Durante buena parte del boom de la inteligencia artificial, Nvidia ocupó el centro de la escena. Sus GPUs se convirtieron en el símbolo de la nueva infraestructura tecnológica y su crecimiento quedó asociado directamente al entrenamiento de grandes modelos, a los data centers hiperescalares y al gasto masivo de las big tech. Sin embargo, detrás de ese liderazgo visible aparece otro jugador que empieza a capturar una parte cada vez más relevante del mismo mercado: AMD.
AMD es una empresa de semiconductores que compite con Nvidia en áreas clave como GPUs, aceleradores para inteligencia artificial, CPUs para servidores y plataformas de cómputo de alto rendimiento. La diferencia es que su avance no se produjo con el mismo nivel de exposición mediática. En lugar de dominar el relato de la IA, AMD fue construyendo una posición más silenciosa, apoyada en su negocio de data center, sus procesadores EPYC y su línea de aceleradores Instinct.
El dato que marca el cambio está en sus resultados recientes. Según AMD en su informe financiero del primer trimestre de 2026, el segmento Data Center alcanzó ingresos por US$ 5.800 millones, con un crecimiento interanual del 57%, impulsado por la demanda de procesadores AMD EPYC y por el aumento de envíos de GPUs AMD Instinct. En el mismo reporte, Lisa Su, presidenta y CEO de AMD, afirmó que Data Center ya es “the primary driver” del crecimiento de ingresos y ganancias de la compañía.
Ese giro es central. AMD ya no depende solo de su imagen histórica en PCs, gaming o procesadores de consumo. La inteligencia artificial movió el eje de valor hacia el data center, y allí AMD encontró una oportunidad que excede la venta de chips individuales. En términos operativos, el negocio se está desplazando hacia plataformas completas de cómputo, donde importan la GPU, la CPU, la memoria, la red, el software y la eficiencia energética.
El terreno donde AMD empieza a disputar valor
Nvidia sigue siendo la referencia del mercado de aceleradores para IA. Su ecosistema combina hardware, software, herramientas de desarrollo y una base instalada muy difícil de reemplazar. Pero el crecimiento de la IA abrió una demanda tan grande que el mercado ya no se explica solo por un proveedor dominante.
La competencia se intensifica a medida que las cargas de IA avanzan hacia la inferencia, un segmento donde participan AMD, Intel, Alphabet con sus TPUs y Amazon con Trainium. Ese punto es relevante porque la inferencia no es el entrenamiento inicial de un modelo, sino la ejecución cotidiana de ese modelo cuando responde consultas, procesa imágenes, analiza datos o automatiza decisiones.
La inferencia cambia la lógica económica de la IA. Entrenar un modelo exige enormes capacidades concentradas durante períodos específicos. Ejecutarlo a escala, en cambio, implica millones de operaciones distribuidas, costos permanentes y presión sobre consumo energético, latencia y disponibilidad. Allí AMD puede competir con una propuesta que combina aceleradores Instinct, CPUs EPYC y una estrategia de software abierta a través de ROCm.
AMD presentó esa visión en su Financial Analyst Day de noviembre de 2025. Según AMD, la serie Instinct MI350 fue el producto de adopción más rápida en la historia de la empresa, mientras que los futuros sistemas Helios con GPUs Instinct MI450 apuntan a infraestructura de IA a escala de rack. La empresa también proyectó un crecimiento anual compuesto superior al 60% para su negocio de data center y superior al 80% para data center AI en los próximos tres a cinco años.
Por qué la oportunidad no está solo en las GPUs
La comparación directa con Nvidia suele reducir la conversación a una pregunta: quién vende la mejor GPU para IA. Pero esa mirada es incompleta. La infraestructura de inteligencia artificial no se sostiene únicamente con aceleradores gráficos. Necesita CPUs para orquestar cargas, memoria de alto ancho de banda, redes de baja latencia, software de optimización y capacidad de integración con proveedores de nube y fabricantes de servidores.
En ese punto, AMD tiene una ventaja estratégica: compite en varias capas del stack. Sus CPUs EPYC ya tienen presencia consolidada en servidores, mientras que sus GPUs Instinct apuntan a entrenamiento e inferencia de modelos. Esto le permite ofrecer una narrativa diferente a la de Nvidia. AMD no busca solo vender aceleradores; busca posicionarse como proveedor de infraestructura completa para IA y cómputo de alto rendimiento.
En su reporte anual de 2025, AMD informó ingresos récord de US$ 16.600 millones en Data Center, un crecimiento del 32% frente al año anterior. La compañía atribuyó ese resultado al crecimiento conjunto de EPYC e Instinct. Esto muestra que la tracción no proviene de una única línea de producto, sino de una combinación entre CPU y GPU dentro del data center.
Para el canal IT y los integradores de América Latina, este punto tiene una lectura concreta. La IA empresarial no se limita a grandes laboratorios o hyperscalers. A medida que más organizaciones busquen desplegar modelos propios, automatizar procesos o implementar asistentes internos, crecerá la necesidad de infraestructura flexible, escalable y con alternativas de costo. En ese escenario, AMD puede ganar espacio como opción para proyectos que requieren rendimiento, pero también apertura tecnológica y margen de integración.
La ventaja silenciosa: un mercado demasiado grande para un solo proveedor
La tesis de AMD como ganadora silenciosa no implica que Nvidia pierda su liderazgo. Implica algo distinto: el mercado de IA se está expandiendo a una velocidad que permite la aparición de más ganadores. Nvidia capturó la primera ola con una combinación difícil de igualar entre GPU y software. AMD intenta capturar la siguiente fase, en la que la IA se vuelve más distribuida, más operativa y más dependiente de la eficiencia de infraestructura.
La propia AMD sostiene que el mercado total de cómputo vinculado a IA y data center alcanzará una escala de US$ 1 billón. Más allá de la proyección, el mensaje estratégico es claro: AMD quiere dejar de ser vista como una alternativa secundaria y posicionarse como uno de los proveedores estructurales de la próxima etapa de la IA.
El desafío está en el ecosistema. Nvidia no solo vende chips; vende una plataforma madura alrededor de CUDA, bibliotecas, herramientas y experiencia acumulada por desarrolladores. AMD necesita seguir fortaleciendo ROCm, mejorar la disponibilidad de sus aceleradores, ampliar certificaciones y profundizar alianzas con nubes, fabricantes de servidores y grandes clientes empresariales.
Aun así, el avance ya es visible. AMD informó en 2026 colaboraciones con Meta, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Tencent, Samsung, TCS, NAVER Cloud y Upstage para distintas capas de infraestructura de IA, nube, memoria, GPUs y CPUs. Esa red de alianzas muestra que el crecimiento de AMD no depende únicamente de competir producto contra producto con Nvidia, sino de insertarse en arquitecturas más amplias.
