AWS lleva años diseñando sus propios procesadores para servidores. Con Graviton5, los equipos de infraestructura tienen otro motivo para examinar el costo de ejecutar aplicaciones, y no solo la velocidad anunciada de un chip más nuevo.
Una empresa traslada sus aplicaciones a la nube con la expectativa de ganar flexibilidad. Ya no necesita comprar servidores físicos ni prever con años de antelación la demanda de cómputo. Unos años después, sus aplicaciones han crecido, la factura de AWS no deja de aumentar y el equipo de infraestructura necesita más capacidad sin gastar cada vez más.
Añadir servidores es una opción. Elegir instancias más grandes es otra. Pero ¿y si la empresa pudiera obtener más trabajo útil de la capacidad de cómputo por la que ya paga?
Ahí es donde AWS Graviton5 resulta interesante. Este procesador diseñado por Amazon usa tecnología Arm en lugar de la arquitectura x86 que suele asociarse con los servidores de Intel y AMD.
AWS afirma que, en sus comparaciones, Graviton5 puede ofrecer hasta un 25 % más de rendimiento de cómputo que Graviton4. También presenta el nuevo procesador como una opción para aplicaciones que dan soporte a agentes de IA. Vale la pena analizar esas afirmaciones, pero ninguna de ellas garantiza una factura más baja. El anuncio de lanzamiento de AWS de junio de 2026 describe la nueva versión y las cargas de trabajo a las que está destinada.
Por qué AWS desarrolla sus propios procesadores
Un procesador sigue un conjunto de instrucciones básicas cuando el software le pide que realice un trabajo. Ese conjunto se denomina arquitectura del conjunto de instrucciones (instruction-set architecture). Los procesadores para servidores de Intel y AMD suelen usar x86, mientras que AWS Graviton usa Arm.
Piensa en dos trabajadores capaces de realizar la misma tarea, pero que siguen manuales de instrucciones distintos. El software preparado para un conjunto de instrucciones puede necesitar recompilarse o adaptarse para funcionar con el otro.
AWS lanzó sus primeras instancias EC2 A1 con Graviton en 2018. El objetivo no era inventar un nuevo tipo de aplicación, sino dar a AWS más control sobre el rendimiento y la eficiencia del hardware que ejecuta las cargas de trabajo en la nube. El anuncio original de A1 menciona los servidores web, los contenedores, las cachés y los almacenes de datos distribuidos entre los casos de uso previstos.
Para los clientes, esa decisión trae a la vez oportunidades y responsabilidades. Una arquitectura de CPU alternativa puede mejorar la economía de algunas aplicaciones, pero el software y las herramientas que lo acompañan deben ser compatibles con ella.
Lo que mejora Graviton5 y lo que no puede prometer
Las instancias EC2 de uso general M9g y M9gd con Graviton5 pasaron a estar disponibles de forma general el 10 de junio de 2026. Las instancias EC2 son servidores virtuales: los clientes eligen configuraciones con cantidades concretas de capacidad de procesamiento, memoria, capacidad de red y almacenamiento. La configuración M9g más grande ofrece 192 vCPU y 768 GiB de memoria.
En estas instancias Graviton, una vCPU corresponde a un núcleo físico. Por eso, igualar el número de vCPU entre instancias Arm y algunas instancias x86 no garantiza el mismo rendimiento. Las especificaciones de AWS M9g enumeran las configuraciones y capacidades.
El procesador también incorpora memoria más rápida, una caché compartida más grande y compatibilidad con PCIe 6.0. La caché es una memoria rápida situada cerca de la CPU que mantiene a mano la información de uso frecuente. PCIe es una conexión de alta velocidad que se usa para transferir datos entre el procesador y los dispositivos conectados.
La sexta generación del sistema AWS Nitro aporta funciones importantes de virtualización, red, almacenamiento y aislamiento para EC2. Estas características aumentan la capacidad potencial, pero una aplicación solo se beneficia cuando el nuevo hardware resuelve algo que realmente la limita. La descripción técnica del lanzamiento de AWS explica los cambios.
Por ejemplo, un procesamiento más rápido puede ayudar a un servicio web con mucha actividad. En cambio, puede aportar poco a una aplicación cuyo tiempo de respuesta consiste sobre todo en esperar a un servicio externo. Las afirmaciones de AWS de hasta un 25 % más de rendimiento de cómputo, y de mejoras mayores en determinadas cargas de trabajo de bases de datos, web y aprendizaje automático, son resultados comunicados por el proveedor a partir de comparaciones concretas, no promesas válidas para cualquier carga de trabajo.
Por qué una CPU de uso general importa para los agentes de IA
Un asistente de IA hace algo más que llamar a un modelo. Imagina que un empleado le pide que resuma las cuentas de los clientes.
La aplicación comprueba los permisos, recupera registros, prepara la información, llama a un modelo de lenguaje y puede usar otras herramientas empresariales. Las operaciones matemáticas intensivas del modelo pueden ejecutarse en otro lugar, en GPU o en aceleradores diseñados para ese fin. La recuperación de datos, la gestión de solicitudes y la orquestación que las rodean pueden ejecutarse en CPU.
Eso explica el interés de AWS por Graviton5 para las aplicaciones agénticas. Pero también marca un límite: si la mayor parte de la solicitud se pasa esperando a un modelo de lenguaje alojado de forma remota, puede que cambiar la CPU del orquestador apenas modifique la experiencia del usuario. La pregunta relevante es en qué gasta la aplicación su tiempo de cómputo, no si el producto lleva la etiqueta de IA agéntica. AWS menciona de forma explícita el razonamiento en tiempo real, la generación de código y la orquestación de varios pasos entre los casos de uso a los que se dirige en el anuncio de disponibilidad de M9g.
Cinco generaciones de Graviton de un vistazo
Graviton5 no es un lanzamiento aislado. Es el quinto paso de un esfuerzo prolongado de AWS para convertir Arm en una opción práctica para los servicios en la nube habituales.
| Generación | Primeras instancias EC2 disponibles de forma general | Cambio principal | Comparación comunicada por AWS |
|---|---|---|---|
| Graviton1 | 2018 | Primeras instancias A1 con Arm | Punto de partida |
| Graviton2 | 2020 | Compatibilidad más amplia con Arm de uso general | Hasta un 40 % mejor relación precio-rendimiento (price performance) que instancias M5 comparables basadas en x86 |
| Graviton3 | 2022 | Memoria DDR5 y un diseño de cómputo más reciente | Hasta un 25 % más de rendimiento que Graviton2 |
| Graviton4 | 2024 | Mayor capacidad de procesamiento y de memoria | Hasta un 30 % más de rendimiento que Graviton3 |
| Graviton5 | 2026 | Diseño de 192 núcleos, caché más grande, memoria más rápida y PCIe 6.0 | Hasta un 25 % más de rendimiento de cómputo que Graviton4 |
Fuentes: anuncios oficiales de AWS sobre Graviton2, Graviton3, Graviton4 y Graviton5. Son comparaciones del proveedor con referencias de partida y cargas de trabajo distintas. Los porcentajes no se pueden sumar.
El cambio importante no es solo que las generaciones más nuevas sean más rápidas. Arm se ha vuelto más fácil de evaluar para aplicaciones de servidor cada vez más comunes. Para la empresa de nuestro ejemplo, la siguiente decisión tiene tres partes: ¿Pueden sus aplicaciones migrar de forma segura? ¿Se traducen las mejoras de rendimiento de los clientes en ahorros reales? ¿Cómo puede poner a prueba ambas afirmaciones?
1. ¿Pueden migrar a Arm las aplicaciones existentes?
Muchos entornos de ejecución (runtimes) habituales, entre ellos Java, Node.js, Python, Go y .NET, son compatibles con Arm64, la arquitectura Arm de 64 bits que usa Graviton. Los sistemas de contenedores pueden crear imágenes tanto para x86 como para Arm, lo que hace viable una adopción gradual. Pero que el lenguaje de la aplicación sea compatible no garantiza que todas las bibliotecas nativas, extensiones comerciales, agentes de monitoreo o herramientas de seguridad estén disponibles para Arm.
Además, un arranque correcto demuestra menos que una prueba en producción superada. La aplicación todavía debe cumplir sus requisitos de latencia y fiabilidad, generar telemetría útil y seguir siendo mantenible. En entornos de Kubernetes o ECS, los despliegues con arquitecturas mixtas permiten hacer una prueba más pequeña en lugar de sustituir de golpe toda la flota. La guía de introducción a Graviton de AWS ofrece orientación sobre dependencias y migración.
Para nuestra empresa, un servicio web con uso intensivo de CPU y dependencias modernas podría ser un primer candidato. Una aplicación heredada ligada a un producto de un proveedor que solo funciona en x86 quizá no lo sea.
2. ¿Reducirá Graviton5 realmente la factura de la nube?
AWS ha publicado resultados de pruebas de rendimiento (benchmarks) comunicados por clientes, que muestran por qué las comparaciones por carga de trabajo son más informativas que un único titular sobre el procesador.
| Cliente | Resultado de Graviton5 comunicado | Contexto importante |
|---|---|---|
| ClickHouse | Aumento del 36 % en el rendimiento, un 16 % más de concurrencia | Primeras pruebas de rendimiento de Graviton5 frente a Graviton4 |
| Atlassian | Un 30 % más de rendimiento, un 20 % menos de latencia | Pruebas de Jira en M9g comparadas con la generación anterior |
| Honeycomb | Un 36 % más de tasa de procesamiento (throughput) por núcleo, un 28 % menos de latencia | Graviton5 frente a Graviton4, incluida una evaluación de ingesta en producción |
| HubSpot | Consultas entre un 45 % y un 60 % más cortas, uso de CPU entre un 20 % y un 30 % menor | MySQL OLTP, M9g en preproducción frente a M8g |
| Hard Rock Bet | Un 23 % menos de uso de CPU, una latencia p99 alrededor de un 6 % menor mientras procesa un 9 % más de consultas por segundo | Pasarelas (gateways) de CockroachDB junto a una flota existente de Graviton4 |
Fuente de todas las filas: declaraciones de clientes de AWS M9g. Son declaraciones de clientes seleccionadas y publicadas por AWS, no una prueba de rendimiento estandarizada de forma independiente. Las pruebas, las referencias de partida y las condiciones de medición difieren.
Estos resultados son importantes, pero una mayor tasa de procesamiento y una menor latencia no equivalen a un ahorro de costos verificado. Honeycomb podría usar la tasa de procesamiento adicional para atender a más clientes en lugar de reducir el número de instancias. HubSpot podría optar por invertir su mejora en respuestas más rápidas a las consultas. Un beneficio económico depende del precio real de las instancias, del uso de recursos, del ajuste de tamaño (right-sizing) y de los compromisos de compra.
HubSpot comunica por separado una reducción de costos de entre un 15 % y un 20 % aproximadamente con un rendimiento comparable gracias a su adopción anterior de Graviton. Es una evidencia histórica útil, pero no debe describirse como un resultado de costos de Graviton5. La empresa debería comparar el costo por unidad de trabajo útil: por ejemplo, el costo por millón de solicitudes con el tiempo de respuesta requerido, o el costo por cada trabajo por lotes completado. La ingeniería de la migración, las licencias y el soporte continuo también forman parte del cálculo.
El almacenamiento plantea una decisión relacionada. M9gd tiene almacenamiento NVMe local rápido que puede ser adecuado para cachés y datos de trabajo temporales.
Pero los datos del almacén de instancias (instance store) de EC2 no se conservan tras una detención, una hibernación o una terminación, así que nunca deben ser la única copia de registros valiosos. Consulta la guía de AWS sobre el ciclo de vida del almacén de instancias. En entornos híbridos, otro costo puede ser dar soporte a la vez a Arm y a x86: el software Arm64 puede ser portable, pero las características de hardware concretas de Graviton son específicas de AWS.
3. ¿Cómo debería la empresa poner a prueba el beneficio?
Empieza por un servicio representativo. Registra su tráfico actual, su tasa de procesamiento, el uso de CPU y memoria, los tiempos de respuesta, la tasa de errores y el costo mensual total de funcionamiento. Crea una versión compatible con Arm y compárala en una instancia Graviton5 adecuada con el mismo tráfico realista y los mismos objetivos de nivel de servicio.
No des por hecho que dos instancias con el mismo número de vCPU ofrecen la misma capacidad. Elige la familia adecuada: M9g de uso general, C9g optimizada para cómputo o R9g optimizada para memoria, según la disponibilidad y las necesidades de la carga de trabajo.
Compara el costo de atender la carga requerida, no solo el precio por hora. Incluye el esfuerzo de preparar y operar el nuevo entorno, probar la recuperación ante fallos y mantener una vía de reversión (rollback). La guía de migración de AWS ofrece un punto de partida.
Si la mejora vale la pena, el equipo puede ampliarla gradualmente a servicios similares. Si el beneficio medido es pequeño o el costo de compatibilidad es alto, quedarse en x86 puede ser la decisión de ingeniería más sensata.
El cambio de fondo detrás de Graviton5
AWS construye cada vez más la infraestructura que sostiene su nube en lugar de depender por completo de los procesadores de servidor tradicionales. Eso ofrece a los clientes otra forma de mejorar la eficiencia, pero también hace más importante entender las cargas de trabajo. El mismo patrón aparece en otros ámbitos: nuestro análisis de la expansión de dos millones de GPU de AWS y NVIDIA aborda la parte de GPU de la expansión de infraestructura de AWS, y nuestro artículo sobre Google Cloud en el T3 de 2026 muestra cómo los sistemas TPU propios de Google contribuyeron al crecimiento de sus ingresos.
Para la empresa con una factura de nube en aumento, la respuesta quizá no sea otro servidor ni una migración completa a Arm. Puede consistir en identificar dónde consumen realmente sus servicios la capacidad de procesamiento y comprobar si otra arquitectura puede lograr el mismo resultado de forma más eficiente.
El valor de Graviton5 no es simplemente un procesador más rápido. Es la posibilidad de pagar menos por el trabajo de cómputo que importa.
Para profundizar
- Lanzamiento de AWS Graviton5 y descripción técnica: junio de 2026. Arquitectura, contexto del lanzamiento y mejoras comunicadas por el proveedor.
- Especificaciones y resultados de clientes de M9g: características actuales de las instancias y declaraciones atribuidas de clientes sobre sus pruebas de rendimiento.
- Anuncio de AWS C9g y C9gd: 30 de junio de 2026. Instancias Graviton5 optimizadas para cómputo y la comparación de AWS con las C8g basadas en Graviton4.
- Anuncio de AWS R9g y R9gd: 31 de agosto de 2026. Instancias Graviton5 optimizadas para memoria y la comparación de AWS con las R8g basadas en Graviton4.
- Guía de introducción a AWS Graviton: evaluación de dependencias, creación de software compatible y pruebas de migración.
- Persistencia de datos del almacén de instancias de EC2: ciclo de vida y consecuencias de pérdida de datos para el almacenamiento NVMe local.
- Descripción técnica de la familia Graviton: contexto más amplio sobre la familia de procesadores y referencias.