En la última década, el entrenamiento de modelos ha sido el motor que ha impulsado el avance de la inteligencia artificial (IA). Millones de parámetros, potentes clústeres de cómputo y enormes volúmenes de datos han marcado toda una era. Sin embargo, hoy la atención de la innovación y la adopción tecnológica comienza a desplazarse hacia otra etapa clave en el ciclo de vida de la IA: la inferencia.
La inferencia es el momento en el que un modelo, ya entrenado, entra en acción. Es cuando empieza a tomar decisiones en tiempo real y a generar impacto en aplicaciones como diagnósticos médicos y mucho más. En otras palabras, es el puente entre la promesa de la IA y su valor real para los usuarios, empresas y gobiernos. Es aquí donde la predicción se convierte en acción y donde se materializa el verdadero retorno de la inversión en inteligencia artificial.
«La inferencia es la protagonista en la adopción masiva de la inteligencia artificial. Los modelos entrenados comienzan a impactar la experiencia real de los usuarios», afirma Nicolás Cánovas, director general de AMD para América Latina.
Este cambio de enfoque trae consigo desafíos importantes. Los principales: reducir la latencia, mejorar la eficiencia energética y escalar el rendimiento sin depender de infraestructuras propietarias o costosas. La propuesta de AMD frente a este escenario es clara, potente, abierta y completa. Se trata de un ecosistema donde procesadores, aceleradores, software y código abierto trabajen en conjunto para sacar el máximo provecho de la inferencia.
El poder de la inferencia
Las GPU AMD Instinct MI300X y el ecosistema de software AMD ROCm, AMD son soluciones optimizadas para la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala. Esta arquitectura permite ejecutar modelos como LLaMA 2 o DeepSeek-R1 con menos nodos, bajo consumo energético y velocidades rápidas de generación de resultados. Además, al no depender de plataformas cerradas, el software ROCm abre la puerta a implementaciones en múltiples entornos e industrias, como la sanitaria.
Pero la inferencia no se trata sólo de GPU. Los procesadores AMD EPYC de 4ª y 5ª generación, Series 9004 y 9005, desempeñan un papel crucial en este ecosistema. Capaces de procesar cargas de trabajo de IA con alta densidad computacional y eficiencia energética, permiten implementar la inferencia de forma escalable. Funcionan lo mismo en en centros de datos tradicionales que en arquitecturas híbridas o en el borde (edge computing). Esta combinación de CPU potentes y GPU especializadas posibilita la predicción en tiempo real, cerca del usuario y sin comprometer el rendimiento.
En mercados como Latinoamérica, donde los recursos pueden ser más limitados y la infraestructura más diversa, contar con plataformas eficientes y abiertas es clave. La inferencia permite llevar la IA de forma realista a diversos sectores, como la salud, sin requerir grandes despliegues iniciales. Y lo hace con una visión pragmática: predicción precisa, bajos tiempos de respuesta y costos controlados. Este enfoque también empodera a desarrolladores e innovadores locales, que pueden crear soluciones con herramientas accesibles y estándares abiertos.
«En nuestra región, lo que define el futuro de la IA no es sólo cuán avanzada sea la tecnología, sino cuán accesible y eficiente pueda ser su implementación», concluye Cánovas.
