AMD: “la IA ya pasó la euforia, ahora el reto es el costo por token”

Por qué AMD insiste con que la IA ya pasó la fase de “entusiasmo”

Juan Moscoso, Commercial Sales Manager para el suroeste de Latinoamérica de AMD, lo dijo sin rodeos en una entrevista con LA GACETA de Tucumán: la inteligencia artificial atravesó la euforia inicial y el desafío pendiente ya no es técnico, es económico. “La verdadera prueba de fuego ocurre cuando una solución piloto debe madurar y pasar a una fase productiva a escala”, explicó.

El contexto global respalda su lectura. En el segundo trimestre de 2026, AMD reportó ingresos por US$11.540 millones, con el segmento de Data Center en US$6.720 millones, un 107% más interanual, según el comunicado oficial de resultados que la propia compañía publicó el 4 de agosto de 2026. De manera paralela, 24/7 Wall Street documentó que NVIDIA, en el mismo período, facturó US$96.220 millones con un crecimiento del 105,8% y márgenes brutos no-GAAP del 75%, frente al 56% de AMD.

En otras palabras: AMD ya no compite por “ser la primera opción de los hyperscalers”, sino por ser la alternativa rentable cuando el costo por token se vuelve insostenible. Esa es la palanca que Moscoso vino a defender a la Argentina.

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Qué cambió en AMD en los últimos dos años

El giro estratégico no es nuevo, pero se aceleró. Según el repaso histórico que publicó WhatLedTo sobre la línea Instinct:

Junio de 2023: AMD presenta el Instinct MI300X con 192 GB de HBM3.
Octubre de 2025: AMD firma con OpenAI un acuerdo por 6 gigavatios de GPUs Instinct y emite un warrant por hasta 160 millones de acciones a US$0,01, sujeto a hitos de despliegue y precio.
Febrero de 2026: AMD acuerda con Meta el despliegue de hasta 6 gigavatios de GPUs Instinct con un chip personalizado basado en MI450 y otro warrant equivalente.
Julio de 2026: lanzamiento de la serie Instinct MI400 y del rack Helios, con Microsoft, Anthropic, Meta, OpenAI, Oracle y otros como clientes ancla.
Septiembre de 2026: AMD anuncia que las producciones de MI450 comienzan en el tercer trimestre y proyecta duplicar su negocio de Data Center en 2027.

Para Latam, lo relevante es que este portafolio —EPYC, Instinct y ROCm como software abierto— ya se ofrece de punta a punta: desde una PC con NPU para correr inferencia local hasta clústeres a hiperescala.

El argumento de fondo: control del costo por token

Moscoso lo resumió así: “Cuando los proyectos superan la fase experimental, las empresas necesitan migrar cargas entre diferentes entornos sin fricciones técnicas y con control estricto sobre el costo por token”. La afirmación coincide con lo que la propia AMD promueve comercialmente: según 24/7 Wall Street, la compañía asegura que su rack Helios entrega “hasta un 30% más de tokens por dólar que la competencia”, apoyado en 50% más de HBM por rack.

En sectores como la minería del norte argentino, donde la conectividad y la energía son variables críticas, esa diferencia deja de ser un benchmark técnico y se convierte en una decisión de caja. “La nube no siempre es viable”, dijo Moscoso, y por eso la IA en el borde y el cómputo local pasan al centro de la conversación.

Código abierto como blindaje contra el lock-in

El otro eje del discurso es la interoperabilidad. AMD integra su portafolio en repositorios como Hugging Face y garantiza compatibilidad con PyTorch, TensorFlow, ONNX y JAX. La analogía que usó Moscoso no es casual: “Lo ocurrido con Android a partir de 2010 o con la propia expansión de internet”. El mensaje apunta directamente al vendor lock-in que muchos fundadores de la región temen cuando un único proveedor fija precios, estándares y reglas.

Esa postura no es marketing puro. La línea de tiempo de WhatLedTo muestra que los hitos de adopción de AMD en hyperscalers —Microsoft en Azure, Meta para inferencia de Llama 3 y Llama 4, Oracle con su superclúster público de 50.000 GPUs MI450— se construyeron sobre software abierto (ROCm), no sobre un stack propietario.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si tu empresa está evaluando una apuesta seria de IA, el mensaje de AMD —y los datos que lo respaldan— deja tres tareas concretas para el corto plazo:

Mide el costo por token, no por “llamada a la API”. La conversación ya no se gana en el precio unitario: importa el TCO cuando el modelo pasa de piloto a producción. Modela tres escenarios (nube pública, cómputo local con NPU, rack on-prem) antes de comprometer presupuesto de 12 meses.
Diseña portability desde el día uno. Si tu stack depende de un único proveedor de nube o de un chip propietario, cada nuevo modelo de IA será una renegociación. Adoptar frameworks abiertos (PyTorch, ONNX, JAX) y validar que corran sobre al menos dos arquitecturas distintas (AMD + otro) hoy es más barato que migrar en 2027.
Aprovecha los programas de AMD sin comprar hardware todavía. Iniciativas como AMD AI Academy y el AMD University Program ofrecen simuladores, tutoriales y documentación técnica sin requerir equipo dedicado. Para founders de Latam con restricción de capital, es la forma más barata de capacitar al equipo y validar hipótesis antes de licenciar infraestructura.

El reloj juega a favor de quienes se mueven temprano: según la guía de Piper Sandler recogida por Yahoo Finance el 9 de septiembre de 2026, AMD podría componer EPS al 65% hasta 2030 apoyada en CPU Venice y en el ramp de Helios. Si la curva se cumple, los costos de inferencia caerán mucho más rápido que las tarifas de la nube pública, y los que ya tengan pipelines portables serán los que capten la diferencia.