adquisición de servicios y tecnología de Amazon Web Services por parte de Snowflake se estará llevando a cabo a lo largo de los siguientes 5 años, esto de acuerdo a un comunicado de prensa. 

Anteriormente, en el mes de abril, Anthropic, creador de Claude, mencionó que se tiene contemplado invertir más de 100 mil millones de dólares en AWS durante la próxima década. Amazon también tiene un acuerdo con OpenAI .

Es importante recalcar que ambos acuerdos con las empresas de modelos de IA incluyen una inversión de capital, mientras que el acuerdo con Snowflake no. Snowflake, que salió a bolsa en 2020, tiene una capitalización de mercado de poco más de 60 mil millones de dólares y ha dependido durante mucho tiempo de AWS.

Los analistas consultados por StreetAccount tienen previsto un margen del 11,9 %, con unos ingresos por ventas de 1370 millones de dólares.

Por décadas, los chips para servidores han sido construidos por conjuntos de instrucciones x86, desarrollados por Intel.en la década de 1970 y Advanced Micro DevicesUn par de décadas después, la arquitectura alternativa de Arm, de bajo consumo energético, se popularizó cuando Apple, lo adoptó para el primer iPhone en 2007.

Aunque fue Amazon quien introdujo los chips Arm en los centros de datos con Graviton. Los rivales de la nube, Google,y MicrosoftAmazon siguió sus pasos y lanzó chips Arm personalizados.

La IA agente necesita de una gran capacidad de procesamiento general para gestionar grandes cantidades de datos en los flujos de trabajo de IA, coordinándolos entre múltiples agentes.

 

 

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