Uber apuesta por los chips personalizados de Amazon para mantener los viajes más rápidos

TLDR

  • Uber está ampliando su asociación en la nube con AWS, utilizando los chips personalizados Graviton4 y Trainium3 de Amazon.
  • Los chips Graviton4 impulsan las Trip Serving Zones de Uber, ayudando a emparejar más rápido a pasajeros y conductores durante picos de demanda.
  • Trainium3 se está probando para entrenar modelos de IA que gestionan el emparejamiento de conductores, los tiempos de llegada y las recomendaciones de entregas.
  • El acuerdo busca reducir los costos de energía y disminuir la latencia en millones de viajes y entregas diarias.
  • Amazon está usando el acuerdo para mostrar su línea de chips personalizados a clientes empresariales en medio del aumento de la demanda de IA.

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Uber está profundizando su relación en la nube con Amazon Web Services, poniendo la silicos personalizado de AWS en el centro de su infraestructura en tiempo real y sus ambiciones de IA.

$UBER está ampliando su asociación $AMZN con AWS para impulsar más de su infraestructura de viajes, entregas y IA.

Este movimiento profundiza lo que ya es una relación Uber-Amazon amplia, que abarca computación en la nube, vehículos autónomos e infraestructura de IA.

La relación entre Uber y Amazon ha… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1

— Yeboah Walee (@YeboahWalee) 7 de abril de 2026

La asociación ampliada pone dos de los chips personalizados de Amazon a trabajar dentro de las operaciones globales de Uber. Graviton4 se encarga de la carga informática intensiva detrás de las Trip Serving Zones, el sistema que decide, en milisegundos, qué conductor recibe qué viaje. Trainium3 se está pilotando para el entrenamiento de modelos de IA, alimentado por datos de miles de millones de viajes y entregas del pasado.

Uber Technologies, Inc., UBER

Uber procesa un volumen asombroso de decisiones cada segundo. ¿Qué conductor está más cerca? ¿Cuál es la ruta más rápida? ¿Cuánto tardará? Acertar esas decisiones a escala —en horas pico, tormentas de lluvia y eventos en estadios— es el problema central de ingeniería que Uber está pagando para resolver.

“Uber opera a una escala donde los milisegundos importan”, dijo Kamran Zargahi, vicepresidente de Ingeniería de Uber. “Al mover más cargas de trabajo de Trip Serving a AWS, obtenemos la flexibilidad para emparejar más rápido a pasajeros y conductores y gestionar picos de demanda de entregas sin interrupciones”.

Al ejecutar Trip Serving Zones en Graviton4, Uber afirma que puede escalar más rápido durante picos de demanda y, al mismo tiempo, reducir el consumo de energía y recortar costos. Esa es una combinación poco común: normalmente eliges dos de tres.

Modelos de IA construidos con miles de millones de viajes

El piloto de Trainium3 es donde todo se vuelve más orientado al futuro. Los modelos de IA de Uber procesan datos de miles de millones de viajes para calcular tiempos de llegada, clasificar a los repartidores y personalizar la experiencia dentro de la app. Entrenar esos modelos a escala es costoso. Trainium es la respuesta de Amazon a ese problema de costos.



“Al comenzar a pilotar algunos de nuestros modelos de IA en Trainium, estamos construyendo una base tecnológica que hará que cada experiencia de Uber sea más inteligente”, dijo Zargahi.

Los modelos entrenados en Trainium están diseñados para mejorar la velocidad de emparejamiento, la precisión de los tiempos de llegada y las recomendaciones de entrega —las métricas que afectan directamente si un pasajero reserva de nuevo o si un restaurante permanece en la plataforma.

Para Amazon, el acuerdo se trata tanto de marketing como de infraestructura. AWS está haciendo un empuje agresivo para ganar cargas de trabajo empresariales de IA a sus rivales, y aterrizar Uber —una de las plataformas de tiempo real más exigentes del mundo— es un punto de prueba útil.

“Estamos ayudando a Uber a entregar la confiabilidad que cientos de millones de personas esperan hoy —y las experiencias impulsadas por IA que definirán el transporte compartido y la entrega bajo demanda de mañana”, dijo Rich Geraffo, vicepresidente y director gerente de Norteamérica en AWS.

¿Por qué chips personalizados?

Los procesadores de uso general de Intel o AMD no están optimizados para la combinación específica de cargas de trabajo que ejecuta Uber. Amazon diseñó Graviton para eficiencia de computación de propósito general y Trainium específicamente para entrenamiento de IA —lo que los convierte en una opción a medida para lo que Uber necesita.

Uber también está trabajando para personalizar las experiencias de usuario y acelerar el emparejamiento de viajes para mantenerse competitivo en un mercado donde los márgenes son bajos y los costos de cambio son reducidos.

El anuncio de la asociación llega mientras ambas compañías enfrentan una presión más amplia del mercado: UBER cae 0.48% y AMZN cae 1.18% el martes.


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