El 20 de julio de 2026 (hora de Pekín), las acciones de AMD cerraron en 495,76 $, con una caída del 1,03 % en la jornada. En la última semana, los títulos de AMD han retrocedido cerca de un 15 % desde su máximo anual de 584,73 $, en un contexto de sentimiento de mercado oscilando entre la expectación y la cautela.
Dos días después, en el Moscone Center de San Francisco, AMD celebrará su conferencia global insignia Advancing AI 2026. Será el primer evento independiente centrado en IA de AMD desde el lanzamiento de la serie MI350 en junio de 2025. Tres productos clave construidos sobre el proceso de 2 nm de TSMC—el procesador para servidores Venice, los aceleradores de IA MI450/MI455 y el sistema Helios de rack completo—se presentarán conjuntamente.
El foco de este evento va más allá de los propios productos. Se centra en una cuestión fundamental que recorre toda la industria de la IA: ¿Está la cadena de suministro de computación para IA excesivamente dependiente de un solo proveedor?
Actualmente, NVIDIA controla aproximadamente el 80 % del mercado de aceleradores de IA para centros de datos, con unos ingresos en este segmento que alcanzaron los 193 700 millones de dólares en el ejercicio fiscal 2026. Se estima que el negocio de GPU Instinct de AMD generará entre 7 000 y 8 000 millones de dólares, capturando en torno al 5 %–7 % de cuota de mercado. Aunque la brecha absoluta sigue ampliándose, el mercado busca activamente alternativas a NVIDIA.
Este artículo analizará los puntos clave de los próximos lanzamientos de AMD desde tres perspectivas: especificaciones de rendimiento, ecosistema de software y adopción por parte de proveedores cloud. También exploraremos cómo está evolucionando el panorama competitivo de chips de IA y qué implicaciones podría tener para el mercado en general.
La competencia en chips de IA entra en una fase crítica: el mercado espera el próximo movimiento de AMD
En los últimos dos años, la infraestructura de computación ha sido la temática de inversión más candente en IA. Desde que ChatGPT impulsó el auge de los grandes modelos de lenguaje, las GPU se han convertido en el recurso central que alimenta el desarrollo de la IA.
NVIDIA ha consolidado una posición de liderazgo gracias a su ecosistema de software CUDA, su gama de GPU de alto rendimiento y soluciones integrales para centros de datos. En el ejercicio fiscal 2026, el negocio de centros de datos de NVIDIA generó 193 700 millones de dólares, un 68 % más que el año anterior. Solo en el cuarto trimestre, los ingresos por computación en centros de datos ascendieron a 51 300 millones de dólares (un 58 % más interanual), mientras que los ingresos por redes alcanzaron los 11 000 millones (un 263 % más interanual).
Sin embargo, el mercado está experimentando cambios estructurales. Los costes de entrenamiento de grandes modelos siguen aumentando, la demanda de inferencia de IA se dispara y los proveedores cloud buscan diversificar sus cadenas de suministro. Analistas de UBS señalan que el auge de los agentes de IA es un factor clave detrás del aumento de la demanda de computación. JPMorgan proyecta que el mercado de chips de red para IA alcanzará los 107 500 millones de dólares en 2026 y crecerá hasta los 154 900 millones en 2027.
En este contexto, AMD se ha convertido en el retador más vigilado. En el primer trimestre de 2026, AMD registró unos ingresos de 10 250 millones de dólares, un 37,85 % más interanual, y un beneficio neto que se disparó un 95 % hasta los 1 380 millones. La compañía prevé unos ingresos de unos 11 200 millones en el segundo trimestre, lo que supondría un aumento del 46 % respecto al año anterior. El segmento de centros de datos se ha convertido en el principal motor de crecimiento de AMD: en el primer trimestre, los ingresos por centros de datos alcanzaron los 5 800 millones, un 57 % más interanual.
Los nuevos lanzamientos de AMD: ¿Qué métricas clave observa el mercado?
Rendimiento: ¿Puede la serie MI400 acortar distancias con NVIDIA?
Uno de los grandes atractivos del evento será la presentación oficial de los aceleradores de IA Instinct MI400. Basada en la nueva arquitectura CDNA 5, la serie MI400 está prevista para la segunda mitad de 2026.
En cuanto a potencia de cálculo, la serie MI400 ofrece hasta 40 PFLOPS FP4 y 20 PFLOPS FP8, aproximadamente el doble de rendimiento que la actual serie MI350. El subsistema de memoria se actualiza a HBM4, con una capacidad por tarjeta que pasa de 288 GB a 432 GB y un ancho de banda total que sube de 8 TB/s a 19,6 TB/s.
A modo de comparación, la plataforma Rubin de NVIDIA ofrece 50 PFLOPS de rendimiento de inferencia NVFP4 y 35 PFLOPS para entrenamiento, con un ancho de banda de memoria HBM4 de 22 TB/s. AMD afirma que la MI400 iguala 1,5 veces la capacidad de memoria de Rubin y un ancho de banda ampliable.
El sistema Helios de rack completo también está generando expectación. Integra profundamente el procesador Venice, la GPU MI455X, el chip de red Vulcano 800G y refrigeración líquida, alcanzando un rendimiento máximo de 2,9 EFLOPS FP4 por rack y hasta 31 TB de capacidad total HBM4. Meta ha firmado acuerdos multigeneracionales de infraestructura de IA por hasta 6 GW, con la primera plataforma Helios de un gigavatio prevista para desplegarse en la segunda mitad de 2026.
No obstante, analistas de UBS advierten que los despliegues de racks completos Helios podrían retrasarse hasta finales de 2026 debido a la necesidad de optimización de racks de doble ancho, validación e integración en centros de datos. El desfase entre las especificaciones sobre el papel y el despliegue real es una variable clave para evaluar la competitividad de AMD.
Ecosistema de software: ¿Puede ROCm convertirse en una ventaja sostenible?
La competencia en chips de IA no se limita al hardware. El mayor foso defensivo de NVIDIA es su ecosistema CUDA: tras casi 20 años de desarrollo, CUDA cuenta con una base de desarrolladores vasta y altamente optimizada. UBS señala que la brecha en el ecosistema de software sigue siendo el factor clave en el dominio continuado de NVIDIA.
La respuesta de AMD es la plataforma de software open source ROCm. En este evento, AMD presentará oficialmente ROCm 7.0, que según se informa multiplica por 3,5 el rendimiento de ROCm 6. AMD también introduce ROCm Enterprise AI y AMD Developer Cloud, permitiendo a los desarrolladores probar las GPU de la serie MI en la nube sin necesidad de despliegue local. ROCm 7.0 ya está profundamente integrado con frameworks open source líderes como vLLM y SGLang.
El mercado también observa una posible variable: los anuncios de clientes. Analistas de Jefferies señalan que los acuerdos con clientes son el mayor factor de oscilación, y circulan rumores sobre un posible acuerdo con Anthropic. Se informa de que Anthropic está contratando ingenieros con experiencia en ROCm, lo que sugiere que la startup de IA se prepara para diversificar su infraestructura de computación más allá de NVIDIA. También se rumorea que Microsoft será cliente de la MI400, sumándose a los ya anunciados OpenAI y Meta.
Jefferies añade que los términos económicos de estos acuerdos son más importantes que los titulares: AMD ya ha ofrecido a OpenAI y Meta una participación accionarial del 20 %, y es probable que futuros acuerdos requieran incentivos menores. Cerrar un acuerdo comercial tradicional con Anthropic reforzaría la confianza del mercado en que AMD puede competir sin incentivos en forma de acciones.
Tendencias de compra de los gigantes cloud
Los mayores compradores de chips de IA son proveedores cloud como Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS y Meta. Estas compañías están construyendo infraestructuras de IA a gran escala, y sus decisiones de compra impactan directamente en la cuota de mercado de los fabricantes de chips.
Entre los clientes de chips de IA anunciados por AMD figuran OpenAI, Meta, Oracle y el Departamento de Energía de EE. UU. Si AMD consigue más acuerdos con proveedores cloud durante este evento, sería una señal de que AMD está pasando de ser un simple retador tecnológico a convertirse en un proveedor central de infraestructura de IA.
Jefferies espera que AMD eleve su estimación de mercado direccionable para CPU de IA por encima de los 200 000 millones de dólares en el evento, superando la cifra citada por NVIDIA en mayo. El analista Blayne Curtis considera que, si el evento aporta novedades sustanciales, su impacto podría ir más allá de una sola línea de productos y dar mayor protagonismo a la narrativa de IA de AMD.
AMD vs. NVIDIA: así evoluciona el panorama de los chips de IA
| Dimensión | NVIDIA | AMD |
|---|---|---|
| Fortalezas principales | Ecosistema CUDA, liderazgo en GPU de gama alta | Valor, ecosistema abierto, capacidad de memoria |
| Cuota de mercado en centros de datos | ~80 % | ~5 %–7 % |
| Ecosistema de software | CUDA (casi 20 años de desarrollo) | ROCm 7.0 (avanzando rápidamente) |
| Apoyo de proveedores cloud | Amplia adopción | Gran potencial de crecimiento |
| Cadencia de productos | Actualizaciones anuales | Ahora en ciclo de actualización anual |
Fuente de datos: Elaboración propia a partir de informes de UBS, SemiAnalysis y Silicon Analysts
La pregunta clave: ¿Necesita AMD superar a NVIDIA o basta con asegurar una cuota relevante? Jefferies plantea un marco: el mercado de chips de IA es lo suficientemente grande como para sostener a un sólido número dos.
En cuanto a la cadencia de productos, AMD ha pasado a actualizaciones anuales de Instinct, con la serie MI500 prevista para 2027. MI500 utilizará la arquitectura CDNA 6, proceso de 2 nm y memoria HBM4E. AMD afirma que esta plataforma ofrecerá un aumento de rendimiento en IA de 1 000 veces respecto a un nodo de ocho GPU MI300X. Jefferies también estará atento a si la plataforma MI500 confirma la adopción de óptica coempaquetada.
El crecimiento de la demanda de computación en IA abre espacio para la competencia en chips
La lógica de crecimiento del mercado de chips de IA se mantiene sólida.
En el entrenamiento de grandes modelos, los modelos tipo GPT, los modelos multimodales y los modelos empresariales de IA presentan recuentos de parámetros cada vez mayores. El MI355 ya ha entrado en producción masiva, con cada tarjeta soportando modelos de hasta 520 000 millones de parámetros. En la inferencia, a medida que se despliegan más aplicaciones de IA, las cargas de trabajo de inferencia podrían pronto superar a las de entrenamiento. El análisis oficial de AMD señala que las cargas de trabajo de inferencia de IA crecen ya por encima del 80 %. La IA agentic—los agentes de IA—inyectan efectivamente "miles de millones de usuarios virtuales" en la red global de computación, caracterizándose por un razonamiento en múltiples pasos y una programación de alta frecuencia.
Desde la perspectiva del tamaño de mercado, el mercado total direccionable de aceleradores de IA ha pasado de unos 55 000 millones de dólares en 2023 a cerca de 160 000 millones en 2025, y podría superar los 200 000 millones en 2026. JPMorgan proyecta que el mercado de ASIC para IA alcanzará los 60 000–70 000 millones de dólares en 2026.
Este crecimiento está abriendo espacio en el mercado para diferentes tipos de chips de IA, incluidos agentes de IA, conducción autónoma, asistentes empresariales de IA y robótica.
¿Cómo impactará el evento de AMD en el mercado bursátil de IA?
Si los nuevos productos superan las expectativas, el precio de las acciones de AMD podría subir, el sector de semiconductores de IA podría fortalecerse y los inversores podrían reevaluar la presión competitiva sobre NVIDIA. El consenso de Wall Street sobre AMD es "compra fuerte", con cerca del 71 % de los 51 analistas otorgándole la máxima calificación y un precio objetivo medio de 540 $. Los analistas de Stifel, Goldman Sachs y Bernstein sitúan sus objetivos entre 600 y 640 $.
Pero también hay advertencias. Citi califica el evento como una posible "declaración que cambiará el juego": la relevancia de AMD en la infraestructura de IA podría quedar confirmada o desmentida. Si el evento no aporta nuevos productos, clientes o alianzas que superen las expectativas, es probable que se produzcan tomas de beneficios a corto plazo.
Si los nuevos productos no presentan avances significativos, el mercado podría centrarse en el ritmo de ganancia de cuota de AMD, la materialización de ingresos por IA y si la brecha con NVIDIA sigue siendo relevante. Actualmente, AMD cotiza a unas 161 veces beneficios, y su elevada valoración podría amplificar cualquier sorpresa negativa.
¿Cómo afecta la competencia en chips de IA a la industria cripto?
El evento de chips de IA de AMD también podría tener implicaciones para el sector Web3.
En el ámbito de la cripto-IA, una mayor oferta de chips de IA podría acelerar el desarrollo de agentes de IA, redes de IA descentralizadas y mercados de computación de IA. Para 2026, la convergencia entre IA y cripto habrá pasado de la prueba de concepto a una nueva fase de "integración a nivel de sistema".
En la economía DePIN de computación, unos menores costes de computación para IA podrían impulsar el crecimiento de redes distribuidas de GPU y mercados de computación descentralizada. El auge de DePIN (Redes de Infraestructura Física Descentralizada) explora nuevos modelos para agrupar GPU a nivel global y ofrecer servicios de computación.
Sin embargo, es importante señalar que el aumento de la oferta de chips de IA afecta a las redes de computación descentralizada de forma indirecta. La reducción de costes de computación para los proveedores cloud centralizados puede reducir temporalmente la ventaja relativa de precio de las redes descentralizadas. Pero, a largo plazo, una mayor oferta de computación ayudará a expandir todo el ecosistema de IA, generando más casos de uso para soluciones descentralizadas.
Conclusión
La conferencia AMD Advancing AI 2026 es una ventana clave a la diversificación de la cadena de suministro de computación para IA. Desde las especificaciones de rendimiento de la serie MI400 hasta la solución Helios de rack completo, desde el ecosistema de software ROCm 7.0 hasta los posibles grandes anuncios de clientes, el mercado examinará cada aspecto de la fortaleza competitiva de AMD.
Sea cual sea el resultado del evento, hay una tendencia clara: la competencia en chips de IA está pasando de ser una carrera puramente de rendimiento a una contienda más amplia que abarca coste, cadena de suministro y ecosistema. Para los inversores, el objetivo de AMD puede no ser reemplazar a NVIDIA, sino asegurarse una cuota suficiente en el mercado de chips de IA, que crece rápidamente.
A 22 de julio (hora de Pekín), todo está preparado en San Francisco. Que AMD cumpla las expectativas o reescriba el relato dependerá de la solidez de sus respuestas.
Preguntas frecuentes
P: ¿Cuándo es la conferencia AMD Advancing AI 2026?
El evento tendrá lugar del 22 al 23 de julio de 2026 (hora del Pacífico) en el Moscone Center de San Francisco, con retransmisión online simultánea.
P: ¿Qué grandes productos de chips de IA lanzará AMD en esta ocasión?
Se esperan el procesador para servidores Venice EPYC, los aceleradores de IA Instinct MI450/MI455 y la plataforma de IA Helios de rack completo, todos basados en el proceso de 2 nm de TSMC. La serie MI400 incorpora la arquitectura CDNA 5 y memoria HBM4 de 432 GB.
P: ¿Cuál es la cuota de mercado de AMD en chips de IA?
NVIDIA controla alrededor del 80 % del mercado de aceleradores de IA para centros de datos, mientras que AMD posee en torno al 5 %–7 %. Se estima que el negocio de GPU Instinct de AMD generará entre 7 000 y 8 000 millones de dólares en ingresos en 2025.
P: ¿Cómo se compara el ecosistema de software ROCm de AMD con CUDA de NVIDIA?
CUDA cuenta con casi 20 años de desarrollo y una comunidad de desarrolladores vasta y altamente optimizada. ROCm 7.0 afirma multiplicar por 3,5 el rendimiento de su predecesor y ya está integrado con frameworks open source líderes como vLLM y SGLang, aunque su madurez sigue siendo inferior.
P: ¿Qué impacto tiene el desarrollo de chips de IA de AMD en la industria cripto?
Una mayor oferta de chips de IA podría acelerar el crecimiento de agentes de IA, redes de IA descentralizadas y la economía DePIN de computación. Una mayor abundancia de recursos de computación contribuirá a expandir todo el ecosistema de IA, creando más oportunidades para soluciones de computación descentralizada.
