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La IA ya no solo responde; ahora, actúa

Hay una gran diferencia entre los chatbots de IA que responden preguntas y los agentes de IA
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Durante la conferencia Advancing AI 2026 en San Francisco, AMD presentó la sexta generación de procesadores EPYC, conocida como “Venice”, una plataforma diseñada para un escenario que la compañía llama Agentic AI./ Yanira Dávila

Yanira Dávila

23/7/2026 16H14 - ACTUALIZADO A 23/7/2026 16H14

Durante el evento Advancing AI 2026 en San Francisco, AMD presentó la sexta generación de procesadores EPYC, conocida como “Venice”, una plataforma diseñada para un escenario que la compañía llama Agentic AI: sistemas capaces no solo de responder preguntas, sino también de ejecutar tareas, coordinar herramientas, consultar bases de datos y tomar decisiones con mínima intervención humana.

MIRA: Cinco lecciones de IA que nos deja el Mundial 2026 y que puedes aplicar

Del chatbot al agente

Hasta ahora, la mayoría de personas interactúa con la IA como si fuera un asistente: hace una pregunta y recibe una respuesta.

Los agentes de IA funcionan de otra manera. En lugar de limitarse a conversar, pueden ejecutar tareas completas, consultar distintas herramientas, buscar información en bases de datos, coordinar varios pasos y entregar un resultado sin que el usuario tenga que intervenir constantemente.

Ese cambio implica un desafío enorme para la infraestructura.

Ya no se trata de responder una consulta aislada, sino de mantener miles, incluso millones, de agentes trabajando al mismo tiempo. Para lograrlo, los centros de datos necesitan mover cantidades cada vez mayores de información entre procesadores, memoria, redes y aceleradores sin generar retrasos.

Fue precisamente para ese escenario que AMD presentó su nueva generación de procesadores EPYC.

¿Por qué los CPU vuelven a ser importantes?

Durante los últimos años, las GPU se convirtieron en las protagonistas de la inteligencia artificial porque son las encargadas de realizar los cálculos más complejos para entrenar y ejecutar modelos. Sin embargo, AMD sostiene que la era de los agentes también devuelve protagonismo a los CPU.

Mientras las GPU realizan los cálculos, los CPU coordinan toda la operación: administran la memoria, organizan el movimiento de datos y mantienen alimentados a los aceleradores para que nunca tengan que detenerse esperando información.

“Si las GPU son el motor, el CPU es quien dirige el tráfico”, podría resumirse la idea que la empresa intentó transmitir durante la presentación.

Diseñados para distintos trabajos

Con esa estrategia, AMD presentó cuatro versiones de la familia EPYC 9006.

La más potente, SP7, está pensada para los centros de datos dedicados a inteligencia artificial y puede alcanzar hasta 256 núcleos y 512 hilos, además de ofrecer 1,6 terabytes por segundo de ancho de banda de memoria, una característica clave para mover grandes volúmenes de información entre los distintos componentes del servidor.

La línea SP8 apunta a empresas que necesitan un equilibrio entre rendimiento y costos, mientras que la serie 9006X está orientada a simulaciones científicas y computación de alto desempeño.

Finalmente, la versión 9006 LP fue diseñada específicamente para trabajar junto a múltiples GPU en grandes sistemas de inteligencia artificial, priorizando la eficiencia energética.

El objetivo está en la eficiencia: hacer más con menos

Más allá de las especificaciones técnicas, AMD buscó demostrar que la nueva plataforma también puede reducir costos operativos.

Durante la presentación afirmó que una infraestructura compuesta por mil servidores Intel de generaciones anteriores podría reemplazarse por apenas 82 servidores equipados con EPYC Venice. Según la compañía, eso permitiría reducir hasta un 77% el consumo eléctrico, utilizar un 92% menos servidores físicos y disminuir hasta un 40% el costo total de propiedad durante cinco años.

AMD también aseguró que la nueva generación multiplica por 18 el rendimiento obtenido por la primera familia EPYC lanzada en 2017 y mostró comparaciones frente a procesadores de Intel, Nvidia y ARM en cargas de trabajo como bases de datos, servidores web, simulaciones científicas e inferencia de inteligencia artificial.

Para la compañía, esa capacidad será uno de los factores que definirá la siguiente etapa de la inteligencia artificial.

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