Escrito por: Rita
Guía de la corriente
NVIDIA y AMD están compitiendo por la definición de estándares en un mercado de CPU de agentes de 170 mil millones de dólares.
Bajo la ola de inteligencia artificial, las arquitecturas de CPU para servidores se están diversificando. NVIDIA defiende núcleos más rápidos, argumentando que el rendimiento por núcleo determina el límite del sistema. AMD, en cambio, se enfoca en más núcleos, destacando que el rendimiento concurrente es lo clave.
NVIDIA lanzó la arquitectura Vera CPU la semana pasada, con 88 núcleos ARM personalizados y un ancho de banda de memoria de 1,2 TB/s, diseñada con un solo die de cómputo. La lógica detrás de esto es que los agentes de IA requieren interacciones repetidas entre CPU y GPU, donde cada ciclo depende de la finalización del paso anterior, por lo que el rendimiento por núcleo determina directamente la velocidad de respuesta general. AMD revelará su respuesta el jueves en AI Day, y se espera que se enfoque en la estrategia de "más núcleos". Actualmente, el EPYC 9965 alcanza un rendimiento por rack 2,4 veces mayor que Vera en escenarios de despliegue de 100 kW.
Bank of America's assessment of this roadmap battle is clear: whoever defines the industry's next standard will win.
Dos líneas técnicas, dos filosofías de diseño
La CPU Vera de NVIDIA se diferencia de los procesadores de servidor tradicionales basados en "apilamiento de núcleos". Aunque 88 núcleos no son destacables en el ámbito de los CPUs de servidor, NVIDIA se enfoca en el "máximo rendimiento de un solo hilo". El ancho de banda de memoria de Vera alcanza 1.2 TB/s y el ancho de banda de interconexión interna es de 3.4 TB/s; todos los diseños están orientados a mejorar la eficiencia operativa del núcleo individual.
La lógica de NVIDIA radica en que los agentes de IA difieren del cálculo masivo y paralelo de un solo uso, y más bien se caracterizan por ciclos repetidos de interacción entre CPU y GPU. Cada etapa —llamadas a herramientas, ejecución de código, recuperación, orquestación— depende de la finalización de la anterior. Un rendimiento insuficiente del núcleo único ralentizará la velocidad de respuesta de todo el agente, provocando que la GPU espere y reduciendo así la utilización general de la fábrica de IA.
La filosofía de diseño de AMD es completamente diferente. AMD considera que la IA de producción es más parecida a una plataforma de software distribuida, donde componentes como bases de datos, API, almacenamiento vectorial, motores de orquestación, caché y middleware funcionan en paralelo. En este escenario, el cuello de botella del sistema radica en la cantidad de flujos de trabajo concurrentes que se pueden alojar dentro del presupuesto de consumo de energía fijo. El EPYC 9965 logra un rendimiento por rack 2.4 veces mayor que Vera en una implementación de 100 kW, y se espera que la próxima generación de EPYC 6 aumente esta cifra hasta 3.3 veces.
x86 y ARM: la batalla oculta en el ecosistema de software
Además de la batalla central sobre "más rápido y más", existe una línea de combate más sutil pero igualmente importante: la elección del conjunto de instrucciones, el enfrentamiento ecológico entre x86 y ARM.
NVIDIA Vera se basa en la arquitectura ARM. NVIDIA considera que, siempre que la microarquitectura sea lo suficientemente excelente, las diferencias en el conjunto de instrucciones no son importantes. ¿Puede ARM soportar cargas de trabajo de IA? La respuesta es sí. ¿Puede ARM ejecutar software empresarial? Si el rendimiento supera por completo al x86, el ecosistema de software seguirá migrando.
AMD e Intel claramente tienen opiniones diferentes. Su argumento es directo: la IA de agentes se está extendiendo desde la inferencia de modelos hacia flujos de trabajo empresariales, y escenarios como bases de datos, middleware, plataformas de seguridad y aplicaciones empresariales han estado optimizados durante las últimas décadas en la arquitectura x86. La viabilidad de reemplazar x86 con ARM no puede demostrarse solo con algunos resultados de pruebas de IA.
Se acerca el Día de la IA, y AMD entra en su ventana de respuesta
AMD's AI 2026 Day on Thursday will be the first public response point in this roadmap battle.
BofA espera que AMD no se limite a competir solo con datos de puntuación de velocidad, ya que eso caería en el marco de evaluación de "rendimiento de núcleo único" establecido por NVIDIA. AMD necesita redefinir los criterios de competencia, pasando de "rendimiento de núcleo único" a "capacidad de alojamiento de agentes en entornos de producción reales".
Bank of America cree que este es el núcleo del debate. El punto decisivo no es la comparación de tecnologías, sino qué estándar de medición aceptará finalmente la industria.
Perspectiva de la marea
La perspectiva de este informe de Bank of America consiste en reducir la competencia en la línea tecnológica de las CPU a una lucha por el poder de establecer estándares industriales.
La demanda de potencia de cómputo de los agentes de IA difiere de la capacitación tradicional de IA. La capacitación tradicional se basa principalmente en paralelismo a gran escala, mientras que los agentes son una mezcla de bucles secuenciales y programación concurrente. ¿Qué arquitectura es superior depende de la definición de los criterios de evaluación. Si la industria considera la "latencia de respuesta de un solo agente" como indicador clave, la ruta de NVIDIA es más razonable. Si la industria considera la "cantidad de agentes que puede alojar un solo bastidor" como indicador clave, AMD tiene ventaja.
El AMD AI Day del jueves será un punto clave en este debate. Pero el juicio implícito de Bank of America es que la disputa entre las rutas no se resolverá a corto plazo. El ganador final no necesariamente será el que tenga un mejor puntaje, sino la empresa que logre impulsar la adopción de sus propios estándares de medición por parte de la industria.
Para los inversores, el valor de esta discusión no radica en determinar qué camino es correcto o incorrecto, sino en comprender las apuestas estratégicas de cada empresa. NVIDIA apuesta por que la IA de agentes es extremadamente sensible a la latencia, mientras que AMD apuesta por que la necesidad central en entornos de producción es la densidad de concurrencia. Ambos caminos son posibles, y el resultado final dependerá de la evolución real de las aplicaciones de IA.
Bank of America otorga una calificación de "comprar" a ambas empresas, con un precio objetivo de 350 dólares para NVIDIA y de 620 dólares para AMD. Esto indica que Bank of America considera que esta competencia no es de suma cero, y que ambas empresas pueden lograr crecimiento mediante rutas diferenciadas, aunque los caminos de crecimiento sean distintos.
Disclaimer
Este artículo es una recopilación e interpretación de潮向研究 sobre un informe de investigación de un broker externo (Bank of America Securities, 22 de julio de 2026). Las calificaciones, precios objetivos, proyecciones de ganancias y juicios relacionados citados en el texto son opiniones de los analistas de dicho broker y representan únicamente la postura de su institución respectiva, no la de 潮向研究, ni constituyen ninguna recomendación de inversión.
El mercado conlleva riesgos; las decisiones deben ser independientes. Este artículo no debe utilizarse como base para comprar o vender ningún valor.