AMDPrecio de Advanced Micro Devices Inc (Derivatives)

Un informe de resultados del segundo trimestre mostró dos trayectorias opuestas en los ingresos de AMD. El negocio de centros de datos alcanzó 6,718 millones de dólares, un aumento interanual del 107%. Mientras tanto, la división de juegos obtuvo 779 millones, una caída del 31%. Esto plantea la pregunta: ¿está AMD trasladando recursos de los juegos a los centros de datos? Los datos de los últimos 12 trimestres ofrecen más detalles. En primer lugar, el crecimiento total de ingresos de AMD (de 7,685 a 11,536 millones en el trimestre) demuestra que la expansión es real y no un simple intercambio interno. Los centros de datos aportaron aproximadamente el 90% del aumento neto, mientras que la contracción en juegos fue menor en comparación. En segundo lugar, la proporción de ingresos de los centros de datos dentro de AMD ha cambiado estructuralmente, pasando del 27.6% al 58.2% del total en 12 trimestres. Cruzó la línea del 50% en el cuarto trimestre de 2025, convirtiéndose permanentemente en la división más grande. Este gráfico muestra un cambio en la estructura de ingresos, no necesariamente en la asignación interna de recursos como I+D o capacidad. Finalmente, al compararse con sus pares, la trayectoria de crecimiento de AMD en centros de datos es pronunciada (llegando a un índice de 155 en los últimos cuatro trimestres reportados), pero partiendo de una base mucho menor. Sus ingresos trimestrales (6,718 millones) son cercanos a los de Intel DCAI (6,262 millones), pero muy por debajo de los aproximadamente 75,200 millones de Nvidia. Las definiciones y períodos fiscales entre empresas no son idénticos, por lo que la comparación directa tiene limitaciones. En resumen, los datos confirman que los centros de datos son ahora el pilar principal de ingresos para AMD. La contracción en juegos ocurrió en el mismo período, pero las cifras públicas no son suficientes para probar una simple reasignación interna de recursos entre divisiones.

AMD ha acordado adquirir la startup Taalas de Toronto, que resuelve un problema clave en la inferencia de redes neuronales: la necesidad de mover constantemente los pesos del modelo desde la memoria al procesador. Los chips de Taalas evitan esta operación al integrar los pesos directamente en los transistores. Su primer chip de prueba, fabricado con un proceso de 6 nm de TSMC, procesaba el modelo Llama 3.1 8B de Meta a una velocidad 48 veces mayor que las GPU de Nvidia en comparaciones internas. Sin embargo, esta especialización tiene un costo: cada chip está permanentemente ligado a un modelo específico, y cambiarlo requiere un rediseño parcial que tarda unos dos meses. La compra de AMD refleja un esfuerzo por superar la limitación actual de la memoria HBM, un cuello de botella clave en la inferencia de IA. El mercado de memoria HBM está en auge, con precios elevados y escasez proyectada hasta 2026, pero enfoques como el de Taalas, junto con avances en compresión de modelos y nuevas tecnologías de memoria (como la zHBM de Samsung), desafían la idea de que este déficit sea permanente. La industria está invirtiendo en múltiples frentes para reducir la dependencia de la HBM, lo que sugiere que el actual ciclo de escasez y altos precios podría no ser una característica duradera del ecosistema de IA.

AMD acordó comprar la startup Taalas de Toronto, que resuelve un problema clave en la inferencia de redes neuronales: la necesidad de transferir constantemente los pesos del modelo desde la memoria al procesador para generar cada token. Los chips de Taalas eliminan esta operación al integrar los pesos del modelo directamente en los transistores. Esta transferencia de datos limita la velocidad de la inferencia actual y ha convertido a la memoria de alto ancho de banda (HBM) en uno de los componentes más escasos de la industria de semiconductores. El primer chip de prueba de Taalas, fabricado con el proceso de 6 nm de TSMC, ejecutó el modelo Llama 3.1 8B de Meta a una velocidad de 16.960 tokens por segundo, siendo mucho más rápido que las GPU de Nvidia en comparaciones realizadas. Sin embargo, su arquitectura tiene un compromiso clave: cada chip está permanentemente dedicado a un solo modelo. Cambiar de modelo requiere un rediseño parcial que lleva aproximadamente dos meses. La adquisición por parte de AMD subraya una creciente presión sobre el mercado de la memoria HBM. Si bien los precios y la demanda de HBM están en máximos históricos, con una escasez proyectada hasta 2026, enfoques como el de Taalas, junto con los esfuerzos de Nvidia en compresión y cuantización de modelos y las innovaciones de los fabricantes de memoria (como zHBM de Samsung), buscan reducir drásticamente la dependencia de este componente. La compra sugiere que la actual escasez de memoria podría ser un cuello de botella de ingeniería superable, no una limitación física permanente, lo que cuestiona las proyecciones de precios altos sostenidos a largo plazo en este mercado cíclico.