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AWS impulsa infraestructura federal para IA en EE.UU.

AWS refuerza su papel estratégico en Estados Unidos con una inversión que busca transformar el acceso a capacidades avanzadas de inteligencia artificial dentro del gobierno federal. La compañía anunció un proyecto que ampliará la infraestructura destinada a estas instituciones y elevará la oferta tecnológica disponible para diversas agencias.

AWS invertirá 50 mil millones de dólares para construir infraestructura de alto rendimiento diseñada específicamente para organismos gubernamentales. Además, la compañía ampliará el acceso a herramientas como Amazon SageMaker, Amazon Bedrock y el chatbot Claude de Anthropic. La empresa prevé iniciar la construcción de los nuevos centros de datos en 2026.

Expande servicios destinados a agencias federales

AWS ofrecerá mayor capacidad de cómputo al sumar 1.3 gigavatios de potencia para procesos de IA. Este despliegue permitirá a las agencias avanzar en misiones críticas que incluyen ciberseguridad y descubrimiento de fármacos. También ampliará el uso de aplicaciones clasificadas, dado que AWS mantiene antecedentes de colaboración con áreas sensibles del gobierno.

Por otro lado, empresas tecnológicas intensifican la competencia por contratos federales. OpenAI presentó una versión de ChatGPT exclusiva para agencias del gobierno estadounidense. Asimismo, OpenAI y Anthropic otorgaron acceso al nivel empresarial de sus modelos por un dólar anual, mientras Google presentó una oferta similar por 47 centavos durante su primer año.

AWS busca consolidar liderazgo en tecnología gubernamental

AWS inició su relación con el gobierno en 2011, cuando comenzó a desarrollar infraestructura en la nube para organismos federales. Posteriormente presentó regiones clasificadas como AWS Top Secret East y AWS Secret Region, lo que fortaleció su presencia en áreas con altos requerimientos de seguridad.

El ecosistema federal amplió el uso de aplicaciones de IA en los últimos meses, lo que impulsa a proveedores como AWS a competir con ofertas más robustas y orientadas a las necesidades específicas de seguridad y rendimiento.

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