La IA necesita cada vez más hardware, pero también está empezando a utilizarse para aprovechar mejor el que ya tenemos. AMD asegura que sus agentes han trabajado sobre más de 14.000 modelos de Hugging Face sin intervención humana, logrando una mejora de rendimiento cercana al 40%. Dicho de otra manera, la compañía está usando IA para mejorar la propia IA, y Lisa Su ha puesto cifras sobre la mesa para explicar hasta dónde está llegando este proceso.
Durante su intervención en el OCP Global Summit 2026, la CEO de AMD conectó esta optimización con dos tendencias que están cambiando el negocio: el enorme aumento de la inferencia y el despegue de los agentes. Tanto es así que AMD ha revisado tres veces en nueve meses su previsión para el mercado de CPU, que ahora superaría los 200.000 millones de dólares en 2030.
AMD usa agentes para optimizar más de 14.000 modelos y habla de una mejora cercana al 40%
El ejemplo que dio Lisa Su tiene nombre propio: Hyperloom, la solución de IA agéntica que AMD ha mantenido funcionando continuamente sobre modelos de Hugging Face. Según explicó, este sistema ha trabajado sobre más de 14.000 modelos sin intervención humana, y la compañía ha observado una mejora de rendimiento cercana al 40%.
Aquí conviene afinar lo que estamos contando. No significa que cada uno de esos 14.000 modelos rinda un 40% más, ni que las GPU hayan ganado esa potencia de golpe. Su no desglosó en ese fragmento las pruebas, las configuraciones o la referencia de comparación. Lo que sostiene AMD es que los agentes pueden mejorar el rendimiento mediante la optimización del software, aprovechando mejor las capacidades del hardware.
Y esto tiene bastante recorrido. Comprar más aceleradores es una forma de aumentar la capacidad, pero conseguir que los existentes hagan más trabajo también cuenta, especialmente cuando hablamos de instalaciones que consumen enormes cantidades de energía. Además, Lisa Su confirmó que AMD utiliza agentes tanto en el desarrollo de sus semiconductores como en el de su software.
El volumen mensual de tokens se multiplica por 95 en dos años
La magnitud del crecimiento ayuda a entender estas prioridades. Según las cifras expuestas por Su, el volumen mensual de tokens se ha multiplicado por 95 en los últimos dos años, hasta acercarse a los 40.000 billones de tokens de inferencia al mes.
Los tokens son las unidades de información que procesan los modelos. Por tanto, hablamos de un aumento enorme del trabajo que realiza la infraestructura para responder a las solicitudes de los usuarios y las aplicaciones.
Lisa Su califica 2026 como el año de la inferencia y estima que esta representa aproximadamente el 60% del mercado de IA. A ello se suma el tráfico de agentes: los datos de OpenRouter que mostró apuntan a que se ha multiplicado por 14 este año. Cada agente puede encadenar consultas y acciones para completar una tarea, ampliando las necesidades de procesamiento.
Precisamente ahí entran las CPU. Los agentes necesitan recursos para ejecutar sus tareas, y AMD considera que esa demanda está ampliando de forma sustancial la oportunidad de negocio de los procesadores en centros de datos.
Su recordó que hace un año se hablaba de un mercado potencial de unos 20.000 millones de dólares, con crecimiento de un solo dígito. Ahora AMD proyecta un crecimiento anual compuesto cercano al 50% durante los próximos cuatro o cinco años, hasta superar los 200.000 millones en 2030.
Es una previsión, pero explica la apuesta de AMD: la expansión de la IA también necesita CPU, mientras el software intenta sacar más rendimiento de toda esa infraestructura. Y la compañía asegura que ya está utilizando sus propios agentes para avanzar en ambos frentes. En definitiva, si alguien creía que la era de la IA iba a terminar pronto, mejor olvidarlo, porque hasta las CPU ya van por 2030 y sumando…
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