La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Los asistentes que simplemente responden preguntas están dando paso a sistemas capaces de planificar tareas, utilizar herramientas, trabajar con archivos y ejecutar procesos de varios pasos. Para AMD, esta evolución está cambiando también la manera en que debe medirse el rendimiento de una computadora.
En este escenario, la compañía está poniendo el foco en la IA agéntica, con nuevas soluciones alrededor de sus procesadores Ryzen AI, las arquitecturas Zen 5 y su ecosistema de software para desarrollo de inteligencia artificial.
La propuesta parte de una idea clave: cuando una IA tiene que completar una tarea de principio a fin, la velocidad de inferencia es solo una parte de la ecuación. También entran en juego la capacidad de procesamiento de la CPU, la ejecución de múltiples procesos, la memoria, la eficiencia energética y la posibilidad de mantener determinadas cargas de trabajo directamente en el dispositivo.
Ryzen AI Halo busca acelerar los flujos de trabajo de IA local
Uno de los protagonistas de esta estrategia es AMD Ryzen AI Halo, una plataforma diseñada para cargas de trabajo de IA agéntica ejecutadas localmente.
De acuerdo con nuevas pruebas compartidas por AMD, Ryzen AI Halo logró completar determinados flujos de trabajo validados de IA agéntica un 15 % más rápido, mientras que la orquestación realizada por la CPU fue hasta 34 % más rápida.
La compañía también señala una reducción del 27 % en el costo por flujo de trabajo completado, un dato que busca mostrar que el rendimiento de la IA no debe evaluarse únicamente por la velocidad con la que un modelo genera una respuesta.
En un flujo agéntico, por ejemplo, un sistema puede necesitar analizar información, consultar diferentes fuentes, abrir aplicaciones, modificar archivos y verificar resultados. Cada uno de esos pasos requiere recursos de cómputo adicionales.
Por eso, AMD plantea que la capacidad de la CPU para coordinar y ejecutar estas operaciones puede ser tan importante como la potencia dedicada específicamente a la inferencia.
Zen 5 y la IA que se ejecuta en la nube
No todas las experiencias de IA agéntica se ejecutarán localmente. Muchas dependerán de modelos alojados en la nube, pero incluso en estos escenarios el computador del usuario continúa teniendo un papel fundamental.
AMD sostiene que las CPU basadas en su arquitectura Zen 5 pueden convertirse en una pieza importante para este tipo de cargas de trabajo.
La razón está en que un agente no solamente genera texto o imágenes. Puede interactuar con archivos, aplicaciones, herramientas de desarrollo y otros servicios antes de entregar un resultado.
En consecuencia, el rendimiento de principio a fin comienza a ser una métrica más relevante que la velocidad de inferencia aislada.
Esta transición también plantea una nueva forma de pensar en la actualización de un PC: para determinados usuarios que trabajan constantemente con agentes de IA en la nube, mejorar la CPU podría ofrecer beneficios que van más allá de simplemente aumentar la potencia gráfica.
La IA híbrida aparece como alternativa para controlar costos
El crecimiento de la inteligencia artificial también está generando una preocupación empresarial: el costo de ejecutar cargas de trabajo de IA en la nube.
AMD propone una estrategia híbrida en la que determinadas tareas puedan ejecutarse localmente mientras otras permanecen en servicios de nube, dependiendo de factores como complejidad, volumen de información, modelo utilizado o necesidades de rendimiento.
Para facilitar este análisis, la compañía presentó AMD Client Tokenomics Calculator, una herramienta que permite estimar y comparar costos de diferentes estrategias de implementación.
Los usuarios pueden modificar variables como el tamaño del equipo, el consumo de tokens, los modelos utilizados y la proporción de cargas de trabajo ejecutadas de forma local, en la nube o mediante una combinación de ambas.
La idea es convertir la discusión sobre IA en una cuestión más práctica para los departamentos de tecnología: qué tareas conviene ejecutar localmente y cuáles justifican el costo de la nube.
AMD y Microsoft impulsan la IA local en Windows
El ecosistema de software también se ha convertido en una pieza fundamental.
AMD continúa trabajando con Microsoft para acelerar las cargas de IA en Windows mediante Windows ML, ampliando la compatibilidad entre modelos y diferentes soluciones de hardware de la compañía, incluyendo las NPU Ryzen AI y las GPU Radeon.
Este trabajo busca facilitar la ejecución local de modelos de lenguaje, modelos de difusión y otras cargas de inteligencia artificial sin depender exclusivamente de servicios externos.
Para el usuario final, esto puede traducirse en aplicaciones capaces de aprovechar directamente los recursos disponibles en el computador, mientras que para los desarrolladores supone nuevas posibilidades para crear experiencias de IA que funcionen con menor dependencia de la nube.
Una plataforma para desarrollar IA directamente desde Ryzen AI
AMD también está buscando reducir las barreras de entrada para quienes quieren desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial local.
La Ryzen AI Developer Platform ofrece un entorno basado en Linux con software de IA seleccionado, modelos populares y guías prácticas para comenzar a experimentar.
El enfoque busca que los desarrolladores puedan configurar un entorno funcional en menos tiempo y explorar diferentes modelos y herramientas aprovechando el hardware Ryzen AI.
La compañía complementa esta estrategia con Ryzen AI Developer Center, pensado como un punto de acceso a recursos para quienes trabajan en proyectos de inteligencia artificial.
ROCm.AI lleva el enfoque hacia los desarrolladores
Otro componente importante es ROCm.AI, el ecosistema de AMD orientado al desarrollo, despliegue y optimización de cargas de trabajo de IA.
La propuesta incluye herramientas como AMD Skills, diseñadas para integrarse con asistentes de programación como Claude, Cursor y Codex, además de soluciones orientadas específicamente a mejorar el rendimiento de aplicaciones agénticas.
Entre ellas aparece ROCm Hyperloom, enfocada en la optimización de cargas de trabajo relacionadas con agentes de inteligencia artificial.
Con esto, AMD intenta cubrir diferentes partes de la cadena: desde el hardware utilizado para ejecutar modelos hasta las herramientas que permiten a los desarrolladores construir aplicaciones capaces de aprovechar ese hardware.
La CPU recupera protagonismo en la era de los agentes
La evolución hacia sistemas agénticos podría cambiar la conversación alrededor del rendimiento de los computadores.
Durante años, buena parte de la atención en inteligencia artificial estuvo concentrada en la capacidad de las GPU y en métricas como los TOPS o la velocidad de inferencia. Sin embargo, cuando un agente necesita ejecutar múltiples acciones para completar una tarea, el rendimiento general del sistema vuelve a cobrar especial importancia.
Para AMD, ese cambio representa una oportunidad para sus CPU Ryzen AI, la arquitectura Zen 5 y su ecosistema de software.
El objetivo ya no es únicamente conseguir que una IA responda más rápido, sino lograr que pueda completar tareas completas de manera más eficiente, combinando procesamiento local, recursos en la nube y herramientas especializadas.
Y en una etapa en la que los agentes de IA empiezan a pasar de responder instrucciones a ejecutar trabajo real, esa diferencia puede convertirse en uno de los próximos grandes campos de batalla del mercado de computadores.
