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Uber mejora millones de viajes con los nuevos chips de AWS



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La compañía de movilidad integra los chips diseñados a medida de Amazon, Graviton4 y Trainium3, para mejorar la experiencia de millones de usuarios y acelerar la innovación en inteligencia artificial

Publicado el 8 abr 2026



Uber acelera su IA y mejora millones de viajes con los nuevos chips de AWS
Uber acelera su IA y mejora millones de viajes con los nuevos chips de AWS

Uber ha anunciado una expansión significativa de su infraestructura tecnológica sobre Amazon Web Services (AWS). Esta colaboración estratégica está diseñada para escalar sus operaciones en tiempo real y potenciar el entrenamiento de sus modelos de inteligencia artificial a una escala sin precedentes.

Cada vez que se solicita un viaje o una entrega en Uber, se toman una serie de decisiones instantáneas en segundo plano. ¿Qué conductor está más cerca? ¿Cuál es la ruta más rápida? ¿Cuánto tiempo tardará realmente? Obtener esas respuestas correctamente de forma instantánea —para millones de personas a la vez— requiere la infraestructura adecuada para que Uber pueda ofrecer estas capacidades a escala durante las horas punta y los grandes eventos.

Para garantizar que la conexión entre conductores y pasajeros ocurra en milisegundos, Uber ha ampliado el uso de sus Trip Serving Zones mediante la tecnología de chips AWS Graviton4. Estos procesadores, diseñados específicamente por Amazon para ofrecer un alto rendimiento, permiten a Uber:

  • Gestionar picos de demanda: Responder con fluidez ante aumentos masivos de solicitudes durante eventos especiales o en horas punta.
  • Reducir la latencia: Procesar millones de datos de ubicación de forma instantánea para optimizar el emparejamiento entre usuarios y vehículos.
  • Sostenibilidad operativa: Mejorar la eficiencia energética de sus centros de datos y optimizar los costes operativos globales.

El futuro de la IA con AWS Trainium3

En su búsqueda por ofrecer servicios más personalizados, Uber ha comenzado a implementar los chips AWS Trainium3 para el entrenamiento de sus modelos de aprendizaje automático. Estos modelos analizan miles de millones de trayectos históricos para:

  1. Refinar las estimaciones de llegada: Proporcionar tiempos de espera mucho más precisos.
  2. Optimizar rutas: Determinar los trayectos más eficientes en entornos urbanos complejos.
  3. Personalización: Ofrecer recomendaciones de entrega más inteligentes y ajustadas al perfil de cada consumidor.

«Uber opera en una escala donde cada milisegundo es crítico», señaló Kamran Zargahi, vicepresidente de ingeniería de Uber. «La flexibilidad de AWS nos permite gestionar nuestra demanda global sin interrupciones y asentar las bases tecnológicas para que la experiencia de cada usuario sea cada vez más inteligente y fiable», añade.

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