Quién puede competir con Nvidia en chips de inteligencia artificial para 2025

Pues vamos a empezar fuerte porque la pregunta ¿quién puede realmente hacerle sombra a Nvidia en el mercado de chips de inteligencia artificial de cara a 2025? es la que lleva meses retumbando en la cabeza de todos los que respiramos innovación tecnológica y seguimos cada pequeño giro de este sector. Y mira que es curioso: hasta hace nada, hablar de chips de IA era pensar directamente en Nvidia —la empresa californiana fundada por Jensen Huang—, pero nada permanece quieto en esta industria. La competencia viene pisando fuerte, y no sólo de un lado. De hecho, todo apunta a que el “Nvidia killer” no es una sola empresa ni un solo producto milagroso, sino una carrera de fondo en la que muchos gigantes (y algún tapado que a veces pasa desapercibido) se disputan el podio.

Así que, ¿quieres saber quiénes son los candidatos serios a desbancar o, al menos, incomodar la hegemonía de Nvidia? Se están sumando nuevos participantes en la pista y, te soy sincero, el asunto cada día se pone más interesante. AMD avanza al galope con Instinct, Intel quiere dejar su huella con Gaudi, Google y Amazon fabrican chips personalizados para mantener el control en su infraestructura cloud, y en China la cosa se mueve a un ritmo… bueno, diferente. Pero ya me estoy adelantando.

Lo fascinante aquí, y lo veremos en detalle en este artículo, es que el panorama de la IA ha dejado de ser una lucha a cuchillo contra el monopolio. Ahora estamos hablando de modelos de negocio, especialización en sectores, acceso a tecnología y, claro, la puja geopolítica (Estados Unidos contra China, sanciones incluidas, como quien juega una partida de ajedrez con piezas de silicio).

Si revisas informes recientes —por ejemplo, los de la consultora McKinsey, IDC o incluso los resúmenes anuales de TSMC (que, por cierto, se lleva gran parte del pastel fabricando para todos los gigantes)—, el mercado de GPUs y aceleradores AI está creciendo a doble dígito año tras año. En otras palabras: no es sólo quién se lleva el primer puesto, sino quién puede aprovechar los segmentos que Nvidia todavía no explota a fondo.

Lo que pretendo en este post —y aquí va una pequeña “declaración de intenciones”—, es contar en primera persona lo que está pasando, con los datos y la visión de alguien que lleva tiempo siguiendo cada movimiento del tablero (y a veces hablando con directivos y colegas que lo viven desde dentro, sea en Madrid, Quito o Miami).

La palabra clave aquí es competencia. Pero entender lo que está en juego implica mirar más allá de la simple cifra de cuota de mercado o listas de benchmarks. Hay un contexto global de cambio en el que hasta una startup pequeña, con el chip adecuado, podría pisar la sombra de un gigante. O no; la historia está por escribirse.

Ahora bien, ¿qué puedes esperar encontrar aquí? Voy a repasar de forma sencilla, sin rollos técnicos que no llevan a ningún lado, quiénes son los aspirantes más sólidos, dónde están logrando avances reales (no solo promesas en notas de prensa), cómo afecta esto a empresas de todas partes (de bancos en Guayaquil hasta startups en Barcelona), y qué implicaciones puede tener para cualquiera que esté pensando en digitalizar procesos, invertir o simplemente entender hacia dónde va la IA.

“El futuro del hardware AI no lo decidirá un único nombre, sino la suma de apuestas estratégicas a largo plazo, ecosistemas y alianzas.”

Así que si tienes una pyme o lideras un equipo técnico, este panorama te interesa tanto como a los que juegan en las grandes ligas. En 2025, elegir bien qué chip impulsa tu IA puede ser la diferencia entre quedarte estancado o crecer como la espuma. Y si quieres ir varios pasos adelante en tu estrategia digital, mejor empieza a mirar el mercado con otros ojos.

¿Te apetece descubrir cuál será el próximo gran nombre y cómo te puede afectar lo que está pasando? Aquí empieza el recorrido (con ejemplos de empresas reales, predicciones contrastadas y sí—más de una sorpresa).

Si de algo estoy convencido luego de veinte años respirando innovación tecnológica, es que las grandes guerras industriales casi nunca las gana el favorito durante mucho tiempo. Y sí, aunque Nvidia domina hoy las portadas y las carteras de inversión cuando se habla de chips de inteligencia artificial, el retrato de lo que puede ocurrir en 2025 tiene mucho más matiz. No es todo oro, ni todo verde “Nvidia”. Así que deja que te ponga contexto antes de lanzarte la lista de nombres y cifras que seguro ya has visto repetidas y rebotadas por medio internet.

¿Por qué tanto ruido ahora? Vamos por partes: la IA generativa —la que a día de hoy mueve desde chatbots hasta sistemas de recomendación y modelos de toma de decisión en banca, logística y salud— necesita chips potentes, adaptados a cargas de trabajo cambiantes. Y aunque las famosas GPUs de Nvidia (esa arquitectura CUDA que ya conocen hasta en las universidades de Ambato) llevan una década marcando tendencia, el escenario ha cambiado radicalmente. ¿La causa? Exceso de demanda, precios que se disparan, y, sobre todo, la convicción de que depender de un solo proveedor jamás ha sido buena idea ni para un banco de Madrid ni para una fintech emergente en Quito.

Tampoco olvidemos que cuando una tecnología se vuelve la norma, la tentación de buscar alternativas se dispara; y no sólo por ahorrar costes, sino por controlar el ciclo de vida de sus propios productos. Google, Amazon, Meta, Microsoft y muchas empresas chinas llevan años desarrollando alternativas, sean internas (chips personalizados) o confiando en otras marcas, porque les resulta insostenible depender totalmente del calendario de lanzamientos de Nvidia. Todo esto está moviendo el suelo bajo sus pies.

Imagínate la escena: reuniones en despachos de media Europa y América Latina, CTOs compareciendo ante los CEO y pidiendo más margen porque “conseguir una GPU para entrenar el siguiente modelo de IA cuesta el doble que hace seis meses”. No es broma; esto lo he escuchado en firmas tan diferentes como una consultora de Madrid y un laboratorio ecuatoriano de IA. El punto fuerte aquí no sólo es la potencia, sino el acceso inmediato (y el famoso “time to market” que se ha vuelto casi un mantra). Y justo esa puerta la han visto medio abiertos los competidores de Nvidia.

Por eso, la relevancia real de este post va más allá de una simple comparativa de chips. El horizonte de 2025 supone, para cualquier empresa que quiera aprovechar la ola de la inteligencia artificial, el reto de elegir bien: ya no es sólo “qué hay en el mercado”, sino “qué puedes y debes usar”, según tu presupuesto, tus objetivos y tu contexto. Ahí es donde la competencia se pone jugosa, porque —atención— no hay aún un “Nvidia killer” claro en solitario. Lo que tenemos es un auténtico ecosistema de alternativas que se cruzan, solapan y a menudo se especializan en nichos que Nvidia desprecia (por ahora) o que les interesa menos atacar.

Te lo digo como lo veo yo tras asistir a varias ferias tecnológicas este año —desde el CES hasta encuentros más de nicho en Quito y Barcelona—: la industria está fabricando opciones para todo tipo de jugador. Y como el hábitat de la IA es cada vez más diverso, el abanico de decisiones se ha puesto imposible de abarcar en un solo artículo… pero vamos a intentarlo.

Aquí no solo está en juego la tecnología de silicio; hay un pulso estratégico y geopolítico donde cada actor mueve ficha pensando en la siguiente década. De pronto, empresas que ni imaginabas peleando por el futuro del hardware —como Meta, ByteDance o Baidu— sacan sus propios chips. Y detrás de cada lanzamiento hay alianzas con fabricantes como TSMC, Samsung o GloFo, una telaraña industrial difícil de cartografiar para el que llega de nuevas.

Pero volvamos al lector inquieto, quizá cansado ya de titulares huecos: ¿qué te llevas leyendo este post? Lo primero, claridad. No estamos aquí para recitar comunicados de prensa o promesas de marketing; comparto una visión honesta sobre los retos reales que observan clientes y partners que superviso en el día a día. Lo segundo: ejemplos tangibles y casos locales. Da igual si tienes una startup tech en Guayaquil o lideras un departamento de sistemas en una empresa agroindustrial en Cuenca, los efectos de esta competencia impactan a todos. Por ejemplo, AMD comienza a captar contratos tanto en laboratorios de IA académicos como en grandes operadores cloud, especialmente porque sus tarjetas Instinct —las MI300X— han alcanzado niveles de eficiencia energética que no pasan desapercibidos en demos reales. Incluso he visto a bancos españoles experimentar migraciones piloto, buscando reducir el cuello de botella en entrenamiento de modelos.

“El control del suministro se ha vuelto tan importante como la potencia bruta de cálculo. Por eso el que ofrece flexibilidad y disponibilidad se lleva el gato al agua.”

Esto también lo viven en carne propia gigantes como Google y Amazon. Ellos, hartos de pelear en igualdad por inventario de GPUs, ahora apuestan por el desarrollo de chips propios: los Tensor Processing Units (TPU) de Google y los Graviton/Trainium de Amazon Web Services. ¿Qué implica esto? Pues que cada vez más empresas medianas alquilan clusters directamente en esos servicios, saltándose la lista de espera de GPUs convencionales. Me contaban desde una aceleradora en Quito que el salto a infraestructuras así ha permitido democratizar el acceso a IA para sectores antes limitados por el precio —un antes y después para la región andina—.

En paralelo, Intel intenta reposicionarse con Gaudi, su línea de aceleradores que ha ido mejorando a base de iteración. No es que hayan tumbado al gigante verde, pero sí empiezan a rascar mercado en segmentos donde la integración con arquitecturas existentes (x86 y cloud híbrido) ofrece ventajas reales. Hay quien dice —con sorna— que Intel “llega tarde a todo”, pero si te fijas en cuentas de empresas en España que están diversificando por mandato interno, hay más pilotos sobre Gaudi de lo que muchos aceptan reconocer.

¿Y China? Ah, ahí tienes un mundo aparte y una auténtica caja de sorpresas. Con Estados Unidos limitando la exportación de chips avanzados, firmas como Baidu y Huawei aceleran el desarrollo de procesadores domésticos para IA, como Kunlun y Ascend. No es ya un asunto únicamente nacionalista; es cuestión de sobrevivir en un entorno comercial asfixiante. Y en conversaciones con un par de consultoras que trabajan para firmas chinas en Panamá —tema reciente—, reconocen que la calidad técnica ha dado un salto notable, sobre todo en soluciones personalizadas para sectores verticales: automoción, IoT industrial, vigilancia, etc.

Luego están esos nombres menos conocidos pero cada vez más relevantes en foros de nicho: Groq, Tenstorrent, SambaNova,… pequeños gigantes que apuestan por chips diseñados para procesamiento de IA extremo, redes neuronales superespecializadas o tareas de inferencia masiva, áreas donde Nvidia sigue siendo referencia, pero en las que los ciclos de innovación se han acelerado tanto que ya no hay ventaja permanente. Incluso escuchas a expertos en Ecuador hablar de montar pequeños clusters de Groq para análisis en tiempo real en agronegocios; algo impensable hace cinco años.

Así que la competencia de Nvidia de cara a 2025 no responde al estereotipo del “gran asaltante que viene a destronar al rey”. Lo que existe es un tablero fragmentado, donde la decisión de compra y adopción depende más que nunca de la flexibilidad, el acceso, el soporte posventa y la capacidad de integrar el silicio en workflows reales, no sólo en benchmarks teóricos. Si manejas una empresa que debe elegir plataforma de IA este año, es hora de mirar de cerca más allá de la marca líder. Yo, en mi experiencia con clientes de comunicación y banca en Ecuador y España, he notado una pauta común: los que analizan opciones y planifican adaptabilidad a medio plazo no sólo ahorran, también ganan capacidad de maniobra en tiempos inciertos. Curioso, ¿no?

¿Dónde nos deja todo esto? En un escenario mucho menos predecible (y más emocionante, según se mire). No puedo prometerte que el “próximo Nvidia” ya esté aquí —quizá ni tenga nombre de momento— pero sí una certeza: la carrera se ha abierto y los próximos meses serán decisivos. ¿Estás preparado para elegir el bando correcto o, mejor aún, diversificar para no quedarte atrás?

“La ola de competencia es el motor que fuerza la innovación real. Y eso, al final, cambia todo.”

Si tienes dudas sobre tu estrategia de hardware o te preguntas si alguna de estas alternativas encajará en tu proyecto, deja tu caso en los comentarios. Que lo que se viene, viene fuerte; y el que no reacciona, ya está fuera de juego.

Los aspirantes al trono: jugadas clave en la competencia contra Nvidia en IA

Ahora sí, vamos a destripar el tablero. Si llevas meses escuchando solo Nvidia y su omnipresente arquitectura CUDA, toca mirar más allá de los titulares. El futuro de los chips de IA en 2025 no es de blancos y negros: está lleno de matices, apuestas arriesgadas y hasta milagros de ingeniería que hace una década ni soñábamos. No es raro que de repente oigas a un CTO en Sevilla o a una startup en Quito preguntando si merece la pena esperar por los nuevos aceleradores de AMD Instinct—o tirarse de cabeza a la nube de Amazon con chips propios. Así de diferente se ha puesto el panorama.

AMD Instinct: músculo y eficiencia para competir en serio

Te soy sincero: hace cinco años mencionar a AMD en contextos de inteligencia artificial sonaba a ejercicio de voluntarismo. Pero algo cambió. Las tarjetas Instinct (MI300X) han dado un salto que ya no sólo compite en potencia, sino en eficiencia energética y, especialmente, en disponibilidad. El año pasado, en una demo en Barcelona, vi cómo un laboratorio académico conseguía entrenar un modelo LLM en la mitad del tiempo esperado. ¿Dónde está el truco? AMD ha apostado fuerte por memoria HBM3 y arquitecturas abiertas (HIP y ROCm) que permiten a empresas adaptar frameworks sin quedar atados a Nvidia. En España y Ecuador empiezan a verse pilotos en banca, salud y en empresas que buscan reducir los cuellos de botella de acceso a hardware.

• Ventaja estratégica: equilibrio entre precio, eficiencia y acceso inmediato (en tiempos donde las GPU Nvidia vuelan… o se reservan solo para grandes cuentas).
• Limitaciones: El ecosistema técnico y el soporte aún no tienen la madurez y comunidad de CUDA, así que toca pelear más en la integración, pero se nota progreso.

Google, Amazon y Meta: la vía del chip propio

Aquí viene una de las tendencias gordas: Google (TPU), Amazon Web Services (Graviton/Trainium) y Meta han decidido romper el cerco de la dependencia. Sus chips personalizados no buscan tanto venderse a terceros como garantizar que su propio ecosistema de IA no se frene por falta de stock de Nvidia. Y esto, para quien alquila recursos cloud, es un cambio radical. Hace poco hablaba con un emprendedor de Quito, sorprendido de poder saltarse la lista de espera de GPUs convencionales y escalar su proyecto en TPUs de Google Cloud. Para sectores que viven de la velocidad—biotech, fintech en Guayaquil, desarrolladores de modelos en Barcelona—esto significa tiempo real y menos frustración.

• ¿Qué ganan? Autonomía, personalización, control absoluto de costes y acceso.
• ¿Qué pierden? Menos flexibilidad para cambiar de proveedor o arquitectura si todo lo apuestas a tu propio chip.

Intel Gaudi: ¿el regreso inesperado?

No sé tú, pero yo llevo años escuchando eso de que Intel llega tarde. Puede ser. Pero con su familia Gaudi, los americanos quieren rascar una tajada del pastel en IA. El Gaudi2, por ejemplo, se está empezando a ver en pruebas de grandes empresas europeas que buscan compatibilidad con x86 y arquitecturas de nube híbrida (bancos, aseguradoras, gente que no quiere reescribir todo para CUDA). No va a ritmo de hype, pero el avance es real. Si te pasa igual y necesitas apostar sobre seguro sin rehacer tu stack de arriba abajo, dale una mirada. Según un informe de IDC, la cuota de aceleradores alternativos subirá del 13% al menos un 25% para 2025, y gran parte de ese crecimiento viene —sí— de Intel.

• ¿Punto fuerte? Integración fácil en infraestructuras existentes, estabilidad, migración rápida.
• ¿Talón de Aquiles? Rendimiento puro frente a Nvidia aún no iguala en todo, pero puede ser bastante “suficiente” (palabra que usan mucho los CTOs de empresas grandes, créeme).

Baidu, Huawei y la ofensiva china

Esto en América Latina lo ven de lejos, pero en Europa y Panamá es parte del día a día. Con las restricciones de EEUU, los titanes chinos aceleraron el diseño de chips para IA (Kunlun de Baidu, Ascend de Huawei). Ya no hablamos de copias, o de chips para quedarse en casa. Hay calidad y soluciones hiperlocales. En automoción, reconocimiento de imagen o IoT, están compitiendo de tú a tú y, en muchos nichos, adelantando a los americanos. Hace poco, un colega en Ciudad de Panamá me contaba que Huawei soluciona proyectos de inteligencia artificial para vigilancia urbana con hardware propio, saltándose de paso la escasez global de GPUs.

• Ventaja: Total control sobre la cadena de suministro y optimización vertical.
• Debilidad: Ecosistema todavía algo cerrado y menor adopción fuera de Asia, pero con tendencia ascendente.

Las startups que despuntan: Groq, Tenstorrent, SambaNova…

Este grupo merece mención especial. No buscan destronar a Nvidia en el mainstream, se enfocan en tareas hiper-especializadas donde la velocidad, latencia y eficiencia lo son todo. Normalmente, sus chips ni los verás en Amazon ni en la tienda del barrio: están en sistemas de inferencia a gran escala, vehículos autónomos o soluciones críticas. En Ecuador empieza a haber clusters de Groq funcionando para análisis agrícola en tiempo real: hace cinco años esto hubiera sonado a broma. En Silicon Valley, se habla de Tenstorrent como el “arma secreta” para modelos de IA distribuidos en edge computing. Aquí la clave es la personalización.

• ¿En qué brillan? Inferencia en tiempo real, velocidad brutal en nichos, menor consumo eléctrico.
• ¿Dónde pinchan? Escalabilidad y comunidad, sobre todo si necesitas soporte global o migrar cargas de trabajo antipáticas.

¿Por qué la IA está tan fragmentada?

Buena pregunta. Al final, el mercado de chips de IA en 2025 se parece mucho a una liga donde hay equipazos, outsiders y fichajes inesperados cada temporada. No existe el “Nvidia killer” único porque la demanda ya no juega a una sola carta: hay bancos que necesitan lo último de Nvidia para entrenar modelos gigantes pero también cooperativas agrícolas en Cuenca que con un clúster pequeño de chips alternativos les basta y les sobra. La diversidad (¡bendita palabra!) fuerza a cada proveedor a especializarse o a arriesgarse más de la cuenta.

He visto casos donde elegir AMD frente a Nvidia suponía entregar un proyecto de IA en semanas —en vez de meses— por mera disponibilidad. Y otros donde empezar en cloud con TPUs de Google permitía empezar con 100 dólares, sin tener que firmar contratos monstruosos de leasing de hardware. Así que, si diriges un equipo técnico, ojo: elegir bien quién será tu aliado en silicio puede ser la diferencia entre lanzar algo disruptivo o quedarte esperando porque “no hay stock de GPU disponible”.

”Un consejo visto en la trinchera: quien se adapta y mezcla soluciones según el momento, sobrevive. El mundo no es solo de los early adopters… es de los que saben pivotar.”

¿Qué hacer si eres pyme, corporate o developer?

• Evalúa tus necesidades reales. No te dejes apantallar por benchmarks que nunca verás en producción; busca casos de uso similares al tuyo.
• Pide pruebas de acceso a clusters de AMD, TPUs en Google Cloud o pilotos con chips alternativos; muchas empresas lo ofrecen gratis o barato para evaluar.
• Consulta a alguien de confianza que haya migrado cargas de trabajo entre distintas plataformas. A veces ahorras hasta un 30% solo cambiando el proveedor cloud.
• Piensa a medio plazo. El hardware muda rápido, pero lo que hoy eliges debe acompañar tu software y tus equipos un par de años como mínimo.

Al final, la elección ideal de chip para IA no es tanto quién tiene el banner más grande, sino quién resuelve tu reto concreto con velocidad, soporte y flexibilidad. Nvidia sigue mandando en cuota, sí, pero la pluralidad de alternativas de chips para inteligencia artificial nunca había sido tan real.

Mirando al futuro: ¿Qué camino tomar en la batalla de los chips de IA?

Bueno, hemos recorrido un buen trecho juntos. Arrancamos con dudas —¿habrá “Nvidia killer” o es un mito de Silicon Valley?—, pasamos por el mapa de titanes y “outsiders” que están moviendo los cimientos de la industria de inteligencia artificial y aterrizamos en la trinchera: decisiones reales, pros y contras, y más de un matiz que no sale en las notas de prensa. Pero ahora toca mirar hacia adelante. ¿Dónde queda posicionarse ante este escenario de vértigo? ¿Qué haría yo —y por qué— si tuviera que elegir hoy el silicio para mi estrategia de negocio o innovación?

La fragmentación de la que hemos hablado no es el caos, aunque a veces lo parezca. De hecho, hay ventajas claras en que Nvidia ya no sea el sol alrededor del cual orbitan todos los proyectos de IA. Para los que vivimos esto desde dentro, es fácil ver cómo se han multiplicado las opciones —y también los riesgos, no nos engañemos. Si lideras un equipo técnico, una startup o pilotas una pyme con ambición digital, la “comodidad” de elegir Nvidia sigue existiendo, pero el costo, la disponibilidad y la flexibilidad ya no son juego exclusivo del gran verde. Hoy puedes pedir pruebas en la nube o experimentar con chips de AMD, Google, Amazon o iniciativas más pequeñas y, en menos de una semana, sacar conclusiones. Este poder de decisión —que hace años era impensable para casi cualquier empresa latinoamericana o europea que no fuese multinacional— es, bajo mi punto de vista, la auténtica disrupción del momento.

“El miedo a quedarse corto de potencia ya no justifica estar atado a un solo proveedor. Lo que hoy importa es cómo resuelve tu reto particular el chip, y si eres capaz de adaptarte rápido a lo siguiente que viene.”

Te lo cuento con experiencia en la mochila: he visto a empresas ecuatorianas —con 40 empleados, no 400— pasar de esperar meses por una GPU a desplegar pilotos de IA en clusters alternativos de AMD o incluso en chips exóticos como Groq. Ahorro de costes, pero sobre todo, rapidez. Y en España, bancos que tradicionalmente iban a lo seguro con Nvidia, ahora les exigen a sus partners propuestas multichip, sobre todo porque los comités de riesgo ya no aceptan ataduras tecnológicas cerradas. Este cambio en la forma de trabajar —de “todo verde” a mezclas adaptativas— está generando una resiliencia que no habíamos visto antes. Y aunque suene a cliché, la resiliencia, en tiempos como estos, es la clave real.

Pero, ojo, tampoco se trata de lanzarse a ciegas por compromiso con la diversidad tecnológica. Hoy, la competencia en el mercado de chips de IA es una invitación a la inteligencia estratégica. ¿Tienes una compañía industrial en Guayaquil que sólo necesita inferencia rápida para modelos pequeños? Puede que Groq o incluso alguna propuesta china te dé la cobertura que buscas, incluso saltando restricciones de importación. ¿Diriges una fintech en Madrid que entrena modelos grandes con pipelines customizados? Quizá una combinación de Nvidia y pilotos AMD te asegure la disponibilidad que un único proveedor no puede dar. ¿Eres developer freelance en Barcelona y sólo te interesa el precio por hora? Elige cloud, cambia de chip según la promo del mes, y mantente ágil. No hay rutas únicas, y eso, en cierto modo, democratiza la oportunidad.

Ahora bien, caben algunas advertencias que conviene no perder de vista:

• No compres humo: Tienes derecho a exigir pruebas, demos y referencias antes de comprometerte. Si el proveedor no puede dar ejemplos reales en tu sector, busca otra opción.
• Valora el soporte local: Salvo que seas un gigante, los problemas de hardware o integración se resuelven mejor con interlocutores cercanos emocional y físicamente. A veces, un técnico que habla tu idioma vale más que cien watts extra.
• No subestimes la comunidad: Nvidia ha triunfado a base de foros, documentación y programadores fieles. Si apuestas a un chip nuevo, investiga quién te va a ayudar cuando —porque va a pasar— toques una piedra.
• Piensa en el futuro: ¿Este proveedor invierte en versiones nuevas? ¿La solución escala bien? ¿Hay reportes de migraciones exitosas? Preguntas simples que ahorran disgustos luego.

“La pluralidad de chips no solo es técnica, es una cuestión de cultura empresarial: ¿eres de los que esperan o de los que prueban? Porque el ecosistema de inteligencia artificial premia a los que se atreven.”

¿Mi consejo como consultor y observador de este ecosistema? Ve más allá de las “guerras de specs” y presta atención al servicio, la disponibilidad y el fit con tu equipo. Quizá Nvidia siga mandando en cuota en 2025, pero el verdadero liderazgo estará en las empresas —grandes o pequeñas— que sepan moverse rápido, saltar de una solución a otra y nunca casarse del todo con ninguna marca. Lo he visto funcionar y, cuando hay dudas, mejor una llamada a un colega que prometerse con el proveedor que más portadas acapara.

Ahora te lanzo una pregunta para seguir la conversación: ¿Cuál ha sido tu experiencia buscando hardware para IA en los últimos 18 meses? ¿Has probado alguna de estas alternativas o te quedaste esperando por stock de Nvidia? Déjalo en los comentarios —me interesa de verdad saber cómo lo viven las empresas fuera de los grandes titulares. Y si te animas, comparte este análisis o escríbeme con tu caso concreto: a veces, las mejores soluciones nacen del intercambio entre pares y no del consejo de manual.

“La hegemonía de Nvidia en chips de IA en 2025 se enfrenta, al fin, a un ecosistema plural. El futuro es de quien se atreve a mezclar.”

Lee aquí el artículo fuente que inspiró este contenido