¿Peligra el trono de NVIDIA en la IA? Según AMD, CUDA ha perdido relevancia

El éxito de NVIDIA en los grandes centros de datos para IA se debe, aparte de sus GPUs, a su ecosistema de software CUDA. De hecho, durante los primeros años de la revolución de la IA, era impensable usar algo que no fuera NVIDIA, precisamente por lo bien que se integran el ecosistema de software que mueve la IA con CUDA.

AMD e Intel han trabajado duro para sacar sus alternativas y subirse al carro de la IA lo más rápido posible, con ROCm y OneAPI respectivamente. El avance de ambos ha sido tal que hoy en día los desarrolladores no tienen que preocuparse por qué plataforma soportan ya que su trabajo se desarrolla a un nivel más alto a través de sistemas com PyTorch, JAX, Triton, vLLM, entre otras, las cuales ya soportan tanto CUDA, como ROCm y OneAPI con pocas diferencias para el desarrollador en el momento de desarrollar y desplegar sus proyectos.

La que mejor lo tiene en todo caso es AMD, ya que han conseguido unificar todo bajo ROCm, mientras que Intel sigue teniendo soluciones como Gaudi que no son accesibles bajo OneAPI.

Ayer asistí una presentación en persona de AMD sobre estas novedades en su plataforma de rack Helios. En ella Andrew Dieckman, vicepresidente y director de GPUs para centros de datos en AMD, explicó que CUDA no es la ventaja competitiva que la gente se piensa. En sus propias palabras:

«Antes hablaba bastante con nuestros clientes sobre CUDA. A estas alturas, prácticamente ya no mantengo ninguna conversación con ellos sobre CUDA. Es un tema que ha dejado de ser relevante, sobre todo para nuestros principales clientes. Al fin y al cabo, todo el mundo programa utilizando capas de abstracción de más alto nivel y emplea distintos frameworks para servir los modelos.»

Andrew continúa explicando que «el otro factor que ha acelerado que [CUDA] deje realmente de ser esa ventaja competitiva que algunas personas todavía creen que es, ha sido la eficacia de los agentes de IA —de los propios modelos— para ayudar a nuestros clientes a optimizar sus cargas de trabajo para la plataforma de AMD. Ese es un fenómeno propio de 2026.»

Es algo que tiene sentido y converge con lo que realmente está pasando con AMD: tienen la mejor CPU, una nueva GPU potente, un ecosistema de software que facilita el acceso a los desarrolladores y un diseño de rack que permite a los grandes operadores de IA implementar racks enteros de alta densidad con gran facilidad.

Si CUDA ya no es un requisito para la IA a gran escala, al final la competición por cuota de mercado se reduce a potencia bruta, eficiencia y tokens por dólar, lo que deja a AMD en un excelente lugar para liderar el futuro de la IA. No podemos olvidar además que la siguiente revolución en IA es la IA agentica, donde la CPU cobra muchísima importancia y donde AMD tiene una de sus bazas.

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