Edge AI: ¿Por qué AMD es la mejor opción en relación calidad-precio para 2026?

La inteligencia artificial (IA) es uno de los principales disruptores tecnológicos de esta década, impulsando cambios fundamentales en todas las industrias y en la sociedad en general.

Los datos muestran que aproximadamente una de cada seis personas En todo el mundo, se utilizan herramientas de IA generativa. Además, el 90 % de los trabajadores tecnológicos ya utilizan IA en sus trabajos. A pesar de esta adopción, se proyecta que la industria de la IA se multiplicará por nueve para 2033.

Esta adopción masiva conlleva un aumento vertiginoso de los costos de computación, mayores desafíos de latencia y una mayor preocupación por la seguridad, el consumo de energía y la escalabilidad. Las empresas se están dando cuenta de que el envío constante de datos a servidores remotos para la inferencia de IA (computación en la nube o IA en la nube) es costoso, lento y conlleva riesgos para la privacidad.

En la IA en la nube, las empresas aprovechan los amplios recursos de plataformas como AWS, Azure y Google Cloud para ofrecer servicios de IA. Esto permite a los usuarios acceder a modelos de IA bajo demanda a través de internet sin necesidad de construir su propia infraestructura.

La base de la IA en la nube son los hiperescaladores: centros de datos masivos de IA que ofrecen una escalabilidad extrema para gestionar cargas de trabajo que superan con creces las capacidades locales tradicionales. Con sus enormes matrices de servidores horizontales, proporcionan a las empresas los recursos necesarios para acceder, desarrollar, entrenar, implementar y mantener aplicaciones de IA de forma eficiente.

Esta combinación de computación en la nube e IA ofrece las ventajas de la rentabilidad, la escalabilidad y la capacidad de aprovechar modelos compartidos. Sin embargo, también presenta importantes inconvenientes, como los elevados costes recurrentes debido a los recursos computacionales, el almacenamiento, la transferencia de datos y la experiencia especializada necesaria para un uso continuo.

Otros problemas que enfrenta la IA en la nube incluyen latencia, riesgos de seguridad, privacidad de datos, dependencia de Internet, control limitado y dependencia del proveedor.

Dado que la nube resulta costosa y desafiante para aplicaciones de consumo, portátiles, sistemas industriales y casos de uso en tiempo real, las empresas están adoptando la IA de borde. Realizar inferencias locales en el dispositivo, en lugar de depender de costosas GPU en la nube, está transformando la forma en que se implementa la IA más allá de los centros de datos.

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Edge AI explicado: ¿Por qué la inferencia se está trasladando al dispositivo?

La industria está experimentando un cambio estratégico y arquitectónico hacia Edge AI, alejando la IA de los centros de datos centralizados que consumen mucha energía y acercándola al hardware de inferencia local.

En la IA de Edge, la inteligencia artificial se combina con la computación de borde para eliminar la dependencia de la nube, permitiendo que los dispositivos procesen datos localmente. "Edge" se refiere al dispositivo utilizado (como un teléfono, un coche, una cámara, un televisor, un sensor o un dispositivo médico), por lo que la computación de borde significa que el ordenador diseñado para procesar datos está cerca o dentro de ese dispositivo.

Además de los dispositivos de borde que recopilan y procesan datos, otros componentes clave incluyen modelos de IA entrenados en la nube e implementados en el borde, así como chips de hardware especializados que manejan eficientemente las tareas de IA a nivel local.

Con este giro hacia dispositivos energéticamente eficientes, el objetivo es abordar cuestiones críticas de latencia y privacidad de datos al permitir el procesamiento en tiempo real en los dispositivos del usuario, donde realmente se generan los datos.

Esto significa que, en lugar de enviar datos a un centro de datos externo, los cálculos se realizan cerca de la fuente, lo que permite a los dispositivos tomar decisiones en milisegundos sin necesidad de conexión a internet. Los datos se utilizan prácticamente en el mismo momento en que el dispositivo los crea.

Este procesamiento en tiempo real es crucial para la robótica, los vehículos autónomos y las aplicaciones de vigilancia que requieren tiempos de respuesta rápidos.

La computación de borde también alivia la gran carga de trabajo de los centros de datos al eliminar la necesidad de transferir datos de un lado a otro. En la IA de borde, solo los datos relevantes se envían a la nube, lo que reduce los requisitos de ancho de banda y los costos asociados.

Además de la rentabilidad, migrar de centros de datos de gigavatios a dispositivos ofrece la ventaja de la eficiencia energética, ya que permiten ejecutar IA con un consumo mínimo de energía. Al mantener los datos confidenciales localmente, las empresas pueden abordar mejor las preocupaciones de seguridad, protegiéndose contra el acceso no autorizado y las filtraciones de datos.

Gracias a los beneficios de velocidad, costo, privacidad y eficiencia energética, la inferencia de IA se realiza cada vez más en el borde.

En IA, la inferencia es el funcionamiento real del modelo: un proceso que comienza después de que un modelo se ha entrenado y deja de aprender. La inferencia es cuando el modelo comienza a funcionar, extrayendo conclusiones de los datos y convirtiendo ese conocimiento en resultados reales.

La inferencia local se refiere a ejecutar modelos de IA directamente en la máquina de un usuario utilizando silicio especializado, como NPU (unidades de procesamiento neuronal) integradas en CPU o sistemas en chip (SoC), en lugar de enviar cada solicitud a una GPU en la nube.

Las NPU son chips de IA optimizados para cálculos complejos en tareas de aprendizaje profundo, como el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento del habla, la detección de objetos y el reconocimiento de imágenes. Estos chips aceleradores de IA especializados permiten una inferencia rápida en el dispositivo con un consumo mínimo de energía, lo que facilita aplicaciones en tiempo real.

En la práctica, la inferencia local significa que su computadora portátil, PC, sistema integrado o incluso un teléfono inteligente pueden ejecutar modelos de lenguaje grandes (consultas LLM), modelos de visión o cargas de trabajo de asistente sin acceder a servidores grandes, costosos y potentes.

Esto reduce la latencia, disminuye los costos de ancho de banda, mejora la privacidad y disminuye las facturas del servidor. Dado que los sistemas de IA de borde pueden operar sin conexión constante a internet, ofrecen mayor confiabilidad, lo que los hace ideales para áreas remotas.

A medida que las cargas de trabajo de IA escalan desde la experimentación hasta el uso cotidiano, este cambio hacia la inferencia local ya no es teórico sino una necesidad a medida que miles de millones de dispositivos adquieren capacidades de IA y la inferencia basada en la nube se vuelve insostenible a escala.

IA de borde estimaciones de investigación de mercado Los procesadores de IA en el borde pueden valer casi 60 mil millones de dólares para fines de esta década, frente a los 9 mil millones de dólares de 2020, impulsados ​​en gran medida por la computación local en PC y dispositivos.

Este año, la tendencia de la inferencia local ya ha pasado de las demostraciones de investigación a los productos reales, como lo demostró el CES 2026, donde se demostraron docenas de PC con IA y factores de forma de borde con capacidades de inferencia en el dispositivo.

Por ejemplo, Ambarella lanzó su SoC CV7 vision Con procesamiento avanzado de IA de borde en el dispositivo para diversas aplicaciones de percepción en tiempo real. Qualcomm redobló su apuesta por la integración vertical para la "computación inteligente en todas partes" con su PC Snapdragon X Elite Gen 2Broadcom también es enfoque sobre la integración de “motores neuronales” en los procesadores para permitir la IA local, apuntando específicamente a aplicaciones de hogares inteligentes.

Cuando se trata de gigantes como Verde (AAPL -0.26%) y NVIDIA (NVDA -0.71%), el primero utiliza un modelo híbrido de AI en el dispositivo y "Computación en la nube privada”, mientras que este último está haciendo un cambio hacia “IA física" y procesamiento en el dispositivo.

La IA física, que extiende la IA más allá del mundo digital hacia la robótica, los drones y la maquinaria industrial, es una de las tendencias emergentes en el sector de la IA de borde y se espera que sea un importante impulsor del crecimiento.

Por qué AMD está posicionado para ganar el ciclo de hardware de IA de borde

En el mundo de las acciones de Edge AI, uno de los nombres más destacados a tener en cuenta es Advanced Micro Devices (AMD -0.61%), que desarrolla semiconductores, procesadores y GPU para centros de datos, inteligencia artificial, juegos y aplicaciones integradas.

A principios de este mes, a las CES 2026La presidenta y directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, compartió el objetivo de la empresa de ofrecer IA para todos mientras resaltaba un estrategia de IA orientada al borde en PC, dispositivos integrados y desarrolladores, lo que refuerza el enfoque de la empresa en el hardware de inferencia local más allá de los entornos de nube de hiperescala.

Como parte de este enfoque, la compañía presentó una nueva línea de procesadores de IA. Esta incluye el procesador Ryzen AI Serie 400 para PC con IA, con NPU integradas que ofrecen aproximadamente 60 TOPS de cómputo de IA para inferencia local. Esta última versión de los chips para PC de AMD con IA cuenta con 12 núcleos de CPU y 24 subprocesos, y permitirá una multitarea 1.3 veces más rápida que la de sus competidores. También son 1.7 veces más rápidos en la creación de contenido.

Las PC, incluido el procesador Ryzen AI 400 Series, estarán disponibles en el trimestre actual.

En una rueda de prensa, Rahul Tikoo, vicepresidente sénior y director general del área de clientes de AMD, señaló que ya han expandido su negocio a más de 250 plataformas de PC con IA, lo que representa un crecimiento del doble respecto al año pasado. Añadió:

En los próximos años, la IA será un tejido multicapa que se integrará en todos los niveles de la informática, incluso en el ámbito personal. Nuestras PC y dispositivos con IA transformarán nuestra forma de trabajar, jugar, crear y conectar.

AMD también presentó los chips Ryzen AI Max+ en la feria de electrónica de consumo más grande del mundo. Están diseñados para portátiles y mini PC de gama alta, con funciones avanzadas de inferencia local, creación de contenido y juegos.

Para los desarrolladores, AMD anunció la plataforma Ryzen AI Halo para el desarrollo de modelos en el dispositivo, lista para brindar potentes capacidades de desarrollo de IA a una PC de escritorio compacta en el próximo trimestre.

Su nueva cartera de procesadores x86 integrados está diseñada para impulsar aplicaciones basadas en IA en el borde. Los nuevos procesadores de las series P100 y X100 ofrecen computación de IA de alto rendimiento para la atención médica inteligente, las cabinas digitales de automoción y la robótica humanoide.

Independientemente de quién seas y cómo uses la tecnología a diario, la IA está transformando la informática cotidiana. Tienes miles de interacciones con tu PC a diario. La IA es capaz de comprender, aprender del contexto, automatizar, proporcionar razonamiento profundo y personalización para cada individuo.

– Rahul Tikoo, vicepresidente sénior y director general de negocios de clientes

Con estos movimientos, el fabricante de chips estadounidense apunta a las cargas de trabajo de IA en el dispositivo y contribuye al crecimiento de la industria. impulsar la inferencia local y inteligencia distribuida en miles de millones de puntos finales.

Además de habilitar la computación de IA en el borde, la compañía ha presentado sus procesadores de IA avanzados, que se utilizan en los racks de servidores de los centros de datos. Se ha diseñado una versión empresarial del chip de la serie MI400 (el MI440X) para uso local, pero no está específicamente diseñado para clústeres de IA.

Para satisfacer las futuras necesidades informáticas de empresas como OpenAI, AMD también ha presentado la plataforma MI500, que, según la compañía, está diseñada para permitir mejoras de rendimiento de órdenes de magnitud a nivel de sistema y rack en comparación con generaciones anteriores, en lugar de una simple actualización de chip. Los chips se lanzarán el próximo año.

Además de una impresionante cartera de productos, AMD cuenta con una excelente lista de clientes, entre los que se incluyen OpenAI, Blue Origin, Liquid AI, Luma AI, World Labs, Illumina, Absci, AstraZeneca y Generative Bionics, que han estado aprovechando la tecnología de la compañía para convertir la promesa de la IA en un impacto en el mundo real. Según Su:

A medida que se acelera la adopción de la IA, entramos en la era de la computación a escala yotta, impulsada por un crecimiento sin precedentes tanto en el entrenamiento como en la inferencia. AMD está sentando las bases informáticas para esta nueva fase de la IA mediante un liderazgo tecnológico integral, plataformas abiertas y una sólida colaboración con socios de todo el ecosistema.

En una entrevista, señaló que, dada la “increíble” demanda de IA, que “está creciendo por las nubes”, será necesaria una inversión masiva e inevitable en potencia informática y hardware de última generación para seguir siendo competitivo en el mercado de la IA.

Según ella, el mundo necesitaría más de "10 yottaflops" de cómputo, "10,000 veces más cómputo que en 2022", para seguir el ritmo del crecimiento de la IA. En consonancia con ello, compartió el plan de la compañía para una infraestructura a escala de yotta, presentando la plataforma AMD "Helios" a escala de rack, que ofrecerá hasta 3 exaflops de rendimiento de IA en un solo rack.

En el mismo evento, el principal competidor de AMD, Nvidia, lanzó su Plataforma Vera Rubin de próxima generación, compuesto por seis chips y cuyo lanzamiento está previsto para finales de este año.

Pero mientras Nvidia sigue centrándose en la hiperescala con mega GPU de gama alta y stacks empresariales, AMD está adoptando un enfoque diversificado para sus productos que permiten la funcionalidad de IA a un menor coste total. Este contraste define cada vez más el debate entre AMD y NVIDIA en 2026.

AMD está ofreciendo precios más bajos que NVIDIA en chips para PC con IA para captar una mayor cuota del mercado emergente de PC con IA, ofreciendo procesadores de alto rendimiento con capacidad de IA más asequibles para fabricantes de equipos originales (OEM) y consumidores. Como resultado, AMD se considera una de las principales acciones de IA infravaloradas del mercado.

A partir de enero 20, 2026AMD, con una capitalización bursátil de 377.4 millones de dólares, cotiza a 231.87 dólares, un aumento del 8.25 % en lo que va del año y del 90.87 % en el último año. Presenta un BPA (TTM) de 1.92 y un PER (TTM) de 120.97.

La posición financiera de AMD también es sólida. Jean Hu, vicepresidente ejecutivo, director financiero y tesorero de AMD, señaló: "Nuestras continuas inversiones en IA y computación de alto rendimiento están impulsando un crecimiento significativo y posicionando a AMD para ofrecer creación de valor a largo plazo".

Esto es evidente en los ingresos récord de la compañía global de semiconductores de $9.2 mil millones en el tercer trimestre de 2025. Esto incluye $4.3 mil millones del segmento de centros de datos, un 22% más interanual, $4 mil millones de ingresos combinados de clientes y juegos, un 73% más interanual, y $857 millones del segmento integrado, una caída del 8% interanual.

Los ingresos de AMD aún no incluyen los envíos de sus chips Instinct MI308 a China, como ocurrió el trimestre pasado, aunque la compañía espera obtener ingresos pronto. "Hemos recibido algunas licencias para MI308", señaló Su en aquel momento. "Seguimos trabajando con nuestros clientes en el entorno de demanda y en la oportunidad general".

Sus ingresos operativos para el período fueron de $1.3 millones, y el beneficio neto de $1.2 millones, mientras que el margen bruto fue del 52%. Sus ganancias diluidas por acción fueron de $0.75.

“Tuvimos un trimestre excepcional, con ingresos y rentabilidad récord, lo que refleja la amplia demanda de nuestros procesadores EPYC y Ryzen de alto rendimiento y de los aceleradores de IA Instinct”, afirmó Su. Esto “marca un claro avance en nuestra trayectoria de crecimiento, ya que nuestra franquicia de computación en expansión y el rápido crecimiento del negocio de IA para centros de datos impulsan un crecimiento significativo de los ingresos y las ganancias”, añadió.

En ese momento, el gigante de los semiconductores señaló que el impulso de los clientes hacia sus plataformas de IA se está acelerando, como lo demuestra la profundización de sus asociaciones con OpenAI, el (ORCL + 2.97%), Cisco (CSCO + 0.34%), IBM (IBM -1.32%)y Cohere.

El Departamento de Energía de EE. UU. también firmó una alianza de mil millones de dólares con AMD para construir dos supercomputadoras de nueva generación que impulsarían los avances en el desarrollo de fármacos, la energía nuclear y las tecnologías de seguridad nacional. La primera se llama Lux y estará impulsada por chips de IA MI355X y chips de red, lo que la convierte en la primera supercomputadora de IA industrial de EE. UU. La supercomputadora Discovery, más avanzada, se basará en la serie MI430 de chips de IA.

Para el último trimestre, AMD espera ingresos de aproximadamente 9.6 millones de dólares y un margen bruto no GAAP del 54.5%.

La semana pasada, TSMC, socio de fabricación de AMD y el mayor fabricante de chips por contrato, también superó las estimaciones de ingresos al reportar un aumento del 35 % en sus ganancias del cuarto trimestre. La compañía espera aumentar la inversión de capital este año, lo que demuestra confianza en el desarrollo de la IA.

“Esperamos que nuestro negocio esté respaldado por una fuerte y continua demanda de nuestras tecnologías de proceso de vanguardia”.

– Wendell Huang, director financiero de TSMC

Así, mientras intenta seguir el ritmo de Nvidia, AMD está profundizando en los aceleradores de IA, la computación centrada en el borde y las plataformas rentables, posicionándose como una alternativa convincente basada en valor en el cambiante panorama de la IA.

Edge AI es el próximo gran ciclo del hardware

El panorama de la IA evoluciona a un ritmo acelerado, integrándose en todo, desde smartphones hasta wearables, pantallas, drones, robots y vehículos autónomos. A medida que los modelos de IA se vuelven más eficientes y el uso de la tecnología pasa de la experimentación a la implementación y el escalado, la industria está migrando de la nube al edge para mantenerse al día con el auge de la IA.

Si bien Nvidia sigue dominando el entrenamiento en centros de datos y la inferencia a gran escala con GPU de alta gama y su dependencia del ecosistema, el ciclo del hardware se está trasladando de los centros de datos centralizados a los dispositivos cotidianos, donde el valor, la eficiencia y el precio son lo más importante. En esta nueva era de la IA a nivel de dispositivo, AMD destaca por su enfoque estratégico en la inferencia local, las NPU integradas y los procesadores de PC con IA, lo que la convierte en una apuesta de valor atractiva en 2026.

La IA de borde aún se encuentra en sus primeras etapas, pero su potencial es enorme. Al integrar inteligencia en cada dispositivo, permite que la IA funcione en cualquier lugar, independientemente de la conexión a internet. Y a medida que todo se convierte en una computadora, la oportunidad para la IA de borde podría ser enorme, incluso mayor que la de la nube. Pero en lugar de reemplazarla, es probable que el futuro de la IA sea híbrido, con plataformas en la nube que gestionen el entrenamiento y dispositivos de borde que proporcionen inferencia en tiempo real, lo que marca el próximo gran paradigma informático.

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