La irrupción de los agentes de programación basados en IA empieza a mostrar aplicaciones prácticas más allá de la generación de código simple. Un usuario de Reddit ha logrado portar un backend completo escrito en CUDA a ROCm en apenas 30 minutos, utilizando Claude Code, una plataforma de desarrollo con enfoque agentic que actúa de forma autónoma sobre el código fuente.
El experimento, compartido por el usuario johnnytshi, ha vuelto a poner sobre la mesa una cuestión recurrente en el sector de GPU: si la barrera que separa el ecosistema CUDA de NVIDIA y las alternativas abiertas como ROCm de AMD empieza, por fin, a resquebrajarse.
Claude Code y la traducción inteligente de CUDA a ROCm
A diferencia de enfoques tradicionales basados en capas de compatibilidad o herramientas intermedias, Claude Code trabaja dentro de un marco agentic, analizando el contexto del código y reemplazando de forma inteligente las construcciones propias de CUDA por sus equivalentes en ROCm, manteniendo la lógica interna de los kernels.
Según el propio usuario, el único obstáculo relevante durante el proceso fue la diferencia en el layout de datos, un problema habitual al migrar entre plataformas de computación heterogénea. Más allá de eso, el sistema fue capaz de realizar el trabajo sin recurrir a herramientas como Hipify, usando directamente la línea de comandos y evitando configuraciones complejas.
Este enfoque refuerza la idea de que, para kernels relativamente simples, la traducción entre ambos entornos es cada vez más accesible, especialmente si el código no depende de optimizaciones extremas ligadas a una arquitectura concreta.
Las limitaciones reales aparecen en los kernels complejos
Sin embargo, el propio caso plantea importantes matices. El usuario no especificó la complejidad real del código base, un detalle clave, ya que ROCm reproduce muchos conceptos del entorno CUDA, lo que facilita la migración en escenarios controlados.
La situación cambia radicalmente cuando entran en juego codebases interconectados, dependencias profundas o kernels altamente optimizados para jerarquías de caché específicas del silicio de GPU. En estos casos, el contexto necesario para una traducción eficiente aumenta de forma exponencial, y ahí es donde incluso un sistema agentic empieza a mostrar límites.
La escritura de kernels de alto rendimiento sigue dependiendo de optimización manual, conocimiento del hardware y ajustes finos de memoria y ejecución, áreas donde una IA todavía no sustituye al criterio humano experto.
The future of GPU programming is agentic. https://t.co/u6804eVnuu
— Anush Elangovan (@AnushElangovan) January 22, 2026
El intento constante de romper el “foso” de CUDA
Este experimento se suma a otros esfuerzos recientes por reducir la dependencia de CUDA. Proyectos como ZLUDA, así como iniciativas internas de compañías como Microsoft, llevan meses explorando alternativas para ejecutar código CUDA fuera del ecosistema de NVIDIA.
Aun así, la realidad del mercado sigue siendo clara: CUDA continúa siendo el estándar dominante para desarrollo de kernels y computación acelerada por GPU. La combinación de herramientas maduras, documentación extensa y optimizaciones específicas mantiene a la plataforma muy por delante en entornos profesionales y científicos.
Claude Code demuestra que la traducción asistida por IA es ya una herramienta viable en determinados escenarios, pero también deja claro que romper el dominio de CUDA requiere algo más que velocidad de portado. La batalla real sigue librándose en el terreno del rendimiento profundo y la optimización a bajo nivel.
Vía: Wccftech
