Amazon Web Services (AWS) ha presentado Amazon S3 Vectors, una solución de almacenamiento de vectores duradera y diseñada específicamente para transformar la forma en que las organizaciones almacenan y utilizan datos de IA a gran escala.
Anunciado el 15 de julio de 2025 durante el AWS Summit en Nueva York, S3 Vectors es el primer almacenamiento de objetos en la nube con soporte nativo para almacenar y consultar incrustaciones vectoriales. El servicio puede reducir el costo total de cargar, almacenar y consultar vectores hasta en un 90% en comparación con las bases de datos vectoriales tradicionales, manteniendo un rendimiento de consulta en menos de un segundo.
Las incrustaciones vectoriales, que son representaciones numéricas de datos no estructurados creadas a partir de modelos de embedding, se han vuelto esenciales para las aplicaciones modernas de IA. Permiten capacidades de búsqueda semántica y proporcionan contexto para los modelos de lenguaje grandes. Sin embargo, las soluciones convencionales de almacenamiento vectorial suelen requerir recursos de cómputo dedicados que operan de manera continua, lo que incrementa significativamente los costos.
"Al analizar las cargas de trabajo de los clientes, descubrimos que la gran mayoría de los índices vectoriales no necesitaban cómputo, RAM o SSD aprovisionados el 100% del tiempo", explicó AWS en su anuncio. Por ejemplo, una base de datos vectorial convencional con diez millones de vectores puede costar más de $300 dólares mensuales en una instancia dedicada, mientras que el mismo conjunto de datos en S3 Vectors costaría aproximadamente $30 dólares al mes con 250,000 consultas.
S3 Vectors introduce un nuevo tipo de bucket con APIs dedicadas para operaciones vectoriales, permitiendo a los usuarios almacenar y consultar datos vectoriales sin necesidad de aprovisionar infraestructura. Cada bucket de vectores puede contener hasta 10,000 índices vectoriales, y cada índice puede almacenar decenas de millones de vectores. El servicio optimiza automáticamente los datos vectoriales para ofrecer la mejor relación precio-rendimiento posible, incluso a medida que los conjuntos de datos crecen y evolucionan.
La solución se integra de forma nativa con Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker y Amazon OpenSearch Service, lo que la hace especialmente valiosa para aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG). Las organizaciones pueden implementar una estrategia por niveles, almacenando grandes conjuntos de datos vectoriales en S3 para mayor eficiencia de costos, y moviendo los vectores de acceso frecuente a OpenSearch para obtener un mayor rendimiento cuando sea necesario.
S3 Vectors está disponible actualmente en vista previa, y AWS invita a los clientes a probarlo a través de la consola de Amazon S3.