La compañía, liderada por el conocido hacker George Hotz, ha apostado fuerte por un enfoque diferente. Han desarrollado tinygrad, un framework de aprendizaje profundo minimalista. Es una alternativa espartana y eficiente a gigantes como PyTorch. El código está disponible públicamente en GitHub para que cualquiera pueda inspeccionarlo y usarlo. La simplicidad es su bandera, con pocas operaciones primitivas. Esto permite una eficiencia y optimización del hardware que otros frameworks no logran. Tinygrad es un sistema de instrucciones reducido, contrastando con la complejidad de otros. El objetivo es ejecutar cualquier modelo ML con una complejidad de código significativamente menor.

El hardware es otra pieza fundamental de su estrategia. Comercializan clústeres de computación preconfigurados bajo el nombre de «tinybox«. Estos equipos utilizan tarjetas gráficas de consumo, como las potentes series AMD Radeon RX 7900 XTX y NVIDIA GeForce RTX 4090/5090. Al emplear hardware de consumo masivo, logran ofrecer una potencia de cálculo significativa a un precio muy inferior al de las soluciones empresariales tradicionales. Los usuarios pueden entrenar modelos de IA o ejecutar inferencias localmente con un coste más ajustado. Existen versiones Red (AMD), Green (NVIDIA 4090) y Green v2 (NVIDIA 5090).

El desafío principal ha sido el software. Históricamente, el hardware de AMD ha tenido problemas con su pila de software ROCm en entornos de aprendizaje automático, sobre todo de cara a popularizarse entre ususarios finales y, especialmente, con Windows 11. George Hotz y su equipo se han enfrentado a estas dificultades sin descanso. Su solución ha sido crear su propia pila de software para IA Soberana. Esto incluye controladores propios, runtime y librerías, todo optimizado para tinygrad. A principios de 2025, el equipo anunció que estaba a un paso de tener una pila «completamente independiente» para AMD, necesitando solo un ensamblador con RDNA3.

La meta a corto plazo fue conseguir que AMD entrase en la lista de MLPerf, un benchmark de referencia para la industria. El camino no ha sido sencillo. En 2024, reportaron problemas significativos de firmware con las GPU AMD, lo que llevó a la CEO de AMD, Lisa Su, a intervenir personalmente. A raíz de estos inconvenientes, la empresa decidió ofrecer versiones de su TinyBox tanto con GPU AMD como NVIDIA, reconociendo que la solución de NVIDIA «simplemente funciona» de manera más fluida en la actualidad. La inestabilidad de las GPU AMD en cargas de trabajo de IA fue un factor clave para esta decisión.

Mirando al futuro, The Tiny Corp sigue contratando ingenieros de software. Buscan personas que quieran trabajar duro en San Diego para construir algo increíble. Su objetivo es lograr que la potencia de cálculo esté disponible a través de muchas empresas diferentes, compitiendo para llevar el precio a cero. La visión es clara: un mundo sin IA cerrada ejecutándose en la nube. Un mundo donde cada uno tiene un sistema de IA que puede poseer y controlar. Esta descentralización simboliza la lucha entre la apertura y el control en la era digital.

Para el usuario interesado en adquirir esta tecnología, la empresa ofrece diferentes versiones de su equipo. A continuación, presentamos los detalles técnicos principales:

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Durante el evento Advancing AI celebrado en junio, AMD presentó la versión 7 de ROCm. Esta actualización incluyó soporte para frameworks avanzados como vLLM v1, llm-d y SGLang. También se introdujeron mejoras clave en inferencia distribuida, prefill y desagregación. Estas optimizaciones no solo mejoran la eficiencia en cargas de trabajo de inferencia, sino que también elevan el rendimiento en entrenamiento de modelos. Según Tiny Corp, DeepSeek R1 con precisión FP8 mostró resultados superiores a los obtenidos con CUDA, lo que marca un hito técnico relevante.

La estrategia de AMD no se limita al rendimiento. La compañía ha anunciado que ROCm estará disponible en portátiles y estaciones de trabajo con procesadores Ryzen. Además, se incluirá soporte nativo en Linux y compatibilidad total con Windows. Esta apertura busca democratizar el acceso a herramientas de desarrollo de IA, algo que NVIDIA ha mantenido más restringido. Si esta expansión se consolida, el ecosistema de software de AMD podría convertirse en una alternativa viable para desarrolladores, investigadores y empresas.

Tiny Corp considera que el liderazgo de NVIDIA en IA depende en gran parte de su dominio en software. CUDA ha sido el estándar durante más de una década, facilitando el desarrollo de modelos complejos y aplicaciones de inferencia. Sin embargo, si NVIDIA falla en una sola generación de chips, AMD podría tomar la delantera. Esta situación recuerda lo ocurrido en el mercado de CPUs para centros de datos, donde AMD logró superar a Intel gracias a una combinación de innovación y oportunidad.

La afirmación de Tiny Corp no es aislada. Diversos analistas han comenzado a observar el progreso de ROCm con atención. Aunque aún existen diferencias en compatibilidad y madurez, el ritmo de desarrollo de AMD es notable. La empresa ha demostrado que puede competir en rendimiento bruto, y ahora está cerrando el círculo con una pila de software cada vez más robusta.

El futuro del mercado de IA dependerá de múltiples factores. La evolución de frameworks, la eficiencia energética de los chips, el soporte multiplataforma y la comunidad de desarrolladores serán claves. Si AMD mantiene su impulso y NVIDIA tropieza, el equilibrio podría cambiar. Tiny Corp ha puesto sobre la mesa una posibilidad que hasta hace poco parecía remota: que Team Red lidere el próximo ciclo de innovación en inteligencia artificial.

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