AWS presentó en su reunión mundial, celebrada el 17 de septiembre de 2026, una visión para ampliar el uso de la inteligencia artificial mediante capas de infraestructura que incluyen Trainium para la computación, Bedrock para la inferencia y AgentCore para construir agentes. Matt Wood, director de inteligencia artificial y tecnología de AWS, afirmó que la empresa quiere distribuir las herramientas de inteligencia artificial y ponerlas a disposición a gran escala, del mismo modo que la computación en la nube ayudó a difundir los recursos informáticos.
La reunión no se limitó a presentar la visión; la empresa emergente Odyssey ofreció una demostración en directo de modelos de mundos, sistemas que aprenden la física, las relaciones de causa y efecto y el comportamiento humano observando grandes cantidades de vídeo, en lugar de depender por completo de reglas escritas manualmente.
Modelos de mundos que van más allá de la simulación de videojuegos
Odyssey presentó Odyssey-3, su modelo fundacional de mundos más reciente, que fue entrenado y ejecutado en Trainium3. Según la demostración, el modelo puede utilizar su comprensión aprendida del mundo para controlar robots, manejar robots humanoides, conducir vehículos, guiar drones y entrenar otros sistemas de inteligencia artificial, además de ejecutar videojuegos.
La empresa también anunció Agora-2, un modelo multiagente que coloca simultáneamente varias entidades inteligentes dentro del mismo mundo simulado. Wood y Oliver Cameron, director ejecutivo de Odyssey, entraron directamente en la simulación utilizando dos mandos, mientras el público observaba su interacción y combate dentro de un entorno generado por inteligencia artificial. Agora-2 admite hasta 20 participantes en una sola simulación, sin utilizar un motor de videojuegos en segundo plano.
Cameron considera que los modelos de mundos podrían alcanzar un punto de inflexión similar al que representó GPT-3 para los modelos de lenguaje, con posibles usos en la robótica, la conducción autónoma, la ciencia, la atención sanitaria, la educación, los videojuegos, la defensa y la energía. Esta visión se basa en la afirmación de que, después de aprender cómo funciona el mundo, el modelo puede adquirir nuevas tareas con menos datos específicos de la tarea que los sistemas anteriores.
Trainium atrae a empresas emergentes de inteligencia artificial
AWS afirmó que Odyssey-3 funciona en Trainium3 con una utilización superior al 80 % de las operaciones computacionales del modelo, una cifra que la empresa describió como cercana al doble de la media del sector. Estos modelos necesitan computación continua durante semanas, un patrón de trabajo que, según AWS, supone un desafío para el hardware generalista.
La lista de empresas emergentes que desarrollan sobre Trainium incluye DeCart AI para entornos interactivos en tiempo real, Neura Robotics para inteligencia artificial física, Reactor para infraestructura de modelos de mundos, Splash Music para la generación de música y Poolside para la generación de código.
¿Qué cambia en la práctica?
El material muestra que AWS intenta presentarse no solo como un proveedor de recursos informáticos, sino como una capa integrada que se extiende desde los chips y la infraestructura hasta la inferencia y los agentes. Esto podría interesar a las empresas que necesitan entrenar modelos de larga duración o construir sistemas que interactúen con entornos dinámicos. Sin embargo, la mayoría de los indicadores de rendimiento y las cifras mencionadas proceden de AWS o de las empresas participantes, por lo que deberían considerarse afirmaciones de los proveedores hasta que las confirmen pruebas independientes. Además, la demostración por sí sola no prueba que los modelos de mundos estén preparados para su uso en producción en sectores sensibles, ni determina el coste de poner estos sistemas a disposición o sus condiciones comerciales.