Uber (UBER) duplica su apuesta por AWS Silicon para capacitación en velocidad e inteligencia artificial

Uber está fortaleciendo su alianza de infraestructura tecnológica con Amazon Web Services mediante la implementación de procesadores diseñados por AWS en toda su red global de transporte y entrega. $UBER está ampliando su asociación $AMZN AWS ​​para potenciar más su infraestructura de transporte, entrega e inteligencia artificial. Esta medida profundiza lo que ya es una relación amplia entre Uber y Amazon que abarca computación en la nube, vehículos autónomos e infraestructura de inteligencia artificial. La relación de Uber y Amazon tiene… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1 – Yeboah Walee (@YeboahWalee) 7 de abril de 2026 Esta colaboración mejorada introduce dos chips especializados de Amazon en la columna vertebral operativa de Uber. El procesador Graviton4 gestiona demandas computacionales intensivas dentro de las zonas de servicio de viajes, el sistema crítico de Uber que determina los emparejamientos óptimos entre conductor y pasajero en fracciones de segundo. Mientras tanto, los chips Trainium3 se están evaluando para la capacitación de cargas de trabajo de aprendizaje automático, extrayendo información de enormes conjuntos de datos compilados a partir de miles de millones de transacciones completadas. Uber Technologies, Inc., UBER La plataforma de transporte ejecuta continuamente innumerables cálculos en fracciones de segundo. Determinar la proximidad, las rutas óptimas y las estimaciones de tiempo precisas a escala masiva (particularmente durante los períodos pico, el clima adverso y los eventos importantes) representa el desafío tecnológico fundamental de Uber. "A la escala operativa de Uber, cada milisegundo cuenta", explicó Kamran Zargahi, vicepresidente de ingeniería de Uber. "La transición de una infraestructura adicional de Trip Serving a AWS permite conexiones más rápidas entre pasajeros y conductores y un manejo fluido del aumento de la demanda de entrega". El uso de Graviton4 para las zonas de servicio de viajes permite a Uber expandir la capacidad más rápidamente durante períodos de alta demanda y, al mismo tiempo, reducir el consumo de energía y los gastos operativos, una trifecta de ingeniería poco común. El programa de pruebas Trainium3 representa la visión estratégica a largo plazo de Uber. Los sistemas de aprendizaje automático de Uber analizan conjuntos de datos de miles de millones de viajes completados para refinar las predicciones de llegada, optimizar la selección de mensajería y personalizar las interfaces de usuario. El gasto computacional de entrenar estos sistemas a escala sigue siendo sustancial y Trainium representa la solución de Amazon a este desafío económico. "Pilotar modelos seleccionados de IA en Trainium establece una columna vertebral tecnológica que mejorará la inteligencia en cada interacción con Uber", señaló Zargahi. Los modelos desarrollados con Trainium tienen como objetivo mejorar la eficiencia de las coincidencias, la precisión de la predicción de los tiempos de llegada y la calidad de las sugerencias de entrega, métricas que influyen directamente en la retención de clientes y la satisfacción de los comerciantes. Para Amazon, esta asociación tiene un doble propósito más allá de la mera provisión de infraestructura. AWS está organizando una campaña intensiva para capturar cargas de trabajo informáticas de inteligencia artificial empresarial de sus competidores, y asegurar a Uber, una de las plataformas en tiempo real más exigentes del mundo, proporciona una validación convincente. "Estamos permitiendo que Uber mantenga la confiabilidad de la que dependen cientos de millones de personas a diario, mientras desarrollamos las capacidades impulsadas por la IA que darán forma al futuro de la movilidad y la logística bajo demanda", afirmó Rich Geraffo, vicepresidente y director general de Norteamérica en AWS. Los procesadores estándar de fabricantes como Intel o AMD carecen de optimización para los requisitos computacionales distintivos de Uber. Amazon diseñó Graviton específicamente para computación general con eficiencia energética y Trainium exclusivamente para capacitación de modelos de IA, creando soluciones diseñadas específicamente y alineadas con las necesidades operativas de Uber. Uber continúa invirtiendo en tecnología de personalización y mejorando la velocidad para mantener un posicionamiento competitivo en una industria caracterizada por márgenes de ganancia estrechos y una mínima dependencia del cliente. La asociación se reveló mientras ambas compañías navegan por vientos en contra más amplios del mercado, con UBER cotizando a la baja un 0,48% y AMZN cayendo un 1,18% durante la sesión del martes.