{"id":195724,"date":"2026-08-03T18:29:38","date_gmt":"2026-08-03T21:29:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195724"},"modified":"2026-08-03T18:29:38","modified_gmt":"2026-08-03T21:29:38","slug":"amd-quiere-que-tu-proxima-laptop-este-lista-para-los-agentes-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/dispositivos\/amd-quiere-que-tu-proxima-laptop-este-lista-para-los-agentes-de-ia\/","title":{"rendered":"AMD quiere que tu pr\u00f3xima laptop est\u00e9 lista para los agentes de IA"},"content":{"rendered":"

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, comprar una computadora \u201cpreparada para inteligencia artificial\u201d<\/strong> parec\u00eda una cuesti\u00f3n relativamente sencilla: buscar una GPU potente, una NPU<\/strong> con capacidad para ejecutar modelos y, sobre todo, confiar en que la mayor parte del procesamiento ocurrir\u00eda en la nube.<\/p>\n

Pero los agentes de IA est\u00e1n cambiando esa ecuaci\u00f3n.<\/p>\n

La primera generaci\u00f3n de herramientas de IA generativa funcionaba bajo una l\u00f3gica bastante simple: el usuario escrib\u00eda una instrucci\u00f3n, el modelo procesaba los datos y devolv\u00eda una respuesta. Buena parte del trabajo pesado ocurr\u00eda en centros de datos equipados con GPUs.<\/p>\n

Ahora el escenario es distinto. Los llamados agentes de IA pueden recibir una instrucci\u00f3n y despu\u00e9s tomar decisiones, abrir archivos, ejecutar c\u00f3digo, consultar informaci\u00f3n, utilizar aplicaciones y encadenar m\u00faltiples acciones hasta completar una tarea<\/strong>.<\/p>\n

Es decir, la IA est\u00e1 dejando de ser solamente un chatbot para convertirse en una especie de operador digital.<\/p>\n

Y ese cambio tiene una consecuencia poco intuitiva: el procesador de la computadora vuelve a cobrar protagonismo.<\/strong><\/p>\n

\"\"
La IA est\u00e1 pasando de generar respuestas a ejecutar tareas completas en la computadora del usuario.<\/figcaption><\/figure>\n

De pedirle algo a la IA a dejar que lo haga por ti<\/span><\/h2>\n

La diferencia puede parecer peque\u00f1a, pero cambia por completo la experiencia.<\/p>\n

No es lo mismo preguntarle a una IA \u201c\u00bfc\u00f3mo puedo organizar mis gastos?\u201d que pedirle que tome una carpeta con archivos, identifique tus movimientos, ejecute c\u00e1lculos, genere una tabla y prepare un reporte. En el primer caso, el problema es principalmente de lenguaje. En el segundo, la IA necesita interactuar con el mundo digital.<\/p>\n

Tiene que leer archivos, ejecutar procesos, consultar bases de datos, abrir aplicaciones y comprobar que cada paso se haya realizado correctamente.<\/p>\n

AMD asegura que pasamos de \u201ctokens in, tokens out\u201d<\/strong> a \u201ctokens in, actions out\u201d<\/strong>. En otras palabras, la IA ya no solamente genera texto; sus respuestas pueden convertirse en acciones dentro del equipo.<\/p>\n

Esto es importante porque muchas de esas acciones no ocurren dentro del servidor que ejecuta el modelo. Ocurren en el dispositivo del usuario.<\/p>\n

Ah\u00ed entra nuevamente el CPU.<\/p>\n

El procesador se convierte en el puente entre la IA y la computadora<\/span><\/h2>\n

Cuando un agente decide abrir un documento, ejecutar Python, buscar un archivo, comprimir informaci\u00f3n, realizar una consulta SQLite o lanzar otro proceso, alguien tiene que ejecutar todas esas instrucciones.<\/p>\n

Ese trabajo recae en buena medida en el procesador.<\/p>\n

La GPU puede encargarse de acelerar determinados modelos de IA y la NPU<\/strong> puede ejecutar cargas espec\u00edficas de inteligencia artificial con mayor eficiencia energ\u00e9tica. Sin embargo, el CPU contin\u00faa coordinando buena parte del sistema operativo, las aplicaciones y los procesos que permiten que esas decisiones se conviertan en acciones.<\/p>\n

Por eso, una computadora puede tener una IA muy r\u00e1pida en la nube y aun as\u00ed sentirse lenta cuando el agente comienza a hacer cosas localmente. Es una diferencia parecida a la que existe entre tener un excelente copiloto y tener un autom\u00f3vil que tarda en responder a cada instrucci\u00f3n.<\/p>\n

El copiloto puede saber perfectamente qu\u00e9 hacer. Pero si el veh\u00edculo tarda en ejecutar cada movimiento, el viaje completo seguir\u00e1 siendo lento.<\/p>\n

\"NVIDIA
NVIDIA NVLink Fusion permite una interconexi\u00f3n de alto rendimiento entre CPU personalizadas y GPU NVIDIA, habilitando infraestructuras de IA a medida para centros de datos de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

El verdadero reto aparece cuando trabajan varios agentes al mismo tiempo<\/span><\/h2>\n

La situaci\u00f3n se vuelve todav\u00eda m\u00e1s interesante cuando no hay un solo agente trabajando.<\/p>\n

Los sistemas m\u00e1s avanzados pueden dividir una tarea en diferentes procesos y ejecutar varios agentes simult\u00e1neamente. Uno puede analizar archivos, otro ejecutar c\u00f3digo, otro hacer pruebas y otro procesar los resultados. Esto significa que el procesador tiene que mantener funcionando m\u00faltiples cargas al mismo tiempo.<\/p>\n

AMD utiliz\u00f3 precisamente este escenario para mostrar el impacto del CPU. En una prueba con un flujo de desarrollo basado en Codex y seis agentes de ChatGPT 5.5 High trabajando de manera concurrente, la compa\u00f1\u00eda report\u00f3 que un sistema ASUS ProArt con un procesador Ryzen AI Max+ consigui\u00f3 hasta seis veces el rendimiento de CPU de una laptop de cuatro a\u00f1os<\/strong>.<\/p>\n

El benchmark fue dise\u00f1ado alrededor de tareas que van m\u00e1s all\u00e1 de generar texto: an\u00e1lisis est\u00e1tico, compilaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n de pruebas, serializaci\u00f3n de archivos, consultas SQLite, compresi\u00f3n, hashing y operaciones con paquetes y manifiestos.<\/p>\n

Es importante se\u00f1alar que se trata de una prueba presentada por AMD y no de una medici\u00f3n independiente de toda la industria. Aun as\u00ed, sirve para ilustrar hacia d\u00f3nde apunta el cambio: la velocidad de una experiencia con agentes depende tambi\u00e9n de qu\u00e9 tan r\u00e1pido el equipo ejecuta las acciones que la IA decide realizar.<\/strong><\/p>\n

Esto tambi\u00e9n puede cambiar qu\u00e9 buscamos al comprar una laptop<\/span><\/h2>\n

Para un consumidor com\u00fan, todo esto puede parecer un asunto exclusivamente para desarrolladores.<\/p>\n

Pero no necesariamente. Imagina una computadora capaz de organizar autom\u00e1ticamente tus documentos, resumir archivos, preparar una presentaci\u00f3n, analizar una hoja de c\u00e1lculo y despu\u00e9s utilizar una aplicaci\u00f3n para generar un reporte.<\/p>\n

El valor del equipo ya no estar\u00eda \u00fanicamente en cu\u00e1nto tarda en abrir Word, Chrome o Photoshop.<\/p>\n

La pregunta ser\u00eda otra: \u00bfcu\u00e1nto tarda en completar una tarea que involucra varias aplicaciones y procesos? <\/strong>Ese cambio puede modificar la forma en que se comparan las computadoras.<\/p>\n

Durante a\u00f1os, las especificaciones como GHz, n\u00famero de n\u00facleos, memoria RAM o GPU se utilizaron como referencias relativamente claras. En la era de los agentes, esas caracter\u00edsticas seguir\u00e1n importando, pero tendr\u00e1n que analizarse dentro de un sistema m\u00e1s amplio.<\/p>\n

La capacidad de ejecutar m\u00faltiples procesos simult\u00e1neamente, la memoria disponible y la eficiencia energ\u00e9tica pueden terminar siendo tan relevantes como la velocidad de generaci\u00f3n de tokens de un modelo de IA.<\/p>\n

El consumidor no deber\u00eda comprar una laptop solo porque diga \u201cAI\u201d<\/span><\/h2>\n

Aqu\u00ed est\u00e1 quiz\u00e1 la conclusi\u00f3n m\u00e1s importante.<\/p>\n

La etiqueta \u201cAI PC\u201d por s\u00ed sola no garantiza una mejor experiencia. Si los agentes de IA van a convertirse en una parte cotidiana de Windows y de las aplicaciones, ser\u00e1 necesario mirar el conjunto: CPU, GPU, NPU, memoria, almacenamiento y eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n

AMD est\u00e1 intentando posicionar sus Ryzen AI precisamente bajo esta l\u00f3gica: no como un procesador que solamente acelera una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial, sino como la base de un equipo capaz de ejecutar diferentes tipos de cargas de manera simult\u00e1nea.<\/p>\n

Para quien compra una laptop en 2026, la pregunta empieza a cambiar.<\/p>\n

Ya no es \u00fanicamente \u201c\u00bfqu\u00e9 tan r\u00e1pido responde mi computadora?\u201d <\/strong>Tambi\u00e9n ser\u00e1: \u201c\u00bfqu\u00e9 tan r\u00e1pido puede hacer las cosas que le pido?\u201d<\/strong><\/p>\n

Preguntas frecuentes\u00a0<\/span><\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 es un agente de IA?<\/h3>\n

Un agente de IA es un sistema que puede recibir un objetivo, dividirlo en pasos, utilizar herramientas y ejecutar acciones para completar una tarea, en lugar de limitarse a generar una respuesta de texto. En una computadora puede, por ejemplo, leer archivos, ejecutar c\u00f3digo o interactuar con aplicaciones.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 el CPU importa m\u00e1s con los agentes de IA?<\/h3>\n

Porque el CPU ayuda a ejecutar y coordinar muchas de las acciones que ocurren despu\u00e9s de que el modelo toma una decisi\u00f3n. Cuando un agente trabaja con archivos, aplicaciones, c\u00f3digo o m\u00faltiples procesos simult\u00e1neos, el rendimiento del procesador puede influir directamente en el tiempo necesario para completar la tarea.<\/p>\n

\u00bfNecesito una computadora con Ryzen AI para usar agentes de IA?<\/h3>\n

No necesariamente. Muchos agentes funcionan utilizando servicios en la nube y pueden ejecutarse en una amplia variedad de computadoras. Sin embargo, si se busca ejecutar m\u00e1s tareas de IA localmente o trabajar con m\u00faltiples procesos de manera simult\u00e1nea, contar con hardware moderno y suficiente memoria puede ofrecer ventajas importantes. AMD est\u00e1 desarrollando equipos Ryzen AI Max+ espec\u00edficamente para este tipo de cargas locales y multiagente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ryzen AI Max+ combina CPU Zen 5, gr\u00e1ficos integrados y una NPU para atender diferentes cargas de IA desde un mismo equipo.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":195379,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[50],"tags":[97],"class_list":["post-195724","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dispositivos","tag-amd"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195724","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=195724"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195724\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":195728,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195724\/revisions\/195728"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/195379"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=195724"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=195724"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=195724"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}