La carrera armamentística de la infraestructura de IA se acelera y los costes se disparan

La Open Compute Project (OCP) Global Summit, que concluye hoy, 15 de octubre de 2026, alcanzó su capacidad máxima en San José, con un récord de 15 000 asistentes, lo que destaca el inmenso interés en el futuro de la infraestructura de los centros de datos. Los principales fabricantes de semiconductores Intel, AMD y Nvidia utilizaron esta plataforma para presentar sus estrategias para impulsar la próxima generación de centros de datos de IA con nuevas tecnologías, muchas de las cuales se adhieren a las especificaciones estandarizadas de servidores que promueve OCP.

Se prevé que el mercado mundial de GPU para centros de datos crezca significativamente, pasando de una estimación de 138 880 millones de dólares en 2026 a 624 170 millones de dólares, lo que subraya la escala de esta carrera armamentística tecnológica. Si bien Nvidia ocupa actualmente una posición dominante en el mercado de infraestructura de IA por ingresos, el consenso entre los líderes de la industria es que los esfuerzos colectivos de AMD, Intel y Nvidia son esenciales para que los socios de canal satisfagan la demanda sostenida de expansión de los centros de datos de IA. Como señaló Bob Venero, CEO de Future Tech Enterprise, “el canal necesita que AMD, Intel y Nvidia sigan ampliando los límites”.

La apuesta de Intel por el dominio de la IA con la GPU D-Series

Intel desveló importantes detalles sobre su próxima GPU para centros de datos refrigerada por aire, con nombre en clave "Crescent Island" y oficialmente denominada Intel GPU D-Series. Esta nueva GPU está diseñada para cargas de trabajo de inferencia de IA, cuenta con 480 GB de memoria y ofrece hasta 1,3 Petaflops de rendimiento de cálculo de coma flotante de 8 bits (FP8) con un consumo de energía de 350 vatios. Se ofrece en un formato PCIe estandarizado, lo que permite una integración sencilla en los centros de datos existentes, con soporte para hasta ocho tarjetas por servidor. Intel está colaborando con un amplio ecosistema de socios, incluidos Asus, Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo y Supermicro, para llevar la GPU D-Series al mercado.

Construida sobre la arquitectura Xe3P, la GPU de la serie D está optimizada para grandes modelos de lenguaje (LLM), cargas de trabajo de ventana de contexto larga y servicios paralelos. Una sola tarjeta de la serie D puede soportar modelos con hasta 300 000 millones de parámetros, mientras que un sistema equipado con ocho GPU puede manejar modelos de hasta un billón de parámetros. Este lanzamiento representa el esfuerzo renovado de Intel por establecer una posición más sólida en el mercado de aceleradores de IA, con el objetivo de una adopción más amplia que su anterior serie de chips Gaudi.

La estrategia de Intel también enfatiza las arquitecturas de sistema y software abiertas, que la compañía cree que permitirán a los desarrolladores implementar cargas de trabajo de manera eficiente en diversos hardware. Además de la GPU de la serie D, Intel también anunció nuevos racks de servidores con CPU Intel Xeon, que ofrecen una potencia de procesamiento colectivo de más de 46 000 núcleos.

Nvidia y AMD impulsan la innovación y los estándares abiertos

Nvidia, aunque lidera el mercado, continúa innovando, anunciando actualizaciones relacionadas con sus racks Vera-Rubin en la cumbre. La RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition de Nvidia sirve como competidor directo de la GPU de la serie D de Intel. Ofrece 96 GB de memoria GDDR7, 2 Petaflops de computación FP8 y 4 Petaflops de computación FP4, configurable hasta 600 vatios en un factor de forma PCIe. Si bien la solución de Nvidia generalmente ofrece un mayor rendimiento FP8 e incluye soporte FP4 para una ejecución de aplicaciones más rápida, la serie D de Intel proporciona mucha más memoria (480 GB) y un ancho de banda de memoria comparable, junto con una mayor eficiencia energética de 350 vatios.

AMD también hizo varios anuncios clave, incluido un nuevo diseño de referencia flexible para racks de servidores, la introducción de su primera CPU EPYC con una interfaz de memoria LPDDR y nuevos desarrollos en soluciones de código abierto. Las series Instinct MI200 y MI210 de AMD, basadas en la arquitectura CDNA2, ya son reconocidas por sus importantes avances en HPC y rendimiento de IA, particularmente para el entrenamiento de deep learning. El ecosistema ROCm de la compañía también ha experimentado un desarrollo sustancial, ofreciendo ahora soporte funcional para frameworks de IA populares como PyTorch y herramientas como llama.cpp y Ollama en Linux. La Radeon AI Pro R9700, que ofrece 32 GB de VRAM y un ancho de banda competitivo a un precio más bajo, presenta una fuerte propuesta de valor para los desarrolladores familiarizados con ROCm.

El imperativo del coste y la seguridad en la infraestructura de IA

Más allá del rendimiento bruto, la OCP Summit destacó las crecientes preocupaciones en torno a los costes y la seguridad en la infraestructura de IA. Si bien los hiperescaladores y los proveedores de neocloud están construyendo rápidamente capacidad de IA basada en agentes, existe una oportunidad significativa para que los socios de canal ayuden a las empresas a desarrollar su propia infraestructura local. Muchos clientes, que han experimentado altos costes y han superado los presupuestos de tokens con agentes de IA basados en la nube no regulados, ahora buscan activamente soluciones para el control de costes y la implementación interna de agentes on-premises que aproveche sus modelos internos.

El énfasis en VRAM, el ancho de banda de memoria y los ecosistemas de software maduros sobre los picos de computación teóricos (TOPS) se está volviendo crítico para la inferencia de LLM local. CUDA de NVIDIA sigue siendo el estándar de la industria, pero ROCm de AMD está ganando terreno y oneAPI de Intel continúa mejorando. Este entorno dinámico sugiere que, si bien la carrera hardware es feroz, la batalla por el dominio del ecosistema de software y las soluciones de implementación prácticas y rentables determinará en última instancia quién ganará la carrera armamentística de la infraestructura de IA.