I. El Despegue de la Inteligencia Artificial en Radeon: FSR Redstone al Descubierto
El ecosistema de hardware de PC se prepara para un punto de inflexión decisivo. AMD ha confirmado oficialmente la premiere de su plataforma de escalado y renderizado asistido por inteligencia artificial (IA), conocida como FSR "Redstone," para el 10 de diciembre de 2025.1 Esta fecha, anunciada mediante un teaser por Jack Huynh, Vicepresidente Senior y Gerente General del Grupo de Computación y Gráficos de AMD, marca el intento más serio de la compañía por consolidar una respuesta competitiva a las tecnologías líderes de IA en el mercado.3
1.1 El Evento Clave: 10 de Diciembre de 2025
Redstone es mucho más que una simple actualización incremental de FidelityFX Super Resolution (FSR). Representa el "cambio arquitectónico más significativo en la historia de FSR," al integrar de lleno la aceleración de Machine Learning (ML) en el pipeline gráfico.5
El objetivo estratégico de AMD es innegable: Redstone se ha desarrollado explícitamente como la alternativa de la compañía a DLSS 4.0 de NVIDIA, buscando cerrar la brecha existente en calidad de imagen, funcionalidad y estabilidad.6 Históricamente, a pesar de las grandes mejoras en FSR 3 y FSR 4, las soluciones de NVIDIA han mantenido una superioridad en la mayoría de las métricas de calidad de imagen. La llegada de Redstone se centra en superar estas deficiencias mediante la adopción de modelos neurales.7
Esta transición total a tecnologías basadas en Machine Learning implica un cambio fundamental en la filosofía de AMD. Mientras que las primeras versiones de FSR priorizaban la compatibilidad universal (cross-vendor), la implementación de Redstone, fuertemente ligada al hardware de última generación, subraya que la prioridad de la compañía ahora es la calidad de imagen y la paridad de características avanzadas. Esto se considera un movimiento necesario para competir en escenarios de alta fidelidad, especialmente aquellos que utilizan path tracing.6 El timing del lanzamiento es un factor de presión, ya que AMD requiere con urgencia una plataforma madura para hacer frente a la consolidada posición de NVIDIA en el renderizado asistido por IA.
II. Arquitectura RDNA 4: Los Cuatro Pilares Neurales de Redstone
FSR Redstone se concibe como una suite integral de tecnologías que aprovecha las capacidades de cómputo matricial de la arquitectura RDNA 4 (Serie Radeon RX 9000). Los cuatro pilares definidos buscan abordar los principales desafíos del renderizado moderno: escalado de imagen, fluidez, eliminación de ruido de trazado de rayos e iluminación global eficiente.
2.1 FSR 4: La Nueva Super Resolución por IA
El componente central es la Super Resolución, que evoluciona hacia FSR 4. Este nuevo algoritmo abandona el enfoque de escalado analítico (utilizado en FSR 3.1) para adoptar un modelo acelerado por Machine Learning.10
El desarrollo de FSR 4 se ha realizado entrenando el algoritmo utilizando datos de juegos de alta calidad (ground truth) en los aceleradores de cómputo de alto rendimiento AMD Instinct™.10 Este proceso de entrenamiento masivo tiene como objetivo principal resolver los problemas de calidad de imagen que afectaron a las versiones anteriores de FSR. Específicamente, FSR 4 busca mejorar significativamente la estabilidad temporal y la preservación de detalles, a la vez que reduce drásticamente los artefactos de ghosting que eran comunes en FSR 3.1.10
En el contexto competitivo, la necesidad de una Super Resolución basada en ML se vuelve crítica. Análisis previos indicaron que, si bien FSR 3 competía bien en la Generación de Fotogramas, NVIDIA mantenía una clara ventaja en el escalado de Super Resolución.12 El éxito de FSR 4 dependerá de su capacidad para ofrecer la consistencia de imagen y la eliminación de artefactos que DLSS ha perfeccionado, especialmente en movimiento rápido, un área donde FSR 3 fue duramente criticado.11
2.2 ML Frame Generation (Generación de Fotogramas Neural)
La Generación de Fotogramas (FG) recibe una revisión arquitectónica total. FSR 3 utilizaba una técnica de interpolación de movimiento no asistida por IA para generar fotogramas intermedios.3 Redstone lo reemplaza con un modelo neural.5
Este nuevo modelo de ML utiliza datos temporales (tiempo) y espaciales (área) para predecir y crear fotogramas intermedios con mayor precisión.14 El resultado esperado es una claridad de movimiento superior y una reducción de los artefactos visuales asociados con las soluciones analíticas. Si bien FSR 3 ya ofrecía un salto de rendimiento significativo, con una latencia baja y un rendimiento superior al de DLSS FG en ciertos casos, el cambio a un modelo neural busca asegurar la fidelidad visual, poniendo la solución de AMD más cerca de las propuestas de NVIDIA que dependen intensamente de la inferencia de IA.3 El desafío técnico es implementar esta inferencia neural sin comprometer la eficiencia o introducir una penalización de latencia que pueda anular las ventajas de rendimiento que FSR ya había logrado.15
2.3 Ray Regeneration (Regeneración de Rayos)
Ray Regeneration es el equivalente directo de AMD a la tecnología DLSS Ray Reconstruction de NVIDIA. Se trata de un denoiser (reductor de ruido) asistido por IA cuyo propósito es reconstruir y filtrar datos de ray tracing ruidosos. Esto es crucial para limpiar y mejorar la fidelidad de los reflejos, las sombras y otros efectos trazados por rayos, permitiendo a los desarrolladores utilizar menos muestras por píxel y, por lo tanto, reducir el costo de rendimiento del ray tracing.2
Esta característica ya ha tenido un debut limitado. Una versión preliminar de Ray Regeneration está disponible para la serie Radeon RX 9000 en Call of Duty: Black Ops 7, ofreciendo una primera prueba de la capacidad de denoising de IA de AMD.5
2.4 Neural Radiance Caching (Cacheo de Resplandor Neural)
El tercer gran componente de Redstone aborda la iluminación global y el path tracing. Neural Radiance Caching (NRC) emplea Machine Learning para aprender y predecir de forma continua cómo se propaga la luz dentro de una escena, permitiendo que el sistema cachee la iluminación indirecta.2
El impacto de NRC es doble: estabiliza la iluminación trazada por rayos y reduce drásticamente el costo computacional asociado con la iluminación indirecta.2 Esta optimización es fundamental para hacer que el path tracing, la técnica de renderizado más exigente, sea viable en hardware de consumo en tiempo real.18 Estas funciones de bajo nivel se implementan utilizando extensiones de la API gráfica como DirectX Ray Tracing 1.2, que habilita técnicas avanzadas de renderizado neural a nivel de hardware.19
A continuación, se detalla la composición y la equivalencia de estas tecnologías dentro de la suite Redstone:
FSR Redstone: Los Cuatro Pilares del Renderizado Neural
| Componente FSR Redstone | Función Principal | Equivalente NVIDIA (DLSS) | Avance Técnico Clave |
| FSR 4 (AI Super Resolution) | Escalado de imagen mejorado por ML | DLSS 4 Super Resolution |
Algoritmo ML entrenado en AMD Instinct GPUs, enfocado en estabilidad temporal 10 |
| ML Frame Generation | Generación de fotogramas intermedios neurales | Multi Frame Generation (MFG) |
Modelo neural que usa conciencia temporal y espacial para reducir artefactos de movimiento 5 |
| Ray Regeneration | Denoiser AI para efectos de Ray Tracing | DLSS Ray Reconstruction (3.5+) |
Filtro de reconstrucción de ruido de Ray Tracing asistido por ML 2 |
| Neural Radiance Caching | Cacheo y estabilización de iluminación indirecta | RTX Neural Radiance Cache |
Predicción de propagación de luz para optimizar Path Tracing 3 |
III. Desafíos Competitivos: Análisis Crítico vs. DLSS
El principal desafío para Redstone radica en la madurez de su competidor. NVIDIA ha estado utilizando modelos neurales y aceleradores de IA dedicados por varias generaciones, permitiendo a DLSS 4.0 emplear modelos transformer que logran una calidad de imagen frecuentemente superior a la resolución nativa.13
Históricamente, la batalla entre DLSS y FSR se ha librado en dos frentes:
-
Super Resolución (Calidad de Imagen): DLSS ha mantenido la ventaja, ofreciendo una fidelidad más consistente, mientras que FSR a menudo sufría de artefactos en movimiento.12
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Generación de Fotogramas (Rendimiento): FSR 3 FG demostró tener un overhead de rendimiento menor, resultando en un salto de FPS mayor que DLSS FG, y en ciertos casos, una latencia ligeramente mejor en hardware Radeon.12
La adopción de FSR 4 y ML Frame Generation indica que AMD busca igualar la calidad en el primer frente, manteniendo o mejorando la eficiencia en el segundo.
El verdadero criterio de competencia ha evolucionado. Dado que tanto FSR 3 como DLSS ya ofrecen ganancias masivas de FPS, el factor que realmente define la tecnología premium para la audiencia entusiasta (como la de Invictus PC) es la calidad sostenida de la imagen generada, especialmente la consistencia en Path Tracing y la reducción de artefactos durante el movimiento rápido.12 Redstone necesita demostrar que su modelo de IA es lo suficientemente robusto para operar con la misma consistencia y limpieza visual que NVIDIA, particularmente porque el renderizado asistido por IA se convierte en una necesidad para hacer jugables los efectos de path tracing de próxima generación.
IV. El Veredicto Preliminar: FSR Ray Regeneration en la Práctica
Antes de la premiere oficial del 10 de diciembre, AMD ofreció un adelanto parcial de Redstone: la función Ray Regeneration se habilitó en Call of Duty: Black Ops 7 para los propietarios de la serie RX 9000.17 Este debut fue objeto de un análisis exhaustivo por parte de medios especializados como Digital Foundry (DF), que describieron la implementación como "extraña e incompleta," sugiriendo un estado de trabajo en curso.20
4.1 Limitaciones y Deficiencias en la Fidelidad
El análisis del debut reveló diferencias fundamentales entre la tecnología de AMD y la de NVIDIA, más allá de las meras variaciones visuales esperadas.20
En Black Ops 7, la implementación de Ray Regeneration de AMD estaba limitada únicamente a los reflejos, mientras que DLSS Ray Reconstruction proporciona cobertura de escena completa.20 Además, las reflexiones de Redstone en esta versión mostraban artefactos de sub-resolución que el escalado de FSR no corregía.
La deficiencia más crítica observada fue la ausencia de la característica de "contact hardening" (endurecimiento de contacto).20 El contact hardening es un atributo esencial para el realismo de los reflejos trazados por rayos: el detalle se mantiene nítido en el punto de contacto reflectante, y el desenfoque aumenta progresivamente con la distancia. Sin embargo, la implementación de Redstone en BO7 aplicó el mismo nivel de desenfoque a lo largo de toda la reflexión, lo cual rompe la sensación de realismo.20 DF también documentó artefactos de disoclusión más notorios en la solución de AMD; por ejemplo, la silueta de un objeto que se mueve fuera del encuadre tiende a mantenerse dentro de la superficie reflectante por un tiempo prolongado.20
4.2 Eficiencia de Hardware y el Modelo de IA
A pesar de los problemas de calidad, hubo un indicio positivo respecto a la eficiencia. Las pruebas de rendimiento mostraron que la activación de Ray Regeneration solo incurría en un overhead de rendimiento de aproximadamente 1 FPS en varias ejecuciones de benchmark, independientemente de si se utilizaba FSR 3 o FSR 4 para el escalado.20
Este costo de rendimiento sorprendentemente bajo es un testimonio de la eficiencia de los núcleos de IA dentro de la arquitectura RDNA 4. Sin embargo, cuando se consideran los compromisos en la calidad de imagen—particularmente la omisión de efectos cruciales como el contact hardening—el bajo overhead sugiere que el modelo neural de AMD en esta etapa inicial pudo haber sido optimizado de manera excesiva para la velocidad, sacrificando cálculos esenciales de fidelidad. La conclusión, por ahora, es que la madurez del modelo de IA, no la capacidad bruta del hardware RDNA 4, es el factor limitante en la calidad final. La presentación del 10 de diciembre deberá demostrar que AMD ha refinado sus modelos para resolver estas carencias visuales.
V. La Paradoja de la Compatibilidad: ¿Exclusividad RDNA 4 Necesaria?
La cuestión de la compatibilidad se ha convertido en la controversia central que rodea a Redstone. La adopción plena de tecnologías de IA ha forzado a AMD a tomar una decisión compleja respecto al soporte de hardware antiguo.
5.1 El Mandato de RDNA 4
La comunicación oficial de AMD y las filtraciones indican que FSR Redstone está diseñado para ser exclusivo, al menos en su lanzamiento, para la serie Radeon RX 9000, que se basa en la arquitectura RDNA 4.1 La justificación técnica para esta limitación radica en que RDNA 4 es la única arquitectura de AMD que posee las capacidades suficientes de hardware matrix math o los núcleos de IA dedicados necesarios para ejecutar el complejo código de inferencia neural de Redstone de manera eficiente.1
El análisis técnico respalda que, para ejecutar las cuatro tecnologías avanzadas (especialmente FSR 4 ML Super Resolution y ML Frame Generation) con la velocidad y baja latencia prometidas, se requiere un hardware optimizado.4 Al limitar Redstone, AMD establece un estándar de experiencia de usuario premium y utiliza el software avanzado como un fuerte diferenciador para impulsar la adopción de su nueva generación de tarjetas gráficas.4
5.2 La Indignación de RDNA 3 y el ML2CODE
Esta exclusividad ha generado frustración entre los propietarios de tarjetas de la serie RX 7000 (RDNA 3), ya que esta arquitectura anterior ya incluye aceleradores de IA en su diseño.22 La pregunta persistente es por qué estos núcleos de IA de RDNA 3 no pueden recibir las actualizaciones completas de escalado y generación de fotogramas.
La situación se vuelve más paradójica debido al proyecto de código abierto de AMD conocido como ML2CODE (Machine Learning to Code).23 La misión de ML2CODE es traducir los modelos de redes neurales entrenadas a código optimizado de Compute Shader (HLSL).24
El desarrollador Chris Hall, de AMD, ha indicado que el núcleo de renderizado neural de Redstone puede ser "convertido" a código de Compute Shader. Esto implica que, en teoría, la tecnología FSR Redstone podría ejecutarse en cualquier GPU compatible con shaders modernos, incluyendo RDNA 3, RDNA 2, e incluso hardware de NVIDIA o Intel.4
La presencia de ML2CODE y la exclusividad simultánea apuntan a una decisión estratégica más que a una barrera técnica absoluta. Si bien el código se puede ejecutar en RDNA 3, es altamente probable que el rendimiento de la inferencia de ML sea demasiado lento o incurra en un consumo excesivo de recursos computacionales para garantizar una experiencia jugable premium. Al no soportar oficialmente Redstone en RDNA 3, AMD comunica que solo RDNA 4 puede ofrecer la experiencia AI de alta eficiencia necesaria, reservando la posibilidad de backporting solo si la demanda de los usuarios es considerable y se pueden optimizar las versiones simplificadas.25
El siguiente gráfico detalla el panorama de compatibilidad de Redstone en el momento de su lanzamiento:
Compatibilidad de FSR Redstone por Arquitectura (Lanzamiento Diciembre 2025)
| Serie Radeon | Arquitectura RDNA | Características de AI Hardware | Soporte FSR Redstone (Lanzamiento) | Contexto Estratégico |
| RX 9000 | RDNA 4 |
Matrix Math Cores dedicados 4 |
Completo y Exclusivo 1 |
Mínimo requerido para garantizar alta eficiencia. Impulsor de ventas de RDNA 4. |
| RX 7000 | RDNA 3 |
Aceleradores AI (de propósito general) 22 |
No Confirmado / Incierto 1 |
Posible backport futuro, pero limitado por eficiencia en ML a través de Compute Shaders. |
| RX 6000 y Anteriores | RDNA 2 / 1 | Sin Aceleradores AI específicos |
Altamente Improbable 22 |
La ejecución vía Compute Shaders sería demasiado costosa en rendimiento base. |
VI. Conclusiones Invictus PC: Lo que Necesitas Saber para el 10 de Diciembre
FSR Redstone representa la apuesta más ambiciosa de AMD en el terreno de la IA para gráficos. La suite completa de tecnologías—FSR 4 AI Super Resolution, ML Frame Generation, Ray Regeneration y Neural Radiance Caching—posiciona a la arquitectura RDNA 4 como un competidor directo y serio de NVIDIA en todos los frentes de renderizado avanzado y path tracing. Es la declaración de AMD de que ya no se conformará con el segundo puesto en renderizado asistido por ML.
6.1 Síntesis de la Promesa y la Madurez de Redstone
El objetivo de Redstone es ofrecer un paquete completo que no solo aumente la tasa de fotogramas, sino que también mejore significativamente la calidad de los efectos visuales. Sin embargo, el debut parcial y los análisis críticos de Ray Regeneration en Call of Duty: Black Ops 7 indican que la tecnología se encuentra en un estado de maduración activa. La eficiencia del hardware RDNA 4 parece ser excelente, como lo demuestra el bajísimo overhead de 1 FPS 20, pero los modelos neurales todavía requieren refinamiento para alcanzar la fidelidad de imagen requerida en efectos avanzados como el contact hardening.20
6.2 Lo que AMD debe Entregar
El evento de AMD del 10 de diciembre es crucial y debe abordar tres puntos determinantes para la comunidad entusiasta:
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Validación de Fidelidad: AMD debe presentar comparativas rigurosas que demuestren que el nuevo algoritmo de Super Resolución FSR 4 y la Generación de Fotogramas ML superan consistentemente la calidad visual de FSR 3.1 y que, fundamentalmente, rivalizan con la consistencia de DLSS 4.
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Hoja de Ruta de Adopción: Es indispensable presentar una lista robusta de juegos AAA que implementarán la suite completa de Redstone en el futuro próximo.28 Solo se ha confirmado la presencia temprana de Ray Regeneration en Call of Duty: Black Ops 7.16
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Aclaración de Compatibilidad: La compañía debe clarificar de manera definitiva el futuro de las arquitecturas anteriores, especialmente RDNA 3. Si la exclusividad de RDNA 4 se mantiene por motivos de rendimiento, AMD debe indicar si ofrecerá una versión simplificada, aunque comprometida, de las funciones de IA para el hardware RDNA 3 a través de ML2CODE, o si estas tarjetas están esencialmente limitadas a las versiones anteriores de FSR.
6.3 Mensaje Final para la Comunidad Invictus
La comunidad de hardware debe recibir el lanzamiento de Redstone con un optimismo cauteloso.
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Para los Propietarios de la Serie RX 9000 (RDNA 4): Redstone es la tecnología esencial que justifica la inversión en esta generación. Desbloquea un conjunto de funciones de IA críticas para el rendimiento y la calidad visual de próxima generación, incluyendo la capacidad de hacer jugable el path tracing.
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Para los Propietarios de Generaciones Anteriores (RX 7000/6000): La incertidumbre es alta. Aunque la filosofía abierta de AMD y el proyecto ML2CODE ofrecen una esperanza teórica para la compatibilidad futura, la realidad técnica del rendimiento de la inferencia de ML sin los aceleradores dedicados de RDNA 4 podría significar que estas funciones sigan siendo subóptimas. La decisión de actualizar el hardware o esperar debe posponerse obligatoriamente hasta después del 10 de diciembre, cuando AMD revele el panorama completo y aborde directamente el soporte para RDNA 3.
