SemiAnalysis informó el 16 de octubre que varias neoclouds —proveedores pequeños que alquilan GPU— fueron rechazadas en GTC Berlín, que se celebró del 20 al 22, por haber incorporado GPU AMD o TPU de Google. No hay nombres ni respuesta pública de Nvidia, así que es un reporte, no un hecho confirmado; aun así, ilustra un riesgo real para quien compra cómputo.
Qué se reportó (y qué no)
Según SemiAnalysis, que recogen TechSpot y Crypto Briefing, varias neoclouds se enteraron pocos días antes del evento de que no podrían asistir. La firma atribuye la presión al interés de Nvidia en que los proveedores pequeños mantengan flotas solo con Nvidia. Los hiperescaladores como AWS y Azure, con más poder de compra, habrían quedado al margen de esa presión.
Por qué las neoclouds usan AMD y TPU
Un resumen de Crypto Briefing indica que, a agosto de 2026, muchas neoclouds repartían pedidos entre AMD y Nvidia en una proporción cercana a 1:1, con al menos dos desplegando 10.000 GPU de cada marca; el motivo citado es la ventaja de precio de AMD, mientras Nvidia mantiene el liderazgo de rendimiento. Esas cifras provienen de fechas distintas y de una fuente secundaria, así que son orientativas.
Nvidia vs alternativas: cómo leerlo
Nvidia conserva ventaja en software (CUDA), interconexión y disponibilidad de ecosistema; AMD y las TPU compiten en precio y en capacidad disponible. Cuando el proveedor dominante también controla la asignación de chips nuevos, un cliente pequeño que diversifica arriesga —según los temores que SemiAnalysis ya había recogido en junio entre ejecutivos de neoclouds— perder prioridad en entregas o apoyo para una futura ronda o salida a bolsa. Es una dinámica de poder de mercado, no técnica, y por eso conviene que el comprador final la conozca.
Qué significa para una empresa que alquila cómputo de IA
Si su proveedor de GPU depende de la buena voluntad de Nvidia, su precio y su capacidad también. Pregunten por la mezcla de hardware, por contratos de capacidad con fechas de entrega y por qué pasa con su carga si el proveedor cambia de chip. Y diseñen sus aplicaciones para que no queden atadas a un solo fabricante: frameworks con soporte ROCm y XLA además de CUDA, y pruebas periódicas en hardware alternativo.
Fuentes: SemiAnalysis (vía TechSpot y Crypto Briefing, 16 de octubre de 2026).