AWS ha empezado a aplicar en sus centros de datos una idea matemática que durante años parecía más fácil de demostrar en una simulación que de llevar al mundo físico. La compañía ha desarrollado una nueva arquitectura de red que cambia la forma en que se conectan los routers dentro de sus instalaciones, con el objetivo de reducir cuellos de botella, aumentar la resiliencia y aprovechar mejor la capacidad disponible. La Región de AWS en España, ubicada en Aragón, figura entre los primeros entornos donde comenzó el despliegue en 2025.
La base de ese diseño está en la teoría de grafos aleatorios, una rama de las matemáticas que estudia qué ocurre cuando los puntos de una red se conectan de forma no jerárquica. La hipótesis llevaba más de una década sobre la mesa: una red menos previsible en su estructura podía ofrecer más rutas para los datos y resistir mejor los fallos. El reto era trasladarla a un centro de datos real, con sus límites de espacio, cableado, operación y mantenimiento.
La cifra llega en un momento incómodo para el sector. La demanda de computación para inteligencia artificial, analítica avanzada y servicios cloud está elevando la presión sobre la capacidad eléctrica disponible, especialmente en mercados europeos donde el acceso a energía, suelo y permisos empieza a condicionar la expansión de nuevas regiones cloud. En ese tablero, ahorrar energía en la red no equivale solo a bajar costes: libera margen operativo para dedicar más potencia a servidores y aceleradores.
De Jellyfish a RNG: el problema de llevar los grafos aleatorios a escala
La idea de conectar equipos de red de forma aleatoria no es nueva. En 2012, el trabajo «Jellyfish: Networking Data Centers Randomly» planteó que una topología basada en grafos aleatorios podía ofrecer más capacidad y flexibilidad que los diseños tipo fat-tree, habituales en centros de datos, especialmente cuando una instalación necesitaba crecer de manera incremental.
La promesa era atractiva, pero incompleta. Una red aleatoria puede crear más rutas disponibles entre dos puntos, reducir cuellos de botella y aprovechar mejor la capacidad instalada. Sin embargo, convertir esa abstracción en una instalación física introduce restricciones menos elegantes: cables que deben tenderse, armarios con espacio limitado, rutas que deben calcularse sin colapsar el sistema y operaciones que no pueden depender de diseños imposibles de mantener.
Durante más de una década, esa tensión dejó a los grafos aleatorios en una posición ambigua. Eran convincentes sobre el papel, pero difíciles de convertir en una arquitectura repetible para centros de datos comerciales. El artículo «Expanding into Reality: Random Graphs for Datacenter Networks», firmado por Giacomo Bernardi, Ratul Mahajan, C. Seshadhri y otros investigadores vinculados a Amazon y al ámbito académico, sostiene que AWS ha superado precisamente ese bloqueo con las primeras redes de producción basadas en grafos aleatorios desplegadas en la compañía.
El diseño no replica una aleatoriedad pura. AWS lo presenta como una arquitectura «quasi-random», capaz de combinar la estructura necesaria para operar una red a gran escala con las ventajas de disponer de muchas rutas alternativas. Esa diferencia importa. Una red completamente caótica puede ser eficiente en simulaciones, aunque inviable para técnicos, cableado, planificación de capacidad y resolución de incidencias.
Menos equipos, más rutas y menos puntos únicos de fallo
En las arquitecturas jerárquicas tradicionales, la comunicación entre servidores suele atravesar capas superiores de switches o routers. Ese modelo aporta orden, pero también concentra tráfico y dependencias. Bajo cargas elevadas, algunas rutas pueden saturarse mientras otras permanecen infrautilizadas. La red funciona, aunque no siempre usa toda su capacidad disponible.
RNG altera esa lógica. Al conectar routers de forma aleatoria y controlada, el número de caminos posibles entre dos servidores aumenta y la red puede esquivar fallos o congestiones con más flexibilidad. AWS sostiene que su arquitectura reduce el número de dispositivos de red necesarios entre dos servidores que se comunican, lo que disminuye la exposición a fallos intermedios y simplifica parte de la infraestructura.
Wired, que ha detallado el desarrollo, recoge que Amazon atribuye a este diseño una reducción del 69% en routers y switches, un aumento del 33% en rendimiento, una caída del 40% en consumo energético y una reducción del 27% en costes operativos. Son métricas relevantes, aunque proceden de la propia compañía y deberán observarse a medida que el despliegue avance en más regiones y cargas de trabajo.
La reducción de equipos tiene otra derivada: menos hardware también implica menos puntos de mantenimiento, menor consumo asociado a refrigeración y una cadena de suministro menos cargada en componentes de red. Para una compañía con centros de datos distribuidos a escala global, esos porcentajes pueden convertirse en miles de millones de dólares durante el ciclo de vida de la infraestructura.
La Región de AWS en Aragón entra en la primera fase
Que la Región de AWS en España figure entre los primeros entornos donde comenzó el despliegue en 2025 aporta una lectura local al proyecto. La comunidad se ha consolidado como uno de los polos más relevantes para la infraestructura cloud en el país, por disponibilidad de suelo, acceso a energía renovable y conectividad con otros mercados europeos. En este caso, sin embargo, el interés no está solo en la capacidad instalada, sino en una transición técnica que rediseña la base sobre la que circulan los datos dentro del centro de datos.
Esa derivada encaja con un mercado español que empieza a medirse por algo más que inversión inmobiliaria, potencia comprometida o número de regiones cloud. La eficiencia de la infraestructura gana peso a medida que las restricciones energéticas, los plazos de conexión y la presión regulatoria obligan a extraer más rendimiento de cada megavatio disponible. Para los operadores, la red interna deja de ser una capa invisible y pasa a formar parte del cálculo económico y operativo.
AWS prevé extender RNG a la mayoría de sus centros de datos durante 2026, según la información publicada por la compañía y el artículo técnico. Si la implantación mantiene los resultados anunciados, otros operadores cloud podrían revisar sus propias redes internas, aunque el impacto real dependerá de cómo se comporte el diseño bajo distintas cargas, regiones y ciclos de operación. La ventaja no estaría solo en una mejora puntual de velocidad, sino en una arquitectura capaz de alterar la relación entre coste, resiliencia y capacidad útil.
Para los clientes empresariales, la parte menos visible puede acabar siendo la más relevante. Un directivo que contrata capacidad cloud rara vez analiza la topología interna de una región, pero sí percibe sus efectos: latencia, disponibilidad, coste, capacidad de escalar cargas y estabilidad ante incidencias. En servicios críticos, esa capa física termina condicionando decisiones de arquitectura, continuidad de negocio y cumplimiento.
El salto de AWS convierte una hipótesis matemática largamente discutida en una pieza de infraestructura productiva. Queda por medir su comportamiento sostenido en mercados y cargas de trabajo distintos, pero el despliegue en España sitúa la eficiencia de red dentro de la competencia estratégica entre proveedores cloud. Menos routers, más rutas y menor consumo no son solo variables técnicas; también definen cuánto margen tendrá el sector para seguir creciendo cuando la energía, el hardware y la resiliencia pesan cada vez más en la cuenta de resultados.
