SAN FRANCISCO – 23 de julio de 2026 – AMD (NASDAQ: AMD) lanzó hoy su portafolio de infraestructura de IA de próxima generación y de IA física en el marco de Advancing AI 2026, liderado por las soluciones a escala de rack AMD Helios, que ya se encuentran en producción para ser implementadas por empresas líderes de IA a escala de gigavatios.
A medida que la IA se expande desde el entrenamiento hacia la inferencia y las cargas de trabajo agénticas, la demanda de cómputo se acelera rápidamente. AMD ofrece una plataforma de IA abierta y de full-stack que brinda a los clientes la flexibilidad de implementar el cómputo adecuado para cada carga de trabajo.
“La próxima fase de la IA abarcará modelos de frontera, agentes e IA física, creando nuevas oportunidades para llevar la inteligencia a todas partes”, declaró la Dra. Lisa Su, presidenta y CEO de AMD. “Hacer realidad ese potencial requerirá el esfuerzo conjunto de toda la industria. AMD se está asociando con diversos actores del ecosistema para ofrecer computación líder y plataformas abiertas que brinden a los clientes el rendimiento, la flexibilidad y la libertad de elección necesarios para escalar la IA desde el centro de datos hasta el extremo de la red”.
AMD Helios: La solución de IA a escala de rack de mayor rendimiento
Ofrecer IA de frontera requiere una arquitectura de rack completamente integrada, donde cada componente del stack supere los límites del rendimiento. Las soluciones a escala de rack AMD Helios están diseñadas para ello, con silicio cooptimizado que abarca 72 GPUs de alto rendimiento AMD Instinct™ MI455X y 18 potentes CPUs AMD EPYC™ de 6.ª generación "Venice", conectadas mediante soluciones de red front-end, de escalabilidad vertical (scale-up) y horizontal (scale-out) AMD Pensando™, y aceleradas por el software abierto AMD ROCm™. AMD Helios combina un rendimiento informático líder, capacidad de memoria y ancho de banda de red para ofrecer hasta un 30% más de tokens por dólar que la solución competitiva líder[i].
Destacados laboratorios de IA y proveedores de la nube están eligiendo AMD Helios por su rendimiento abierto y de pila completa. Entre ellos se encuentran OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft, Oracle, HUMAIN, Tensorwave, Vultr, Cirrascale y otros. Los sistemas estarán disponibles a través de los principales fabricantes de equipos originales (OEMs), incluidos Bull, HPE, Lenovo y Supermicro, así como de los socios de infraestructura Sanmina y Wiwynn.
En el evento Advancing AI, los socios de AMD detallaron cómo implementan la infraestructura de IA de AMD a gran escala para tareas de entrenamiento y de inferencia de frontera:
- Anthropic y AMD profundizaron en los detalles del acuerdo estratégico anunciado el miércoles para implementar hasta 2 gigavatios de GPUs AMD Instinct MI455X en soluciones a escala de rack AMD Helios. Ambas compañías inician una colaboración de ingeniería plurianual para utilizar Claude con el fin de acelerar el desarrollo de software de AMD. Específicamente, los equipos utilizarán Claude para optimizar las cargas de trabajo de las GPUs AMD Instinct y acelerar el desarrollo del software ROCm. AMD también adoptará ampliamente a Claude en sus equipos de ingeniería y desarrollo de productos.
- OpenAI y AMD colaboran en la optimización de toda la pila de IA, desde el silicio hasta el software. Aprovechando el marco de trabajo Triton de OpenAI con el software AMD ROCm, las empresas optimizan las cargas de trabajo de tipo GPT en las GPUs AMD de Instinct MI455X y en los racks AMD Helios. OpenAI prevé poner en funcionamiento los sistemas Helios a partir del cuarto trimestre de 2026, acelerando su despliegue a lo largo de 2027.
- Meta y AMD codiseñan arquitecturas para despliegues a escala de gigavatios, optimizando toda la pila de computación de IA de AMD para las cargas de trabajo de Meta. Actualmente, Meta está validando las plataformas de CPUs AMD EPYC de 6.ª generación en sus laboratorios y ha comenzado a probar y validar cargas de trabajo en racks AMD Helios mientras se preparan para su implementación a gran escala.
- Cerebras y AMD colaboran para ofrecer una solución combinada que integra la computación de IA de latencia ultra baja de Cerebras y la infraestructura a escala de rack de alto rendimiento de AMD Helios, con el fin de mejorar la eficiencia, escalabilidad y viabilidad económica del servicio de inferencia de latencia ultra baja.
Ofreciendo las CPUs y GPUs para centros de datos de mayor rendimiento
Los procesadores AMD EPYC de 6.ª generación ofrecen el catálogo de CPUs de servidor más amplio de la industria para IA agéntica[ii], abarcando cargas de trabajo en la nube, corporativas, de propósito general y de computación de alto rendimiento (HPC). Con un rendimiento líder por núcleo y la mayor densidad de hilos[iii], hacen posible la mayor cantidad de agentes por vatio, por dólar y por rack.[iv] [v] [vi] Para los nodos host de IA, las CPUs AMD EPYC de 6.ª generación ofrecen la velocidad y el ancho de banda de memoria necesarios para mantener los aceleradores completamente alimentados. Por último, para servidores de propósito general, aportan un rendimiento y una eficiencia energética líderes para ejecutar aplicaciones críticas para el negocio y tareas de soporte de IA.
Con las GPUs AMD Instinct™ Serie MI400, AMD ofrece un rendimiento potente para cargas de trabajo en la nube, corporativas y de HPC. Las GPUs AMD Instinct MI455X proporcionan un rendimiento de tokens 34 veces superior en comparación con las GPUs MI355X[vii]. Para cargas de trabajo de alta precisión, el acelerador AMD Instinct™ MI430X es el más avanzado para HPC e IA soberana, con hasta 288 TFLOPS de rendimiento FP64 basado en hardware para computación científica. Los aceleradores Instinct MI430X están impulsando la próxima ola de supercomputadoras de clase exaescala en Estados Unidos y Europa.
AMD también lanzó la GPU AMD Instinct MI350P, aportando una aceleración de IA fluida a la infraestructura existente con una economía de tokens líder. Las GPUs AMD Instinct MI350P ofrecen hasta 4.2 veces más tokens por segundo por dólar que la competencia[viii].
Impulsando el ecosistema de software abierto
Para los desarrolladores, AMD ROCm representa la plataforma de software abierto que cuenta con el rendimiento, la flexibilidad y el soporte del ecosistema requeridos para crear e implementar IA en hardware AMD. Partiendo de esa base, AMD presenta ROCm.ai, una plataforma de desarrollo impulsada por IA que ayuda a los desarrolladores a compilar, optimizar e implementar software para GPU de forma más rápida en todas las plataformas de AMD. ROCm.ai acerca la programación de GPU asistida por IA a los desarrolladores al permitir que agentes de programación populares como Claude, Codex y Cursor entiendan de forma nativa las plataformas de AMD y ROCm.
ROCm.ai está acelerando la habilitación de software para las GPUs AMD Instinct MI455X al tiempo que optimiza su rendimiento. Los principales entornos de desarrollo de código abierto, incluidos PyTorch, Hugging Face, vLLM y SGLang, ya están habilitados en los modelos MI455X y muestran excelentes resultados.
Acelerando la infraestructura de IA de próxima generación
AMD prolongará su ritmo anual de innovación en CPU, GPU, redes y soluciones a escala de rack hasta el año 2030. La compañía compartió nuevos detalles sobre sus hojas de ruta, que incluyen:
- Las CPU para servidores EPYC de próxima generación, basadas en la arquitectura “Zen 7”, llegarán en 2028. Se espera que las CPU “Florence”, “Ferrara” y “Fidenza” amplíen el liderazgo de AMD en densidad, rendimiento, rendimiento por dólar invertido en el sistema y rendimiento por vatio.
- Las CPU “Ravenna”, basadas en la arquitectura “Zen 8”, llegarán en 2030 y están diseñadas para mantener el liderazgo de AMD en CPU para servidores.
- Las GPU AMD Instinct Serie MI500 de próxima generación llegarán en 2027, con tecnologías de computación, memoria e interconexión de nueva generación para ofrecer un rendimiento líder.
- Las GPU AMD Instinct Serie MI600 llegarán en 2028.
- La solución a escala de rack AMD Helios 500 de próxima generación estará impulsada por GPUs AMD Instinct Serie MI500 y CPUs AMD EPYC "Verano", con soluciones de red avanzadas Pensando "Como" y "Monza". A esta le seguirá la solución a escala de rack AMD Helios 600, impulsada por GPUs AMD Instinct Serie MI600, CPUs EPYC "Ferrara" y soluciones de red Pensando "Palma" y "Levanzo".
Escalando la IA en la empresa
Grandes corporaciones de referencia operan con infraestructura AMD, desde centros de datos en la nube, híbridos y locales, hasta flotas de PCs equipadas con IA. Las tecnologías de AMD ayudan a los clientes a escalar rápidamente y acelerar su transformación corporativa.
En el evento Advancing AI, AT&T ilustró cómo está implementando una IA corporativa flexible utilizando tecnología de AMD en entornos de nube, locales y aislados. AT&T también utiliza GPUs de AMD Instinct y el software ROCm para potenciar su modelo OTel 2.0, un modelo de código abierto entrenado específicamente para telecomunicaciones.
Con la plataforma de desarrollo AMD Ryzen™ AI Halo, AMD ofrece el rendimiento, la eficiencia y la simplicidad que hacen accesible el desarrollo local de IA. Más plataformas AMD Ryzen AI Halo, impulsadas por procesadores AMD Ryzen™ AI Max PRO 400, estarán disponibles a finales de este año a través de AMD y de sus socios fabricantes.
Cisco y AMD colaboran para combinar los motores de inferencia de alto rendimiento de AMD, incluidos los sistemas AMD Ryzen AI Halo, con las capacidades de red, observabilidad y seguridad de Cisco, de manera que las empresas puedan desplegar y gestionar IA agéntica híbrida y local a gran escala.
Avanzando en la nueva frontera de la IA física
A medida que la IA se expande por la nube, la empresa y los sistemas locales, la próxima frontera consiste en llevar la inteligencia a las máquinas que perciben, razonan y actúan en el mundo físico. Respaldándose en una larga trayectoria en robótica con FPGAs y SoCs adaptativos de AMD, la compañía presentó soluciones AMD Kria™ AI, ampliando las capacidades robóticas de la empresa desde el cuerpo del robot hasta su cerebro. AMD unifica de forma única la percepción de IA, el razonamiento y la toma de decisiones agéntica y control en una sola plataforma para ofrecer el rendimiento exigido por los sistemas robóticos del mundo real más exigentes.
El catálogo incluye los nuevos sistemas en módulo (SOMs) AMD Kria AI, impulsados por los nuevos procesadores AMD de la Ryzen AI Embedded Serie X100, y la plataforma de desarrollo de robótica AMD Kria AI, la primera plataforma integrada, abierta y lista para usar destinada a la robótica autónoma que combina capacidad de cómputo de CPU, GPU, NPU y FPGA. Junto con un ecosistema de software abierto ampliado, las soluciones AMD Kria AI eliminan la dependencia de un solo proveedor y ayudan a desarrolladores y clientes a acelerar el camino desde el prototipo hasta la producción para la próxima generación de sistemas de IA física.
Recursos de apoyo
- Siga a AMD en Advancing AI 2026 (Kit de prensa)
- Vea la repetición del keynote de AAI
[i] Based on AMD Performance Labs estimates as of July 2026, tokens-per-dollar performance was calculated using the Kimi K2 Thinking workload (32K input / 8K output) on an AMD Helios rackscale solution compared to an NVIDIA Vera Rubin NVL72 rack. Results reflect estimated aggregate throughput across low, medium, and high-interactivity operating points and hourly pricing projection of system GPUs based on market conditions. System configurations may vary by manufacturer and may produce different results. MI400-025
[ii] EPYC-068 - The AMD EPYC server CPU portfolio spans the industry’s broadest ranges of data center deployments, from general-purpose enterprise, cloud, telecom, SMB, and HPC systems to emerging AI environments including sandboxed agentic AI deployments and GPU head node servers. AMD EPYC 6th Generation platforms extend this breadth by uniquely combining high core and thread density of up to 512 threads, advanced memory bandwidth of up to 16 channels of 12.8 GT/s MRDIMM support, next-generation PCIe® Gen 6 connectivity, and select SKUs with boost frequencies up to 5 GHz.
[iii] EPYC-025D: As of July 2026, 6th Gen EPYC 9996 has 256 cores and 512 threads with SMT enabled which is higher than any other publicly disclosed 1P CPU
[iv] 9xx6-012: Based on estimated performance data for Nvidia, Intel®, and AMD EPYC™ Server Processors for Agentic AI, the AMD EPYC9996 provides the most agents per rack at a 100Kw power envelope per rack.
Compared to the cores per rack of Nvidia Vera (88c) powered server racks:
- The AMD EPYC 9996 (256C) provides 2.08x the cores (and threads with SMT) per rack
- The AMD EPYC 9965 (192C) provides 1.86x the cores (and threads with SMT) per rack
- The Intel Xeon 6980P (128C) provides 1.24x the cores (and threads with SMT) per rack
Source: https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/solutions/ai/methodology-description.pdf
Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration.
[v] 9xx6-013: Comparison based on published Top-of-stack core counts and 1Ku pricing for estimated highest Agents / CPU $ and threads / CPU $ AMD EPYC™ 9006 (512 threads), AMD EPYC™ 9005 (384 threads), and Intel® Xeon® 6 (256 threads) SKUs as of 7/22/2026. Threads derived as 2 threads per core (SMT). Intel and Xeon are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries. Source: https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/solutions/ai/methodology-description.pdf Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration.
[vi] 9xx6-014: Comparison based on published Top-of-stack core counts and CPU W, Default CPU Power for 6th Gen EPYC, and TDPs for 5th Gen EPYC, Intel® Xeon®, and Nvidia Vera for estimated Highest Agents / CPU W across AMD EPYC™ 9956 (400W Default CPU Power), AMD EPYC™ 9965 (500W TDP), Nvidia Vera (450W TDP), ARM AGI (300W TDP), and Intel® Xeon® 6980P (500W TDP) powered servers as of 7/22/2026. 2 threads per core (SMT). 1 thread per core for ARM AGI.
Starting with the 6th Gen AMD EPYC™ server processor family, AMD uses Default CPU Power to describe processor power consumption, succeeding AMD's historical TDP reference. Default CPU Power reflects total power consumed across the processor's compute and I/O dies for the stated performance target. Default CPU Power and TDP may both serve as processor power references for product comparison, platform planning, and performance-per-watt analysis. Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration. Intel Xeon TDP from ark.intel.com. Nvidia Vera TDP from https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-vera-cpu-sets-a-new-standard-for-agentic-workloads-in-ai-factories/. ARM AGI Specifications from https://www.arm.com/products/cloud-datacenter/arm-agi-cpu#Specifications
[vii] MI400-020: Based on measurements and calculations by AMD Performance Labs in July 2026, for the AMD Instinct™ MI455X GPU to determine measured token throughput at high, medium and low interactivity points run on Deepseek V4 Flash with FP4 serving compared to AMD Instinct™ MI355X GPU. System manufacturers may vary configurations, yielding different results.
[viii] MI350P-007: Based on AMD internal testing (July 2026), on a (1x) AMD Instinct MI350P GPU vs (1x) NVIDIA H200 NVL GPU on the Llama 3.3 70B Instruct (FP8) online serving output-throughput per dollar (tok/s/USD) comparison at ISL/OSL 1024/1024 across concurrency levels 1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512; median of 3 runs per point. MI350P based server internal AMD estimated pricing as $327,238.40 USD. RTX_PRO_6000 based server public list price reported on OEM website as $265,928.24 USD as of 7/16/2026. Stated results are the peak per-concurrency ratios: MI350P served via AIMS silogenai/aim-instinct-meta-llama-llama-3-3-70b-instruct:0.12.0-rc6; H200 NVL via NVIDIA NIM nvcr.io/nim/meta/llama-3.3-70b-instruct:2.0.6; RTX PRO 6000 via NVIDIA NIM nvcr.io/nim/meta/llama-3.3-70b-instruct:2.0.6. Configuration: 8x AMD Instinct MI350P PCIe Card (CDNA4, gfx950, 128 CUs, 144 GB HBM3E, SPX compute / NPS1), vBIOS 113-350P-01-1K1-000A, GPU driver 6.19.13-2353916.24.04, ROCm 7.14.0 (AMD-SMI 26.5.0); host 2P AMD EPYC 9455 (48-core), Dell PowerEdge XE7745, BIOS 1.7.6, microcode 0xb002162, SMT Enabled, Ubuntu 24.04.4 LTS, Linux 6.8.0-124-generic || NVIDIA RTX PRO 6000: 8x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, vBIOS 98.02.8D.00.01, GPU driver 595.45.04, CUDA 13.2; host 2P AMD EPYC 9455 (48-core), Dell PowerEdge XE7745, BIOS 1.6.4, microcode 0xb00215a, SMT Enabled, Ubuntu 24.04.4 LTS, Linux 6.8.0-124-generic. Sever manufacturers may vary configurations, yielding different results. Results may vary due to factors including system configurations, software versions and BIOS settings.
