Nicolás Cánovas, director general de AMD para América Latina: “En la Argentina hay potencial, pero todavía faltan cosas por hacer”
Con un crecimiento exponencial año a año, la empresa es una de las líderes en el diseño de chips para inteligencia artificial; en diálogo con LA NACION, el líder de la región especifica cuáles son los desafíos de esta nueva era para el sector y para el país
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En el último año, AMD, empresa líder en diseño tecnológico, logró posicionarse como una de las dos compañías que obtuvieron un crecimiento interanual de dos dígitos en el sector. La razón detrás de ello: el imparable fenómeno de la inteligencia artificial. O al menos eso asegura Nicolás Cánovas, director general de AMD para América Latina.
Con más de 20 años de trayectoria en la compañía, Cánovas originalmente se licenció como periodista, pero encontró su lugar definitivo en el mundo de los chips. Hoy, en un contexto tecnológico que solo crece, dirige la región navegando la llegada de diferentes actores inesperados como DeepSeek, cuya optimización en el desarrollo de inteligencia artificial podría cambiar las reglas del juego. “Se están reduciendo las barreras de adopción para entidades más pequeñas”, aseguró en una entrevista exclusiva con LA NACION.
Desde su rol, tiene claro un objetivo: radicarse en la Argentina y contribuir a insertar al país en el ecosistema global. Para él, el potencial está; la clave es cómo materializarlo. “Yo quiero estar acá”, enfatizó. El país tiene una gran oportunidad, pero se necesita un plan concreto, estratégico y a largo plazo que fusione a las empresas, Gobiernos y la academia, según el experto.
-¿Cómo fue el desempeño de AMD este último año? ¿Qué factores influyeron?
-Hoy estamos en una nueva ola, que es la inteligencia artificial. Y, con sus resultados, AMD está parada en el centro. En 2024, tuvo una facturación récord de toda su historia de 25.800 millones de dólares. Es decir, un 14% de crecimiento a nivel interanual, una cifra de dos dígitos que solo Nvidia logró concretar. También alcanzó un récord en sus márgenes brutos, que fueron del 53%, lo que también habla de lo saludable que se ve el negocio.
Lo interesante, sin embargo, es que cuando vos mirás la composición de esta facturación, vemos que lo que es el negocio de centro de datos —en donde la IA está muy metida— creció un 94% y representa el 50% del revenue. Aunque el negocio de las PC también creció más de un 50% interanual. Y gran parte de esta innovación está ligada a los nuevos ordenadores con inteligencia artificial.
Diría, entonces, que el desempeño fue muy sólido. Alcanzamos los resultados que nos pusimos y crecimos en la participación de mercado. Uno de cada tres servidores en el mundo ya es de AMD. Grandes empresas como Amazon o Google toman nuestras tecnologías para ellos y sus clientes.
-¿Qué estrategias diferenciales han adoptado para competir con otras grandes empresas?
-Lo que diferencia a AMD es su acercamiento integral a todo lo que es la IA: estamos en cada paso de la cadena. Por un lado, estamos en los centros de datos. Por otro lado, estamos en los dispositivos personales con inteligencia artificial. Por último, estamos en el borde de la cadena, donde tenemos productos con IA con NPU, que son sensores para autos inteligentes, aviones y máquinas para estudios médicos.
El estar presente en cada uno de esos puntos nos dio un posicionamiento muy fuerte y nos permite una flexibilidad para trabajar entre productos y así buscar optimizaciones. También nos da la posibilidad de trabajar con clientes y adaptar la solución en base a sus necesidades. La inteligencia artificial atraviesa todo, y esta postura nos permite abordarla de manera más holística.
Además, nosotros tenemos un acercamiento de código abierto. Lo que buscamos es trabajo colaborativo con la industria: que se vaya generando y creciendo. Empresas como Nvidia tienen algo más propietario. Hoy, el valor es ser de las pocas empresas que lo hacen.
-DeepSeek generó revuelo en el mercado de IA. ¿Cómo impacta su llegada en la estrategia de AMD y su posicionamiento en el sector?
-Desde AMD aspiramos a la democratización de la inteligencia artificial, es decir, que esté al alcance de todos. En esta línea, tener un modelo que esté optimizado, que pueda realmente manejar esos niveles de rendimiento en lo que es entrenamiento con menos hardware y menos inversión es una excelente noticia para la industria y, por lo tanto, para AMD. Con su llegada, se bajan las barreras de adopción para entidades más chicas.
En paralelo, la tecnología de DeepSeek es de código abierto, igual que AMD. Nosotros ya optimizamos nuestros productos para que corran mejor con esta tecnología y trabajamos con ellos desde el comienzo. Su llegada es parte de este proceso de innovación, en el que aparecen nuevos modelos más eficientes y óptimos que aceleran la adopción.
-¿Creés que va a cambiar la forma en que tradicionalmente se desarrolló este sector?
-La optimización de los modelos es un proceso imparable. Cada vez nuestros productos permiten mayor cantidad de rendimiento. Es lógico que se empiece a transformar de manera definitiva la manera en la que se entrenan, utilizando toda esa capacidad de ancho de banda de memoria y de procesamiento. La pregunta es cuánto va a tardar esto.
Los grandes compradores hoy son los hiperescaladores, es decir, las grandes empresas, debido a su capacidad económica. Con esta evolución del mercado, creo que vamos a ver una descentralización. El “saber hacer”, al final del día, está en muchos lugares. En América Latina hay una gran cantidad de talento.
-¿Cuáles pensás que serán los principales desafíos que el sector enfrentará en 2025?
-El principal desafío va a ser mostrar los usos para que la adopción se acelere. Este es el año en que todo tiene que bajarse a casos de uso: ¿cómo te ayuda?, ¿cómo te hace más eficiente en tu trabajo?, ¿cómo va a personalizar tu aprendizaje? En paralelo, otra barrera que tienen las empresas es cómo adaptar su infraestructura para poder dar la inteligencia artificial como servicio. La pregunta clave acá tiene que ver con la cantidad de renovación que se tiene que hacer.
Además, un punto importante son los marcos de impulso que se deben formular de manera conjunta entre los gobiernos, las empresas y la academia como estrategia a largo plazo. Al recorrer varios países, en especial en Latinoamérica, veo que donde los gobiernos quieren enmarcar la tecnología y las empresas buscan la innovación, la academia ocupa un lugar muy importante. Generalmente ligada con las universidades, estas instituciones siempre buscan el bien común.
-¿Y cómo se establece un marco regulatorio en tecnologías que son tan cambiantes?
-Esa pregunta demuestra lo temprano que estamos en la ola. Creo que los marcos teóricos para las regulaciones aún se están generando. Europa, por su lado, siempre es una región que, ante lo nuevo, enseguida determina las bases. Estados Unidos, por otro lado, está tratando de buscar ese espacio regulatorio sin limitar el desarrollo. Lo importante —y lo difícil— está en encontrar ese equilibrio entre no cortarle las alas a la innovación, pero también establecer un marco en el que se mueva. Insisto en que la academia, acá, juega un papel importante para amalgamar el desarrollo y el bien común.
-¿Cómo ves el mercado argentino y su potencial para la adopción de nuevas tecnologías?
-Argentina tiene una historia muy fuerte de desarrollo, innovación y emprendedores. En el indicador de CENIA, Argentina aparece como el cuarto país preparado para la adopción de la IA. Esto denota que claramente hay potencial, pero que todavía faltan cosas por hacer. Creo que estamos frente a una oportunidad de abrazar algo en lo que Argentina tiene las características intrínsecas y el material humano. No dudo de que está parado frente a la región como un lugar muy distintivo.
El gran problema es concretar todo el potencial que tiene. En primer lugar, hay que generar políticas de largo plazo que planteen una agenda de acá a diez años, pensada en conjunto con el sector público, privado y académico. En segundo lugar, hay que darle la infraestructura al material humano que hay en el país y que busca el desarrollo. En tercer lugar, hay que poner atención a la capacitación: incluir la IA en los distintos planes de estudio y generar profesionales especializados.
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