AMD presenta una guía detallada para ejecutar OpenClaw de forma local, optimizando el rendimiento en procesadores Ryzen AI Max y tarjetas gráficas Radeon Pro.
En un avance significativo para la soberanía de datos y el procesamiento descentralizado, AMD ha publicado una guía técnica exhaustiva destinada a permitir que los usuarios ejecuten OpenClaw de manera local. Esta iniciativa busca aprovechar la potencia de su hardware de última generación, específicamente los procesadores Ryzen AI Max y las unidades de procesamiento gráfico (GPU) Radeon, para gestionar agentes de inteligencia artificial sin depender de la nube.
La propuesta de AMD se divide en dos rutas de hardware principales, denominadas internamente como «RyzenClaw» y «RadeonClaw». Ambas están diseñadas para funcionar sobre el Subsistema de Windows para Linux (WSL2) y utilizan LM Studio para la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Este enfoque permite a los desarrolladores y entusiastas de la tecnología mantener sus cargas de trabajo de IA totalmente privadas y bajo su propio control físico.
La potencia del ecosistema Ryzen AI Max
La configuración RyzenClaw se centra en el procesador Ryzen AI Max+ 395, una pieza de silicio que redefine lo que un computador personal puede hacer en términos de inteligencia artificial. Según los datos técnicos proporcionados por la compañía, este sistema requiere una configuración de 128 GB de memoria unificada. Para un rendimiento óptimo en tareas de IA, AMD recomienda reservar 96 GB como memoria de gráficos variable.
Bajo este esquema, el sistema es capaz de ejecutar el modelo Qwen 3,5 35B A3B a una velocidad de aproximadamente 45 tokens por segundo. Además, puede procesar 10.000 tokens de entrada en unos 19,5 segundos y soporta una ventana de contexto de hasta 260.000 tokens. «Los sistemas equipados con procesadores AMD Ryzen AI Max+ están excepcionalmente bien preparados para convertirse en computadores de agentes», señaló el equipo de AMD AI Group en su comunicación oficial. Esta capacidad permite, por ejemplo, la ejecución de hasta seis agentes de IA de forma simultánea, facilitando la experimentación con «enjambres de agentes» en hardware de consumo avanzado.
Velocidad extrema con RadeonClaw
Por otro lado, la ruta RadeonClaw está orientada a quienes priorizan la velocidad de respuesta. Al utilizar una tarjeta Radeon AI Pro R9700 con 32 GB de memoria de video dedicada (VRAM), el rendimiento en la generación de texto se dispara hasta los 120 tokens por segundo con el mismo modelo Qwen. Esta configuración reduce el tiempo de procesamiento de 10.000 tokens a solo 4,4 segundos. Aunque soporta una ventana de contexto ligeramente menor (190.000 tokens) y permite la ejecución de dos agentes concurrentes, su fluidez es ideal para aplicaciones que requieren respuestas casi instantáneas.
Hacia el computador de agentes
AMD no solo está lanzando una guía de instalación; está proponiendo un cambio de paradigma. La empresa visualiza una transición desde la PC tradicional hacia lo que denominan el «Computador de Agentes». En esta nueva era, la computadora no es solo una herramienta que el usuario opera, sino una entidad que trabaja de forma proactiva para él.
Para lograr esta configuración, el proceso incluye la instalación de controladores específicos, la configuración de WSL2 y el uso de herramientas como llama.cpp para la inferencia. La guía también destaca la importancia de Memory.md, un marco de memoria basado en incrustaciones (embeddings) locales que almacena el contexto sin necesidad de sincronización externa. Con estos recursos, AMD busca democratizar el acceso a herramientas de IA que antes estaban reservadas para centros de datos masivos.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
