Lisa Su e il duello AMD vs Nvidia: chi comanda il mercato dei chip
AMD e NVIDIA a confronto: dalla rinascita di AMD alla strategia AI di Lisa Su. Scopri acceleratori, Agentic PC, vantaggio software e prospettive.
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Dalla crisi del 2014 alla sfida dellintelligenza artificiale, Lisa Su ha rilanciato AMD con acceleratori e nuovi PC. Ma contro NVIDIA pesa il divario software: prodotti, prospettive e ricadute per clienti e sviluppatori.
Lisa Su ha annunciato a Taipei che AMD aumenter sostanzialmente la fornitura di chip nel 2027, confermando un investimento superiore ai 10 miliardi di dollari a Taiwan. La decisione risponde a una domanda di acceleratori IA che la CEO definisce “molto elevata” per i prossimi anni, evidenziando come AMD stia spostando il suo rilancio dai tradizionali processori Ryzen verso una base per competere direttamente con NVIDIA nei data center.
Dalla crisi del 2014 alla rinascita sotto Su
AMD era vicina al fallimento nel 2014, con una capitalizzazione di mercato sotto i 2 miliardi di dollari. Lisa Su, nominata CEO quell’anno, ha invertito la rotta attraverso una strategia focalizzata su:
- architettura Zen,
- prodotti ad alto margine
- e un modello asset-light.
La trasformazione ha portato AMD a raggiungere una capitalizzazione di mille miliardi di dollari nel 2024, dimostrando che il rilancio non stato solo finanziario ma anche tecnologico.
La strategia AI di AMD: acceleratori e Agentic PC
Mentre NVIDIA domina il mercato dei data center con la piattaforma CUDA, AMD sta costruendo un’alternativa basata su due pilastri: gli acceleratori Instinct per i server e i processori Ryzen AI per i PC. La linea Ryzen AI Max, con fino a 192GB di memoria unificata e NPU XDNA 2, rappresenta la scommessa di AMD sugli Agentic PC, una categoria che fonde calcolo locale e cloud. Su ha sottolineato che oltre 10 milioni di AI PC sono gi stati spediti, con oltre mezzo milione nella categoria Agentic.
NVIDIA mantiene il vantaggio software
NVIDIA conserva un divario competitivo grazie all’ecosistema CUDA, che unisce:
- hardware,
- software
- e strumenti di sviluppo.
La societ continua a dominare le classifiche MLPerf nei carichi di lavoro IA, mentre la sua gamma di GPU H100 e H200 mantiene quote di mercato superiori al 70% nei data center. Tuttavia, AMD sta colmando il divario attraverso partnership con TSMC e investimenti in advanced packaging, elementi chiave per la produzione di chip IA di prossima generazione.
Confronto prodotti 2026: specifiche e posizionamento
| AMD Ryzen AI Max | NVIDIA RTX 6000 Ada | |
| Core / Thread | Fino a 16 core / 32 thread (Zen 5) | 18432 CUDA core |
| Memoria | 192GB LPDDR5X unificata | 48GB GDDR6 |
| Consumo | TDP stimato 125W | TDP 300W |
| Prezzo | Posizionato sotto i 2.000 dollari | Oltre i 6.000 dollari |
| Software | XDNA 2 NPU, supporto DirectX 12 | CUDA, TensorRT, DLSS 3 |
Cosa significa per clienti e sviluppatori
Per i grandi clienti dei data center, AMD offre un’alternativa con prezzi competitivi e architettura aperta, potenzialmente riducendo la dipendenza da un singolo fornitore. Gli sviluppatori beneficiano di un ecosistema in crescita, anche se ancora pi piccolo rispetto a CUDA. La scommessa di Su che il volume di chip aumenter abbastanza da creare un circolo virtuoso: pi prodotti portano pi sviluppatori, che a loro volta attirano pi clienti.
La strategia di Su pu colmare il divario nellAI
La risposta parziale. AMD sta guadagnando terreno nell’hardware e nella memoria, e il piano da 10 miliardi di dollari accelera la produzione. Tuttavia, NVIDIA mantiene un vantaggio significativo nel software e nelle relazioni con i grandi clienti cloud. Per Su, il successo dipende dall’esecuzione: mantenere i ritmi di produzione, convincere gli sviluppatori a supportare ROCm e dimostrare prestazioni comparabili nei benchmark MLPerf. Se questi elementi si allineano, AMD potrebbe diventare una valida alternativa per una parte crescente del mercato IA, anche se il dominio di NVIDIA probabilmente persister nei segmenti pi avanzati almeno fino al 2028.