Artículos Relacionados con Inferencia

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Inferencia", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

El dilema de costos de la IA: cómo la economía de infraestructura remodelará la próxima fase del mercado

El auge de la IA enfrenta una paradoja económica: aunque avanza rápidamente, su modelo de infraestructura actual es frágil y centralizado. Tres gigantes de la nube (AWS, Azure y Google Cloud) controlan dos tercios de la capacidad computacional global, creando una dependencia crítica. Los costes de entrenamiento de modelos como Claude 3.5 o GPT-4 superan los cientos de millones de dólares, pero el mayor desafío es el costo continuo de inferencia, que consume los recursos de las startups. La concentración de poder en pocas empresas genera riesgos de precios, cuellos de botella y vulnerabilidad energética, ya que los data centers consumen entre 1% y 1.5% de la electricidad global. Mientras tanto, actores más pequeños pagan hasta 600% más por acceso a GPUs. Como alternativa, surgen redes descentralizadas como Gonka, que ofrecen inferencia a costes hasta mil veces menores, mayor elasticidad y soberanía computacional para los países. La competencia ya no se centrará en la capacidad de los modelos, sino en la economía de la infraestructura. La tensión entre centralización y descentralización definirá el futuro de la IA.

marsbit03/26 08:18

El dilema de costos de la IA: cómo la economía de infraestructura remodelará la próxima fase del mercado

marsbit03/26 08:18

Lógica bajista de Bittensor (TAO): El desierto de ingresos bajo el mito del poder computacional

Resumen: Bittensor (TAO), con un valor de mercado de 2.600 millones de dólares, enfrenta una brecha significativa entre su valoración y los ingresos reales generados por su red. Aunque cuenta con respaldo institucional y una narrativa de escasez similar a Bitcoin, los ingresos externos anuales de la red se estiman en solo 3-15 millones de dólares, muy por debajo de los 52 millones en subsidios anuales que recibe solo la subred Chutes (SN64). La mayoría de las subredes dependen de subsidios inflacionarios de TAO para ofrecer precios competitivos, pero carecen de ventajas estructurales reales frente a los servicios centralizados. La red enfrenta presión competitiva de proveedores de nube y modelos de autoalojamiento, mientras que la falta de transparencia en la demanda y la ausencia de barreras defensivas sostenibles plantean dudas sobre su capacidad para generar valor a largo plazo. El precio de TAO refleja principalmente factores especulativos como la escasez y las expectativas de ETF, no los fundamentos económicos reales.

marsbit03/24 10:14

Lógica bajista de Bittensor (TAO): El desierto de ingresos bajo el mito del poder computacional

marsbit03/24 10:14

El Agente de IA obtuvo su DNI y cartera el mismo día｜Rewire Resumen de Noticias Matutinas

Resumen de las noticias: 1. La economía de los Agentes de IA acelera: En un mismo día, Worldcoin lanzó AgentKit, permitiendo a los agentes de IA portar credenciales criptográficas de verificación humana (17.9M de usuarios), y se integró con el protocolo de pago x402 de Coinbase y Cloudflare para realizar micropagos con stablecoins sin intervención humana. NVIDIA presentó el Retail Agentic Commerce Blueprint, implementando protocolos de comercio de OpenAI y Google. Se prevé que el mercado de comercio mediante agentes alcance los 3-5 billones de dólares para 2030. 2. La industria de la IA respalda a Anthropic: Cuatro asociaciones tecnológicas principales (con miembros como Google, Meta, Microsoft) presentaron un escrito judicial para desafiar la designación de "riesgo de cadena de suministro" que el Pentágono otorgó a Anthropic. El conflicto surge porque Anthropic pidió restricciones sobre el uso militar de su IA. La audiencia será el 24 de marzo. 3. La Fed se reúne en un contexto de tensión: Se espera que la FOMC mantenga las tasas de interés en 3.5%-3.75%. La atención se centra en las proyecciones (dot plot), ya que la guerra en Irán está elevando los precios de la energía y la inflación. Es una de las últimas apariciones de Powell como presidente de la Fed. 4. NVIDIA transforma las redes de telecomunicaciones: Presentó AI Grid, una arquitectura que convierte la infraestructura de telecomunicaciones (estaciones base, centros de datos) en una red de inferencia distribuida. Socios como Comcast, Nokia y T-Mobile reportan reducciones de costos del 76% y baja latencia. 5. El costo de la guerra en Irán se dispara: La operación Epic Fury tiene un costo diario estimado de 900 millones de dólares. El costo total militar podría alcanzar los 950 mil millones. El conflicto se ha expandido a 12 países, afectando el transporte marítimo y los precios globales de alimentos y fertilizantes. También destacan: NVIDIA anuncia DLSS 5 para 2026; Alemania planea duplicar su capacidad de centros de datos de IA para 2030; la fintech alemana Upvest recibe una inversión de 125M$; el proyecto de ley de cripto CLARITY Act está estancado en el Senado de EE.UU.; el 38% de las altcoins cotizan cerca de mínimos, con liquidez concentrada en Bitcoin.

marsbit03/18 04:58

El Agente de IA obtuvo su DNI y cartera el mismo día｜Rewire Resumen de Noticias Matutinas

marsbit03/18 04:58

Tras el respaldo institucional y el aumento de precios, explorando el valor real de las 128 subredes de Bittensor

Tras el respaldo institucional y el aumento de precios, Bittensor se compone de 128 subredes que operan como startups independientes, cada una con su propio token Alpha, modelo de ingresos y equipo. Los ingresos provienen de dos fuentes: emisiones de TAO (subsidios basados en staking) y ganancias/pérdidas de capital de los tokens Alpha. Desde noviembre de 2025, Taoflow asigna emisiones diarias de aproximadamente 3600 TAO (unos $960,000), donde las subredes con flujo neto negativo de staking reciben cero emisiones. Las 10 principales subredes controlan alrededor del 56% de las emisiones. Ejemplos notables incluyen Chutes (SN64), con 400,000 usuarios y costos un 85% más bajos que AWS, y Templar (SN3), que entrena modelos LLM descentralizados. TAO actúa como un fondo indexado de la red, mientras que staking Alpha es una apuesta concentrada en startups específicas, con alto potencial pero también riesgos significativos.

marsbit03/17 13:37

Tras el respaldo institucional y el aumento de precios, explorando el valor real de las 128 subredes de Bittensor

marsbit03/17 13:37

Diccionario de Jerga de IA (Edición de Marzo de 2026), Recomendado para Guardar

Diccionario de Jerga de IA (Marzo 2026): 12 términos básicos y 18 avanzados que debes conocer. Incluye conceptos como LLM (Modelo de Lenguaje Grande), AI Agent (Agente de IA), Multimodal, Prompt, Generative AI, Token, Context Window, Memory, Training, Inference, Tool Calling, API, Transformer, Attention, Agentic Workflow, Hallucination, RAG, Embedding y más. Ideal para principiantes en IA que buscan entender términos clave y evitar confusiones en conversaciones técnicas. Explica cómo funcionan estos conceptos en modelos modernos y su aplicación práctica. ¡Guarda esta guía para referencia rápida!

marsbit03/11 11:56

Diccionario de Jerga de IA (Edición de Marzo de 2026), Recomendado para Guardar

marsbit03/11 11:56

La Guerra de Contrataque de la Potencia de Cómputo de IA de China

El 16 de abril de 2018, ZTE fue paralizada por las sanciones de EE.UU., lo que reveló la vulnerabilidad de la cadena de suministro global de China. Ocho años después, en febrero de 2026, la empresa china de IA DeepSeek anunció que su modelo multimodal V4 utilizaría chips nacionales, abandonando los de NVIDIA. La verdadera dependencia no era el hardware, sino CUDA, el ecosistema de software de NVIDIA, con más de 4,5 millones de desarrolladores. Tras tres rondas de sanciones, China respondió optimizando algoritmos, como los modelos de "mixtos de expertos" (MoE), que redujeron costes de entrenamiento y inferencia. DeepSeek logró precios hasta 75 veces más bajos que sus competidores occidentales. Al mismo tiempo, chips nacionales como los de Huawei (Ascend) y fabricantes como Loongson y T-Head comenzaron a usarse en entrenamientos de modelos a gran escala. La escasez de electricidad en EE.UU. contrasta con la ventaja energética de China, que produce 2,5 veces más electricidad a un coste mucho menor. Empresas como DeepSeek están expandiéndose globalmente, con un 70% de sus usuarios fuera de China. Aunque compañías como Cambricon lograron crecimiento récord, aún enfrentan pérdidas debido a los altos costes de desarrollo de software y hardware. La batalla por la independencia en computación de IA avanza, pero el camino sigue siendo difícil y costoso.

marsbit03/04 05:16

La Guerra de Contrataque de la Potencia de Cómputo de IA de China

marsbit03/04 05:16

Entendiendo el Physical AI de Jensen Huang: ¿Por qué las oportunidades de Crypto también se esconden en los 'rincones ocultos'?

En el Foro de Davos, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, anunció un cambio crucial en la inteligencia artificial: la transición de la fase de entrenamiento de modelos a la de inferencia y al "Physical AI" (IA física). Esto marca el final de la era de acumulación de chips para entrenar grandes modelos y da paso a una nueva etapa centrada en la aplicación práctica de la IA. Physical AI busca que la IA no solo genere contenido, sino que interactúe con el mundo físico de manera autónoma y eficiente. Para lograrlo, debe resolver tres desafíos principales: la inteligencia espacial (comprensión del entorno en 3D), la simulación virtual (entrenamiento en entornos antes de actuar en el real) y la captura de datos táctiles mediante sensores especializados. Este giro abre oportunidades clave para el ecosistema Crypto y Web3. Las redes DePIN pueden incentivar a usuarios globales para recopilar datos en espacios no cubiertos por grandes tecnológicas, las redes de computación distribuida pueden ofrecer capacidad de renderizado y edge computing para simulaciones, y los modelos de tokenización pueden permitir la propiedad y el beneficio económico de los datos sensibles compartidos. Así, Physical AI no solo es la evolución de la IA generativa, sino también una puerta de entrada para la integración de soluciones descentralizadas.

marsbit01/23 00:38

Entendiendo el Physical AI de Jensen Huang: ¿Por qué las oportunidades de Crypto también se esconden en los 'rincones ocultos'?

marsbit01/23 00:38

Huang Renxun anuncia 8 nuevos productos en 1.5 horas, Nvidia apuesta por la IA de razonamiento y la IA física

NVIDIA presentó 8 novedades clave en el CES 2026, enfocándose en infraestructura de IA para inferencia y robótica física. Jensen Huang anunció el sistema NVIDIA Vera Rubin POD, que integra 6 chips personalizados (CPU Vera, GPU Rubin, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU y Spectrum-X CPO) en un solo rack, logrando 3.6 EFLOPS en inferencia. También destacó tres productos para optimizar inferencia: Spectrum-X Ethernet CPO (mejora eficiencia energética), una plataforma de almacenamiento de contexto en memoria (reduce recálculos) y DGX SuperPOD basado en Rubin (reduce costos de token para modelos MoE). En IA física, NVIDIA lanzó el modelo abierto Alpha-Mayo para conducción autónoma, ya integrado en el Mercedes-Benz CLA, y herramientas como Alpha-Sim para simulación. Además, expandió su ecosistema de modelos open-source, incluyendo Nemotron y Alpamayo. Rubin estará disponible en 2026, con Microsoft entre los primeros usuarios. NVIDIA combina hardware especializado, software abierto y diseño sistémico para reducir costos y impulsar la IA a escala.

marsbit01/06 04:58

Huang Renxun anuncia 8 nuevos productos en 1.5 horas, Nvidia apuesta por la IA de razonamiento y la IA física

marsbit01/06 04:58

Discurso de Jensen Huang en CES2026: Tres temas clave y una "bestia de chips"

En el CES 2026, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, presentó el nuevo sistema de inteligencia artificial Rubin, diseñado para reducir drásticamente los costes de inferencia y permitir que la IA "piense más tiempo". La arquitectura Rubin incluye GPU Rubin, CPU Vera y NVLink 6, mejorando el rendimiento y la eficiencia. También se introdujo una plataforma de almacenamiento de memoria contextual para gestionar datos de inferencia a largo plazo. NVIDIA expandió su ecosistema de modelos abiertos, incluyendo Nemotron, Cosmos para IA física, Alpamayo para conducción autónoma y GR00T para robótica. Huang destacó avances en IA de razonamiento, simulaciones físicas y aplicaciones en vehículos autónomos y robots, con socios como Mercedes-Benz. La compañía enfatizó la transición de la IA generativa a agentes inteligentes capaces de operar de forma continua en entornos reales.

marsbit01/06 02:19

Discurso de Jensen Huang en CES2026: Tres temas clave y una "bestia de chips"