AMD afirma que sus sistemas de IA son cuatro veces más eficientes y apunta a una mejora de 20× para 2030

Una fuente secundaria también recoge una estimación de AMD de una reducción de 28× en la intensidad de carbono. Sin embargo, esa cifra no debe confundirse con una reducción universal de emisiones: depende tanto de la eficiencia del hardware como de la mezcla eléctrica utilizada por cada centro de datos. La documentación primaria disponible no permite verificar por separado ese cálculo de intensidad de carbono.

Del chip individual al rack completo

El nuevo objetivo amplía el alcance de una iniciativa anterior. Con su programa “30×25”, AMD medía la eficiencia a nivel de nodo —la combinación de CPU, GPU y otros componentes de cómputo— y afirma haber conseguido una mejora de 38× entre 2020 y 2025, equivalente a un 97% menos de energía para realizar el mismo trabajo.

La meta de 2030, en cambio, considera el rack como un sistema integrado: aceleradores, procesadores, memoria, redes, movimiento de datos, alimentación, refrigeración y utilización del software. Esa diferencia es importante porque un aumento de los FLOPS máximos no garantiza por sí solo un menor consumo por tarea completada.

Cómo pretende AMD conseguirlo

La mejora depende de varios elementos que deben funcionar conjuntamente:

• Arquitecturas de cómputo más eficientes: nuevos diseños y formatos numéricos de menor precisión pueden aumentar las operaciones útiles por vatio.
• Memoria más rápida y abundante: una mayor capacidad de HBM y más ancho de banda reducen los cuellos de botella y la energía dedicada a mover datos.
• Interconexiones de alta velocidad: las redes de expansión dentro y fuera del rack reducen las esperas durante el entrenamiento distribuido y la inferencia.
• Software y utilización: optimizaciones de kernels, planificación, paralelismo de modelos y mejor aprovechamiento de los aceleradores pueden elevar el trabajo útil realizado por cada unidad de energía.
• Diseño conjunto del sistema: coordinar procesadores, aceleradores, memoria, redes, alimentación y refrigeración evita optimizar un componente a costa del resto.

Helios: la apuesta de AMD por vender el rack completo

Helios representa el intento de AMD de competir no solo con aceleradores individuales, sino con una infraestructura integrada a escala de rack. La configuración anunciada incluye 72 GPU AMD Instinct MI455X, procesadores EPYC de próxima generación con nombre en clave “Venice” y conectividad Pensando.

Según las especificaciones publicadas por AMD, un rack Helios ofrece hasta 2,9 exaflops de cómputo FP4 y 1,4 exaflops FP8, junto con 31 TB de memoria HBM4, hasta 260 TB/s de ancho de banda de expansión dentro del sistema y 43 TB/s de expansión entre sistemas.

Frente a un rack NVIDIA Vera Rubin NVL72, AMD afirma que Helios puede ofrecer hasta un 15% más de cómputo FP4, un 50% más de capacidad HBM y un 50% más de ancho de banda de expansión. Son comparaciones del fabricante y no resultados de una prueba independiente.

AMD confirmó que Helios había entrado en producción completa en julio de 2026 y que los primeros envíos estaban previstos para el final del tercer trimestre, seguidos de una ampliación del volumen en el cuarto trimestre. Las fuentes disponibles no establecen un hito de producción específico para 2027; por ello, cualquier referencia a un calendario “2026-2027” debe entenderse como una expectativa de despliegue, no como un calendario confirmado.

Un mercado en plena expansión

El anuncio llega mientras AMD acelera su negocio de centros de datos. Reuters informó de que la demanda de infraestructura de IA estaba impulsando las previsiones de la compañía, apoyadas en la expansión de capacidad de grandes centros de datos. Otros informes situaron los ingresos del segmento de centros de datos de AMD en 6.700 millones de dólares en el segundo trimestre de 2026, un 107% más que un año antes. Esa cifra incluye tanto procesadores EPYC como aceleradores Instinct, por lo que no representa exclusivamente ventas de GPU para IA.

El contexto competitivo también se ha ampliado: NVIDIA conserva una posición dominante en infraestructura de IA, mientras AMD intenta diferenciarse con racks completos, memoria, interconexiones y software integrados. Las estrategias de financiación de NVIDIA y los ingresos de sistemas TPU de Google serían elementos relevantes para comparar a los principales rivales, pero las fuentes disponibles aquí no aportan evidencia suficiente para cuantificarlos o describirlos con fiabilidad.

La conclusión, por ahora, es más concreta que grandilocuente: AMD afirma que ya va por delante de su hito intermedio de eficiencia y ha convertido el rack completo —no solo el chip— en la unidad central de su promesa para 2030. El desafío será demostrar que esas estimaciones se mantienen en cargas reales, despliegues comerciales y distintas condiciones de energía y refrigeración.