La demanda de Google impulsa a AMD, Intel y NVIDIA, pero el rally de chips de IA oculta una competencia más amplia
AMD, Google, Intel y NVIDIA comenzaron el miércoles con una señal llamativa: varias acciones vinculadas a la IA subieron a la vez, pese a competir por distintas partes del mismo mercado. El movimiento siguió a informes de resultados que mostraron que la demanda de centros de datos seguía siendo sólida en procesadores, aceleradores, servidores e infraestructura en la nube. También cuestionó la idea de que cada dólar invertido en hardware de IA debe producir un único ganador.
El repunte fue más amplio que la superación de expectativas de un solo fabricante de chips. AMD había informado ingresos trimestrales récord la semana anterior, mientras que Intel había registrado un crecimiento más rápido en productos para clientes y centros de datos. Los resultados más recientes de NVIDIA ya habían establecido una referencia mucho más alta para la demanda de aceleradores.
Google aportó otra parte decisiva de la historia. Sus crecientes compromisos de infraestructura mostraron por qué los clientes pueden respaldar simultáneamente GPU de NVIDIA, procesadores de AMD, CPU de Intel y las propias unidades de procesamiento tensorial de Google. Por tanto, la relación entre AMD y Google importa más allá del anuncio de un producto de nube. Ilustra cómo los hiperescalares están ensamblando sistemas mixtos en lugar de elegir un solo proveedor para cada carga de trabajo.
Eso no convierte a los tres fabricantes de chips en iguales. NVIDIA sigue siendo el proveedor dominante de aceleradores utilizados para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA. AMD se está expandiendo desde las CPU para servidores hacia despliegues de aceleradores más grandes, mientras Intel se reconstruye en torno a CPU, fabricación e infraestructura empresarial.
La verdadera pregunta es si la expansión de la demanda de IA puede seguir impulsando a las tres empresas cuando sus diferencias competitivas vuelvan a estar en primer plano.
El repunte siguió la evidencia de demanda, no una victoria compartida
Las ganancias del miércoles reflejaron una renovada confianza en el mercado de infraestructura de IA, no una prueba de que AMD, Intel y NVIDIA hayan alcanzado posiciones equivalentes.
El mercado en general cerró cerca de un récord el 12 de agosto. El S&P 500 subió un 0,3% y el Nasdaq Composite avanzó un 0,5%, según la cobertura del repunte del mercado del miércoles. Las empresas de infraestructura de IA ayudaron a liderar el avance después de que varios proveedores reportaran resultados de primavera más sólidos de lo que esperaban los analistas.
Super Micro Computer proporcionó el catalizador más inmediato. La empresa fabrica servidores que combinan procesadores, aceleradores, memoria, redes, refrigeración y almacenamiento. Sus acciones subieron después de que su último beneficio superara las expectativas de los analistas.
Ese resultado importó a los inversores en chips porque los proveedores de servidores se sitúan entre los fabricantes de silicio y los operadores de centros de datos. Un fabricante de servidores no puede reconocer ventas sólidas sin recibir suficiente demanda de clientes que justifique sistemas completos. Por tanto, mejores resultados de servidores respaldaron la idea de que el gasto en IA estaba llegando a fases de despliegue.
El mercado también contó con evidencia reciente de AMD. La empresa reportó ingresos del segundo trimestre de 11.500 millones de dólares, un 50% más que en el mismo periodo del año anterior. Su negocio de centros de datos se benefició de una demanda más fuerte de procesadores para servidores EPYC y aceleradores Instinct.
El crecimiento trimestral de AMD no provino únicamente de aceleradores de IA. Los procesadores para clientes y otros productos contribuyeron, mientras que los ingresos de videojuegos se movieron en la dirección opuesta. Ese desempeño mixto es importante porque un récord de ingresos en los titulares no revela qué líneas de producto generan los mejores márgenes.
Intel ya había reportado ingresos del segundo trimestre de 16.100 millones de dólares, lo que representó un crecimiento anual del 25%. La demanda de procesadores para clientes y centros de datos ayudó a la empresa, aunque la reestructuración y la inversión en fabricación siguieron lastrando la rentabilidad reportada.
NVIDIA entró en el repunte con las cifras de crecimiento recientes más sólidas. Sus ingresos del primer trimestre fiscal alcanzaron 81.600 millones de dólares, un 85% más que un año antes. Los ingresos de centros de datos llegaron a 75.200 millones de dólares, un 92% más, según sus resultados trimestrales.
Esas cifras mostraron que el ciclo de infraestructura de IA no se había estancado. Sin embargo, también expusieron la enorme distancia entre NVIDIA y sus rivales en ingresos por aceleradores.
Un repunte simultáneo puede ocurrir porque los inversores están reevaluando el tamaño del mercado. No exige que concluyan que cada proveedor capturará la misma cuota. Si se amplía el volumen esperado de gasto en infraestructura de IA, varias empresas pueden beneficiarse incluso mientras una sigue muy por delante.
Esa distinción explica la reacción del mercado. Los inversores no estaban borrando la jerarquía competitiva. Estaban aumentando su confianza en que la demanda podía sostener más de una capa de la pila de computación de IA.
Por qué los vínculos de infraestructura entre AMD y Google importan ahora
La conexión entre AMD y Google muestra cómo los operadores de nube distribuyen la demanda entre distintos procesadores, aceleradores y chips diseñados internamente.
Google Cloud ofrece a los clientes acceso a varias arquitecturas de hardware. Estas incluyen GPU de NVIDIA, unidades de procesamiento tensorial de Google, o TPU, y máquinas virtuales impulsadas por CPU para servidores de AMD. Un TPU es un acelerador especializado diseñado para cálculos de aprendizaje automático.
AMD indicó en su presentación del primer trimestre que Google Cloud introdujo máquinas virtuales H4D que utilizan procesadores EPYC de quinta generación. AWS, Microsoft Azure y Tencent también anunciaron servicios nuevos o ampliados basados en EPYC durante el periodo.
Estos despliegues importan porque un servicio de IA necesita más que el acelerador que ejecuta sus cálculos matriciales más grandes. También necesita CPU para preparar datos, programar tareas, controlar el almacenamiento, gestionar las redes y manejar partes de la inferencia.
La inferencia es el proceso de utilizar un modelo entrenado para generar una respuesta, clasificación o predicción. A medida que los productos de IA atraen a más usuarios, la inferencia puede generar una demanda sostenida tanto de aceleradores como de procesadores anfitriones.
AMD reportó ingresos de centros de datos en el primer trimestre de 5.800 millones de dólares, un 57% más interanual. La empresa atribuyó ese aumento a los procesadores EPYC y a los continuos envíos de GPU Instinct en su presentación financiera.
Esa combinación ofrece a AMD dos vías de entrada a un centro de datos en la nube. Puede suministrar las CPU conectadas a los aceleradores de otra empresa, o puede vender una plataforma informática de AMD más completa. La primera vía genera ingresos sin requerir que AMD desplace a NVIDIA.
Google también tiene razones para mantener varias opciones de hardware. Sus propios TPU pueden ofrecer control sobre el rendimiento, el suministro y los costes operativos para cargas de trabajo seleccionadas. Las GPU de NVIDIA ofrecen amplio soporte de software y acceso a una gran base de desarrolladores. AMD proporciona a Google otra fuente de CPU y aceleradores.
Los resultados del segundo trimestre de Alphabet reforzaron la escala de esa estrategia. Los ingresos crecieron un 24% interanual, mientras que los ingresos de Google Cloud aumentaron un 82%. La cartera de pedidos de la nube alcanzó los 514.000 millones de dólares, según los comentarios sobre resultados de la empresa.
La cartera de pedidos representa ingresos contratados que todavía no se han reconocido. No garantiza que cada compromiso se convierta en ingresos según su calendario original. Aun así, ese crecimiento ayuda a explicar por qué Google sigue ampliando su capacidad informática.
Alphabet afirmó que su cartera de infraestructura incluía aceleradores de Google y sistemas de NVIDIA. También destacó la compatibilidad con varios marcos de software, lo que permite a los clientes trasladar más cargas de trabajo entre GPU y TPU.
Esa es la señal central de AMD y Google. Google no está comprometiendo su nube con una única arquitectura de chips. Está tratando de ofrecer suficiente variedad de hardware para captar clientes con distintos modelos, presupuestos, dependencias de software y calendarios de despliegue.
Este enfoque amplía la oportunidad para los proveedores, pero también refuerza la posición negociadora de Google. Un operador de nube con silicio interno y varios proveedores externos depende menos de una sola hoja de ruta. La competencia puede mejorar la disponibilidad de suministro y reducir el riesgo de que un producto retrasado bloquee la construcción de un centro de datos.
AMD se beneficia cuando esa diversidad conduce a más instancias EPYC o despliegues de Instinct. NVIDIA se beneficia cuando los clientes quieren su plataforma completa de computación acelerada. Intel se beneficia cuando la demanda de procesamiento de propósito general y compatibilidad empresarial sigue siendo importante.
El proveedor de nube se beneficia de mantener abiertas todas esas puertas.
NVIDIA sigue definiendo la referencia para aceleradores de IA
Una demanda más amplia crea espacio para AMD e Intel, pero los ingresos y la posición de software de NVIDIA siguen definiendo la referencia competitiva.
Los resultados del primer trimestre fiscal de NVIDIA estuvieron en una escala diferente a los de sus rivales. La empresa generó 81.600 millones de dólares en ingresos totales durante el trimestre finalizado el 26 de abril. Solo su negocio de centros de datos produjo 75.200 millones de dólares.
Las cifras representaron un crecimiento anual de ingresos del 85% y un crecimiento de centros de datos del 92%. NVIDIA también reportó un margen bruto GAAP del 74,9%. El margen bruto mide la parte de los ingresos que permanece después de los costes directos de producción.
Ese margen importa porque la competencia en semiconductores no se decide únicamente por el crecimiento de los envíos. Un proveedor debe convertir la demanda en suficiente beneficio para financiar futuros diseños de chips, productos de redes, software y compromisos de fabricación.
NVIDIA ha construido una plataforma integrada en torno a GPU, conexiones de alta velocidad, redes, sistemas a escala de rack y software CUDA. CUDA ofrece a los desarrolladores herramientas para escribir programas que se ejecutan en GPU de NVIDIA. Años de adopción han hecho que esa base de software sea difícil de reproducir.
Los aceleradores Instinct de AMD pueden competir en rendimiento de hardware y capacidad de memoria para determinadas cargas de trabajo. La tarea más difícil consiste en ofrecer a los clientes una experiencia igual de fiable entre marcos de modelos, herramientas de orquestación, bibliotecas, redes y soporte técnico.
AMD ha estado invirtiendo en ROCm, su plataforma abierta de software para computación con GPU. También ha estado construyendo sistemas a escala de rack que combinan aceleradores, CPU, redes y software. La adopción por parte de los clientes determinará si estas inversiones reducen el coste operativo del cambio.
Intel ocupa una posición diferente. Sus CPU para servidores siguen siendo importantes para la computación general, incluidos los procesadores anfitriones que coordinan los sistemas de aceleradores. Intel también tiene ambiciones en aceleradores y fundición, pero no ha establecido un negocio de GPU para centros de datos que se acerque a la escala de NVIDIA.
El crecimiento de los ingresos de la empresa en el segundo trimestre ofreció evidencia de que la demanda de CPU se había fortalecido. El comunicado de resultados de Intel también situó su hoja de ruta de fabricación y sus clientes externos de fundición en el centro de su plan de recuperación.
Una fundición fabrica chips diseñados por otras empresas. Por tanto, la estrategia de fundición de Intel crea un segundo papel posible en la infraestructura de IA. Puede vender sus propios procesadores mientras intenta fabricar chips para diseñadores externos.
Ese modelo requiere grandes inversiones de capital antes de que el volumen de clientes sea predecible. Intel también debe convencer a los posibles clientes de fundición de que su proceso de fabricación, rendimientos, herramientas y calendario de entrega cumplirán los requisitos comerciales.
Google complica el panorama competitivo para los tres proveedores. Sus TPU ofrecen a la empresa una alternativa interna para parte del entrenamiento y la inferencia de modelos. Otros hiperescalares también desarrollan aceleradores personalizados, a menudo dirigidos a cargas de trabajo concretas en las que las GPU de propósito general implican costes innecesarios.
El silicio personalizado no elimina automáticamente a los proveedores de chips comerciales. Diseñar un procesador es solo un paso. Una empresa de nube debe asegurar capacidad de fabricación, encapsular el chip, conectarlo a escala, dar soporte al software y operarlo de forma fiable.
La plataforma de NVIDIA reduce muchas de esas cargas de integración. Esa ventaja explica por qué los proveedores de nube pueden invertir en sus propios chips mientras siguen comprando sistemas de NVIDIA.
La oportunidad de AMD no consiste simplemente en producir un componente más rápido. Debe ofrecer suficiente rendimiento, suministro, compatibilidad de software y soporte de sistemas como para justificar el despliegue de una segunda plataforma de aceleradores.
La oportunidad inmediata de Intel es más amplia. El creciente uso de IA puede aumentar la demanda de CPU incluso cuando Intel no suministra el acelerador principal. Sin embargo, la empresa debe proteger esa posición mientras AMD, los procesadores basados en Arm y las CPU personalizadas para la nube compiten por las mismas cargas de trabajo de host.
Las empresas subieron juntas porque el mercado potencial parecía mayor. Sus estrategias siguen siendo marcadamente diferentes.
Lo que las cifras de resultados no resuelven
Un fuerte crecimiento trimestral no resuelve si el gasto en infraestructura de IA generará retornos duraderos para clientes o proveedores.
La mayor incertidumbre recae en las empresas que pagan los centros de datos. Google, Microsoft, Amazon, Meta y otros operadores están comprometiendo capital antes de conocer los ingresos finales que generará cada instalación.
Alphabet reportó un fuerte crecimiento de la nube, pero también aumentó el gasto en servidores, centros de datos y redes. Un mayor gasto de capital acaba generando gastos de depreciación, que distribuyen el coste registrado de un activo a lo largo de su vida útil.
Ese efecto contable puede presionar los márgenes operativos futuros incluso si el efectivo salió de la empresa antes. También significa que un trimestre de fuertes ingresos no responde de inmediato si cada nuevo centro de datos obtiene un retorno atractivo.
El crecimiento del 82% de la nube de Google y su creciente cartera de pedidos hacen más creíble el argumento de inversión. Sin embargo, los inversores aún deben vigilar con qué rapidez la cartera se convierte en ingresos reconocidos y flujo de caja.
Existe otro riesgo para los proveedores de chips. Los clientes podrían volverse más eficientes al ejecutar modelos de IA. Modelos más pequeños, una cuantización mejorada, una mejor programación y chips más especializados pueden reducir la capacidad de cómputo necesaria para una tarea concreta.
La cuantización es un método que utiliza números de menor precisión para reducir las necesidades de memoria y cómputo de un modelo. Por lo tanto, la misma carga de trabajo puede abaratarse incluso mientras crece su uso.
La eficiencia no siempre reduce la demanda total de hardware. Los costes más bajos pueden animar a las empresas a desplegar IA en más productos, atender a más usuarios o ejecutar tareas más complejas. Los economistas suelen describir este patrón como una expansión de la demanda cuando un recurso se abarata.
El resultado depende de si el uso adicional crece más rápido que la mejora de la eficiencia. Las previsiones de las empresas de chips generalmente asumen que será así. Esa suposición sigue siendo comercialmente plausible, pero los resultados trimestrales no pueden confirmarla para todo el ciclo de inversión.
La concentración de la oferta crea otra incertidumbre. Los aceleradores avanzados dependen de un número limitado de fabricantes, proveedores de encapsulado, productores de memoria y proveedores de redes. Un retraso en un componente puede frenar un rack completo.
AMD también enfrenta riesgo de ejecución mientras avanza hacia despliegues de aceleradores más grandes. El interés anunciado de los clientes no es lo mismo que ingresos reconocidos. Los sistemas deben llegar a tiempo, rendir de manera consistente e integrarse con el software del cliente.
El crecimiento de ingresos de la empresa en el segundo trimestre respalda su dirección, pero el mercado aún necesita evidencia a nivel de producto. Hay que vigilar la expansión de la disponibilidad en la nube, los pedidos repetidos y los despliegues de producción que vayan más allá de las evaluaciones.
El riesgo de Intel es aún más estructural. La demanda de sus CPU puede beneficiarse del ciclo de IA mientras la empresa gasta fuertemente en fabricación. Eso genera una tensión entre mejorar las ventas de productos y el coste de sostener una fundición competitiva.
Intel ha dicho que mantiene su compromiso con su hoja de ruta de fabricación avanzada. Los inversores deben evaluar esa afirmación frente a los compromisos de clientes externos, los rendimientos de fabricación y el calendario de aumento de producción.
NVIDIA enfrenta una presión diferente. Su posición de liderazgo le da ventajas de precios y plataforma, pero también genera expectativas exigentes. El crecimiento de ingresos debe mantenerse lo bastante alto como para respaldar las hipótesis de inversión en un negocio muy grande.
La empresa también enfrenta una competencia creciente de los aceleradores de AMD y los chips diseñados por hyperscalers. Los TPU de Google no necesitan reemplazar a NVIDIA en todas partes para afectar al mercado. Solo necesitan volverse atractivos para suficientes cargas de trabajo internas o de nube como para cambiar las decisiones de compra.
La regulación y los controles de exportación añaden más incertidumbre. Las restricciones pueden alterar qué procesadores pueden vender los proveedores en determinados mercados. También pueden exigir rediseños de productos o llevar a los clientes a desarrollar alternativas locales.
Ninguno de estos riesgos invalida el repunte del miércoles. Explican por qué un movimiento de un día debe interpretarse como una señal de demanda, no como un veredicto final sobre los ganadores a largo plazo.
La verdadera competencia se libra por sistemas completos de IA
La próxima etapa de competencia se decidirá a nivel de sistemas, donde chips, memoria, redes, software, energía y refrigeración deben funcionar en conjunto.
Un acelerador rara vez crea valor por sí solo. Los grandes despliegues de IA combinan miles de componentes en clústeres diseñados para comportarse como un solo ordenador. El rendimiento depende de la rapidez con que se mueven los datos entre procesadores y de la fiabilidad con que todo el sistema permanece en línea.
Ese cambio favorece a las empresas capaces de coordinar varias capas. NVIDIA vende aceleradores, CPU, redes, interconexiones y software. Su estrategia a escala de rack ofrece a los clientes una arquitectura de referencia que reduce el trabajo de integración.
AMD sigue una dirección similar con sus aceleradores Instinct, procesadores EPYC, activos de redes y software abierto. Su reto consiste en convertir componentes competitivos por separado en un sistema predecible para grandes clientes.
Google sigue otra vía. Diseña TPU, opera una nube global, compra hardware comercial y controla gran parte del software por encima de la infraestructura. Esta integración vertical permite a Google elegir distintas rutas de cómputo para servicios internos y clientes externos.
La relación entre AMD y Google encaja en ese mercado a nivel de sistemas. Una instancia de Google Cloud impulsada por EPYC puede soportar computación de alto rendimiento, procesamiento de datos o cargas de trabajo relacionadas con IA sin utilizar un acelerador de AMD. Otro servicio puede combinar diferentes CPU host con GPU de NVIDIA.
A los clientes suele importarles menos qué logotipo aparece en cada chip que el rendimiento, la disponibilidad, la compatibilidad de software, la seguridad y el coste operativo. Por eso el liderazgo en benchmarks por sí solo no garantiza el despliegue.
Un equipo de entrenamiento de modelos puede priorizar el tiempo de finalización. Un servicio en línea puede preocuparse más por el coste de inferencia y la latencia de respuesta. Una empresa regulada puede priorizar la ubicación de los datos, el soporte y las actualizaciones predecibles.
Estos requisitos dejan espacio para la computación heterogénea, que utiliza distintos tipos de procesadores para diferentes tareas. Las CPU gestionan trabajo flexible de propósito general. Las GPU y TPU aceleran cálculos altamente paralelos. Los componentes de red conectan el sistema, mientras la memoria alimenta datos a los procesadores.
Intel puede seguir siendo relevante si los sistemas heterogéneos continúan requiriendo grandes cantidades de CPU capaces. AMD puede ganar tanto con EPYC como con Instinct. NVIDIA puede defender su liderazgo haciendo que su plataforma sea más fácil de desplegar que las alternativas mixtas.
Sin embargo, la competencia a nivel de sistemas también otorga más influencia a los operadores de nube. Google puede empaquetar hardware detrás de servicios gestionados, lo que permite a los clientes consumir capacidad de cómputo sin seleccionar cada componente subyacente.
Esa abstracción puede debilitar la marca de los chips con el tiempo. Los desarrolladores pueden solicitar un objetivo de rendimiento o nivel de servicio en lugar de un procesador concreto. El proveedor de nube decide entonces qué hardware ofrece el resultado solicitado.
NVIDIA ha respondido ampliando su presencia en software y plataformas. AMD está mejorando la portabilidad del software y trabajando con empresas de nube en nuevas instancias. Intel está haciendo hincapié en la compatibilidad empresarial y las opciones de fabricación.
La disponibilidad de energía también dará forma a estas decisiones. Los centros de datos de IA requieren grandes conexiones eléctricas, sistemas de refrigeración y plazos de construcción. Un chip con excelentes resultados en benchmarks aún puede perder un despliegue si su sistema no encaja dentro del límite energético de una instalación.
Los clientes compararán cada vez más el trabajo útil por unidad de energía, el tiempo total de despliegue y la utilización. La utilización mide qué parte de la capacidad de un sistema instalado realiza trabajo productivo en lugar de permanecer inactiva.
El repunte del mercado reconoció una demanda creciente en toda esta cadena. La competencia a largo plazo se refiere a qué empresas capturan más valor después de que los clientes contabilicen todos los costes del sistema.
Tres señales pondrán a prueba el repunte de los chips de IA
El repunte tendrá más significado si los despliegues, los ingresos de la nube y las hojas de ruta de productos confirman que la demanda es amplia y duradera.
La primera señal es el próximo informe de resultados de NVIDIA. Los inversores deberían comparar el crecimiento de los aceleradores con la oferta, los márgenes y las previsiones de la dirección. Otro gran aumento en centros de datos reforzaría la visión de que la demanda de los hyperscalers sigue intacta.
Vigile la composición del crecimiento de NVIDIA tan de cerca como el total. Las redes, los sistemas a escala de rack y las compras repetidas pueden revelar si los clientes están ampliando despliegues completos en lugar de realizar pedidos aislados de chips.
Una desaceleración no pondría fin automáticamente al ciclo de infraestructura de IA. Plantearía preguntas sobre el calendario de despliegues, la concentración de clientes y si los pedidos anteriores adelantaron la demanda.
La segunda señal es la conversión por parte de AMD de las plataformas anunciadas en ingresos reconocidos por aceleradores. AMD ha reportado una fuerte interacción con clientes, pero los inversores necesitan evidencia de despliegues de producción más grandes.
La disponibilidad en la nube proporciona un indicador útil. Más servicios basados en Instinct de proveedores importantes harían que el hardware fuera accesible a los desarrolladores sin exigirles construir clústeres privados. Los pedidos repetidos ofrecerían una señal aún más fuerte.
La demanda de EPYC también merece atención. AMD puede participar en la infraestructura de IA a través de procesadores host incluso cuando NVIDIA suministra los aceleradores. Un crecimiento continuo de las CPU para servidores respaldaría la tesis más amplia de AMD y Google sin asumir rápidos avances en cuota de GPU.
La tercera señal es si el gasto en infraestructura de Google produce un crecimiento sostenido de la nube y conversión de la cartera de pedidos. Las cifras recientes de Alphabet fueron sólidas, pero su programa de gasto requiere una demanda continua de clientes.
Si Google Cloud mantiene un alto crecimiento mientras amplía márgenes y convierte su cartera de pedidos, la empresa tendrá una evidencia más sólida de que su infraestructura de IA está generando retornos comerciales. Ese resultado respaldaría a proveedores de CPU, GPU, redes, memoria y sistemas de servidores.
Si el gasto de capital aumenta más rápido que los ingresos de la nube y la generación de efectivo, aumentará el escrutinio de los inversores. El mercado podría entonces distinguir de forma más agresiva entre los proveedores vinculados a despliegues productivos y aquellos que se benefician del optimismo general.
El progreso de Intel atraviesa las tres señales. Una fuerte demanda de servidores ayudaría a su negocio de productos, mientras que los compromisos externos de fabricación validarían parte de su estrategia de fundición. Los retrasos mantendrían a la empresa dependiente de una recuperación más limitada de las CPU.
Los lectores deberían resistirse a reducir esta competencia al rendimiento bursátil de un día. AMD, Intel y NVIDIA subieron juntas porque los resultados recientes mejoraron la confianza en la cantidad de capacidad de cómputo que los clientes aún necesitan. No eliminaron las diferencias en ingresos, madurez del software, márgenes, exposición a la fabricación o riesgo de ejecución.
El siguiente paso más útil es seguir esas diferencias trimestre a trimestre. Observe el crecimiento de los centros de datos de NVIDIA, los despliegues de producción de AMD y la conversión por parte de Google Cloud del gasto en infraestructura en ingresos. La relación entre AMD y Google es una parte visible de un sistema mucho más amplio, en el que varios chips pueden conseguir pedidos mientras solo unas pocas plataformas capturan un control duradero.
