AMD profundizó su estrategia para llevar capacidades de inteligencia artificial (IA) a la informática personal y profesional, con foco en la llamada IA agéntica, la ejecución local y el soporte a desarrolladores. Tras el evento AMD Advancing AI 2026, la compañía planteó que, a medida que los agentes dejan de limitarse a responder y pasan a resolver tareas de varios pasos, cambia la forma de evaluar el rendimiento de una PC: la métrica se desplaza hacia el tiempo de finalización de punta a punta y el costo por flujo de trabajo completado.
En ese marco, AMD presentó nuevas pruebas sobre Ryzen AI Halo en cargas de trabajo agénticas locales. En una carga “realista” de IA agéntica ejecutada en el dispositivo, la plataforma completó flujos de trabajo validados 15% más rápido, con una orquestación de CPU 34% más veloz y un costo 27% menor por flujo de trabajo completado. La comparación se realizó frente a NVIDIA DGX Spark, con ambos sistemas ejecutando Linux bajo un flujo de trabajo de cinco corridas.
Para medir el desempeño, la empresa describió un benchmark propio: Hermes Executive Presentation Agent (HEPA). La prueba asigna a un agente local la producción de una presentación ejecutiva, un memo de respaldo, gráficos y un apéndice con fuentes, construidos a partir de un conjunto fijo de archivos locales que representa un repositorio compartido de equipo. En esa configuración, “siete de las ocho etapas del pipeline se ejecutan en la CPU”, mientras que la generación de tokens corre en la GPU.
Los resultados informados incluyeron tiempos concretos en la etapa de preparación del lado de la CPU: 152,1 segundos en el sistema con Ryzen AI Halo frente a 229,9 segundos en el equipo comparado. En el desempeño de punta a punta, el flujo validado se completó en 311,6 segundos frente a 367,1 segundos, una diferencia de 55,5 segundos.
Además de la ejecución local, AMD remarcó el papel de las CPUs “Zen 5” en flujos de trabajo de agentes basados en la nube, donde el modelo de interacción pasa de “Tokens in. Actions out.”. En ese esquema, el agente puede leer archivos, ejecutar código, usar aplicaciones del lado del cliente y coordinar herramientas; aun cuando la inferencia se ejecute en GPU o NPU, la CPU sostiene la ejecución y la planificación.
En el plano de herramientas, la compañía mencionó nuevas capacidades de Windows ML, la plataforma Ryzen AI Developer Platform (un entorno Linux precargado con software de IA seleccionado, modelos populares y guías prácticas) y ROCm.AI. Para líderes de TI empresariales, sumó la AMD Client Tokenomics Calculator, orientada a comparar costos de implementar IA en la nube, de forma local o en esquemas híbridos a escala, con variables personalizables como tamaño del equipo, uso de tokens, modelos de IA y combinación de despliegues.
Rumbo a IFA 2026, Jack Huynh subirá al escenario este viernes para compartir la visión de AMD sobre la era de la IA personal y el papel creciente de las PCs agénticas.
