Los agentes de inteligencia artificial están cambiando la forma en que usamos estas tecnologías y el procesador de una computadora empieza a tener un papel cada vez más importante. AMD sostiene que, aunque las GPU continúan siendo fundamentales para ejecutar modelos de IA en la nube, una gran parte del trabajo necesario para completar tareas ocurre en la CPU. En este escenario, los procesadores basados en AMD Zen 5 pueden marcar una diferencia importante en el rendimiento de los agentes.
La diferencia está en que un agente de IA no se limita a responder una pregunta. Puede leer archivos, ejecutar código, utilizar aplicaciones, llamar herramientas y completar tareas de varios pasos. Para hacerlo, el modelo decide qué acción realizar, el agente utiliza una herramienta y el procesador del equipo ejecuta esa operación antes de devolver el resultado al modelo. Por eso, AMD plantea que medir solamente la velocidad con la que una IA genera tokens ya no alcanza para determinar su rendimiento.
El procesador se convierte en una pieza clave para la IA
En este nuevo modelo de funcionamiento, la CPU se ocupa de buena parte de la ejecución y coordinación. Entre otras tareas, puede lanzar procesos, analizar archivos, ejecutar comandos y coordinar distintos trabajadores. Incluso cuando la inferencia de inteligencia artificial se realiza mediante una GPU o una NPU, el procesador mantiene en funcionamiento el resto del flujo.
La importancia aumenta cuando los agentes realizan tareas más complejas. Mientras un chatbot puede limitarse a generar una respuesta, un agente puede ejecutar decenas de operaciones para completar una solicitud. Además, algunos sistemas pueden utilizar varios subagentes de manera simultánea, procesando archivos, ejecutando comandos y analizando resultados en paralelo.
Esto hace que el rendimiento de la CPU tenga impacto directo en la ejecución de herramientas, la compilación de código, el procesamiento de datos locales, la respuesta de las aplicaciones y el tiempo total necesario para completar una tarea.
AMD mostró una prueba con seis agentes simultáneos
AMD utilizó un flujo de trabajo de desarrollo basado en Codex con seis agentes ChatGPT 5.5 High ejecutándose en paralelo. La prueba incluyó tareas como análisis estático, compilación, ejecución, serialización de archivos JSON y CSV, consultas SQLite, compresión, hashing y operaciones con paquetes y manifiestos.
En ese escenario, un sistema ASUS ProArt equipado con un AMD Ryzen AI Max+ consiguió hasta 6 veces más rendimiento de CPU que una notebook de cuatro años de antigüedad. Para AMD, el resultado demuestra cómo el procesador puede influir directamente en la velocidad con la que los agentes completan tareas que involucran archivos, aplicaciones y herramientas de desarrollo.
La conclusión de la compañía es clara: la evolución de la IA hacia sistemas capaces de actuar y no solamente responder hace que el hardware local gane protagonismo. Las GPU pueden encargarse de los modelos más grandes, mientras que las GPU y NPU locales aceleran la inferencia, pero la CPU proporciona el entorno necesario para convertir las decisiones de un agente en acciones concretas.