AMD, con una capitalización de mercado superior al billón de dólares, comienza a disputar el "derecho de definición de poder de cómputo". Oficialmente anuncia la adquisición de World Labs, fundada por Li Fei-Fei, por 8,200 millones de dólares.

Según información de 智通财经APP (Noticias Financieras Inteligentes), el mayor competidor de Nvidia en el sector de GPU para IA—es decir, AMD (AMD.US), líder en chips de alto rendimiento para PC y centros de datos de IA, quien recientemente superó por primera vez el billón de dólares de capitalización de mercado y viene alcanzando máximos históricos de cotización—anunció sorpresivamente este lunes en EE.UU. que adquirirá World Labs, la startup de IA fundada por la "madre de la IA" Fei-Fei Li, por 8.200 millones de dólares. Se sabe que AMD, bajo el liderazgo de Lisa Su, planea adquirir World Labs mediante una transacción totalmente en acciones, sumando así una de las fuerzas de investigación más importantes en modelos del mundo y en inteligencia espacial a su portafolio de negocios integrados como gigante de los chips.

Se prevé que esta adquisición de gran magnitud se complete antes de finales de 2026, aunque aún requiere la aprobación de las autoridades regulatorias clave; según las declaraciones de ambas partes, tras completar los trámites, Fei-Fei Li será vicepresidenta ejecutiva y científica principal en AMD, reportando directamente a la CEO Lisa Su.

En pocas palabras, el valor estratégico central de esta inesperada megacompra radica en que AMD busca, al igual que Nvidia (NVDA.US), el mayor rival de alta capitalización y potencia en chips de IA del mundo, profundizar la integración entre el desarrollo de modelos de IA de vanguardia y el diseño de chips, software y sistemas de IA, especialmente con la irrupción de grandes agentes inteligentes tras los lanzamientos de Meta Muse y GPT-6 Astra de OpenAI. Ahora que la IA avanza más allá de responder preguntas para ejecutar tareas complejas de forma autónoma, AMD pretende anticipar las cargas de trabajo de la próxima generación de IA y así diseñar plataformas de supercomputación específicamente adaptadas a estas necesidades, lo que implica una batalla directa por lo que hasta ahora era un privilegio exclusivo de Nvidia: el "derecho a definir el poder de cómputo". AMD apunta así a involucrarse en el diseño de la nueva generación de chips y arquitecturas de sistemas, dominando antes que nadie las necesidades computacionales subyacentes de los modelos de vanguardia.

Según la información pública, World Labs es una startup de IA enfocada en la inteligencia espacial y modelos del mundo, cuyo negocio principal es lograr que las máquinas puedan percibir, generar, reconstruir y simular entornos tridimensionales. Su producto Marble permite crear mundos 3D explorables a partir de texto, imágenes o video; su nuevo modelo Atlas lanzado en septiembre integra aún más la reconstrucción 3D, la generación de perspectivas y la simulación espaciotemporal. Además, la empresa complementó su tecnología de simulación robótica adquiriendo SceniX, impulsando un flujo I+D que va del entorno real al entrenamiento virtual y el despliegue real, con aplicaciones que abarcan macro-modelos para robótica, conocimiento físico avanzado, contenidos digitales y escenarios industriales.

De rival de GPU Nvidia a pionero en modelos de IA: AMD planea incorporar World Labs de Fei-Fei Li por 8.200 millones de dólares

La gigante estadounidense de chips AMD (Advanced Micro Devices) acordó adquirir World Labs mediante una operación de 8.200 millones de dólares, incorporando así a la startup fundada por la pionera y prestigiosa investigadora de inteligencia artificial Fei-Fei Li.

Ambas compañías anunciaron en un comunicado conjunto este lunes que la operación, totalmente en acciones, está prevista para ser completada antes de fin de año, aunque sujeta a la autorización regulatoria correspondiente.

Como principal fuerza desafiando a Nvidia en el mercado de chips para IA, AMD accederá así a un equipo compuesto por los mejores investigadores y las tecnologías nucleares de los grandes modelos de IA, además de ganar un entendimiento profundo sobre el desarrollo de dichas tecnologías. Esto debería facilitar la planificación de futuros lanzamientos clave de hardware de infraestructura para IA.

"Cuanto más profundamente entiendas todo el proceso de punta a punta, mejores sistemas podrás construir", declaró Lisa Su, CEO de AMD, en una entrevista difundida este lunes.

"Por eso adquirimos World Labs," afirmó Su en la entrevista. "Queremos sumar al talento de clase mundial reunido por Fei-Fei Li en el desarrollo de grandes modelos de IA y combinarlo plenamente con nuestras capacidades en hardware, software y sistemas."

World Labs desarrolla los llamados "modelos del mundo" (world models), grandes plataformas de software de IA que soportan tendencias aplicadas al mundo físico real. Dichos modelos pueden generar y reconstruir de forma rápida y precisa entornos 3D. La startup sostiene que estas capacidades pueden emplearse para tareas de robótica, descubrimientos científicos de base y equipos industriales con altos niveles de eficiencia.

Fei-Fei Li, previa CEO de World Labs, es una reconocida investigadora y científica computacional de la Universidad de Stanford. Según el acuerdo, se unirá a AMD como vicepresidenta ejecutiva y científica principal, reportando directamente a Lisa Su.

"A medida que crece la empresa, crecen también nuestras ambiciones," dijo Li en una entrevista este lunes, enfatizando además el fuerte aumento de la demanda de poder de cómputo por parte de la startup.

"En esta etapa, unirnos con AMD significa, en realidad, crear una gran oportunidad de crecimiento tanto para nosotros, para AMD como para todo el ecosistema de IA, acelerando el círculo virtuoso entre software y hardware," añadió Li en la entrevista.

La operación también permitirá a AMD, a semejanza de Nvidia bajo la conducción de Jensen Huang, ofrecer a sus clientes múltiples grandes modelos de IA, fortaleciendo así su línea de productos y servicios. La compañía viene ampliando su portafolio en busca de vender más productos y servicios para centros de datos, su mayor fuente actual de ingresos. Su mayor ambición es proveer todos los elementos necesarios para la rápida construcción y despliegue de estas infraestructuras centrales de IA.

"En el futuro habrá modelos abiertos y modelos propietarios," indicó Lisa Su. "AMD siempre ha contribuido en este campo. Creo que seguiremos ampliando esa contribución."

Lisa Su agregó que el objetivo final es crear una mejor inteligencia artificial. "Nuestra ambición es definir la senda futura de la computación para IA."

Nvidia, el competidor de mayor tamaño de AMD en el segmento de chips para IA, fue pionera en combinar hardware fundamental, servicios de cloud computing de IA y grandes modelos, comercializando ofertas integradas que permiten a los clientes poner en marcha y operar estos sistemas/plataformas de grandes modelos rápidamente. Ahora, Nvidia expande su estrategia hacia nuevos tipos de clientes más allá de los gigantes de la nube —aunque estos aún representan la mayor parte de su crecimiento.

Recientemente, Nvidia acordó comprar otra destacada startup de IA, Hugging Face, por un valor aproximado de 13.000 millones de dólares. Hugging Face es el "GitHub de los modelos de IA", conectando modelos, datasets, herramientas de desarrollo, clientes corporativos y developers; tras su adquisición, Nvidia podrá completar el circuito "descubrimiento–evaluación–optimización–despliegue" para modelos abiertos sobre su stack de GPU, redes NVLink, software CUDA y sistemas de IA a gran escala, y así anticiparse en la identificación de qué arquitecturas y cargas de trabajo marcarán la próxima ola de demanda de potencia de cómputo.

World Labs fue fundada en 2024, cuenta actualmente con unos 70 empleados, incluyendo un equipo de especialistas en robótica proveniente de su adquisición en julio de SceniX. SceniX es una startup que desarrolla software para entrenar robots en entornos virtuales hiperrealistas.

Durante los 12 años de liderazgo de Lisa Su al frente de AMD, este gigante estadounidense de chips ha luchado por ser reconocido por su fortaleza tecnológica y dejar atrás la imagen de rezagada que tenía en Silicon Valley. En su core business de procesadores, AMD ha salido de la sombra de Intel y hoy tiene productos CPU para PC y centros de datos considerados los mejores de la industria.

En el mercado de aceleradores de IA (chips para entrenamiento y ejecución de modelos de IA), AMD ocupa el segundo puesto, por detrás de Nvidia, que ostenta cerca del 90% de cuota. Sin embargo, Lisa Su ha acelerado el lanzamiento de nuevas líneas de productos de infraestructura para IA, alegando que su rendimiento puede superar al de las GPU de IA de su competidor más grande.

Los inversores ven en AMD uno de los principales beneficiarios de la inédita ola de inversiones de capital en IA de billones de dólares a nivel global, lo que ha llevado a triplicar el precio de sus acciones desde comienzos de año. Así, el valor de mercado más reciente de AMD alcanza el billón de dólares, un nivel solo igualado por una docena de grandes tecnológicas como Nvidia o Apple.

Nvidia sigue siendo la empresa con mayor capitalización bursátil del mundo, superando los 5 billones de dólares. Pero sus acciones solo subieron un 22% este año, y su rendimiento en bolsa ha quedado rezagado respecto a la mayoría de las empresas de chips/semiconductores y muy por debajo del índice Philadelphia Semiconductor, considerado el barómetro de la infraestructura base de IA.

Helios aborda el presente, modelos del mundo trazan el futuro: la ambición de IA de AMD pasa de vender cómputo a definir el cómputo

En septiembre 21, AMD superó por primera vez el billón de dólares en capitalización y, durante el último año, su acción se disparó más de un 200%, impulsado por el redescubrimiento del potencial de crecimiento para sus aceleradores de IA y CPUs para servidores en centros de datos.

El rival más potente del ecosistema GPU de Nvidia, AMD, anunció a comienzo de este mes en la conferencia global de tecnología organizada por Citigroup en Wall Street que el mercado asociado a la computación acelerada para IA en centros de datos crecerá hasta los 2 billones de dólares para 2030 (actualizando en alza su proyección previa de 1 billón), y remarcó que la demanda de inferencia IA es actualmente la principal fuente de expansión, ya que los agentes inteligentes con flujos de trabajo orientados a la asistencia IA impulsan tanto la demanda de GPU como de CPUs para servidores.

AMD remarcó en la conferencia que Meta y otras dos destacadas empresas de IA, los tres clientes centrales de Helios, elevaron sus previsiones de compras para el futuro más allá de lo que se preveía al sellar los acuerdos estratégicos. Además, la compañía proyecta un crecimiento interanual superior al 80% para CPUs de servidores en la segunda mitad de este año y más del 70% para el próximo año. Aunque estos nuevos pronósticos sostienen el crecimiento de la demanda de poder de cómputo, se basan principalmente en expectativas de clientes, por lo que no pueden considerarse pedidos de infraestructura ya confirmados e irrevocables. Helios es el sistema de cómputo AI a nivel rack de AMD, uno de cuyos principales compradores es Meta, matriz de Facebook.

Debe aclararse que la proyección de casi 2 billones de dólares para 2030 de AMD cubre el mercado total de computación, incluyendo centros de datos, PC, edge y sistemas embebidos, de los cuales los aceleradores de IA en centros de datos representan 1,4 billones y las CPUs para servidores, 220.000 millones.

Es especialmente relevante la materialización de la demanda de cálculo para IA: el management de AMD, en la conferencia de Citigroup, destacó que las previsiones de demanda de Meta, OpenAI y Anthropic, los tres grandes clientes de Helios, superan lo estimado al comenzar las alianzas, y que la demanda para Helios en 2027 también excede sus expectativas iniciales. Se prevé el inicio de envíos iniciales del MI450 y Helios para finales del tercer trimestre, con ampliación en el cuarto trimestre y a lo largo de 2027; además, la compañía espera que los ingresos por centros de datos crezcan más del 100% interanual en 2027, y los de CPUs para servidores aumenten más del 80% en la segunda mitad de 2026 y más del 70% en 2027. Su negocio de CPUs, con altos márgenes, aportará a la rentabilidad global y su colaboración con Cerebras complementa la capacidad de inferencia de baja latencia.

Las aplicaciones de agentes inteligentes representadas por Muse y Astra proporcionan la base de cargas de trabajo para esta expansión: una sola instrucción puede desencadenar operaciones de navegador, ejecución de código, búsqueda de información, inferencia varias veces y verificación de resultados. La GPU es responsable del cálculo del modelo, la CPU soporta la máquina virtual, la orquestación de tareas y la ejecución de herramientas, y la memoria y el almacenamiento contienen el contexto, archivos y estado operativo. Cuando las aplicaciones IA avanzan del entorno digital a la robótica y el mundo físico, la generación de escenarios 3D, la simulación ambiental y la evaluación de múltiples caminos de acción incrementan todavía más la demanda de cómputo; la magnitud real del crecimiento depende del tamaño de las tareas, la eficiencia del modelo y las formas de despliegue.

Muse ejecuta tareas cruzadas de aplicaciones a través de máquinas virtuales y navegadores en la nube exclusivos, incluso cuando el usuario cierra la aplicación; Astra refuerza la capacidad para operaciones informáticas, ingeniería de software y trabajos profesionales multipaso. Una vez que la IA realiza investigaciones, programación, compras y flujos de oficina, el valor comercializable pasa de la mera generación de respuestas a la entrega de resultados concretos. Desde la lógica comercial, mayores tasas de éxito y menores costos finales alentarán la adopción de empresas y consumidores, elevando perspectivas de ingresos por suscripción, uso y por infraestructura vinculada.

Esta expansión de aplicaciones que impacta la demanda de cómputo implica la articulación completa del sistema: GPU y otros aceleradores soportan el cálculo del modelo, la CPU se encarga del navegador, ejecución de código, máquinas virtuales, llamada de herramientas y orquestación de tareas; el aumento en pesos del modelo, contexto y sesiones simultáneas eleva la demanda de memorias de alta velocidad, mientras que archivos de tareas, memoria a largo plazo y caché de almacenamiento jerárquico demandan más DRAM y SSDs empresariales. El análisis de ingeniería de Nvidia también apunta que la velocidad de ejecución de herramientas por CPU afecta el throughput de trabajo de los agentes, y el caché KV se puede gestionar entre la memoria de la GPU, la CPU y el almacenamiento según necesidad.

De allí que gigantes de Wall Street como Goldman Sachs y Jefferies sostienen que la aceleración de aplicaciones IA y la ola de demanda de poder de cómputo darán sustento al crecimiento sostenido de ganancias del mercado estadounidense, elevando la penetración de agentes inteligentes y expandiendo el mercado de cómputo, memoria, almacenamiento y redes ópticas, los componentes centrales de la infraestructura IA.

Recientemente Jefferies indicó que, bajo la doble fuerza del furor inversor en IA y las sorpresas positivas de ganancias vinculadas, el S&P 500 puede trepar a 8.000 puntos para fines de 2026 y alcanzar los 9.000 en 2027. Su lógica es clara: en un ciclo donde las ganancias impulsadas por la IA superan en más del doble su promedio histórico, oponerse a la tendencia es peligroso. Para 2026 pronostican un S&P 500 de 8.000 puntos sobre una ganancia por acción (EPS) de 373 dólares (35% interanual, vs 29% del consenso de mercado), con un múltiplo de 21,5x.

Desde la perspectiva de ingeniería e inversión, la compra busca que AMD compita por el "derecho a definir la computación base para IA" liderado por Nvidia—es decir, adelantarse en entender qué hardware requerirán los nuevos modelos. Atlas, con su arquitectura multimodal de difusión auto-regresiva, plantea desafíos de rendimiento, ancho de banda y eficiencia de scheduling por el cálculo matricial, manejo de contexto espacial y generación iterativa; AMD podrá retroalimentar estos requerimientos reales a sus Instinct GPU, EPYC CPU, stack ROCm y diseño de racks. Las empresas ya colaboraban en optimización de cargas de trabajo para Instinct; la compra agilizará y profundizará ese feedback. Para los inversores, el valor a largo plazo reside en convertir esta capacidad de I+D en menores costos por tarea, despliegues más rápidos y mayor adopción de productos.