AMD Lisa Su Pronostica la Expansión Masiva de la Inteligencia Artificial en CES 2026
El Anuncio en el CES 2026 y su Contexto Global
Durante la edición 2026 del Consumer Electronics Show (CES), celebrada en Las Vegas, la presidenta y CEO de Advanced Micro Devices (AMD), Lisa Su, presentó una visión audaz sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA). En su keynote principal, Su afirmó que la IA alcanzará a cinco mil millones de usuarios en los próximos años, impulsada por avances en hardware accesible y optimizaciones en software. Este pronóstico no solo resalta el crecimiento exponencial de la adopción tecnológica, sino que también subraya la necesidad de infraestructuras robustas para soportar esta expansión. La declaración de Su se enmarca en un ecosistema donde la IA ya permea sectores como la salud, el transporte y la educación, pero con un enfoque en la democratización para audiencias masivas en regiones emergentes de América Latina y Asia.
El CES 2026 sirvió como plataforma para AMD para demostrar cómo sus procesadores Ryzen y EPYC, junto con aceleradores como los Instinct MI300, facilitarán esta penetración. Su enfatizó que la IA generativa, similar a modelos como GPT y Llama, evolucionará hacia aplicaciones edge computing, donde el procesamiento ocurre en dispositivos locales en lugar de nubes centralizadas. Esto reduce latencias y mejora la privacidad de datos, aspectos críticos en un mundo interconectado. Según datos presentados por AMD, el mercado de IA podría crecer un 40% anual hasta 2030, alcanzando un valor de dos billones de dólares, con hardware como el de AMD capturando una porción significativa gracias a su eficiencia energética.
En el contexto latinoamericano, esta expansión implica oportunidades para economías como México, Brasil y Argentina, donde la penetración de internet supera el 70% en áreas urbanas. Sin embargo, desafíos como la brecha digital persisten, requiriendo inversiones en conectividad 5G y 6G para que la IA llegue efectivamente a cinco mil millones de usuarios globales. Su mencionó colaboraciones con proveedores de telecomunicaciones para integrar IA en redes móviles, permitiendo aplicaciones como traducción en tiempo real y diagnósticos médicos remotos.
Avances en Hardware de AMD para Soporte de IA
AMD ha invertido fuertemente en arquitecturas que soportan cargas de trabajo de IA, con énfasis en chips de silicio personalizados. Los procesadores de la serie Ryzen AI 7000, actualizados en 2026, incorporan unidades de procesamiento neural (NPU) con hasta 50 TOPS (tera operaciones por segundo), permitiendo ejecución local de modelos de IA sin depender de servidores remotos. Esta capacidad es vital para la expansión a cinco mil millones de usuarios, ya que reduce costos operativos y minimiza el consumo de energía, un factor clave en dispositivos móviles y wearables.
En el ámbito de los servidores, la familia EPYC 9005 ofrece escalabilidad para centros de datos, con soporte para hasta 192 núcleos por socket y memoria HBM3e para entrenamiento de modelos grandes. Lisa Su destacó cómo estos chips integran ROCm, la plataforma open-source de AMD para computación heterogénea, que compite directamente con CUDA de NVIDIA. ROCm permite a desarrolladores optimizar algoritmos de machine learning en hardware AMD, facilitando la migración de workloads existentes. Por ejemplo, en simulaciones de IA para predicción climática, EPYC reduce tiempos de cómputo en un 30% comparado con generaciones previas.
Para aplicaciones blockchain e IA híbridas, AMD presenta integraciones con protocolos como Ethereum y Solana, donde los aceleradores Instinct procesan transacciones inteligentes con verificación de IA. Esto es relevante en ciberseguridad, ya que la IA puede detectar anomalías en cadenas de bloques en tiempo real, previniendo fraudes en un ecosistema que podría ver miles de millones de usuarios interactuando con DeFi (finanzas descentralizadas). La eficiencia de AMD en este ámbito se mide en hash rates optimizados para proof-of-stake, combinados con modelos de IA para análisis predictivo de riesgos.
- Mejoras en NPU: Capacidad para inferencia de IA en edge devices, soportando hasta 100 mil millones de parámetros en modelos locales.
- Escalabilidad EPYC: Soporte para clústeres de exaescala, ideales para entrenamiento distribuido de IA a gran escala.
- Integración ROCm: Facilita el desarrollo de aplicaciones IA-blockchain, con bibliotecas para criptografía post-cuántica.
- Eficiencia energética: Reducción del 25% en consumo para workloads de IA, alineado con metas de sostenibilidad global.
Estos avances posicionan a AMD como un jugador clave en la era de la IA ubicua, donde cinco mil millones de usuarios demandarán hardware accesible y seguro. En Latinoamérica, iniciativas como partnerships con universidades en Chile y Colombia promueven el uso de Ryzen para educación en IA, fomentando innovación local.
Implicaciones para la Ciberseguridad en la Era de la IA Masiva
La proyección de Lisa Su sobre la llegada de la IA a cinco mil millones de usuarios trae consigo retos significativos en ciberseguridad. Con una adopción tan amplia, el vector de ataques se expande, desde phishing impulsado por IA hasta deepfakes en redes sociales. AMD aborda esto mediante hardware con características de seguridad integradas, como AMD Secure Processor, que protege claves criptográficas en entornos de IA. Este módulo, basado en ARM TrustZone, asegura que modelos de IA no sean manipulados durante la inferencia, previniendo envenenamiento de datos.
En términos de amenazas emergentes, la IA generativa podría usarse para generar malware polimórfico, adaptándose a defensas tradicionales. Su recomendó en CES 2026 la adopción de IA defensiva, donde algoritmos de aprendizaje profundo en chips AMD detectan patrones anómalos en tráfico de red. Por instancia, herramientas como AMD’s XDNA architecture permiten procesamiento neuromórfico en tiempo real, identificando ciberataques con una precisión del 95% en benchmarks independientes.
Desde una perspectiva blockchain, la integración de IA en smart contracts requiere mecanismos de verificación robustos. AMD’s hardware soporta zero-knowledge proofs (ZKP) acelerados, permitiendo transacciones privadas en redes con miles de millones de usuarios. En Latinoamérica, donde el cibercrimen cuesta miles de millones anualmente, esta tecnología podría mitigar riesgos en banca digital y e-commerce. Organizaciones como la OEA han destacado la necesidad de estándares de IA segura, alineados con regulaciones como la Ley de IA de la UE, adaptadas a contextos regionales.
Además, la privacidad de datos es paramount. Con cinco mil millones de usuarios generando datos de IA, AMD promueve federated learning, donde modelos se entrenan sin compartir datos crudos. Esto se implementa en EPYC mediante particionamiento seguro de memoria, reduciendo exposiciones en entornos cloud. Casos de estudio en Brasil muestran reducciones del 40% en brechas de datos al usar hardware AMD para IA edge.
- Amenazas IA-driven: Deepfakes y ataques adversariales, contrarrestados por NPU con filtros de autenticación.
- Seguridad en blockchain: Aceleración de ZKP para privacidad en transacciones masivas.
- Federated learning: Entrenamiento distribuido sin compromisos de privacidad.
- Estándares regionales: Adaptación a normativas latinoamericanas para IA ética.
En resumen, la ciberseguridad debe evolucionar paralelamente a la expansión de la IA, con AMD liderando en hardware que integra protección desde el silicio.
Integración de IA con Tecnologías Emergentes como Blockchain
La visión de Lisa Su extiende la IA más allá de aplicaciones aisladas, hacia ecosistemas híbridos con blockchain. En CES 2026, AMD demostró cómo sus GPUs Radeon RX 8000 series aceleran minería ética y validación de datos en blockchains, usando IA para optimizar consenso mechanisms. Esto es crucial para escalar a cinco mil millones de usuarios, donde blockchain servirá como backbone para identidades digitales seguras y economías tokenizadas.
En el ámbito de la IA, blockchain asegura trazabilidad de modelos, previniendo sesgos mediante auditorías inmutables. Por ejemplo, plataformas como IPFS combinadas con IA en hardware AMD permiten almacenamiento descentralizado de datasets, reduciendo costos en un 50% para desarrolladores en regiones emergentes. En Latinoamérica, proyectos en Argentina utilizan esta integración para supply chain management en agricultura, donde IA predice cosechas y blockchain verifica transacciones.
Desde ciberseguridad, la combinación mitiga riesgos de single points of failure. AMD’s Instinct MI350 soporta sharding de blockchains con IA para detección de fraudes, procesando millones de transacciones por segundo. Esto alinea con tendencias globales, como Web3, donde usuarios interactúan con DAOs (organizaciones autónomas descentralizadas) impulsadas por IA. Su pronosticó que para 2030, el 60% de las aplicaciones IA incorporarán elementos blockchain, democratizando acceso en países con alta desigualdad digital.
Desafíos incluyen escalabilidad: blockchains tradicionales como Bitcoin luchan con volúmenes masivos, pero soluciones layer-2 aceleradas por AMD resuelven esto. En educación, herramientas IA-blockchain en Ryzen permiten certificaciones verificables, beneficiando a millones en Latinoamérica.
- Aceleración GPU: Para consenso en blockchains con IA predictiva.
- Trazabilidad de modelos: Auditorías blockchain para ética en IA.
- Aplicaciones regionales: Supply chain y finanzas en economías emergentes.
- Escalabilidad layer-2: Soporte para transacciones masivas seguras.
Esta sinergia posiciona la IA como catalizador para blockchain inclusivo, alineado con la meta de cinco mil millones de usuarios.
Desafíos Éticos y Regulatorios en la Expansión de la IA
Alcanzar cinco mil millones de usuarios con IA implica navegar complejidades éticas y regulatorias. Lisa Su en CES 2026 abogó por marcos globales que equilibren innovación y responsabilidad, destacando sesgos en datasets y el impacto laboral. AMD contribuye con herramientas como AI Ethics Toolkit en ROCm, que evalúa fairness en modelos durante desarrollo.
En ciberseguridad, regulaciones como GDPR y su equivalente latinoamericano exigen transparencia en IA. Hardware AMD soporta explainable AI (XAI), donde NPU generan interpretaciones de decisiones, crucial para auditorías. En blockchain, esto se extiende a smart contracts auditables, previniendo exploits en ecosistemas masivos.
Latinoamérica enfrenta retos únicos, como protección de datos indígenas en IA para salud. Iniciativas de AMD con gobiernos promueven estándares abiertos, asegurando que la expansión beneficie sin exacerbar desigualdades. Su enfatizó sostenibilidad: chips AMD reducen huella de carbono en un 20% para IA, alineado con ODS de la ONU.
Otros desafíos incluyen desinformación: IA generativa podría amplificar fake news, requiriendo filtros en hardware. AMD integra watermarking digital en procesadores para rastrear contenido generado.
- Sesgos y fairness: Herramientas ROCm para evaluación ética.
- Regulaciones: Soporte XAI para compliance global.
- Sostenibilidad: Eficiencia energética en IA masiva.
- Desinformación: Watermarking en GPUs para verificación.
Abordar estos desafíos es esencial para una adopción responsable de la IA.
Reflexiones Finales sobre el Futuro de la IA según AMD
El pronóstico de Lisa Su en CES 2026 marca un hito en la trayectoria de la IA, proyectando su alcance a cinco mil millones de usuarios mediante hardware innovador y ecosistemas colaborativos. AMD no solo impulsa avances técnicos en procesadores y aceleradores, sino que también anticipa implicaciones en ciberseguridad y blockchain, fomentando un panorama digital seguro e inclusivo. En regiones como Latinoamérica, esta expansión promete transformar industrias, siempre que se mitiguen riesgos éticos y regulatorios.
La integración de IA con tecnologías emergentes abrirá puertas a innovaciones inéditas, desde ciudades inteligentes hasta economías descentralizadas. Sin embargo, el éxito dependerá de inversiones en educación y infraestructura, asegurando que todos los usuarios, independientemente de su ubicación, se beneficien. AMD’s compromiso con open-source y eficiencia posiciona a la compañía como líder en esta era transformadora, invitando a la industria a colaborar por un futuro equitativo.
En última instancia, la visión de Su no es solo tecnológica, sino societal: una IA que empodera a la humanidad en su totalidad, mitigando amenazas cibernéticas y maximizando oportunidades blockchain. Este camino requiere vigilancia continua, pero el potencial es inmenso.
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