Meta ha firmado un acuerdo multimillonario con Amazon Web Services (AWS) para dotar sus centros de datos con decenas de millones de núcleos CPU Graviton5. Este movimiento pone de manifiesto la creciente escasez de CPUs en la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial (IA), especialmente en las demandas específicas que generan las cargas de trabajo «agentic».
El acuerdo de Meta, que lo posiciona como uno de los cinco mayores clientes de Graviton a nivel mundial, se centra en procesadores para tareas intensivas en CPU vinculadas a la inferencia en IA agentic, descartando la necesidad de GPUs para entrenamiento. Así lo destacó Andy Jassy, CEO de Amazon, al señalar que la IA agentic está adquiriendo una relevancia casi equiparable a la de la GPU en el ámbito de CPU.
Meta, que ya mantiene acuerdos con Nvidia, AMD, Broadcom y otros proveedores para GPUs y aceleradores, ha acudido a AWS buscando diversificar sus fuentes de cómputo con una estrategia clara. Santosh Janardhan, responsable de infraestructura en la compañía, remarcó que Graviton permite gestionar estas cargas con el rendimiento y la eficiencia que requieren a gran escala.
Demanda creciente y cambio en la relación CPU-GPU
El auge de la inteligencia artificial agentic, que implica procesos complejos como el control de flujo, invocación de herramientas o ejecución en entornos seguros, está provocando un cambio notable en la relación entre CPUs y GPUs en centros de datos. A diferencia del entrenamiento de modelos de lenguaje, que es intensivo en GPU, la inferencia agentic recae fundamentalmente en las CPUs.
Intel señaló en sus recientes resultados que la proporción CPU-GPU ha evolucionado desde 1:8 a 1:4, con perspectivas de converger hacia 1:1 o incluso favorecer a las CPUs, dada la migración de cargas a la inferencia y a la IA agentic. Por su parte, Arm ha señalado un aumento de hasta cuatro veces en la necesidad de núcleos CPU para gestionar esta clase de cargas.
Problemas en la cadena de suministro y precios al alza
Este incremento de demanda se enfrenta a una cadena de suministro inicialmente dimensionada para un mundo dominado por GPUs, lo que ha alargado los plazos de entrega de CPUs para servidores de semanas a aproximadamente seis meses. Intel ha reconocido que el desabastecimiento de procesadores Xeon supone miles de millones en ingresos perdidos.
El coste de los CPUs para servidores ha subido entre un 10 % y un 20 % desde marzo, y se prevén más alzas para la segunda mitad del año. AMD también confirma que la demanda ha superado las previsiones y está en proceso de adaptarse. Además, el problema no solo afecta a los chips en sí, sino también a componentes como controladores de potencia y sistemas de gestión que alcanzan plazos de espera de hasta cuarenta semanas.
Respuesta estratégica y diversificación de proveedores
Para mitigar estos obstáculos, Meta está diversificando sus fuentes de adquisición de procesadores. Además del acuerdo con AWS para Graviton5, participa en el desarrollo conjunto del CPU AGI de Arm, apuesta por aceleradores Broadcom y mantiene un multimillonario contrato con AMD. También ha anunciado que desplegará procesadores Grace de Nvidia y participa en colaboraciones a largo plazo con Intel y Google para asegurar suministro x86.
La fabricación de CPUs para IA está superando modelos tradicionales basados en licencias IP, con Arm entregando silicio terminado y fabricantes reasignando capacidad para priorizar chips específicos para IA.
Esta transformación implica que la inversión en infraestructuras por parte de los principales operadores alcanzará niveles récord, con perspectivas de crecimiento del 67 % interanual en gasto de capital para 2026, reflejando la exigencia de mayor capacidad computacional para cargas agentic que requieren hasta cuatro veces más núcleos que las clusters tradicionales para entrenamiento de IA.
El movimiento de Meta, con un gasto en infraestructura de IA superior al de prácticamente cualquier otro actor, señala con claridad que la escasez de CPUs generalistas es un problema que condiciona la capacidad de desplegar y escalar estas tecnologías.
Entender este fenómeno es clave para seguir la evolución del sector tecnológico, donde el equilibrio entre CPU y GPU se está redefiniendo y la diversificación de proveedores se vuelve crítica para asegurar la continuidad y eficiencia de proyectos en inteligencia artificial.
