AMD reescribe su hoja de ruta de IA en torno a la orquestación agéntica y desafía el reinado de Nvidia en el centro de datos

Por Zendoric · 24 de julio de 2026.

En su conferencia Advancing AI 2026, los ejecutivos de Advanced Micro Devices (AMD) dieron la hoja de ruta más detallada hasta ahora de su apuesta por la inteligencia artificial (IA) agéntica —sistemas de IA capaces de encadenar varios pasos y herramientas para completar una tarea sin supervisión constante—. La CEO Lisa Su afirmó que la compañía aspira a capturar más del 50% del mercado de procesadores centrales (CPU) para servidores, apoyándose precisamente en que este tipo de IA exige más capacidad de orquestación, la coordinación de tareas de principio a fin, que recae sobre la CPU y no solo sobre la unidad de procesamiento gráfico (GPU).

El dato más concreto lo aportó Dan McNamara, responsable del negocio de servidores de AMD: en los "años exteriores" —su forma de referirse al horizonte de varios años vista, sin comprometerse a una fecha—, las aplicaciones de IA agéntica podrían representar "probablemente la mitad" de toda la oportunidad de CPU para servidores, según su propia estimación interna basada en conversaciones con clientes. Su fue más allá y planteó que la proporción de GPU por CPU podría invertirse: si hoy algunas configuraciones usan hasta cuatro GPU por cada CPU, la IA agéntica podría llevar ese cociente a menos de una GPU por CPU, incluso a dos CPU por cada GPU en ciertos escenarios. Son proyecciones de la propia AMD, no cifras auditadas por un tercero, y conviene tratarlas como tales.

En paralelo, AMD confirmó que sus sistemas Helios —racks completos de cómputo diseñados para IA a gran escala, no solo chips sueltos— empezarán a enviarse en septiembre, con una rampa de producción que se extenderá hasta el primer semestre de 2027. Según Su, los principales clientes en esta fase son Anthropic, OpenAI y Meta. Para Anthropic en concreto, los primeros envíos del "primer gigavatio" de capacidad comprometida arrancarán en la primera mitad de 2027, dentro de un acuerdo que ya contemplaba hasta 2 gigavatios ligados al acelerador MI450 y que MarketBeat ha situado previamente en unos 5.000 millones de dólares.

Lo más revelador no es el chip en sí, sino el tipo de relación que AMD dice estar construyendo. Su insistió en que ningún gran cliente elige un acelerador para una sola generación, dado el esfuerzo de ingeniería que exige adaptar el software a cada arquitectura; por eso AMD ya discute con Anthropic sus planes más allá del MI450, incluyendo los futuros MI500 y MI600. Vamsi Kompella, al frente del negocio de IA de AMD, añadió un matiz importante: la compañía está trabajando directamente con Anthropic para ajustar y optimizar el propio modelo Claude sobre hardware de AMD, y mantiene una colaboración similar con OpenAI en torno a Codex. Es decir, los laboratorios de IA ya no solo compran chips: co-diseñan cómo su software se ejecuta sobre ellos.

Esto importa porque desplaza el terreno de juego. Durante los últimos años, la ventaja de Nvidia no residía solo en el rendimiento de sus GPU, sino en CUDA, su ecosistema de software que ataba a los desarrolladores a su hardware. AMD apuesta ahora a ROCm.ai —que Kompella calificó como "el mayor salto de software" de la compañía desde el inicio de su estrategia de IA— y a un enfoque más abierto de conjuntos de instrucciones, compiladores y herramientas, precisamente para reducir esa fricción de cambio de proveedor. Si funciona, sería una buena noticia para la industria en general: menos dependencia de un único proveedor de cómputo suele traducirse en precios más competitivos y mayor margen de maniobra para quien construye con IA, algo alineado con la tesis de que la abundancia de recursos de cómputo termina beneficiando a más actores, no solo a los gigantes que llegaron primero.

AMD también fue explícita sobre los cuellos de botella que no dependen de ella: la energía eléctrica, la capacidad de fabricación de sus socios y el capital de los propios clientes. Su dijo que la compañía ya tiene "entre 12 y 18 meses" de visibilidad sobre planificación energética, y que su capacidad está dimensionada para un crecimiento "significativo" en 2027 y 2028; para 2029 y 2030, admitió, el ritmo dependerá de que todo el ecosistema —fabricantes de memoria, proveedores de energía, integradores como Sanmina y Wiwynn— crezca al mismo compás. Es un recordatorio útil: el límite del despliegue de IA cada vez se parece menos a un problema de algoritmos y más a un problema de infraestructura física, de vatios y de fábricas.

Nuestra lectura es que este anuncio, más que una noticia de resultados trimestrales, es una señal de hacia dónde se mueve la competencia por el cómputo de IA. La narrativa dominante de los últimos dos años ha sido "quién tiene la GPU más rápida"; AMD plantea en cambio que la IA agéntica cambia la pregunta hacia "quién orquesta mejor un sistema completo" —CPU, GPU, redes, memoria y software— y que ahí puede competir sin necesitar superar a Nvidia chip a chip. Es una apuesta razonable pero todavía no demostrada: gran parte de lo dicho en la conferencia son objetivos y conversaciones en curso (MI500, MI600, la relación con Anthropic "más allá" del MI450), no capacidad ya entregada. El verdadero termómetro llegará en 2027, cuando se sepa si los envíos de Helios y el primer gigavatio para Anthropic se cumplen en los plazos prometidos, y si la promesa de más del 50% de cuota en CPU de servidor sobrevive al contacto con la demanda real de energía y fábricas.