En resumen
Microsoft prepara la expansión del uso de aceleradores AMD en Azure mediante la plataforma Helios, prevista para el segundo semestre de 2026. También existen indicios públicos de que Anthropic está probando hardware de AMD, pero esta posible adopción aún no ha sido confirmada oficialmente.
Microsoft está ampliando la participación de AMD en la infraestructura de inteligencia artificial de Azure, en un movimiento que podría reducir la dependencia de los sistemas de Nvidia. La expansión se llevaría a cabo con la plataforma Helios, presentada por AMD como una solución para conectar aceleradores, servidores y componentes de red en grandes entornos de computación. Según lo indicado por un reportaje de The Decoder, se prevé que la iniciativa avance en el segundo semestre de 2026.
El movimiento es relevante porque Nvidia consolidó una posición dominante en el suministro de GPU y sistemas completos utilizados para entrenar y operar modelos de IA. Este liderazgo no depende únicamente del rendimiento de los chips: también incluye software, herramientas de desarrollo, bibliotecas, interconexiones y una amplia red de socios. Al elegir una alternativa, Microsoft debe evaluar todo ese conjunto, y no solo la velocidad nominal de un acelerador.
Microsoft busca más opciones para Azure
Azure es una de las principales plataformas de nube para empresas que entrenan y ejecutan modelos de lenguaje. La demanda de capacidad de procesamiento creció rápidamente, impulsada por los servicios generativos, los agentes de software y las aplicaciones empresariales. En este contexto, depender de un único proveedor puede elevar los costos, limitar el ritmo de expansión de los centros de datos y aumentar la exposición a cuellos de botella en la producción.
La adopción de Helios permitiría a Microsoft probar una arquitectura más integrada de AMD a escala de nube. Se espera que la plataforma combine los aceleradores Instinct con soluciones de CPU y red, creando una alternativa a los sistemas completos ofrecidos por Nvidia. La integración es importante porque los clústeres de IA requieren una comunicación rápida entre miles de chips, además de refrigeración, energía y gestión eficiente de datos.
Esto no significa que los equipos de Nvidia vayan a desaparecer de Azure. Los grandes proveedores de nube suelen operar entornos heterogéneos y eligen distintos chips según el tipo de modelo, la fase del proyecto, el costo y la disponibilidad. Microsoft puede mantener sistemas de Nvidia para cargas que dependen fuertemente del ecosistema CUDA y, al mismo tiempo, ampliar el uso de AMD en tareas compatibles o en nuevas implementaciones.
Las posibles pruebas de Anthropic aumentan la presión
El reportaje también señala indicios de que Anthropic podría estar evaluando hardware de AMD. La evidencia mencionada es un perfil público en GitHub asociado con pruebas o desarrollo relacionado con equipos de la empresa. Este tipo de indicio puede revelar interés técnico, pero por sí solo no demuestra una decisión de compra, una alianza formal ni el uso de chips AMD en producción.
Anthropic es una de las empresas que más capacidad computacional demanda para desarrollar y operar modelos avanzados. Cualquier diversificación de hardware por parte de la compañía sería observada de cerca por el mercado, especialmente porque mantiene una relación estratégica con proveedores de nube y necesita garantizar el acceso a grandes volúmenes de computación.
Aún faltan datos sobre qué aceleradores se estarían probando, a qué escala, para qué modelo y con qué resultados. Un experimento de ingeniería puede servir únicamente para medir compatibilidad, rendimiento o costo. La distancia entre este tipo de evaluación y una implementación comercial duradera es considerable.
El impacto sobre los precios y el ecosistema
La entrada de alternativas más competitivas podría afectar el poder de fijación de precios de Nvidia. Si Microsoft, Anthropic y otros grandes compradores demuestran que pueden ejecutar cargas relevantes con AMD, la negociación de precios y condiciones de suministro tenderá a ser más equilibrada. Incluso cuando Nvidia siga siendo la principal opción, la existencia de una segunda fuente confiable aumenta la capacidad de negociación de los clientes.
Sin embargo, el desafío de AMD va más allá de entregar hardware rápido. Los clientes necesitan migrar código, adaptar bibliotecas, validar el rendimiento y capacitar a sus equipos en un ecosistema diferente. Nvidia cuenta con una ventaja acumulada en software y herramientas de programación, mientras que AMD debe demostrar que sus sistemas ofrecen suficiente estabilidad, soporte y productividad para justificar el cambio.
- Microsoft puede reducir los riesgos de suministro y negociar mejores condiciones para Azure.
- AMD obtiene una vitrina importante para validar Helios en cargas de trabajo de gran escala.
- Nvidia podría enfrentar una mayor presión competitiva, aunque todavía conserva ventajas en software e implementación.
- Los clientes de nube podrían contar con más opciones, pero la compatibilidad de los modelos seguirá siendo un factor decisivo.
La cronología también es importante. La llegada prevista para 2026 da tiempo a Microsoft para completar las pruebas, adaptar el software y preparar los centros de datos. Hasta entonces, Nvidia podría lanzar nuevas generaciones de aceleradores, y AMD tendrá que demostrar que Helios puede competir no solo en las pruebas de rendimiento, sino también en operaciones continuas y económicamente sostenibles.
Otro aspecto es la disponibilidad física. Los clústeres de IA requieren grandes volúmenes de chips, memoria de gran ancho de banda, equipos de red y energía. Incluso una solución técnicamente competitiva puede tener un impacto limitado si la cadena de suministro no logra entregar sistemas completos a la velocidad que exigen los proveedores de nube.
Para Microsoft, la diversificación también puede fortalecer su posición frente a los clientes empresariales. Contar con más opciones de hardware podría permitir diferentes rangos de precio y rendimiento, desde la inferencia de modelos pequeños hasta el entrenamiento de sistemas de frontera. El resultado dependerá de su capacidad para ocultar la complejidad de la infraestructura detrás de herramientas sencillas para los desarrolladores.
Para Nvidia, la amenaza más inmediata no es necesariamente perder todo el mercado, sino ver reducida su participación entre los compradores más grandes. Microsoft y Anthropic tienen escala, recursos para probar alternativas e influencia para impulsar mejoras en software y hardware. Si otras empresas siguen el mismo camino, la diversificación podría convertirse en un estándar de la industria.
Por ahora, la información disponible respalda un cambio de dirección, no una sustitución consolidada. La expansión de AMD en Azure fue descrita como un plan futuro, y los indicios relacionados con Anthropic no equivalen a una confirmación empresarial. Los próximos indicadores serán los anuncios oficiales, las especificaciones de los sistemas implementados, la disponibilidad comercial y los datos independientes de rendimiento y costo.
Nuestro prisma
La disputa entre Nvidia y AMD está pasando de la comparación entre chips a la capacidad de ofrecer plataformas completas y fáciles de operar. Microsoft tiene incentivos claros para diversificar Azure, tanto por costos como por seguridad del suministro. Si AMD convierte Helios en una alternativa operativa confiable, la presión sobre Nvidia aumentará incluso sin un cambio inmediato de proveedor. El factor decisivo será la combinación de rendimiento, software, disponibilidad y costo total por tarea.
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Fuente: The Decoder
Preguntas frecuentes
¿Qué es la plataforma Helios de AMD?
Helios es una plataforma de infraestructura para inteligencia artificial de AMD, diseñada para integrar aceleradores, servidores y componentes de red en grandes clústeres.
¿Anthropic ya confirmó el uso de chips AMD?
No. Un perfil público en GitHub sugiere pruebas con hardware de AMD, pero no existe confirmación oficial sobre una adopción comercial o su escala.
¿AMD reemplazará a Nvidia en Azure?
No necesariamente. La tendencia apunta a una diversificación de la infraestructura, mientras Nvidia continúa siendo un proveedor central de GPU para IA.
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