El dominio de Nvidia en inteligencia artificial ya no se limita a los aceleradores gráficos. Recientemente, la compañía estadounidense avanzó agresivamente sobre el negocio histórico de Intel y AMD en procesadores centrales (CPU) para centros de datos y computadoras personales.
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Nvidia logró construir su liderazgo en GPU, esenciales para entrenamiento y ejecución de modelos de inteligencia artificial.
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El movimiento marcó un cambio estructural en la industria de semiconductores, donde las fronteras entre CPU y GPU comenzaron a desdibujarse por la demanda de cargas de trabajo de IA.
Vale recordar que, durante décadas, Intel y AMD dominaron el mercado de CPU basadas en la arquitectura x86, que alimenta la mayoría de servidores y PC del mundo. Nvidia, en cambio, construyó su liderazgo en GPU, esenciales para entrenamiento y ejecución de modelos de inteligencia artificial.
Sin embargo, la empresa de Jensen Huang decidió integrar ambos mundos con plataformas completas que combinan CPU, GPU y redes de alta velocidad en un mismo sistema optimizado para IA.
Nvidia avanza en un negocio integral
La estrategia se apoyó en el desarrollo de sus propias CPU basadas en arquitectura Arm, que Nvidia integró en servidores junto a sus GPU Blackwell. Esto le permitió ofrecer soluciones completas de infraestructura de IA, reduciendo la dependencia de procesadores de Intel y AMD.
Así, la compañía pasó de ser un proveedor de aceleradores a competir directamente en el corazón del servidor, un mercado multimillonario históricamente controlado por sus rivales.
El avance se vio facilitado por el cambio en las cargas de trabajo de los centros de datos. Las aplicaciones de IA requieren paralelismo masivo y comunicación ultrarrápida entre chips, áreas donde Nvidia tenía ventaja tecnológica.
En ese contexto, las CPU tradicionales perdieron protagonismo relativo frente a arquitecturas heterogéneas que combinan distintos tipos de procesadores especializados.
Intel y AMD reaccionaron reforzando sus propias ofertas de IA. AMD desarrolló CPU y GPU integradas para centros de datos, mientras Intel impulsó sus aceleradores y plataformas de cómputo heterogéneo. Aun así, Nvidia mantuvo la ventaja en software y ecosistema, especialmente con CUDA, ampliamente adoptado por desarrolladores de IA.
Impacto estratégico
El movimiento también tuvo implicancias estratégicas. Nvidia buscó capturar una mayor porción del gasto en infraestructura de centros de datos, que creció con fuerza por la carrera global de inteligencia artificial.
Controlar la CPU además de la GPU permitió a la empresa capturar más valor por servidor vendido y optimizar el rendimiento total del sistema, reforzando su posición frente a clientes hyperscale como grandes proveedores de nube.
El avance sobre el territorio de Intel y AMD evidenció un cambio de poder en la industria de chips: la IA redefinió qué tipo de procesadores es central en la computación moderna.
Nvidia, que supo anticipar esa transición, dejó de ser un actor especializado en gráficos para convertirse en un proveedor integral de plataformas de cómputo, disputando directamente el núcleo del mercado que durante décadas perteneció a sus competidores históricos.
Por estos motivos, los especialistas de Wall Street siguen confiando en el potencial de las acciones de Nvidia. Hoy en día, cotizan a u$s189 tras avanzar un 35% en los últimos doce meses, pero el precio objetivo medio se ubica por encima de los u$s250 de cara a este 2026.
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