Nvidia vs. AMD: ¿qué líder en chips de IA es la mejor inversión a largo plazo?

Según sus últimos resultados financieros, los negocios de centros de datos de ambas empresas están creciendo rápidamente, pero sigue existiendo una enorme brecha de escala.

Los ingresos de Nvidia en el T2 del ejercicio fiscal 2027 alcanzaron los 96.200 millones de dólares, un 106% más interanual; de ellos, los ingresos del negocio de centros de datos alcanzaron los 89.000 millones de dólares, un aumento del 117% interanual, lo que representa ya aproximadamente el 92% de los ingresos totales. El margen bruto trimestral GAAP alcanzó el 75% y el beneficio neto llegó a los 59.690 millones de dólares.

Los ingresos de AMD en el T2 de 2026 alcanzaron los 11.540 millones de dólares, un 50% más interanual; los ingresos por centros de datos fueron de 6.700 millones de dólares, un incremento del 107% interanual, representando aproximadamente el 58% de los ingresos totales. El margen bruto GAAP de la empresa fue del 54% y el beneficio neto se situó en 2.300 millones de dólares.

Como se desprende de los datos anteriores, el negocio de centros de datos de AMD se ha duplicado con respecto al año anterior. Sin embargo, la escala de ingresos de Nvidia no solo es unas 8 veces superior a la de AMD, sino que su negocio de centros de datos es más de 13 veces mayor que el de esta última, con una rentabilidad significativamente más elevada.

Por lo tanto, la diferencia más relevante entre ambas en la actualidad radica en que Nvidia se apoya en su consolidada ventaja de mercado para seguir ampliando sus ingresos, mientras que la lógica de crecimiento de AMD depende más de futuras ganancias de cuota de mercado.

La más reciente plataforma Vera Rubin de Nvidia está entrando en la fase de producción a gran escala y despliegue. Integra GPUs Rubin, CPUs Vera, chips de conmutación NVLink, soluciones de red Spectrum, DPUs BlueField y software de IA en una infraestructura de IA completa. Actualmente, proveedores de computación en la nube como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud y CoreWeave planean desplegar Vera Rubin.

La importancia de este modelo radica en que Nvidia ya no se limita a vender GPUs, sino fábricas de IA enteras. Tras comprar las GPUs, los clientes también pueden seguir adquiriendo las soluciones de red, CPUs, chips de conmutación y software de Nvidia, lo que permite a la compañía capturar un mayor valor por centro de datos.

Por su parte, AMD se adentra en el mismo escenario competitivo a través de su serie MI400 y de Helios.

La plataforma a nivel de rack Helios cuenta con 72 GPUs MI455X e integra CPUs EPYC, soluciones de red Pensando y software ROCm. AMD también destaca los estándares abiertos, incluidos OCP, UALink y UEC, con el objetivo de ganarse a los principales proveedores de la nube al reducir la dependencia de los clientes de un único proveedor.

Entre los clientes de Helios e Instinct revelados actualmente por AMD figuran Anthropic, OpenAI, Meta, Microsoft y Oracle (ORCL), entre otros. Además, AMD y Anthropic también han alcanzado un acuerdo para desplegar hasta 2 GW de GPUs de la serie MI450.

Por lo tanto, AMD ya no es simplemente una "alternativa de bajo costo" a las GPUs de Nvidia, sino que está construyendo su propia plataforma completa de infraestructura de IA.

Para Nvidia, una de sus principales ventajas competitivas sigue siendo el ecosistema CUDA.

Alrededor de CUDA se ha desarrollado una amplia gama de modelos de IA, herramientas de desarrollo, software de computación científica y aplicaciones empresariales de IA. Una vez que los clientes establecen un sistema de desarrollo y despliegue, cambiar de plataforma de GPU requiere readaptar el software, optimizar los modelos y mantener la infraestructura, lo que genera elevados costes de cambio para los clientes.

Mientras tanto, AMD está reduciendo esta brecha a través de ROCm. La plataforma MI400 más reciente de la empresa ya admite los principales marcos de IA como PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, vLLM y Triton. Al mismo tiempo, AMD enfatiza la naturaleza de código abierto de ROCm y la adopción de estándares abiertos por parte de Helios, buscando atraer a grandes clientes de computación en la nube que no desean depender por completo de CUDA.

Esto significa que la competencia futura podría seguir dos direcciones distintas: Nvidia haciendo hincapié en un ecosistema completo y en la integración vertical, mientras que AMD destaca un ecosistema abierto y opciones de múltiples proveedores.

Para AMD, lo que realmente habrá que vigilar en los próximos años no es solo el rendimiento del chip MI400, sino si los desarrolladores y los grandes clientes de IA están dispuestos a ampliar sus despliegues de ROCm a largo plazo.

A juzgar por los fundamentos actuales, la tesis de inversión a largo plazo de Nvidia parece relativamente más completa. La empresa ha construido una plataforma integral que abarca GPU + CPU + redes + rack + software CUDA, al tiempo que mantiene un margen bruto del 75% y una rentabilidad sustancial; sin embargo, su valoración forward actual es en realidad inferior a la de AMD.

Por su parte, la tesis de inversión de AMD se basa en la premisa de que si sus futuros MI400, Helios y ROCm continúan conquistando a clientes como OpenAI, Anthropic, Microsoft y Meta y ampliando su cuota de mercado en GPU de IA, el crecimiento de sus ingresos y beneficios podría disfrutar de una importante elasticidad al alza impulsada por las ganancias de cuota de mercado.

Para los inversores a largo plazo que priorizan la certeza de los beneficios, los fosos competitivos del ecosistema y la consonancia con la valoración actual, los fundamentos de Nvidia ofrecen actualmente una clara ventaja. Por el contrario, AMD se adapta mejor a una tesis de inversión que acepte mayores riesgos de valoración y ejecución para apostar por un aumento sustancial de su cuota de mercado de GPU de IA.

Este contenido ha sido traducido por IA y revisado por humanos. Se ofrece solo con fines de referencia e información general, y no constituye asesoramiento en materia de inversión.