Los lazos entre AMD y Google crecen, pero los inversores quieren una mayor rentabilidad de la IA

Las acciones de AMD cayeron después de que la empresa informara ingresos trimestrales récord, pese a un aumento interanual del 50% y a la expansión de los vínculos entre AMD y Google Cloud. El conflicto no giraba en torno a si AMD estaba creciendo. Los inversores querían pruebas más claras de que su negocio de aceleradores de IA estaba reduciendo la enorme brecha con Nvidia.

AMD informó ingresos de $11.500 millones en el segundo trimestre de 2026, mientras que los ingresos de Data Center se duplicaron con creces hasta los $6.700 millones. La empresa también proyectó aproximadamente $13.000 millones en ingresos para el tercer trimestre. Estas cifras describen un negocio que está ganando escala, no uno que pierde impulso.

Sin embargo, las acciones cayeron tras los resultados. Esa reacción dejó al descubierto el estándar que ahora se aplica a las grandes empresas de chips de IA. Superar las estimaciones de consenso ya no basta cuando los inversores ya han descontado una rápida adopción de aceleradores, mejores márgenes y grandes despliegues de clientes de hiperescala.

La relación entre AMD y Google muestra por qué el panorama es más complejo de lo que sugiere la venta inicial. Google Cloud utiliza procesadores AMD EPYC en varias familias de máquinas virtuales, incluidos sistemas diseñados para computación de propósito general, cargas de trabajo confidenciales y computación de alto rendimiento.

Sin embargo, la adopción de CPU no convierte automáticamente a AMD en un proveedor líder de aceleradores de IA. Nvidia sigue dominando la comparación que más importa a los inversores. AMD debe convertir su creciente lista de clientes, la plataforma Helios y la hoja de ruta de Instinct en ingresos visibles con márgenes atractivos.

AMD superó el trimestre, pero las expectativas avanzaron más rápido

AMD registró un crecimiento sustancial, pero los inversores evaluaron el informe frente a una oportunidad de IA mayor que las cifras reportadas.

Los resultados del segundo trimestre de la empresa mostraron ingresos de $11.536 millones. Esto representó un crecimiento del 50% respecto al mismo trimestre del año anterior y del 13% frente al primer trimestre.

El margen bruto GAAP alcanzó el 54%, frente al 40% de un año antes. La comparación interanual anterior incluyó un cargo de $800 millones por inventario y conceptos relacionados, vinculado a los controles de exportación de Estados Unidos sobre los aceleradores MI308.

El ingreso operativo GAAP alcanzó $1.990 millones, frente a una pérdida operativa en el trimestre comparable. El ingreso neto fue de $2.297 millones, mientras que las ganancias diluidas por acción alcanzaron $1,38.

Sobre una base no GAAP, AMD informó un margen bruto del 56%, $3.094 millones en ingresos operativos y $1,66 en ganancias diluidas por acción. Estas cifras ajustadas excluyen elementos como la compensación basada en acciones y la amortización relacionada con adquisiciones.

El segmento Data Center aportó el resultado más importante. Los ingresos alcanzaron $6.700 millones, un aumento del 107% respecto al año anterior. La fuerte demanda de procesadores para servidores EPYC y aceleradores Instinct impulsó esa expansión.

Data Center representó el 58% de los ingresos totales de la empresa. Esta combinación confirma que AMD se ha vuelto mucho más dependiente de la infraestructura en la nube y del gasto en IA de lo que su histórica identidad ligada a PC sugiere.

Los negocios restantes presentaron un panorama mixto, pero secundario. Los ingresos de Client aumentaron un 23% hasta $3.100 millones, mientras que los ingresos de Gaming cayeron un 31% hasta $779 millones. Los ingresos de Embedded aumentaron un 19% hasta $977 millones.

Las previsiones de la dirección también superaron un simple escenario sin crecimiento. AMD pronosticó ingresos para el tercer trimestre de aproximadamente $13.000 millones, dentro de un rango de $300 millones por encima o por debajo de esa cifra.

El punto medio representaría un crecimiento interanual del 41% y otro aumento secuencial del 13%. AMD también proyectó un margen bruto no GAAP de aproximadamente el 56%.

¿Por qué, entonces, los inversores vendieron las acciones?

AMD llegó al informe con expectativas moldeadas por varias grandes asociaciones de IA, una nueva plataforma a escala de rack y un lenguaje de largo plazo cada vez más confiado por parte de la dirección. El mercado no preguntaba si los ingresos de Data Center crecerían. Preguntaba con qué rapidez el negocio de GPU de AMD se convertiría en un segundo gran proveedor de sistemas de IA de frontera.

La distinción importa porque Data Center incluye tanto CPU EPYC como GPU Instinct. Las CPU siguen siendo una franquicia exitosa y valiosa, pero las mayores valoraciones de IA están vinculadas a aceleradores, redes y sistemas completos.

AMD no divulga por separado los ingresos trimestrales de Instinct en sus resultados principales por segmento. Por ello, los inversores deben inferir la trayectoria de los aceleradores a partir de los comentarios de la dirección, los anuncios de clientes y el crecimiento total de Data Center.

Esa brecha de divulgación genera tensión después de cada informe de resultados. AMD puede producir excelentes cifras agregadas mientras deja a los inversores sin certeza sobre la línea de productos que impulsa las suposiciones más optimistas del mercado.

La empresa afirma que las ventas de Data Center se acelerarán durante la segunda mitad de 2026. También espera que los despliegues de Helios comiencen a contribuir a medida que los clientes instalen sistemas completos basados en aceleradores de la serie MI400.

Es una dirección alentadora. No es lo mismo que ingresos reportados de aceleradores, volumen de despliegue realizado o expansión demostrada de márgenes.

Por tanto, la venta masiva reflejó más un problema de expectativas que un incumplimiento convencional de resultados. Los resultados de AMD fueron sólidos, pero la narrativa de IA exigía una recompensa aún mayor y más visible.

Por qué la demanda de AMD y Google no resuelve la cuestión de la IA

La relación entre AMD y Google valida la adopción de EPYC, pero no elimina la necesidad de grandes victorias para las GPU Instinct.

AMD y Google han colaborado durante años en procesadores para centros de datos. Google anunció en 2019 que utilizaba chips AMD EPYC para cargas de trabajo internas y que planeaba ofrecer máquinas virtuales basadas en AMD a clientes de Google Cloud.

Esa colaboración se ha expandido a lo largo de varias generaciones. Google Cloud ahora describe opciones impulsadas por AMD para computación de propósito general, computación de alto rendimiento, computación confidencial y servicios selectos de inferencia de IA.

La actual cartera de nube de AMD incluye las familias de máquinas C3D, N2D, T2D y C2D. Estos productos abordan cargas de trabajo que van desde servicios web hasta simulaciones, clústeres de Kubernetes y aplicaciones con uso intensivo de memoria.

Google Cloud también presentó máquinas virtuales H4D impulsadas por procesadores AMD EPYC de quinta generación. H4D combina esos procesadores con el hardware de red Falcon de Google y acceso remoto directo a memoria.

El acceso remoto directo a memoria, comúnmente llamado RDMA, permite que los ordenadores intercambien datos con una participación limitada del procesador. Esta característica admite cargas de trabajo científicas y de ingeniería estrechamente conectadas que abarcan varios servidores.

El lanzamiento de H4D situó los procesadores AMD dentro de una plataforma actual de Google Cloud para manufactura, ciencias de la vida, previsión meteorológica y automatización del diseño electrónico. Es evidencia concreta de que AMD sigue siendo relevante dentro de un hiperescalador líder.

Las CPU de AMD también respaldan partes de la cartera de computación confidencial de Google Cloud. La computación confidencial protege los datos mientras los procesadores los utilizan activamente, no solo cuando se almacenan o transmiten.

En junio de 2026, Google describió una arquitectura de máquina G4 confidencial que combinaba CPU AMD EPYC de quinta generación con GPU Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell. Esta configuración ilustra tanto la oportunidad de AMD como su desafío central.

AMD puede ganar el socket del procesador anfitrión mientras Nvidia suministra el acelerador responsable de la computación de IA más visible. Ambas empresas generan ingresos, pero sus roles económicos no son equivalentes.

Por tanto, la expresión AMD Google puede describir varias relaciones diferentes. AMD suministra procesadores para los servicios de Google Cloud, ayuda a proteger cargas de trabajo confidenciales y respalda infraestructura utilizada por aplicaciones de IA.

Lo que todavía no demuestra es un despliegue amplio en Google Cloud de aceleradores AMD Instinct comparable con la infraestructura pública de Nvidia de Google. Google también desarrolla sus propias Tensor Processing Units, o TPU, para entrenamiento e inferencia.

Esta distinción explica por qué los inversores se muestran reacios a considerar cada asociación en la nube como una victoria de aceleradores. Los hiperescaladores utilizan deliberadamente varias arquitecturas de procesadores porque las cargas de trabajo tienen requisitos diferentes.

Una máquina virtual de propósito general podría favorecer EPYC por la densidad de núcleos, el ancho de banda de memoria o los costes operativos. En cambio, un clúster de modelos de frontera podría usar GPU Nvidia, TPU de Google o aceleradores personalizados conectados mediante una red especializada.

AMD se beneficia de la expansión general porque los sistemas de IA requieren CPU junto con aceleradores. Las CPU coordinan el almacenamiento, las redes, el preprocesamiento, la orquestación y los servicios de aplicación alrededor del modelo.

La IA agéntica puede aumentar esta demanda de CPU. Un sistema agéntico ejecuta secuencias de llamadas a modelos, solicitudes de herramientas, operaciones de bases de datos y pasos de verificación. Estas tareas circundantes consumen recursos convencionales de servidores incluso cuando una GPU realiza la inferencia del modelo.

Esto crea una vía de crecimiento creíble para EPYC. También hace que el segmento Data Center de AMD sea más amplio que un simple marcador de GPU.

Sin embargo, los inversores que buscan exposición directa al crecimiento de los aceleradores de IA quieren más que un sólido papel de apoyo. Quieren evidencia de que AMD puede suministrar el centro computacional de grandes clústeres de entrenamiento e inferencia.

El uso de CPU AMD por parte de Google demuestra que la empresa puede cumplir los requisitos de rendimiento, fiabilidad y seguridad de la hiperescala. No demuestra que Instinct haya logrado una adopción comparable dentro de la infraestructura acelerada de Google.

En consecuencia, la asociación entre AMD y Google es una evidencia importante, pero incompleta. Respalda el argumento de que AMD tiene cabida en las principales arquitecturas de nube, al tiempo que deja sin resolver la cuestión central de las GPU.

Nvidia establece un referente implacable

AMD compite contra un actor establecido cuya escala, márgenes, software y alcance de sistemas redefinen lo que cuenta como un crecimiento sólido de IA.

Los ingresos reportados de Data Center de AMD parecerían excepcionales en la mayoría de las comparaciones de semiconductores. Frente a Nvidia, parecen el comienzo de una contienda mucho más larga.

Nvidia informó ingresos de Data Center de $75.200 millones en el primer trimestre del ejercicio fiscal 2027. Esto fue un 92% superior a un año antes y representó la mayor parte de los $81.600 millones de ingresos trimestrales totales de Nvidia.

Nvidia también informó un margen bruto no GAAP del 75%. La medida comparable de AMD para toda la empresa fue del 56% en su segundo trimestre.

Los períodos contables y las combinaciones de negocios difieren, por lo que estas cifras no ofrecen una comparación perfecta de productos. Aun así, revelan la brecha de escala y rentabilidad que configura las expectativas de los inversores.

Nvidia no vende solo un procesador gráfico. Sus sistemas de IA combinan GPU, redes, CPU, interconexiones, bibliotecas, compiladores y herramientas de despliegue.

CUDA, la plataforma de programación de Nvidia para computación acelerada, ha acumulado años de adopción por parte de desarrolladores. Los marcos de IA y los flujos internos de ingeniería a menudo presuponen compatibilidad con CUDA antes de que el hardware alternativo entre en consideración.

El software ROCm de AMD cumple una función similar para los aceleradores Instinct. Ofrece a los desarrolladores herramientas y bibliotecas para entrenamiento, inferencia, optimización de modelos y computación distribuida en hardware AMD.

ROCm ha mejorado sustancialmente y los principales marcos lo admiten. Sin embargo, la compatibilidad en una hoja de especificaciones no elimina el trabajo de migración, el ajuste de rendimiento ni el riesgo operativo.

Para un despliegue pequeño, los ingenieros pueden comparar alternativas y ajustar el software alrededor de la plataforma ganadora. Para una instalación a escala de gigavatios, cada problema de software sin resolver puede multiplicarse en miles de aceleradores.

Por eso Helios importa. Helios es el sistema de IA a escala de rack de AMD, que combina GPU Instinct, CPU EPYC, redes Pensando y software ROCm dentro de una arquitectura validada.

El diseño a escala de rack considera un rack completo de servidores como la unidad de computación. La entrega de energía, la refrigeración, las redes, la memoria, los procesadores y el software deben funcionar juntos a escala de producción.

AMD afirma que Helios ofrece una economía favorable para la inferencia y está atrayendo a proveedores de nube y desarrolladores de IA. La compañía ha mencionado a Anthropic, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle y otros como clientes o socios de despliegue.

Esos nombres refuerzan la credibilidad de AMD. También elevan las expectativas, porque la capacidad anunciada debe convertirse finalmente en equipos enviados, ingresos reconocidos y cargas de trabajo fiables de los clientes.

El acuerdo de AMD con Meta ilustra la escala de esta ambición. Las compañías anunciaron un plan plurianual que abarca hasta seis gigavatios de despliegues de GPU Instinct a través de varias generaciones de productos.

El acuerdo con Meta contempla un despliegue inicial mediante un acelerador personalizado basado en la arquitectura MI450 de AMD. Los envíos para respaldar el primer gigavatio estaban previstos para comenzar en la segunda mitad de 2026.

AMD también ha anunciado una colaboración con Anthropic que abarca hasta dos gigavatios de GPU de la serie MI450 en racks Helios. Microsoft prevé desplegar sistemas Helios en Azure para la inferencia de modelos de frontera.

Estos compromisos aportan visibilidad sobre ingresos futuros, pero el lenguaje importa. “Hasta” describe un alcance máximo, no una compra completada. Los acuerdos plurianuales también distribuyen los ingresos potenciales a lo largo de varios períodos.

Los grandes clientes de IA pueden ajustar los calendarios de despliegue cuando cambian la energía, la construcción, la demanda de modelos, la financiación o la preparación técnica. También pueden adquirir sistemas competidores durante el mismo período.

Por tanto, la posición de Nvidia sigue siendo el principal rival en la narrativa de AMD. Los chips personalizados de Google, Amazon, Microsoft y Meta añaden presión, pero no sustituyen la comparación directa con Nvidia.

Los últimos resultados de Nvidia muestran por qué una superación convencional de las previsiones de resultados no puede satisfacer a todos los inversores de AMD. El mercado ve a un líder consolidado que genera ingresos de Data Center muy superiores con márgenes brutos mucho más altos.

AMD no necesita igualar de inmediato a Nvidia para construir un negocio de IA valioso. Los clientes buscan diversidad de suministro, poder de negociación, opciones de cargas de trabajo y alternativas optimizadas para la inferencia.

Aun así, AMD debe demostrar que estas ventajas generan una adopción sostenida de aceleradores. De lo contrario, sus anuncios de clientes pueden seguir siendo estratégicamente significativos sin producir la escala financiera que implican las expectativas alcistas.

La verdadera prueba es la calidad de los ingresos, no los nombres de los clientes

El reto de AMD es convertir la capacidad de IA anunciada en ingresos recurrentes por aceleradores sin sacrificar márgenes ni calidad de ejecución.

Una larga lista de clientes destacados ayuda a validar una hoja de ruta de producto. No revela el calendario de envíos, la utilización, la rentabilidad ni la dependencia del cliente respecto a la plataforma.

Por ello, los inversores deben separar tres etapas que los titulares suelen combinar. Una asociación crea intención. Un despliegue produce infraestructura instalada. El reconocimiento de ingresos registra la actividad comercial resultante.

Incluso los ingresos reconocidos no resuelven la cuestión si los márgenes permanecen planos. Los sistemas de rack de IA incluyen memoria, redes, refrigeración, integración y costes de soporte que pueden afectar a la rentabilidad de forma distinta a las ventas de chips individuales.

AMD proyectó un margen bruto no GAAP del 56% para el tercer trimestre, sin cambios respecto al resultado del segundo trimestre. Se espera que los ingresos aumenten secuencialmente, pero la previsión de margen no muestra una expansión inmediata.

Eso no demuestra que los nuevos sistemas de IA tengan una economía deficiente. El margen de toda la empresa incluye múltiples negocios y transiciones de productos. Sin embargo, la previsión plana ofrece a los inversores evidencia limitada de apalancamiento operativo a corto plazo derivado del despliegue de Helios.

El gasto en investigación y desarrollo también continúa aumentando. AMD informó de 2.528 millones de dólares en gastos de I+D del segundo trimestre, frente a 1.894 millones de dólares un año antes.

Una mayor inversión es comprensible. AMD debe desarrollar aceleradores, CPU, productos de red, diseños de sistemas y software con calendarios superpuestos para competir a escala de rack.

La empresa también debe asegurar capacidad de fabricación avanzada, memoria de gran ancho de banda, empaquetado y otros componentes limitados. Una plataforma completa de aceleradores depende de proveedores cuya disponibilidad puede restringir los envíos.

La presentación regulatoria de AMD de agosto enumera la competencia, los controles de exportación, la capacidad de fabricación, la disponibilidad de componentes, la concentración de clientes y el calendario de productos entre sus riesgos materiales.

La política de exportación sigue siendo especialmente relevante. Las restricciones sobre aceleradores avanzados pueden eliminar ingresos previstos, exigir modificaciones de producto o generar cargos por inventario.

El trimestre del año anterior de AMD incluyó el cargo de 800 millones de dólares asociado a los controles de exportación de MI308. Esa comparación favoreció los márgenes reportados más recientes, por lo que la mejora subyacente es menos drástica de lo que sugiere el aumento destacado.

La concentración de clientes crea otra incertidumbre. Los acuerdos de varios gigavatios pueden acelerar el crecimiento, pero la dependencia de unos pocos laboratorios de IA e hiperescaladores también otorga a esos compradores un poder de negociación considerable.

Estos clientes son diseñadores de sistemas sofisticados. Google fabrica TPU, Amazon desarrolla Trainium, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en sus propios aceleradores. Cada uno puede combinar chips comerciales con silicio interno.

Ese entorno abre una oportunidad para AMD porque ningún hiperescalador quiere una dependencia innecesaria de un único proveedor. También limita la suposición de que un nuevo despliegue de AMD se convertirá en exclusivo o permanente.

La adopción de software presenta un riesgo relacionado. ROCm puede ofrecer resultados sólidos en modelos compatibles, pero los clientes necesitan un rendimiento fiable en arquitecturas y marcos de producción cambiantes.

Una victoria en un benchmark demuestra rendimiento bajo una configuración definida. Una plataforma de producción debe mantenerse estable ante actualizaciones de modelos, cambios de kernel, condiciones de red, fallos y grandes clústeres.

AMD afirma haber aumentado la velocidad de desarrollo de ROCm y mejorado la compatibilidad con modelos líderes. La compañía también ha destacado la compatibilidad con la familia de modelos Gemma de Google y otros modelos abiertos.

Ese soporte resulta útil para los desarrolladores que evalúan hardware de AMD. Sin embargo, la compatibilidad con un modelo de Google no equivale a un pedido de aceleradores de Google. La distinción es esencial al interpretar los titulares sobre AMD y Google.

El caso alcista sigue siendo considerable. La inferencia de IA se está expandiendo, los grandes compradores quieren alternativas y AMD ofrece ahora un sistema más completo en lugar de un acelerador independiente.

El caso escéptico es igual de específico. AMD aún debe divulgar suficiente progreso medible para que los inversores separen la fortaleza de las CPU, los primeros despliegues de GPU y la oportunidad contratada futura.

Ninguno de los dos casos exige tratar la reacción de la acción como un veredicto técnico definitivo. Una caída de un día refleja expectativas, posicionamiento, valoración y liquidez, además del análisis fundamental.

La cuestión más duradera es si los ingresos de Instinct crecen más rápido que el segmento más amplio de Data Center a medida que comienzan los despliegues de Helios. El desempeño de los márgenes también debe demostrar que AMD está capturando valor, no simplemente comprando cuota con una economía inferior.

Tres señales decidirán si la caída fue prematura

La siguiente fase depende de los envíos de Helios, la divulgación sobre aceleradores y la evidencia de que los principales clientes de nube están ampliando el uso en producción.

La primera señal es el despliegue de Helios durante la segunda mitad de 2026. Los inversores deben observar si los sistemas iniciales de la serie MI450 se envían según lo previsto y entran en producción con los clientes.

El envío de hardware es solo el punto de partida. AMD debe demostrar que los sistemas superan la cualificación de los clientes, funcionan de forma fiable y se expanden más allá de los clústeres iniciales.

Un despliegue puntual reforzaría la visión de que las asociaciones de AMD se están convirtiendo en un negocio recurrente. Los retrasos reforzarían las preocupaciones de que la capacidad anunciada sigue estando demasiado lejos de los resultados financieros.

La segunda señal es una mayor claridad sobre la composición de los ingresos de Data Center. El segmento combinado de AMD actualmente dificulta distinguir el crecimiento de EPYC del crecimiento de Instinct.

La dirección no necesita divulgar cada contrato de cliente. Sí necesita proporcionar información suficiente para que los inversores sigan el negocio de aceleradores a lo largo de trimestres consecutivos.

Ingresos específicos de aceleradores, crecimiento de envíos, capacidad desplegada u otra métrica coherente reducirían las conjeturas. La dependencia continuada de los totales generales de Data Center mantendría la incertidumbre detrás de la caída.

Esta métrica también importa para los desarrolladores y compradores empresariales. Una base instalada creciente atrae soporte de software, experiencia en sistemas, disponibilidad en la nube y trabajo independiente de optimización.

La tercera señal es una disponibilidad más amplia en producción a través de las principales nubes. El despliegue previsto de Microsoft en Azure ofrece una vía, mientras que Oracle y los proveedores especializados de nube ofrecen otras.

Google resulta especialmente informativo porque ya utiliza CPU de AMD en múltiples familias de infraestructura. Una oferta relevante de Instinct en Google Cloud profundizaría la relación entre AMD y Google más allá de su consolidada presencia en procesadores.

Un lanzamiento así no tendría que desplazar a las TPU de Google ni a las GPU de Nvidia. Demostraría que un operador líder de nube percibe suficiente demanda de clientes como para respaldar otra plataforma de aceleradores a escala.

La ausencia de ese lanzamiento no invalidaría la hoja de ruta de AMD. Google tiene su propia estrategia de silicio y puede utilizar productos de AMD de forma selectiva. Aun así, la expansión hacia la cartera acelerada de Google proporcionaría un valioso punto de validación externa.

Los próximos resultados de Nvidia aportarán un cuarto punto de datos contextual, pero no deberían sustituir las tres señales específicas de AMD. Nvidia puede seguir creciendo mientras AMD también construye una alternativa sustancial.

La cuestión decisiva no es si AMD gana todas las cargas de trabajo. Es si Instinct se convierte en una opción de producción duradera para suficientes clientes como para sostener ingresos crecientes y márgenes atractivos.

Los desarrolladores deberían observar la misma transición mediante la disponibilidad de software. Un soporte más amplio de ROCm, menos soluciones alternativas específicas para cada modelo y un acceso coherente a la nube reducirían el coste práctico de elegir AMD.

Los compradores empresariales deberían centrarse en la economía total del sistema, no solo en las especificaciones de los aceleradores. La disponibilidad de hardware, las redes, el trabajo de software, el soporte, la fiabilidad y la portabilidad de las cargas de trabajo afectan a la decisión final.

Los inversores deberían tratar los anuncios de clientes como indicadores adelantados, no como resultados completados. Los despliegues reportados y el desempeño de los márgenes tienen más peso que la capacidad máxima de los contratos.

AMD ya ha demostrado que puede crecer rápidamente, ganar importantes cargas de trabajo de CPU y asegurar compromisos de clientes influyentes de IA. Su último trimestre no socavó esos logros.

La caída de la acción, en cambio, dejó al descubierto cuánto éxito futuro ya habían asumido los inversores. AMD ahora tiene que convertir esa expectativa en ingresos visibles por aceleradores.

La relación entre AMD y Google ofrece un caso de prueba útil. Muestra una profunda confianza en los procesadores para servidores de AMD, pero también revela cómo las plataformas de nube combinan CPU de AMD con aceleradores competidores y chips internos.

Observe primero los envíos de Helios, después la divulgación sobre aceleradores y, en tercer lugar, la nueva disponibilidad en la nube. En conjunto, esas señales mostrarán si AMD se está convirtiendo en una verdadera segunda plataforma para la infraestructura de IA.

La pregunta tras esta reacción a los resultados es directa: ¿puede AMD convertir la expansión de sus relaciones en la nube en un negocio de aceleradores más grande y rentable antes de que las expectativas vuelvan a adelantarse?