La plataforma integra GPUs Instinct, CPUs EPYC, redes Pensando y ROCm para atender entrenamiento, inferencia, agentes y sistemas físicos. AMD Helios es una plataforma de IA a escala de rack que integra 72 GPUs AMD Instinct MI455X, 18 CPUs AMD EPYC de sexta generación, redes AMD Pensando y software abierto ROCm. Está diseñada para ejecutar entrenamiento, inferencia y cargas agénticas a gran escala dentro de una arquitectura coordinada.

Aspectos clave

• AMD presentó su nueva infraestructura durante Advancing AI 2026.
• Helios integra cómputo, memoria, redes y software en un sistema completo.
• AMD afirma que ofrece hasta 30% más tokens de inferencia por dólar frente a la solución competitiva utilizada en su comparación.
• Anthropic prevé desplegar hasta 2 gigavatios de GPUs Instinct MI455X mediante racks Helios.
• OpenAI proyecta poner sistemas Helios en funcionamiento desde el cuarto trimestre de 2026.
• AMD amplía su catálogo con EPYC “Venice”, Instinct MI400, ROCm.ai, Ryzen AI Embedded X100 y Kria AI.
• La hoja de ruta contempla nuevas generaciones anuales de CPU, GPU, redes y racks hasta 2030.
• Las cifras de rendimiento, disponibilidad futura y mercado direccionable son estimaciones o afirmaciones de AMD y deben interpretarse dentro de sus condiciones de evaluación.

AMD convierte el rack completo en una unidad de cómputo para IA

Lima, Perú, 6 de agosto de 2026.— La expansión de la inteligencia artificial desde el entrenamiento de grandes modelos hacia la inferencia, los agentes autónomos y los sistemas físicos está modificando la arquitectura de los centros de datos. Estas cargas ya no dependen exclusivamente de una GPU potente. Necesitan CPUs capaces de coordinar procesos, redes de alta velocidad, grandes capacidades de memoria, software optimizado y mecanismos para mantener ocupados miles de aceleradores.

Durante el reciente evento Advancing AI 2026, AMD presentó un portafolio que conecta esas capas mediante una estrategia de extremo a extremo. La oferta incluye las CPUs EPYC de sexta generación, las GPUs Instinct Serie MI400, la solución Helios a escala de rack, ROCm.ai, Ryzen AI Embedded X100 y la plataforma de robótica Kria AI. La página oficial del evento organizó esta propuesta alrededor de cinco pilares: Helios, EPYC “Venice” 9006, Instinct MI455X, ROCm.ai y Kria AI para robótica física.

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”.

La ejecutiva destacó que esa evolución necesitará plataformas abiertas y colaboración entre fabricantes, desarrolladores, proveedores cloud y empresas.

AMD Helios integra 72 GPUs y 18 CPUs por rack

Helios representa la primera solución de AMD diseñada desde el inicio como un sistema completo a escala de rack. Cada configuración combina:

• 72 GPUs AMD Instinct MI455X;
• 18 CPUs AMD EPYC de sexta generación “Venice”;
• redes front-end para conectar aplicaciones y servicios;
• interconexiones scale-up entre aceleradores;
• redes scale-out para ampliar la infraestructura entre racks;
• software abierto AMD ROCm.

El propósito es cooptimizar todos los componentes para que el rack funcione como una sola unidad de cómputo, en lugar de operar como una colección de servidores independientes. Esta integración es relevante porque el rendimiento de una infraestructura de IA puede quedar limitado por la transferencia de datos, la memoria o la coordinación entre aceleradores, incluso cuando las GPUs poseen elevada capacidad de cálculo.

Tokens por dólar como nueva métrica económica

AMD afirma que Helios puede proporcionar hasta 30% más tokens de inferencia por dólar que la solución competitiva utilizada como referencia en sus evaluaciones. El indicador relaciona dos dimensiones:

1. Cuántos tokens puede generar la plataforma durante la inferencia;
2. Cuánto cuesta producirlos mediante la infraestructura desplegada.

Esta métrica cobra importancia cuando los modelos dejan de utilizarse ocasionalmente y comienzan a atender millones de consultas, mantener agentes activos o ejecutar cadenas prolongadas de razonamiento. No obstante, los tokens por dólar dependen de múltiples variables:

• Modelo y precisión numérica;
• Tamaño del lote;
• Longitud del contexto;
• Utilización del hardware;
• Consumo energético;
• Software y bibliotecas;
• Costos de adquisición y operación;
• Latencia objetivo.

Por ello, el porcentaje debe entenderse como una afirmación de AMD bajo condiciones comparativas determinadas, no como un resultado universal para cualquier modelo o centro de datos.

Los agentes aumentan también la importancia de las CPUs

La IA agéntica no consiste únicamente en generar una respuesta. Un agente puede planificar, consultar bases de datos, llamar herramientas, aplicar políticas, verificar resultados y modificar su estrategia durante una misma tarea. Gran parte de esa orquestación depende de las CPUs. AMD posiciona los procesadores EPYC de sexta generación como la base para ejecutar más agentes por vatio, por dólar y por rack, además de alimentar datos a los aceleradores y sostener aplicaciones empresariales de apoyo.

Los EPYC Serie 9006 “Venice” están basados en arquitectura Zen 6 y, según AMD, alcanzan hasta 256 núcleos y 512 hilos por socket, 16 canales de memoria DDR5 y conectividad PCIe 6.0. Estas especificaciones buscan responder a cargas que combinan cómputo general, memoria intensiva y coordinación de aceleradores.

Instinct MI455X para entrenamiento e inferencia

Las GPUs AMD Instinct Serie MI400 forman la capa principal de aceleración. AMD sostiene que la Instinct MI455X puede ofrecer un rendimiento de tokens hasta 34 veces superior al de la MI355X en las condiciones empleadas por la compañía. La familia también incluye la MI430X para computación científica, HPC e IA soberana, con hasta 288 TFLOPS de rendimiento FP64 basado en hardware. La estrategia abarca dos mercados relacionados, pero diferentes:

• IA de frontera, centrada en modelos de gran escala;
• Computación científica, que exige alta precisión numérica para simulaciones, clima, energía, materiales y medicina.

AMD también presentó la Instinct MI350P en formato PCIe para organizaciones que buscan incorporar aceleración sin reemplazar por completo su infraestructura existente. La compañía atribuye a esta GPU hasta 4,2 veces más tokens por segundo y por dólar frente a la alternativa competitiva evaluada.

Anthropic proyecta hasta 2 GW de infraestructura AMD

Anthropic y AMD anunciaron una colaboración plurianual que contempla el despliegue de hasta 2 gigavatios de GPUs Instinct MI455X mediante soluciones Helios. La relación no se limita a la adquisición de hardware. Los equipos utilizarán Claude para:

• Optimizar cargas sobre GPUs Instinct;
• Acelerar el desarrollo de ROCm;
• Apoyar procesos internos de ingeniería;
• Mejorar herramientas y productos de AMD.

Esto crea una relación circular: los modelos de IA utilizan la infraestructura de AMD mientras colaboran en el desarrollo del software que permitirá aprovecharla. El volumen anunciado es una capacidad futura máxima contemplada por ambas compañías. No significa que los 2 GW ya se encuentren desplegados ni operativos.

OpenAI optimiza Triton y ROCm para Helios

OpenAI y AMD trabajan en la optimización conjunta de la pila tecnológica, desde el silicio hasta el software. El comunicado señala que ambas empresas utilizan el marco Triton de OpenAI junto con ROCm para optimizar cargas de tipo GPT sobre GPUs Instinct MI455X y racks Helios. OpenAI prevé comenzar a poner los sistemas en funcionamiento durante el cuarto trimestre de 2026 y acelerar su despliegue durante 2027. Los plazos corresponden a planes anunciados y pueden cambiar según disponibilidad de hardware, integración, validación y construcción de infraestructura.

Meta valida Helios para despliegues de gigavatios

Meta y AMD codiseñan arquitecturas destinadas a centros de datos de IA a gran escala. Meta está validando los procesadores EPYC de sexta generación y probando cargas sobre racks Helios como preparación para futuros despliegues. La colaboración muestra que las grandes plataformas no adquieren necesariamente un rack estándar sin modificaciones. Trabajan con los proveedores para ajustar memoria, redes, refrigeración, software, eficiencia y comportamiento de las cargas.

Cerebras combina baja latencia y capacidad de rack

Cerebras y AMD plantean una arquitectura híbrida que une la computación de baja latencia de Cerebras con la infraestructura Helios. La combinación busca separar diferentes etapas de la inferencia: procesar rápidamente el contexto inicial y acelerar posteriormente la generación de tokens. El objetivo es mejorar simultáneamente latencia, escalabilidad y economía del servicio. Esta colaboración refleja una tendencia emergente: las cargas de IA pueden distribuirse entre arquitecturas especializadas en lugar de depender de un único tipo de acelerador.

Microsoft, proveedores cloud y fabricantes preparan Helios

AMD enumera entre los adoptantes y socios de Helios a Microsoft, Oracle, HUMAIN, TensorWave, Vultr y Cirrascale. Los sistemas estarán disponibles mediante fabricantes como HPE, Lenovo, Supermicro y Bull, además de socios de infraestructura como Sanmina y Wiwynn. Microsoft anunció que desplegará Helios en Azure para inferencia de modelos de frontera, servicios de IA y aplicaciones de clientes, ampliando además el uso de EPYC y redes Pensando. Este ecosistema es decisivo para convertir una arquitectura anunciada en sistemas que puedan comprarse, alojarse y administrarse a escala comercial.

ROCm.ai lleva agentes de programación al desarrollo de GPU

El hardware necesita una plataforma de software capaz de abstraer su complejidad. ROCm continúa siendo la base abierta de AMD para desarrollar e implementar aplicaciones sobre sus GPUs. La nueva plataforma ROCm.ai incorpora asistencia mediante inteligencia artificial para compilar, optimizar y desplegar software con mayor rapidez. El sistema permitirá que agentes de programación como Claude, Codex y Cursor comprendan de forma nativa las plataformas AMD y su ecosistema de desarrollo. La propuesta busca reducir una de las principales barreras para competir en aceleración: la disponibilidad de bibliotecas, herramientas, documentación y código optimizado. AMD también informa que PyTorch, Hugging Face, vLLM y SGLang ya se encuentran habilitados para las GPUs MI455X.

Una hoja de ruta anual hasta 2030

AMD anunció que mantendrá un ritmo anual de innovación en CPU, GPU, redes y soluciones de rack. La hoja de ruta contempla:

• GPUs Instinct Serie MI500 en 2027;
• GPUs Instinct Serie MI600 en 2028;
• CPUs Zen 7 “Florence”, “Ferrara” y “Fidenza” en 2028;
• CPUs Zen 8 “Ravenna” en 2030;
• AMD Helios 500 con Instinct MI500;
• AMD Helios 600 con Instinct MI600.

Cada generación combinará procesadores, aceleradores y redes Pensando desarrolladas para operar como un sistema coordinado. Una hoja de ruta no constituye una garantía de disponibilidad, especificaciones definitivas o rendimiento. Refleja los planes actuales de la compañía y está sujeta a cambios tecnológicos, comerciales y regulatorios.

IA empresarial desde la nube hasta entornos aislados

La estrategia de AMD también busca atender organizaciones que no pueden trasladar todas sus cargas a una nube pública. AT&T presentó una arquitectura que utiliza tecnologías AMD en:

• Entornos cloud;
• Centros de datos locales;
• Instalaciones aisladas o air-gapped;
• Infraestructura destinada a modelos especializados en telecomunicaciones.

La empresa utiliza GPUs Instinct y ROCm para su modelo abierto OTel 2.0, entrenado para casos de uso del sector telco. Cisco, por su parte, colabora con AMD para combinar inferencia local, redes, observabilidad y seguridad en despliegues empresariales de IA agéntica.

Ryzen AI Halo acerca el desarrollo al escritorio

No todas las cargas necesitan ejecutarse en racks de gigavatios. AMD Ryzen AI Halo busca proporcionar capacidad para desarrollar, probar y ejecutar modelos localmente, reduciendo dependencia de la nube para determinadas tareas. La compañía anunció nuevas plataformas basadas en Ryzen AI Max PRO 400 para finales de 2026. El cómputo local puede aportar:

• Menor latencia;
• Control sobre los datos;
• Costos previsibles;
• Desarrollo sin conexión permanente;
• Prototipos antes del despliegue cloud;
• Ejecución en entornos regulados.

La arquitectura futura será probablemente híbrida: modelos y agentes ejecutándose en el lugar más adecuado según costo, privacidad, capacidad y tiempo de respuesta.

Kria AI lleva razonamiento y control hacia la robótica

La última capa del portafolio se dirige a la IA física: máquinas que perciben, razonan y actúan en el mundo real. AMD presentó nuevos sistemas en módulo Kria AI basados en Ryzen AI Embedded X100 y una plataforma abierta para desarrollar robótica autónoma. La arquitectura combina:

• CPU para control y lógica general;
• GPU para procesamiento paralelo;
• NPU para inferencia eficiente;
• FPGA para aceleración adaptable y respuesta determinista.

El objetivo es integrar percepción, razonamiento, toma de decisiones y control dentro de una misma plataforma. Esta convergencia puede aplicarse en robots industriales, sistemas autónomos, visión artificial, logística y máquinas capaces de adaptar su comportamiento al entorno.

Más contexto

Los porcentajes de rendimiento y economía incluidos en el comunicado —30% más tokens por dólar para Helios, 34 veces más rendimiento de tokens para MI455X y 4,2 veces más tokens por segundo y por dólar para MI350P— son resultados comunicados por AMD. Su aplicación real dependerá de los modelos, configuraciones, software, competidores seleccionados y condiciones de prueba. La nota original no incorpora en cada caso toda la metodología necesaria para reproducir independientemente las comparaciones. Asimismo, la estimación de un mercado direccionable de aproximadamente US$2 billones para 2030, las fechas de los productos futuros y los planes de despliegue son declaraciones prospectivas sujetas a riesgos y cambios.

Datos citables

• Helios integra 72 GPUs Instinct MI455X por rack.
• Cada rack incorpora 18 CPUs EPYC de sexta generación.
• AMD afirma hasta 30% más tokens por dólar.
• Anthropic contempla hasta 2 GW de GPUs Instinct MI455X.
• OpenAI proyecta iniciar operaciones con Helios en el cuarto trimestre de 2026.
• La Instinct MI455X ofrece, según AMD, hasta 34 veces el rendimiento de tokens de la MI355X.
• La MI430X alcanza hasta 288 TFLOPS FP64.
• La MI350P ofrece hasta 4,2 veces más tokens por segundo y por dólar en la comparación de AMD.
• Instinct MI500 está prevista para 2027 y MI600 para 2028.
• AMD estima que su mercado direccionable podría acercarse a US$2 billones en 2030.

Preguntas y respuestas para comprender la estrategia de AMD

¿Qué diferencia existe entre un servidor de GPU y una plataforma rack-scale?

Un servidor integra aceleradores dentro de un único chasis. Una solución rack-scale coordina múltiples bandejas de cómputo, CPUs, GPUs, redes, memoria y software como una sola infraestructura.

¿Por qué la IA agéntica necesita más CPU?

Los agentes coordinan herramientas, memoria, reglas, búsquedas y múltiples modelos. Muchas de esas tareas de orquestación, control y preparación de datos se ejecutan en CPUs.

¿Qué significa tokens por dólar?

Es una métrica que relaciona la cantidad de unidades de texto generadas durante la inferencia con el costo de la infraestructura o servicio utilizado.

¿ROCm es equivalente a una GPU?

No. ROCm es la plataforma de software utilizada para programar, optimizar y ejecutar cargas sobre aceleradores AMD.

¿Helios sirve únicamente para entrenar modelos?

No. Está orientado tanto a entrenamiento como a inferencia de gran escala y cargas agénticas, aunque la configuración ideal depende de cada caso de uso.

¿Qué es la IA física?

Es la aplicación de inteligencia artificial en máquinas que perciben su entorno, toman decisiones y ejecutan acciones, como robots, vehículos y sistemas industriales.

Knowledge Layer | Glosario

• IA agéntica: sistemas capaces de planificar, utilizar herramientas, consultar información y ejecutar tareas con cierto grado de autonomía.
• Rack-scale: arquitectura que diseña el rack completo como una unidad coordinada de cómputo, redes, memoria y software.
• Token: unidad utilizada por los modelos para procesar y generar texto, código u otros datos secuenciales.
• Inferencia: etapa en la que un modelo previamente entrenado procesa una entrada y produce una respuesta o predicción.
• Scale-up: interconexión de alta velocidad que permite que varios aceleradores funcionen como un recurso de cómputo estrechamente coordinado.
• Scale-out: ampliación de la infraestructura mediante la conexión de más servidores, racks o centros de datos.
• DPU —Data Processing Unit—: procesador especializado en redes, seguridad, almacenamiento y movimiento de datos dentro de una infraestructura.
• ROCm: plataforma abierta de AMD para desarrollar y ejecutar software de computación acelerada sobre GPUs.
• SOM —System-on-Module—: módulo compacto que integra procesador, memoria y componentes esenciales para incorporarse en dispositivos y sistemas embebidos.
• IA física: inteligencia integrada en sistemas capaces de percibir, razonar y actuar sobre el entorno material.

¿Por qué es importante?

La IA agéntica transforma la infraestructura: no basta con sumar aceleradores. Los agentes requieren cómputo equilibrado, redes, memoria, software y ejecución distribuida. Helios representa el intento de AMD por integrar esas capas y ofrecer una alternativa abierta desde el data center hasta el edge y la robótica.

Visión Estratégica

La competencia por la infraestructura de IA se desplaza del chip individual hacia la arquitectura completa. AMD busca controlar más capas sin cerrar el ecosistema: CPU, GPU, redes, racks, software, sistemas embebidos y herramientas para desarrolladores. Su oportunidad reside en ofrecer alternativas que reduzcan la dependencia de un único proveedor y permitan ubicar cada carga en el entorno adecuado. El desafío será convertir las hojas de ruta y métricas anunciadas en disponibilidad sostenida, software maduro y costos verificables. En la era agéntica, vencerá no necesariamente quien fabrique el acelerador más rápido, sino quien consiga que millones de componentes colaboren como un sistema confiable.

Acerca de AMD

AMD (NASDAQ: AMD) impulsa la innovación en tecnologías de computación de alto rendimiento e IA para resolver los desafíos más importantes del mundo. Hoy en día, la tecnología de AMD da soporte a miles de millones de experiencias en infraestructura de nube e IA, sistemas embebidos, PCs con IA y videojuegos. Con una amplia cartera de CPUs, GPUs, soluciones de red y software optimizados para IA, AMD ofrece soluciones de IA de full-stack que proporcionan el rendimiento y la escalabilidad necesarios para una nueva era de computación inteligente. Para más información, visite www.amd.com.

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La infraestructura de inteligencia artificial deja de competir únicamente por la GPU más rápida. Ahora debe integrar cómputo, redes, memoria, software y eficiencia energética como un solo sistema.

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