Conferencia Goldman Sachs Communacopia + Technology 2026 de Advanced Micro Devices

Gracias, Jim. Gracias.

Puedo empezar con eso. Mira, es una excelente pregunta y creo que, al pensar en nuestro recorrido, es muy similar al de muchas empresas. Creo que nuestro equipo empezó con un enfoque de varias capas para la infraestructura, ¿no? Empezamos, ante todo, con la capa de datos y la optimizamos. Hemos hablado con muchos clientes empresariales y esto suele pasarse por alto: cómo estructurar los datos para poder usar agentes de manera eficaz. De hecho, publicamos nuestra solución como código abierto. Se llama Optima. Empezamos por ahí y luego emprendimos este recorrido con unos cuatro agentes que impulsan lo que yo llamaría automatización para mejorar la eficiencia, y eso ha funcionado muy bien. Ahora diría que estamos realmente en el ámbito de las aplicaciones específicas de cada dominio, ¿no? Si lo piensan, para nosotros, lo específico de un dominio es EDA.

Estamos viendo un potencial enorme en programación, depuración y esas dos áreas clave, además del desarrollo de kernels y del desarrollo de software en general. Los resultados ahí son muy sólidos. Además, por supuesto, estamos viendo una automatización y mejoras de eficiencia muy sólidas en todas las empresas. Diría que es interesante porque estuvimos en la ciudad de Nueva York la semana pasada y estaba con nuestro director de información. Tuvimos una mesa redonda con varios de los principales clientes empresariales de Nueva York, y él empezó explicándoles todo el recorrido. Fue una conversación muy buena sobre en qué etapa de este recorrido está cada uno. Diría que estamos avanzados en esta área. Diría que lo abordamos con mucha determinación.

También estamos analizando cómo equilibrar los costos de los tokens con el valor, y estamos haciendo cosas avanzadas en ese ámbito. En general, la adopción es muy sólida. Hay que vernos tanto como proveedor como uno de los principales usuarios de IA.

Sí. Jim, lo único que agregaría es que ustedes nos vieron trabajar en un gran marco que desarrollamos con Anthropic, en el contexto de su compra de hasta 2 gigavatios de MI450. Pero también hay mucho trabajo para adoptar en todas nuestras organizaciones de ingeniería, no solo las herramientas de OpenAI, sino también las herramientas Claude de Anthropic. Esto está acelerando mucho el ciclo de desarrollo de software, la depuración y el tiempo hasta la producción de los programas de chips, y nos permite optimizar en qué dedican su tiempo nuestros equipos de software. Tenemos una enorme organización de software y estamos tratando de determinar en qué deben trabajar y dónde pueden usar herramientas para acelerar ese ciclo, en vez de hacer las cosas manualmente. Mi jefe, Gene, nuestro director financiero, nos ha comparado con muchas empresas líderes de semiconductores y tecnología, y creo que estamos a la vanguardia de la adopción interna de la IA.

Esto ha supuesto un aumento del costo de los tokens, pero también ha generado una ganancia de productividad mucho mayor en toda la organización, y nos ha permitido... Creo que verán que nos permite llevar productos de hardware y software al mercado mucho más rápido a medida que avancemos.

Sí. De hecho, solo un último punto. Solo quiero enfatizarlo, ¿no? Así que tenemos aplicaciones específicas de cada dominio y lo que yo llamaría automatización general de TI. Una sirve para mejorar la eficiencia, pero cuando se puede acelerar el tiempo de llegada al mercado, ahí es donde realmente se ven los resultados. Eso es lo que buscamos. Al trabajar con empresas externas, nuestro objetivo es que obtengan valor muy rápidamente, ¿no? Con ROCm y algunas de nuestras soluciones. Así que, de nuevo, siempre decimos que usamos nuestros propios productos, ¿no? Todo lo que desarrollamos se implementa primero en nuestros centros de datos. Está funcionando muy bien para acelerar el tiempo de llegada al mercado de nuestros equipos de ingeniería.

¿Quieres empezar tú o puedo hacerlo yo?

Sí. Creo que, Jim, la respuesta es sí. No es una respuesta muy útil, pero sí es la respuesta. Nuestro objetivo es asegurarnos de que nuestras hojas de ruta combinadas de CPU y GPU se diferencien claramente en cuanto a los resultados de tokens por dólar, ya se trate de modelos de pesos abiertos o de modelos de frontera para nuestros clientes más grandes. Creo que, obviamente, la industria está evolucionando rápidamente en torno a cuáles son los casos de uso adecuados. ¿Cómo deberíamos decirlo? Cómo asignar los tokens adecuados al problema adecuado, considerando el costo del token frente al rendimiento que ofrece. Es un espectro muy amplio.

Creo que nuestro objetivo es asegurarnos de que, en el área de GPU, nuestro hardware y software generen las eficiencias adecuadas, ya se trate de modelos de pesos abiertos, de pesos cerrados o de frontera, y de que la empresa de Dan proporcione la CPU adecuada para ejecutar agentes que operen todos esos modelos, sin importar de dónde provengan.