AMD: Un impulso de hardware de IA para desafiar el dominio de Nvidia

A medida que el auge de la IA continúa, también lo hacen las fortunas de Nvidia (NVDA ) en el mercado de valores, convirtiéndola en la empresa más grande del mundo por capitalización de mercado.

Pero no siempre fue así. Hace no mucho tiempo, Nvidia era simplemente una empresa de GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico), un tipo de hardware informático especializado en renderizar gráficos.

Las GPU están especializadas en realizar miles de cálculos paralelos y simples simultáneamente, en lugar de menos cálculos pero más complejos como lo hace una CPU (Unidad Central de Procesamiento). Resulta que esta capacidad paralela fue esencial para la minería de criptomonedas y la IA, de ahí el éxito de Nvidia.

Sin embargo, Nvidia y su serie GeForce no eran la única empresa de GPU, y siempre tuvieron que enfrentarse a la competencia de AMD y sus GPU Radeon, aunque la compañía nunca tuvo una cuota de mercado tan alta.

AMD fue más lenta que Nvidia en adoptar el uso de GPU para aplicaciones no gráficas, lo que le costó una posición potencial de liderazgo cuando la IA era novedosa y había una carrera por descubrir qué hardware usar.

Sin embargo, el mercado de hardware de IA está madurando, y los hyperscalers buscan una alternativa al hardware de Nvidia, ya sea hardware novedoso centrado en IA como TPUs, XPUs, etc., o un suministro alternativo de GPU dedicadas a IA.

Así, AMD está ahora posicionada para ponerse al día, y su capitalización de mercado actual, menos de 1/10^th de la de Nvidia, podría no reflejar el potencial de AMD para convertirse nuevamente en un rival serio del líder en fabricación de GPU.

Historia y Evolución de AMD

Advanced Micro Devices (AMD ), o AMD, fue fundada en 1969, mayormente por empleados descontentos de Fairchild Semiconductors, una compañía pionera en la fabricación de transistores y circuitos integrados.

La empresa comenzó con la producción de chips lógicos y luego ingresó al mercado de RAM en 1971 y al mercado de microprocesadores en 1975. Fue la adquisición en 2006 de la empresa de gráficos ATI Technologies por 4.300 millones de dólares lo que llevó a AMD a entrar en el mercado de GPU de alto rendimiento (Radeon).

Hasta el día de hoy, AMD está presente tanto en el mercado de CPU, compitiendo con empresas como Intel (INTC ), como en el mercado de GPU, compitiendo con Nvidia.

En la década de 2020, también adquirió Xilinx por un récord de 49 000 millones de dólares, así como en 2024 una adquisición de 4,7 mil millones de dólares de la empresa de hardware para centros de datos ZT Systems y una adquisición de 665 millones de dólares de Silo AI, el mayor laboratorio privado de IA en Europa, para reforzar su posición en IA, centros de datos y computación embebida.

“Xilinx ofrece FPGAs líderes en la industria, SoC adaptativos, motores de inferencia de IA y experiencia de software que permiten a AMD ofrecer la cartera más fuerte de soluciones de computación de alto rendimiento y adaptativas en la industria y capturar una mayor parte de la oportunidad de mercado de aproximadamente 135 mil millones de dólares que vemos en la nube, el borde y los dispositivos inteligentes.”

Dr. Lisa Su – Presidenta y CEO de AMD

Así, AMD ha sido una parte esencial de la historia de Silicon Valley durante más de medio siglo, y ha crecido mediante una combinación de I+D interno y adquisiciones estratégicas clave que hoy son esenciales para la posición estratégica de la compañía.

AMD en Cifras

Estadísticas Generales de AMD

AMD emplea alrededor de 31 000 personas y tiene su sede en Santa Clara, California, con operaciones principales en Austin, Texas. Fuera de EE. UU., la compañía tiene una gran presencia y recientemente se expandió con un nuevo laboratorio de ingeniería de 209 000 pies² en Penang, Malasia, y una instalación significativa en Markham, Ontario, con un total de 100 oficinas en todo el mundo, en 32 países.

Al igual que Nvidia, AMD es una empresa “fabless”, centrada en el diseño, con TSMC (TSM ) como su socio clave para nodos avanzados (2‑3 nm) y GlobalFoundries para diseños más antiguos.

La compañía también amplió en marzo de 2026 su asociación con Flex para fabricar plataformas de IA AMD Instinct MI355X en la instalación de Flex de 1,4 millones de pies² en Austin, Texas.

Finanzas de AMD

En 2025, AMD controló el 36,5 % del mercado de CPU, pero cayó al 5 % del mercado de GPU para PC (más sobre ese tema a continuación). En conjunto, AMD posee una participación estimada del 28 % de los ingresos en el mercado de PC de cliente (subiendo del 20 % en 2024) y apunta al 40 % en los próximos 3‑5 años.

AMD generó 34,6 mil millones de dólares en ingresos en 2025, un 34 % más que el año anterior, con una utilidad neta de 2,5 mil millones de dólares, un 42 % más año tras año. El crecimiento se debió al aumento en los segmentos de centros de datos, clientes y juegos. El mercado de centros de datos fue el mayor generador de ingresos, con 16,6 mil millones de dólares (up 32 %), seguido de cerca por clientes y juegos con 14,5 mil millones de dólares (up 51 %).

Posición Actual del Negocio de AMD

AMD está actualmente presente en la mayoría de los mercados clave de productos semiconductores de alta gama, incluidos CPU, GPU y semiconductores especializados para industrias como la automotriz, la automatización y la robótica.

Source: AMD

La estrategia de la compañía se ha centrado recientemente en la IA, lo cual no es una sorpresa, ya que lo mismo se puede decir de cualquier empresa del sector en los últimos 3 años.

Para ganar la carrera de proporcionar suficiente y el tipo correcto de hardware de IA, AMD se está enfocando en crecer en el segmento de centros de datos, incluidas soluciones a escala de rack y ofreciendo una opción integrada para un conjunto completo de CPU, GPU, FPGA (Field Programmable Gate Array, o circuitos lógicos digitales personalizados), empaquetado y redes que combinen.

También está realizando un esfuerzo concentrado en IA en el borde (IA computada en el sitio en lugar de en la nube y centros de datos) y plataformas de IA adaptativas personalizadas, notablemente hardware para agentes de IA (ver más abajo).

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Estrategia de AMD para el Crecimiento Futuro

Estrategia de AMD: Hardware de IA Energéticamente Eficiente

Como se mencionó antes, AMD ha realizado en los últimos años algunas adquisiciones clave, como Xilinx, ZT Systems y Silo AI, para mejorar su posición en el mercado de IA. Como resultado, aunque sigue trabajando en recuperar su posición en GPU, ya es un jugador serio en racks de centros de datos, FPGAs, SoC adaptativos (System‑on‑Chip) y mercados de la UE.

Esta presencia es importante ya que los FPGAs, SoC y otro hardware similar están siendo reconsiderados para el cómputo de IA. Puede que no sean tan potentes, pero son mucho más eficientes, requiriendo mucha menos energía para la misma cantidad de cómputo realizado.

A medida que los despliegues de centros de datos de IA se ralentizan cada vez más no por falta de hardware, sino por suministro de energía, el hardware más eficiente podría convertirse en una preocupación creciente y favorecer diseños diferentes al enfoque dominado por GPU adoptado hasta ahora.

¿AMD Tiene Problemas con las GPU?

AMD ha sido conocida durante mucho tiempo por los jugadores de PC como una alternativa viable y más barata a las GPU de Nvidia, aunque un poco rezagada en rendimiento.

Sin embargo, AMD ha perdido terreno lentamente frente a Nvidia en este mercado, con un nuevo mínimo a finales de 2025, donde las GPU de AMD representaron solo el 5 % de las ventas totales de tarjetas gráficas add‑in‑board (AIB).

Esto se debió en parte a una disminución en la oferta, ya que las GPU Radeon RX 9000‑series de AMD no estuvieron disponibles en cantidades suficientes al inicio de su ciclo de vida, lo que provocó un lanzamiento algo fallido.

Además, la demanda cada vez mayor de los hyperscalers de IA ha hecho que los precios de las GPU suban, poniéndolas fuera del alcance de la mayoría de los usuarios de PC, mientras que el precio de otros componentes de PC como la memoria también se ha disparado.

En conjunto, el mercado de tarjetas gráficas para escritorios disminuirá un 10 % interanual.

“El mercado AIB, apoyado en gran medida por los jugadores, está siendo comprimido desde abajo por portátiles potentes y gráficos integrados en CPU, y desde arriba por el aumento de precios debido a la competencia (oferta y demanda), los precios de la memoria y los aranceles de la administración Trump que van y vienen,”

Dr. Jon Peddie – President of Jon Peddie Research.

Como AMD actualmente no tiene competencia de alta gama en esta generación, los clientes más dedicados y dispuestos a pagar por GPU de alto rendimiento, sin importar el precio, están ignorando completamente a AMD.

Sin embargo, las ventas separadas de GPU no reflejan completamente la posición de AMD en este mercado. Por ejemplo, AMD controla una parte significativa del mercado de GPU integradas, ya que casi todos los procesadores Ryzen para escritorio llevan una iGPU, con hardware integrado en la CPU que ya realiza muchos cálculos relacionados con gráficos.

Source: TechPowerUp

Así, para la mayoría de los usuarios de PC, la opción de una CPU decentemente precio que pueda evitar las GPU sobrevaloradas es buena, y llevó a AMD a reforzar su posición en el mercado de CPU en detrimento de Intel.

O como dice AMD: “AMD brinda a consumidores y empresas más opciones de PC con IA mediante la ampliación del portafolio Ryzen™ AI 400 Series.” Esto significa que las ventas de GPU, que definitivamente no se ven bien para AMD a finales de 2025, ya no son una métrica relevante para las ventas de hardware habilitado para IA, especialmente a nivel de consumidor.

La serie Ryzen AI 400 ahora permite a los usuarios ejecutar aplicaciones de IA y LLMs localmente y abordar aplicaciones intensivas en cómputo, incluidas las de diseño e ingeniería. También contiene una unidad de procesamiento neuronal (NPU)

“La PC de escritorio está evolucionando de una herramienta que usas a un asistente inteligente que trabaja a tu lado. Con los procesadores Ryzen AI 400 Series – los primeros del mundo diseñados para potenciar nuevas experiencias Copilot+ en el escritorio – estamos ofreciendo una aceleración de IA poderosa que permite a nuestros socios crear sistemas que empoderen tanto a empresas como a consumidores para hacer más y crear más.”

Jack Huynh – Vicepresidente senior y gerente general del Grupo de Computación y Gráficos en AMD

Un Panorama Competitivo Cambiante del Hardware de IA

No es un secreto que en la carrera por proporcionar hardware de IA a los hyperscalers, el mayor ganador resultó ser Nvidia. Sin embargo, este éxito también está generando muchos problemas y potenciales problemas futuros para la compañía.

En la mayor parte de la historia de la industria de semiconductores, cualquier tipo de hardware ha terminado controlado por un oligopolio de unos pocos diseñadores y fabricantes a gran escala, pero nunca ha sido monopolizado por una sola empresa.

La razón clave es que si una parte específica de la cadena de suministro se convirtiera en monopolio, le daría a esa empresa demasiado poder de precios y control, y otras compañías con habilidades suficientemente similares pueden intervenir y proporcionar la competencia tan necesaria.

Y este es el caso del hardware de IA. Por un lado, algunos de los mayores hyperscalers como Google (GOOGL ) están ahora buscando producir su propio hardware de IA con TPUs (Tensor Processing Units). Por otro lado, muchas de las mayores empresas de IA que no buscan construir su propio hardware siguen preocupadas por su dependencia excesiva de Nvidia y buscan alternativas.

Grandes Acuerdos de Asociación de AMD

En octubre de 2025, AMD firmó un acuerdo de suministro de chips con OpenAI por un valor de 6 GW de capacidad de cómputo, usando GPU de AMD. Esto forma parte de un esfuerzo más amplio de OpenAI para diversificar sus proveedores para un compromiso masivo de 33 GW de cómputo dividido entre Nvidia (10 GW), AMD (6 GW), Broadcom (10 GW para aceleradores de IA personalizados) (AVGO ), y Oracle (ORCL ).

Esto utilizará los próximos chips AMD MI450 — con 432 GB de memoria HBM4 y casi 20 TB/s de ancho de banda y hasta 40 PFLOPS de cómputo FP4 por GPU.

El acuerdo representa hasta 90 000 millones de dólares en potencial de ingresos de hardware acumulados. También permitió a OpenAI adquirir hasta un 10 % de participación en AMD, dependiendo de cuánta capacidad de cómputo se construya, vinculando estrechamente a ambas compañías.

Los chips MI450 también lograron otra gran victoria en forma de un acuerdo de 100 000 millones de dólares con Meta para otros 6 GW de capacidad de cómputo. Utilizará una versión personalizada del chip optimizada para las cargas de trabajo de Meta denominada “Instinct”.

Source: DigWatch

Aquí, también, la razón para Meta era “diversificar nuestro cómputo” según Mark Zuckerberg. Y aquí también, AMD ha emitido la misma cantidad de garantías basadas en rendimiento (hasta 160 millones de acciones comunes de AMD), estructuradas para adjudicarse a medida que se cumplan hitos específicos de envíos de GPU a Meta, lo que potencialmente hará que tanto Meta como OpenAI posean hasta el 20 % de la compañía en el futuro.

“Esta colaboración multianual y multigeneracional a través de GPUs Instinct, CPUs EPYC y sistemas de IA a escala de rack alinea nuestras hojas de ruta para ofrecer infraestructura de alto rendimiento y energéticamente eficiente optimizada para las cargas de trabajo de Meta, acelerando una de las mayores implementaciones de IA de la industria y colocando a AMD en el centro del despliegue global de IA.”

Dr. Lisa Su – Presidenta y CEO de AMD

Mientras tanto, incluso el Departamento de Energía de EE. UU. está recurriendo a AMD para construir una supercomputadora de 1 000 millones de dólares que ayude a aprovechar la energía de fusión o a tratar el cáncer con fármacos recién desarrollados.

“Vamos a lograr un progreso mucho más rápido usando la computación de estos sistemas de IA que creo tendrá vías prácticas para aprovechar la energía de fusión en los próximos dos o tres años. Mi esperanza es que en los próximos cinco u ocho años, convirtamos la mayoría de los cánceres, muchos de los cuales hoy son sentencias de muerte definitivas, en condiciones manejables.”

Secretario de Energía Wright

IA en el Borde

Por último, la IA se está moviendo lentamente de la computación ultra intensiva en centros de datos gigantes a realizarse para tareas más estrechas sobre la marcha en hardware localizado, un método llamado “computación de borde”. Esto es especialmente importante para IA física en robótica móvil, automóviles autónomos, drones, dispositivos portátiles, sitios industriales, etc.

Para estas tareas, se prefiere una potencia de cómputo menor pero ejecutada de manera más eficiente.

Con este fin, AMD lanzó en marzo de 2026 su nuevo procesador Ryzen AI Embedded Series P100, con hasta 2 x más núcleos de CPU, hasta 8 x más GPU, todo en un solo chip.

“La plataforma AMD Ryzen™ AI Embedded es un cambio de juego para aplicaciones industriales y impulsadas por IA en el borde. Nuestro K4131‑Px mITX basado en P100 estará equipado con APUs de cuatro a doce núcleos, lo que nos permite ofrecer a los clientes una gama de soluciones que entregan alto rendimiento de cómputo y aceleración de IA en la misma huella compacta.”

Thomas Stanik, gerente senior de ventas y desarrollo de negocio, Kontron

Agentes de IA y el Cambio Hacia la Inferencia Impulsada por CPU

Progresivamente, la IA generalista está siendo reemplazada por “agentes de IA”, una subdivisión de modelos de IA que crean herramientas más especializadas centradas exclusivamente en una tarea dada. Después de todo, hay poca necesidad de que las IA que conducen un coche, limpian una base de datos o mueven un brazo robótico puedan escribir una novela, ofrecer terapia psicológica o generar una imagen bajo demanda.

Se cree que la IA agente depende más de las CPU que de las GPU, en comparación con los modelos de IA completos. Como tal, los agentes de IA probablemente provocarán un resurgimiento en la demanda de capacidad de cómputo de CPU, después de años de dominio de GPU en los titulares y cifras de crecimiento de ventas.

“Los despliegues modernos de IA dependen de sistemas equilibrados. Las CPU, GPU, redes y software juegan roles distintos en la entrega de rendimiento a escala. Dentro de estos entornos, las CPU orquestan cargas de trabajo, gestionan la memoria y el movimiento de datos, y soportan las aplicaciones empresariales que se ejecutan junto a los modelos de IA en producción.

Así, mientras la era del entrenamiento masivo se centró en GPU, la era de ejecutar IA para resolver problemas del mundo real (inferencia) podría estar más centrada en CPU, lo que beneficiaría a los líderes de este mercado: AMD e Intel.

Caso de Inversión para AMD

AMD es una empresa de chips menos discutida y mucho menos valorada que su eterno archirrival en el mercado de GPU: Nvidia. Pero está recuperando rápidamente terreno en el mercado de centros de datos de IA y tiene una fuerte ventaja en la inferencia de IA, ya sea en la nube o en la computación de borde, ya que AMD se beneficia de una actividad empresarial más diversificada, con una fuerte presencia en CPU y semiconductores especializados como FPGAs.

Además, muchos hyperscalers están ansiosos por diversificar sus proveedores de chips de IA, tanto por los retrasos repetidos en la entrega por parte de Nvidia, como para mitigar el riesgo de que un solo actor se convierta en un monopolio. Mientras empresas como Google podrían llevar la producción de hardware de IA a sus propias manos, otras como Meta y OpenAI están eligiendo a AMD y construyendo una asociación estratégica a largo plazo, incluso participando estratégicamente en la acción de la compañía.

Finalmente, AMD también se beneficiará del cambio global de la industria de IA de un enfoque centrado en GPU a diseños personalizados, chips más eficientes energéticamente y un papel mayor para las CPU, todos sectores donde AMD puede superar a Nvidia o estar a la par con Intel o Broadcom.

Esto cambia el perfil de la compañía, de un diseñador de chips semiconductores rentable pero rezagado, a un líder emergente de IA, aunque su capitalización de mercado sigue reflejando mayormente su perfil anterior.

(Puede también leer más sobre la evolución del hardware de IA en nuestro informe dedicado, así como los informes que cubren a compañías de hardware de IA como Nvidia, Intel, y Broadcom)

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