En el ámbito de la computación artificial, NVIDIA ha mantenido su liderazgo durante mucho tiempo, impulsado no solo por las incesantes mejoras de hardware, sino también por su profundo legado de software. El ecosistema de CUDA, después de evolucionar durante más de una década, ofrece un marco integral que abarca las comunidades de investigación, industria y desarrollo. Esto ha consolidado a CUDA como el estándar de facto en la inferencia y entrenamiento de IA. Sin embargo, en los últimos años, AMD ha incrementado su inversión en pilas de software. El rápido progreso de ROCm ha despertado un renovado interés en el potencial del "equipo rojo" en el campo del software de IA.

Fortalezas duraderas de CUDA Desde su lanzamiento en 2006, CUDA se ha convertido en una plataforma clave para la computación acelerada por GPU. Su destreza no sólo consiste en ofrecer una interfaz de programación altamente optimizada, sino también en crear un ecosistema integral. Esto incluye soporte nativo para cuDNN, TensorRT, marcos de aprendizaje profundo, y contribuciones continuas de la comunidad de desarrolladores. Esta posición a menudo lleva a que las instituciones de investigación, empresas y desarrolladores favorezcan a CUDA al escoger plataformas de hardware, reforzando el foso "hardware + software" de NVIDIA en el mercado de la IA.

El auge de AMD y el ascenso de ROCm Históricamente, el rendimiento de las GPU de AMD a menudo ha rivalizado o incluso superado las capacidades de hardware de NVIDIA. Sin embargo, las limitaciones dentro del ecosistema de software han frenado su progreso en los sectores de capacitación y razonamiento de IA. En respuesta, AMD intensificó sus esfuerzos con el proyecto ROCm, un marco de computación de GPU de código abierto diseñado para competir con CUDA. Sus primeras versiones, no obstante, sufrieron problemas de estabilidad y compatibilidad, lo que dificultó su aceptación general.

Después de 2023, AMD priorizó inequívocamente la IA como una estrategia central de la compañía, acelerando el desarrollo de ROCm para apoyar los marcos de aprendizaje profundo convencionales. Con ROCm 7, lanzado en 2025, AMD se concentró en optimizar el rendimiento de la inferencia, introduciendo características fundamentales como la inferencia distribuida, la preubicación y la descomposición. Estas innovaciones permitieron a ROCm competir o incluso superar a CUDA en escenarios selectos. Por ejemplo, en la evaluación de rendimiento R1 FP8 de DeepSeek, ROCm demostró una eficiencia superior.

Feedback de la industria y evaluación de Tiny Corp La startup de IA Tiny Corp observó que la disparidad de software entre AMD y NVIDIA se está reduciendo. La compañía afirma que si NVIDIA comete un error con una generación de producto en particular o arquitectura de software, AMD podría aprovechar la oportunidad, replicando su avance contra Intel en el ámbito de las CPU de servidor. La perspectiva de Tiny Corp refleja los sentimientos dentro de un segmento de la comunidad de desarrolladores, históricamente dependiente de CUDA, pero ahora intrigado por ROCm, particularmente dado el mejoramiento de los elementos de código abierto y las capacidades multiplataforma. En lugar de confiar de mala gana en CUDA, los desarrolladores ahora se inclinan hacia la exploración de ROCm.

Ecosistema de desarrolladores en evolución y compatibilidad entre plataformas Con el avance de ROCm, AMD está desmantelando gradualmente las barreras de entrada. A medida que avanza el año, ROCm está configurado para admitir laptops y estaciones de trabajo basadas en Ryzen, asegurando la compatibilidad en todas las plataformas Linux y Windows. Este desarrollo amplía el alcance, permitiendo a los usuarios de escritorio, pequeñas y medianas empresas, no solo a los centros de datos, ejecutar marcos de IA en plataformas AMD. Al mismo tiempo, con ROCm 7, AMD respalda marcos como vLLM v1, llm-d y SGLang, subrayando su adopción proactiva de aplicaciones de IA.

En términos de ecosistemas de desarrolladores, mientras que CUDA retiene una vasta comunidad y herramientas abundantes, la naturaleza de código abierto de ROCm puede servir como palanca para AMD. Cada vez más, los organismos de investigación y las comunidades de código abierto están portando y optimizando soluciones basadas en ROC. Si este ímpetu persiste, la brecha ecológica se reducirá.

Desafíos restantes A pesar de la rápida evolución de ROCm, siguen existiendo desafíos notables. Una década de dominio de CUDA significa que decenas de miles de resultados de investigación, bibliotecas de software y aplicaciones empresariales están profundamente integradas en el ecosistema de NVIDIA. Persuadir a los desarrolladores para la transición requiere más que la paridad de rendimiento. Requiere una calidad de documentación equivalente, disponibilidad de herramientas y un amplio soporte de ecosistema. Además, algunas empresas de IA expresan preocupaciones sobre la estabilidad a largo plazo de ROCm y dudan del compromiso continuo de AMD de invertir recursos para el crecimiento ecológico.

Implicaciones estratégicas Si AMD eleva ROCm como una alternativa genuina a CUDA, las repercusiones estratégicas serían monumentales. No sólo rompería el control de NVIDIA sobre el ecosistema de software de IA, inaugurando una fase de competencia abierta, sino que también otorgaría a los usuarios más opciones de hardware, reduciendo los costos y aumentando la flexibilidad. Para AMD, el triunfo en esta arena haría eco del éxito de su arquitectura Zen en el mercado de servidores contra Intel, lo que resume la previsión estratégica y la inversión.

Mirando hacia el futuro, el ritmo de desarrollo de ROCm y la recepción de la comunidad de desarrolladores serán cruciales. A corto plazo, la supremacía de CUDA parece incuestionable. Sin embargo, ROCm sugiere el potencial de transición de la periferia a la corriente principal. Con el despliegue creciente de las tarjetas de aceleración de la serie Instinct MI en los centros de datos, impulsado por el refuerzo de software de ROCm, AMD podría presentar una solución convincente tanto en inferencia como en entrenamiento. Si estas tendencias se mantienen, la preeminencia de la IA de NVIDIA podría enfrentar desafíos sin precedentes.