El 23 de julio de 2026, en su evento Advancing AI 2026 en San Francisco, AMD lanzó los módulos de sistema en chip Kria AI y una plataforma completa de desarrollo de robótica construida alrededor de los nuevos procesadores Ryzen AI Embedded X100 Series.
La plataforma X100 integra una CPU, GPU, NPU y FPGA en una única arquitectura de memoria unificada, lo que significa que cada elemento de cómputo comparte el mismo pool de memoria en lugar de intercambiar datos entre chips separados.
AMD está comparando directamente su plataforma con la Jetson Thor T5000 de Nvidia. La empresa afirma una ventaja de 3,4× en capacidades de procesamiento en tiempo real, 2,3× más agentes concurrentes ejecutándose simultáneamente y 1,6× más capacidad de CPU sobrante después de que se ejecuten esas cargas de trabajo. También afirma un rendimiento FP32 mejorado en 3× en tareas específicas de procesamiento de señales.
La plataforma funciona según el estándar COM-HPC, una especificación de hardware abierta que permite a los desarrolladores intercambiar módulos sin necesidad de rediseñar sistemas completos. AMD también está desarrollando su pila de software en torno a ROS 2, además de ROCm, el marco de cómputo GPU de AMD. Los esquemas están accesibles públicamente.
La empresa anunció una Red de Socios en Robótica junto con el lanzamiento del hardware. El adoptante temprano más concreto es Foundation Future Industries, que está migrando sus robots humanoides Phantom a la plataforma X100. Foundation Future Industries anteriormente trabajaba con configuraciones de Nvidia e Intel.
AMD ha suministrado FPGAs y SoC adaptativos a través de su adquisición de Xilinx durante años, a menudo alimentando silenciosamente sistemas de control dentro de equipos de automatización industrial. La marca Kria ya existía como una plataforma embebida basada en FPGA. Lo que cambió es el nivel de integración, combinando todos los tipos de cómputo que los desarrolladores necesitan bajo un mismo techo y dotándola de una pila de software adecuada para la era de la IA.
Para desarrolladores, el ecosistema de software ROCm, aunque mejora, aún se queda atrás de CUDA en madurez de herramientas. Esa brecha es el principal riesgo que AMD debe cerrar.