El Comercio asistió a la presentación de la nueva estrategia de AMD durante un evento para prensa y desarrolladores en San Francisco, donde la compañía mostró cómo está evolucionando la competencia entre los fabricantes de infraestructura para inteligencia artificial.
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Durante años, el principal desafío fue entrenar modelos cada vez más potentes. Hoy la prioridad es otra: ejecutar millones de consultas de usuarios de forma rápida y eficiente.
AMD sostiene que la inferencia, es decir, el momento en que una persona interactúa con un modelo ya entrenado, como ChatGPT, Claude o Gemini, se está convirtiendo en la principal carga de trabajo de los centros de datos.
Según las proyecciones presentadas por la empresa, el entrenamiento representaba alrededor del 60 m% de la carga en 2024, mientras que la inferencia suponía el 40%. En 2025 ambas actividades alcanzaron un equilibrio cercano al 50 %. Actualmente, la relación se habría invertido: la inferencia representa aproximadamente el 60 m% de la demanda y el entrenamiento el 40%.
Otro de los conceptos centrales de la presentación fue la Agentic AI, o inteligencia artificial basada en agentes.
A diferencia de un chatbot tradicional, estos sistemas no solo responderán preguntas. También podrán consultar herramientas externas, acceder a bases de datos, coordinar distintas aplicaciones y ejecutar múltiples tareas antes de entregar un resultado.
Cada solicitud requerirá más procesamiento, más acceso a datos y una mayor coordinación entre distintos componentes del centro de datos, incrementando la demanda de infraestructura.
AMD presentó Helios, una plataforma que integra procesadores EPYC, aceleradores Instinct, redes de alta velocidad y el software ROCm dentro de una misma arquitectura para centros de datos.
AMD presentó Helios, una plataforma que integra procesadores EPYC, aceleradores Instinct, redes de alta velocidad y el software ROCm dentro de una misma arquitectura para centros de datos.
/ AMD
La apuesta es ofrecer una solución completa para ejecutar inteligencia artificial a gran escala, en lugar de vender únicamente un procesador o una GPU.
Como parte de esa estrategia, la compañía también anunció la nueva GPU AMD Instinct MI455X, basada en la arquitectura CDNA 5, con memoria HBM4 y soporte para nuevos formatos de cálculo utilizados por modelos de IA. Según AMD, esta generación mejora la capacidad de memoria, el ancho de banda y el rendimiento respecto de su predecesora.
Pero más allá de la velocidad, las empresas buscan reducir el costo de operar modelos de inteligencia artificial.
Por eso, una de las métricas que más destacó AMD fue la cantidad de tokens por dólar, es decir, cuántas respuestas puede generar un sistema por cada dólar invertido en infraestructura.
Durante la presentación, la compañía afirmó que Helios puede ofrecer hasta un 30% más de tokens por dólar que la plataforma NVIDIA Vera Rubin NVL72 en determinadas configuraciones y cargas de trabajo.
AMD también señaló que compañías como OpenAI, Meta, Anthropic, Microsoft y Oracle, además de fabricantes de infraestructura como Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, IBM y Supermicro, utilizan o adoptarán esta plataforma.
La empresa cerró la presentación con una hoja de ruta que contempla nuevas generaciones de GPU para centros de datos hasta 2028, con las series MI400, MI500 y MI600.
Más que una competencia por desarrollar el modelo de IA más avanzado, la industria parece entrar en una nueva etapa: construir la infraestructura que permitirá responder, cada día, miles de millones de consultas de inteligencia artificial de forma más rápida y, sobre todo, más eficiente.
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