El error de cálculo de 57 mil millones de dólares: NVIDIA, de entre todas las empresas, advierte: La industria de la IA ha apostado por el caballo equivocado.

### Modelos de lenguaje pequeños: La clave para la verdadera autonomía empresarial ### De los hiperescaladores a los usuarios: Cambio de poder en el mundo de la IA ### El error de 57 mil millones de dólares: Por qué la verdadera revolución de la IA no está ocurriendo en la nube ### La revolución silenciosa de la IA: Descentralizada en lugar de centralizada ### Gigantes tecnológicos en el camino equivocado: El futuro de la IA es ágil y local ### De los hiperescaladores a los usuarios: Cambio de poder en el mundo de la IA ###

Miles de millones de dólares de inversión desperdiciada: ¿Por qué los pequeños modelos de IA están superando a los grandes?

El mundo de la inteligencia artificial se enfrenta a una transformación radical de magnitud similar a la de la burbuja puntocom. En el centro de esta convulsión subyace un error de cálculo colosal: mientras gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Meta invierten cientos de miles de millones en infraestructuras centralizadas para modelos de lenguaje masivos (LLM), el mercado real para su aplicación se encuentra muy rezagado. Un análisis innovador, realizado en parte por la propia NVIDIA, líder del sector, cuantifica esta brecha en 57 000 millones de dólares en inversiones en infraestructura frente a un mercado real de tan solo 5600 millones de dólares: una discrepancia de diez veces.

Este error estratégico se basa en la suposición de que el futuro de la IA reside únicamente en modelos cada vez más grandes, computacionalmente intensivos y controlados centralmente. Pero este paradigma se está desmoronando. Una revolución silenciosa, impulsada por modelos de lenguaje descentralizados y más pequeños (Modelos de Lenguaje Pequeños, SLM), está transformando radicalmente el orden establecido. Estos modelos no solo son mucho más económicos y eficientes, sino que también permiten a las empresas alcanzar nuevos niveles de autonomía, soberanía de datos y agilidad, alejándose por completo de la costosa dependencia de unos pocos hiperescaladores. Este texto analiza las causas de esta multimillonaria inversión errónea y demuestra por qué la verdadera revolución de la IA no se está produciendo en gigantescos centros de datos, sino de forma descentralizada y con hardware optimizado. Es la historia de un cambio fundamental de poder: de los proveedores de infraestructura a los usuarios de la tecnología.

Adecuado para:

• ¿Más grande que la burbuja de las puntocom? El auge de la IA está alcanzando un nuevo nivel de irracionalidad.

La investigación de NVIDIA sobre la mala asignación de capital en IA

Los datos que describes provienen de un artículo de investigación de NVIDIA publicado en junio de 2025. La fuente completa es:

“Los modelos de lenguaje pequeños son el futuro de la IA agentiva”

• Autores: Peter Belcak, Greg Heinrich, Shizhe Diao, Yonggan Fu, Xin Dong, Saurav Muralidharan, Yingyan Celine Lin, Pavlo Molchanov
• Fecha de lanzamiento: 2 de junio de 2025 (Versión 1), última revisión: 15 de septiembre de 2025 (Versión 2)
• Ubicación de la publicación: arXiv:2506.02153 [cs.AI]
• DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02153
• Página oficial de investigación de NVIDIA: https://research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents/

El mensaje clave sobre la mala asignación de capital

La investigación documenta una discrepancia fundamental entre las inversiones en infraestructura y el volumen real del mercado: en 2024, la industria invirtió 57 mil millones de dólares en infraestructura en la nube para dar soporte a los servicios de API de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), mientras que el mercado real para estos servicios era de tan solo 5.6 mil millones de dólares. Esta discrepancia de diez a uno se interpreta en el estudio como un indicio de un error de cálculo estratégico, ya que la industria invirtió fuertemente en infraestructura centralizada para modelos a gran escala, a pesar de que entre el 40 % y el 70 % de las cargas de trabajo actuales de LLM podrían ser reemplazadas por Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM) más pequeños y especializados a una treintava parte del costo.

Contexto de la investigación y autoría

Este estudio es un documento de posición del Grupo de Investigación sobre Eficiencia del Aprendizaje Profundo de NVIDIA Research. El autor principal, Peter Belcak, es investigador de IA en NVIDIA y se centra en la fiabilidad y la eficiencia de los sistemas basados ​​en agentes. El documento se basa en tres pilares:

Los SLM son

1. suficientemente potente
2. quirúrgicamente apto y
3. económicamente necesario

para muchos casos de uso en sistemas de IA agentivos.

Los investigadores recalcan que las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores y no reflejan necesariamente la postura de NVIDIA como empresa. NVIDIA invita a la reflexión crítica y se compromete a publicar cualquier correspondencia relacionada en el sitio web adjunto.

¿Por qué los modelos de lenguaje pequeños y descentralizados hacen que la inversión en infraestructura centralizada quede obsoleta?

La inteligencia artificial se encuentra en un punto de inflexión, cuyas implicaciones recuerdan a las convulsiones de la burbuja puntocom. Un estudio de NVIDIA ha revelado una grave mala asignación de capital que sacude los cimientos de su estrategia actual de IA. Mientras que la industria tecnológica invirtió 57.000 millones de dólares en infraestructura centralizada para modelos de lenguaje a gran escala, el mercado real para su uso creció hasta apenas 5.600 millones de dólares. Esta discrepancia de diez a uno no solo supone una sobreestimación de la demanda, sino que también pone de manifiesto un error estratégico fundamental respecto al futuro de la inteligencia artificial.

¿Una mala inversión? Miles de millones gastados en infraestructura de IA: ¿qué hacer con la capacidad sobrante?

Las cifras hablan por sí solas. En 2024, el gasto mundial en infraestructura de IA alcanzó entre 80.000 y 87.000 millones de dólares, según diversos análisis, y los centros de datos y aceleradores representaron la gran mayoría. Microsoft anunció inversiones de 80.000 millones de dólares para el año fiscal 2025, Google elevó su previsión a entre 91.000 y 93.000 millones de dólares, y Meta planea invertir hasta 70.000 millones de dólares. Estos tres gigantes tecnológicos representan por sí solos un volumen de inversión de más de 240.000 millones de dólares. El gasto total en infraestructura de IA podría alcanzar entre 3,7 y 7,9 billones de dólares para 2030, según estimaciones de McKinsey.

En contraste, la realidad de la demanda es desalentadora. Se estimó que el mercado de Modelos de Lenguaje Empresariales a Gran Escala alcanzaría entre 4.000 y 6.700 millones de dólares en 2024, con proyecciones para 2025 que oscilan entre 4.800 y 8.000 millones de dólares. Incluso las estimaciones más optimistas para el mercado de IA generativa en su conjunto se sitúan entre 28.000 y 44.000 millones de dólares para 2024. La discrepancia fundamental es evidente: la infraestructura se construyó para un mercado que no existe con esta forma y alcance.

Esta mala inversión se origina en una suposición que cada vez se demuestra más falsa: que el futuro de la IA reside en modelos cada vez más grandes y centralizados. Los hiperescaladores adoptaron una estrategia de escalado masivo, impulsados ​​por la convicción de que el número de parámetros y la potencia de cálculo eran los factores competitivos decisivos. GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, se consideró un gran avance en 2020, y GPT-4, con más de un billón de parámetros, estableció nuevos estándares. La industria siguió ciegamente esta lógica e invirtió en una infraestructura diseñada para las necesidades de modelos excesivamente grandes para la mayoría de los casos de uso.

La estructura de inversión ilustra claramente la mala asignación de recursos. En el segundo trimestre de 2025, el 98 % de los 82 000 millones de dólares invertidos en infraestructura de IA se destinó a servidores, y el 91,8 % de este gasto se invirtió en sistemas acelerados por GPU y XPU. Los hiperescaladores y proveedores de servicios en la nube absorbieron el 86,7 % de estos gastos, aproximadamente 71 000 millones de dólares en un solo trimestre. Esta concentración de capital en hardware altamente especializado y de altísimo consumo energético para el entrenamiento y la inferencia de modelos masivos ignoró una realidad económica fundamental: la mayoría de las aplicaciones empresariales no requieren esta capacidad.

El paradigma está cambiando: de lo centralizado a lo descentralizado.

NVIDIA, principal beneficiaria del reciente auge de la infraestructura, ahora ofrece un análisis que cuestiona este paradigma. La investigación sobre modelos de lenguaje pequeños como el futuro de la IA basada en agentes sostiene que los modelos con menos de 10 mil millones de parámetros no solo son suficientes, sino que ofrecen un rendimiento operativo superior para la gran mayoría de las aplicaciones de IA. El estudio de tres grandes sistemas de agentes de código abierto reveló que entre el 40 % y el 70 % de las llamadas a modelos de lenguaje grandes podrían reemplazarse por modelos pequeños especializados sin ninguna pérdida de rendimiento.

Estos hallazgos sacuden los supuestos fundamentales de la estrategia de inversión actual. Si MetaGPT puede reemplazar el 60 % de sus llamadas a LLM, Open Operator el 40 % y Cradle el 70 % con SLM, entonces se ha creado la capacidad de infraestructura para demandas que no existen a esta escala. El panorama económico cambia drásticamente: un modelo de lenguaje pequeño Llama 3.1B cuesta entre diez y treinta veces menos operar que su contraparte más grande, Llama 3.3405B. El ajuste fino se puede realizar en unas pocas horas de GPU en lugar de semanas. Muchos SLM se ejecutan en hardware de consumo, eliminando por completo la dependencia de la nube.

El cambio estratégico es fundamental. El control pasa de los proveedores de infraestructura a los operadores. Mientras que la arquitectura anterior obligaba a las empresas a depender de unos pocos hiperescaladores, la descentralización mediante SLM permite una mayor autonomía. Los modelos pueden operarse localmente, los datos permanecen dentro de la empresa, se eliminan los costes de las API y se rompe la dependencia de un solo proveedor. Esto no es solo una transformación tecnológica, sino una transformación de las dinámicas de poder.

La apuesta anterior por los modelos centralizados a gran escala se basaba en la suposición de efectos de escalado exponencial. Sin embargo, los datos empíricos contradicen cada vez más esta premisa. Microsoft Phi-3, con 7 mil millones de parámetros, logra un rendimiento de generación de código comparable al de modelos con 70 mil millones de parámetros. NVIDIA Nemotron Nano 2, con 9 mil millones de parámetros, supera a Qwen3-8B en pruebas de razonamiento con un rendimiento seis veces mayor. La eficiencia por parámetro aumenta con modelos más pequeños, mientras que los modelos grandes a menudo activan solo una fracción de sus parámetros para una entrada dada, lo que representa una ineficiencia inherente.

La superioridad económica de los modelos de lenguaje pequeños

La estructura de costes revela la realidad económica con total claridad. Se estima que entrenar modelos de clase GPT-4 cuesta más de 100 millones de dólares, y Gemini Ultra podría llegar a costar 191 millones. Incluso el ajuste fino de modelos grandes para dominios específicos puede costar decenas de miles de dólares en tiempo de GPU. En cambio, los SLM se pueden entrenar y ajustar por tan solo unos miles de dólares, a menudo con una única GPU de gama alta.

Los costes de inferencia revelan diferencias aún más drásticas. GPT-4 cuesta aproximadamente 0,03 $ por cada 1000 tokens de entrada y 0,06 $ por cada 1000 tokens de salida, lo que supone un total de 0,09 $ por consulta de media. Mistral 7B, como ejemplo de SLM, cuesta 0,0001 $ por cada 1000 tokens de entrada y 0,0003 $ por cada 1000 tokens de salida, o 0,0004 $ por consulta. Esto representa una reducción de costes de 225 veces. Con millones de consultas, esta diferencia se traduce en cantidades sustanciales que afectan directamente a la rentabilidad.

El coste total de propiedad revela otras dimensiones. El autohospedaje de un modelo de 7 mil millones de parámetros en servidores dedicados con GPU L40S cuesta aproximadamente 953 dólares al mes. El ajuste fino en la nube con AWS SageMaker en instancias g5.2xlarge cuesta 1,32 dólares por hora, con costes de entrenamiento potenciales a partir de 13 dólares para modelos más pequeños. El despliegue de inferencia continua costaría aproximadamente 950 dólares al mes. En comparación con los costes de API para el uso continuo de modelos grandes, que pueden alcanzar fácilmente decenas de miles de dólares al mes, la ventaja económica resulta evidente.

La rapidez de implementación es un factor económico que a menudo se subestima. Mientras que ajustar un modelo de lenguaje grande puede llevar semanas, los modelos de lenguaje simple (SLM) están listos para usarse en horas o pocos días. La agilidad para responder rápidamente a nuevos requisitos, agregar nuevas funcionalidades o adaptar el comportamiento se convierte en una ventaja competitiva. En mercados dinámicos, esta diferencia de tiempo puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

La economía de escala está cambiando. Tradicionalmente, se consideraba que las economías de escala eran una ventaja de los hiperescaladores, que mantienen enormes capacidades y las distribuyen entre muchos clientes. Sin embargo, con los SLM, incluso las organizaciones más pequeñas pueden escalar de forma eficiente porque los requisitos de hardware son drásticamente menores. Una startup puede construir un SLM especializado con un presupuesto limitado que supera el rendimiento de un modelo generalista de gran tamaño para su tarea específica. La democratización del desarrollo de la IA se está convirtiendo en una realidad económica.

Fundamentos técnicos de la disrupción

Las innovaciones tecnológicas que permiten el aprendizaje automático son tan importantes como sus implicaciones económicas. La destilación del conocimiento, una técnica en la que un modelo estudiante más pequeño absorbe el conocimiento de un modelo maestro más grande, ha demostrado ser muy eficaz. DistilBERT comprimió con éxito BERT, y TinyBERT siguió principios similares. Los enfoques modernos destilan las capacidades de grandes modelos generativos como GPT-3 en versiones significativamente más pequeñas que demuestran un rendimiento comparable o superior en tareas específicas.

El proceso utiliza tanto las etiquetas blandas (distribuciones de probabilidad) del modelo maestro como las etiquetas duras de los datos originales. Esta combinación permite que el modelo más pequeño capture patrones sutiles que se perderían en pares de entrada-salida simples. Técnicas avanzadas de destilación, como la destilación paso a paso, han demostrado que los modelos pequeños pueden lograr mejores resultados que los LLM incluso con menos datos de entrenamiento. Esto cambia radicalmente la economía: en lugar de costosos y prolongados entrenamientos en miles de GPU, bastan procesos de destilación específicos.

La cuantización reduce la precisión de la representación numérica de los pesos del modelo. En lugar de números de coma flotante de 32 o 16 bits, los modelos cuantizados utilizan representaciones enteras de 8 o incluso 4 bits. Los requisitos de memoria disminuyen proporcionalmente, la velocidad de inferencia aumenta y el consumo de energía se reduce. Las técnicas modernas de cuantización minimizan la pérdida de precisión, a menudo sin apenas afectar al rendimiento. Esto permite su implementación en dispositivos periféricos, teléfonos inteligentes y sistemas embebidos, algo imposible con modelos grandes totalmente precisos.

La poda elimina conexiones y parámetros redundantes de las redes neuronales. De forma similar a la edición de un texto demasiado largo, se identifican y eliminan los elementos no esenciales. La poda estructurada elimina neuronas o capas completas, mientras que la poda no estructurada elimina pesos individuales. La estructura de red resultante es más eficiente, requiere menos memoria y potencia de procesamiento, pero conserva sus capacidades principales. Combinada con otras técnicas de compresión, la poda de modelos logra mejoras de eficiencia notables.

La factorización de bajo rango descompone matrices de pesos grandes en productos de matrices más pequeñas. En lugar de una única matriz con millones de elementos, el sistema almacena y procesa dos matrices significativamente más pequeñas. La operación matemática sigue siendo prácticamente la misma, pero el esfuerzo computacional se reduce drásticamente. Esta técnica es particularmente eficaz en arquitecturas Transformer, donde los mecanismos de atención predominan en las multiplicaciones de matrices grandes. El ahorro de memoria permite utilizar ventanas de contexto o tamaños de lote mayores con el mismo presupuesto de hardware.

La combinación de estas técnicas en modelos de aprendizaje automático modernos como la serie Microsoft Phi, Google Gemma o NVIDIA Nemotron demuestra su potencial. El modelo Phi-2, con tan solo 2700 millones de parámetros, supera a los modelos Mistral y Llama-2, con 7000 y 13 000 millones de parámetros respectivamente, en pruebas comparativas agregadas, y logra un mejor rendimiento que el modelo Llama-2-70B, 25 veces más grande, en tareas de razonamiento de múltiples pasos. Esto se consiguió mediante una selección estratégica de datos, la generación de datos sintéticos de alta calidad y técnicas de escalado innovadoras. El mensaje es claro: el tamaño ya no es un indicador de capacidad.

Dinámica del mercado y potencial de sustitución

Los resultados empíricos de aplicaciones reales respaldan las consideraciones teóricas. El análisis de NVIDIA sobre MetaGPT, un marco de desarrollo de software multiagente, identificó que aproximadamente el 60 % de las solicitudes de LLM son reemplazables. Estas tareas incluyen la generación de código repetitivo, la creación de documentación y la salida estructurada; áreas en las que los SLM especializados funcionan de forma más rápida y rentable que los modelos de propósito general a gran escala.

Open Operator, un sistema de automatización de flujos de trabajo, demuestra, con su potencial de sustitución del 40 %, que incluso en escenarios de orquestación complejos, muchas subtareas no requieren toda la capacidad de los modelos de lenguaje. El análisis de intenciones, la generación de salidas basadas en plantillas y las decisiones de enrutamiento se pueden gestionar de forma más eficiente con modelos pequeños y optimizados. El 60 % restante, que sí requiere un razonamiento profundo o un amplio conocimiento del entorno, justifica el uso de modelos de gran tamaño.

Cradle, un sistema de automatización de interfaces gráficas de usuario (GUI), presenta el mayor potencial de sustitución, con un 70 %. Las interacciones repetitivas de la interfaz de usuario, las secuencias de clics y las entradas de formularios son ideales para los modelos de aprendizaje automático (SLM). Las tareas están bien definidas, la variabilidad es limitada y los requisitos de comprensión contextual son bajos. Un modelo especializado, entrenado con interacciones de GUI, supera a un modelo de aprendizaje automático generalista en velocidad, fiabilidad y coste.

Estos patrones se repiten en diversas áreas de aplicación. Los chatbots de atención al cliente para preguntas frecuentes, la clasificación de documentos, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas, las traducciones sencillas y las consultas a bases de datos en lenguaje natural se benefician de los SLM. Un estudio estima que, en las implementaciones típicas de IA empresarial, entre el 60 % y el 80 % de las consultas pertenecen a categorías para las que los SLM son suficientes. Las implicaciones para la demanda de infraestructura son significativas.

El concepto de enrutamiento de modelos está cobrando cada vez más importancia. Los sistemas inteligentes analizan las consultas entrantes y las dirigen al modelo adecuado. Las consultas sencillas se envían a modelos de bajo coste (SLM), mientras que las tareas complejas se gestionan mediante modelos de bajo coste (LLM) de alto rendimiento. Este enfoque híbrido optimiza el equilibrio entre calidad y coste. Las primeras implementaciones reportan ahorros de hasta un 75 % con un rendimiento general igual o incluso superior. La lógica de enrutamiento puede ser un pequeño modelo de aprendizaje automático que considera la complejidad de la consulta, el contexto y las preferencias del usuario.

La proliferación de plataformas de optimización como servicio está acelerando su adopción. Las empresas sin amplia experiencia en aprendizaje automático pueden crear modelos de aprendizaje profundo especializados que incorporan sus datos propios y las particularidades de su dominio. El tiempo necesario se reduce de meses a días, y el coste de cientos de miles de dólares a miles. Esta accesibilidad democratiza fundamentalmente la innovación en IA y traslada la creación de valor de los proveedores de infraestructura a los desarrolladores de aplicaciones.

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Los costes ocultos de las arquitecturas centralizadas

Centrarse únicamente en los costes de computación directa subestima el coste total de las arquitecturas LLM centralizadas. Las dependencias de API generan desventajas estructurales. Cada solicitud genera costes que aumentan con el uso. Para las aplicaciones exitosas con millones de usuarios, las tarifas de API se convierten en el factor de coste dominante, reduciendo los márgenes. Las empresas quedan atrapadas en una estructura de costes que crece proporcionalmente al éxito, sin las correspondientes economías de escala.

La volatilidad de precios de los proveedores de API supone un riesgo para las empresas. Los aumentos de precios, las limitaciones de cuota o los cambios en las condiciones del servicio pueden acabar con la rentabilidad de una aplicación de la noche a la mañana. Las recientes restricciones de capacidad anunciadas por los principales proveedores, que obligan a los usuarios a racionar sus recursos, ponen de manifiesto la vulnerabilidad de esta dependencia. Los SLM dedicados eliminan por completo este riesgo.

La soberanía de los datos y el cumplimiento normativo están cobrando cada vez más importancia. El RGPD en Europa, normativas similares a nivel mundial y los crecientes requisitos de localización de datos están creando marcos legales complejos. Enviar datos corporativos sensibles a API externas que pueden operar en jurisdicciones extranjeras conlleva riesgos legales y regulatorios. Los sectores sanitario, financiero y gubernamental suelen tener requisitos estrictos que excluyen o restringen severamente el uso de API externas. Las soluciones SLM locales resuelven estos problemas de raíz.

Las preocupaciones sobre la propiedad intelectual son reales. Cada solicitud enviada a un proveedor de API expone potencialmente información confidencial. La lógica empresarial, el desarrollo de productos, la información de los clientes: todo esto podría, en teoría, ser extraído y utilizado por el proveedor. Las cláusulas contractuales ofrecen una protección limitada contra filtraciones accidentales o acciones malintencionadas. La única solución verdaderamente segura es no externalizar nunca los datos.

La latencia y la fiabilidad se ven afectadas por las dependencias de la red. Cada solicitud a la API en la nube atraviesa la infraestructura de internet, sujeta a fluctuaciones de red, pérdida de paquetes y tiempos de ida y vuelta variables. Para aplicaciones en tiempo real como la IA conversacional o los sistemas de control, estas demoras son inaceptables. Los SLM locales responden en milisegundos en lugar de segundos, independientemente de las condiciones de la red. La experiencia del usuario mejora significativamente.

La dependencia estratégica de unos pocos hiperescaladores concentra el poder y crea riesgos sistémicos. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y algunos otros dominan el mercado. Las interrupciones de estos servicios tienen efectos en cascada en miles de aplicaciones dependientes. La ilusión de redundancia desaparece al considerar que la mayoría de los servicios alternativos, en última instancia, dependen del mismo conjunto limitado de proveedores de modelos. La verdadera resiliencia requiere diversificación, idealmente incluyendo capacidad propia.

Adecuado para:

• ¿Qué es mejor: una infraestructura de IA descentralizada, federada y antifrágil, o una gigafábrica de IA o un centro de datos de IA hiperescalable?

La computación en el borde como punto de inflexión estratégico

La convergencia de los sistemas de gestión de la latencia (SLM) y el edge computing está generando una dinámica transformadora. El despliegue en el edge lleva la computación al origen de los datos: sensores IoT, dispositivos móviles, controladores industriales y vehículos. La reducción de la latencia es drástica: de segundos a milisegundos, del procesamiento en la nube al procesamiento local. Para sistemas autónomos, realidad aumentada, automatización industrial y dispositivos médicos, esto no solo es deseable, sino esencial.

El ahorro de ancho de banda es considerable. En lugar de flujos de datos continuos a la nube, donde se procesan y se envían los resultados, el procesamiento se realiza localmente. Solo se transmite la información relevante y agregada. En escenarios con miles de dispositivos periféricos, esto reduce el tráfico de red drásticamente. Los costos de infraestructura disminuyen, se evita la congestión de la red y aumenta la confiabilidad.

La privacidad está inherentemente protegida. Los datos ya no salen del dispositivo. Las transmisiones de la cámara, las grabaciones de audio, la información biométrica y los datos de ubicación se pueden procesar localmente sin necesidad de acceder a servidores centrales. Esto resuelve las principales preocupaciones sobre la privacidad que plantean las soluciones de IA basadas en la nube. Para las aplicaciones de consumo, esto se convierte en un factor diferenciador; para las industrias reguladas, en un requisito.

La eficiencia energética está mejorando en múltiples aspectos. Los chips especializados de IA en el borde, optimizados para la inferencia de modelos pequeños, consumen una fracción de la energía de las GPU de los centros de datos. Eliminar la transmisión de datos ahorra energía en la infraestructura de red. Para los dispositivos que funcionan con baterías, esta se está convirtiendo en una función esencial. Los teléfonos inteligentes, los wearables, los drones y los sensores IoT pueden realizar funciones de IA sin afectar drásticamente la duración de la batería.

La capacidad de operar sin conexión a internet aporta robustez. La IA en el borde también funciona sin conexión a internet. Su funcionalidad se mantiene en regiones remotas, infraestructuras críticas o situaciones de desastre. Esta independencia de la disponibilidad de la red es esencial para muchas aplicaciones. Un vehículo autónomo no puede depender de la conectividad en la nube, y un dispositivo médico no debe fallar debido a una conexión Wi-Fi inestable.

Los modelos de costes están pasando de los gastos operativos a los de capital. En lugar de costes continuos en la nube, se realiza una inversión única en hardware de borde. Esto resulta económicamente atractivo para aplicaciones de larga duración y alto volumen. Los costes predecibles mejoran la planificación presupuestaria y reducen los riesgos financieros. Las empresas recuperan el control sobre su gasto en infraestructura de IA.

Los ejemplos demuestran el potencial. NVIDIA ChatRTX permite la inferencia LLM local en GPU de consumo. Apple integra IA en dispositivos iPhone y iPad, con modelos más pequeños que se ejecutan directamente en el dispositivo. Qualcomm está desarrollando NPU para smartphones específicamente para IA en el borde. Google Coral y plataformas similares se dirigen a aplicaciones industriales y de IoT. La dinámica del mercado muestra una clara tendencia hacia la descentralización.

Arquitecturas de IA heterogéneas como modelo futuro

El futuro no reside en la descentralización absoluta, sino en arquitecturas híbridas inteligentes. Los sistemas heterogéneos combinan SLM en el borde para tareas rutinarias y sensibles a la latencia con LLM en la nube para requisitos de razonamiento complejos. Esta complementariedad maximiza la eficiencia al tiempo que preserva la flexibilidad y la capacidad.

La arquitectura del sistema consta de varias capas. En la capa perimetral, los SLM altamente optimizados proporcionan respuestas inmediatas. Se espera que estos gestionen entre el 60 % y el 80 % de las solicitudes de forma autónoma. Para consultas ambiguas o complejas que no alcancen los umbrales de confianza locales, se escalan a la capa de computación en la niebla (servidores regionales con modelos de gama media). Solo los casos realmente difíciles llegan a la infraestructura central en la nube, que cuenta con modelos de gran capacidad y propósito general.

El enrutamiento basado en modelos se está convirtiendo en un componente crítico. Los enrutadores basados ​​en aprendizaje automático analizan las características de las solicitudes: longitud del texto, indicadores de complejidad, señales de dominio e historial del usuario. Con base en estas características, la solicitud se asigna al modelo apropiado. Los enrutadores modernos alcanzan una precisión superior al 95 % en la estimación de la complejidad. Se optimizan continuamente en función del rendimiento real y la relación costo-calidad.

Los mecanismos de atención cruzada en los sistemas de enrutamiento avanzados modelan explícitamente las interacciones entre consultas y modelos. Esto permite tomar decisiones con mayor precisión: ¿Es suficiente Mistral-7B o se requiere GPT-4? ¿Puede Phi-3 gestionar esto o se necesita Claude? La granularidad de estas decisiones, multiplicada por millones de consultas, genera un ahorro de costes sustancial a la vez que mantiene o mejora la satisfacción del usuario.

La caracterización de la carga de trabajo es fundamental. Los sistemas de IA agentivos constan de orquestación, razonamiento, llamadas a herramientas, operaciones de memoria y generación de resultados. No todos los componentes requieren la misma capacidad de cómputo. La orquestación y las llamadas a herramientas suelen basarse en reglas o requerir una inteligencia mínima, lo que resulta ideal para los SLM (modelos de aprendizaje automático). El razonamiento puede ser híbrido: inferencia simple en SLM y razonamiento complejo de varios pasos en LLM (modelos de aprendizaje automático). La generación de resultados para plantillas utiliza SLM, mientras que la generación de texto creativo utiliza LLM.

La optimización del Costo Total de Propiedad (TCO) considera la heterogeneidad del hardware. Las GPU H100 de gama alta se utilizan para cargas de trabajo críticas de LLM, las A100 o L40S de gama media para modelos de gama media y los chips T4 económicos o optimizados para inferencia para SLM. Esta granularidad permite una correspondencia precisa entre los requisitos de la carga de trabajo y las capacidades del hardware. Los estudios iniciales muestran una reducción del 40 al 60 % en el TCO en comparación con implementaciones homogéneas de gama alta.

La orquestación requiere pilas de software sofisticadas. Los sistemas de gestión de clústeres basados ​​en Kubernetes, complementados con planificadores específicos para IA que comprenden las características del modelo, son esenciales. El balanceo de carga considera no solo las solicitudes por segundo, sino también la longitud de los tokens, el uso de memoria del modelo y los objetivos de latencia. El escalado automático responde a los patrones de demanda, aprovisionando capacidad adicional o reduciendo la escala durante períodos de baja utilización.

Sostenibilidad y eficiencia energética

El impacto ambiental de la infraestructura de IA se está convirtiendo en un tema crucial. Entrenar un solo modelo de lenguaje complejo puede consumir tanta energía como una pequeña ciudad en un año. Los centros de datos que ejecutan cargas de trabajo de IA podrían representar entre el 20 % y el 27 % de la demanda energética global de centros de datos para 2028. Las proyecciones estiman que, para 2030, los centros de datos de IA podrían requerir 8 gigavatios para cada ejecución de entrenamiento. La huella de carbono será comparable a la de la industria de la aviación.

La intensidad energética de los modelos de gran tamaño está aumentando desproporcionadamente. El consumo de energía de las GPU se ha duplicado, pasando de 400 a más de 1000 vatios en tres años. Los sistemas NVIDIA GB300 NVL72, a pesar de su innovadora tecnología de suavizado de potencia que reduce la carga máxima en un 30 %, requieren enormes cantidades de energía. La infraestructura de refrigeración añade entre un 30 % y un 40 % más a la demanda energética. Las emisiones totales de CO₂ procedentes de la infraestructura de IA podrían aumentar en 220 millones de toneladas para 2030, incluso con supuestos optimistas sobre la descarbonización de la red eléctrica.

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) ofrecen mejoras sustanciales en la eficiencia. Su entrenamiento requiere entre un 30 % y un 40 % de la potencia de cálculo de los LLM comparables. El entrenamiento de BERT cuesta aproximadamente 10 000 €, en comparación con los cientos de millones que cuestan los modelos de clase GPT-4. El consumo energético de la inferencia es proporcionalmente menor. Una consulta a un SLM puede consumir entre 100 y 1000 veces menos energía que una consulta a un LLM. A lo largo de millones de consultas, esto se traduce en un ahorro enorme.

La computación en el borde amplifica estas ventajas. El procesamiento local elimina la energía necesaria para la transmisión de datos a través de redes e infraestructura troncal. Los chips de IA especializados en el borde logran una eficiencia energética órdenes de magnitud superior a la de las GPU de los centros de datos. Los smartphones y dispositivos IoT con NPU de milivatios, en lugar de servidores de cientos de vatios, ilustran la diferencia de escala.

El uso de energías renovables se está convirtiendo en una prioridad. Google se ha comprometido a utilizar energía 100 % libre de carbono para 2030, y Microsoft a lograr una huella de carbono negativa. Sin embargo, la enorme demanda energética plantea desafíos. Incluso con fuentes renovables, persiste la cuestión de la capacidad de la red, el almacenamiento y la intermitencia. Los sistemas de gestión de la demanda (SLM) reducen la demanda absoluta, lo que facilita la transición hacia una IA verde.

La computación con conciencia de carbono optimiza la programación de cargas de trabajo en función de la intensidad de carbono de la red eléctrica. Los entrenamientos se inician cuando la proporción de energía renovable en la red alcanza su máximo. Las solicitudes de inferencia se redirigen a regiones con energía más limpia. Esta flexibilidad temporal y geográfica, combinada con la eficiencia de los SLM, podría reducir las emisiones de CO2 entre un 50 % y un 70 %.

El panorama regulatorio se está volviendo más estricto. La Ley de IA de la UE incluye evaluaciones de impacto ambiental obligatorias para ciertos sistemas de IA. La presentación de informes sobre emisiones de carbono se está convirtiendo en un estándar. Las empresas con infraestructuras ineficientes y de alto consumo energético se arriesgan a problemas de cumplimiento y daños a su reputación. La adopción de SLM y computación en el borde está pasando de ser una ventaja a una necesidad.

Democratización versus concentración

Los avances recientes han concentrado el poder de la IA en manos de unos pocos actores clave. Los Siete Magníficos —Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple, NVIDIA y Tesla— dominan el mercado. Estos gigantes tecnológicos controlan la infraestructura, los modelos y, cada vez más, toda la cadena de valor. Su capitalización bursátil combinada supera los 15 billones de dólares. Representan casi el 35 % de la capitalización bursátil del S&P 500, un riesgo de concentración de una importancia histórica sin precedentes.

Esta concentración tiene implicaciones sistémicas. Unas pocas empresas establecen estándares, definen las API y controlan el acceso. Los actores más pequeños y los países en desarrollo se vuelven dependientes. La soberanía digital de las naciones se ve amenazada. Europa, Asia y América Latina están respondiendo con estrategias nacionales de IA, pero el dominio de los hiperescaladores estadounidenses sigue siendo abrumador.

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y la descentralización están transformando esta dinámica. Los SLM de código abierto como Phi-3, Gemma, Mistral y Llama democratizan el acceso a tecnología de vanguardia. Universidades, startups y empresas medianas pueden desarrollar aplicaciones competitivas sin necesidad de los recursos de los hiperescaladores. La barrera a la innovación se reduce drásticamente. Un equipo reducido puede crear un SLM especializado que supere a Google o Microsoft en su nicho de mercado.

La viabilidad económica está cambiando a favor de las empresas más pequeñas. Mientras que el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo (LLM) requiere presupuestos de cientos de millones, los modelos de aprendizaje simple (SLM) son viables con sumas de cinco a seis cifras. La democratización de la nube permite el acceso bajo demanda a la infraestructura de entrenamiento. Los servicios de ajuste fino simplifican la complejidad. La barrera de entrada para la innovación en IA está disminuyendo, pasando de ser prohibitivamente alta a manejable.

La soberanía de los datos se convierte en realidad. Empresas y gobiernos pueden alojar modelos que nunca acceden a servidores externos. Los datos sensibles permanecen bajo su control. El cumplimiento del RGPD se simplifica. La Ley de IA de la UE, que impone estrictos requisitos de transparencia y responsabilidad, resulta más manejable con modelos propietarios en lugar de API opacas.

La diversidad en la innovación está en aumento. En lugar de un predominio de modelos tipo GPT, están surgiendo miles de modelos de lenguajes de soporte (SLM) especializados para dominios, lenguajes y tareas específicas. Esta diversidad es robusta frente a errores sistemáticos, incrementa la competencia y acelera el progreso. El panorama de la innovación se está volviendo policéntrico en lugar de jerárquico.

Los riesgos de la concentración se están haciendo evidentes. La dependencia de unos pocos proveedores crea puntos únicos de fallo. Las interrupciones en AWS o Azure paralizan los servicios globales. Las decisiones políticas de un hiperescalador, como las restricciones de uso o los bloqueos regionales, tienen efectos en cadena. La descentralización mediante SLM reduce fundamentalmente estos riesgos sistémicos.

La realineación estratégica

Para las empresas, este análisis implica ajustes estratégicos fundamentales. Las prioridades de inversión están pasando de la infraestructura de nube centralizada a arquitecturas heterogéneas y distribuidas. En lugar de depender al máximo de las API de hiperescaladores, el objetivo es la autonomía mediante SLM propios. El desarrollo de habilidades se centra en la optimización de modelos, el despliegue en el borde y la orquestación híbrida.

La decisión entre desarrollar internamente o adquirir soluciones está cambiando. Si bien antes se consideraba racional comprar acceso a API, desarrollar internamente sistemas de gestión del aprendizaje (SLM) especializados resulta cada vez más atractivo. El coste total de propiedad a lo largo de tres a cinco años favorece claramente los modelos internos. El control estratégico, la seguridad de los datos y la adaptabilidad aportan ventajas cualitativas adicionales.

Para los inversores, esta mala asignación de recursos indica cautela respecto a las inversiones puramente en infraestructura. Los REIT de centros de datos, los fabricantes de GPU y los hiperescaladores podrían experimentar sobrecapacidad y una disminución de la utilización si la demanda no se materializa según lo previsto. Se está produciendo una migración de valor hacia los proveedores de tecnología SLM, chips de IA en el borde, software de orquestación y aplicaciones de IA especializadas.

La dimensión geopolítica es significativa. Los países que priorizan la soberanía nacional en IA se benefician del cambio en el modelo de negocio de la IA. China está invirtiendo 138 000 millones de dólares en tecnología nacional, y Europa, 200 000 millones en InvestAI. Estas inversiones serán más efectivas cuando la escala absoluta ya no sea el factor decisivo, sino soluciones inteligentes, eficientes y especializadas. El mundo multipolar de la IA se está convirtiendo en una realidad.

El marco regulatorio evoluciona en paralelo. La protección de datos, la responsabilidad algorítmica y las normas ambientales favorecen los sistemas descentralizados, transparentes y eficientes. Las empresas que adoptan pronto la gestión del lenguaje seguro (SLM) y el edge computing se posicionan favorablemente para el cumplimiento de las futuras regulaciones.

El panorama del talento está cambiando. Si bien antes solo las universidades de élite y las principales empresas tecnológicas contaban con los recursos para la investigación en LLM, ahora prácticamente cualquier organización puede desarrollar SLM. La escasez de talento que impide al 87 % de las organizaciones contratar personal especializado en IA se está mitigando gracias a una menor complejidad y mejores herramientas. El aumento de la productividad derivado del desarrollo con apoyo de IA potencia este efecto.

La forma en que medimos el retorno de la inversión (ROI) en IA está cambiando. En lugar de centrarnos en la capacidad de cómputo bruta, la eficiencia por tarea se está convirtiendo en la métrica clave. Las empresas reportan un ROI promedio del 5,9 % en iniciativas de IA, muy por debajo de las expectativas. Esto suele deberse al uso de soluciones costosas y sobredimensionadas para problemas sencillos. El cambio hacia modelos de aprendizaje automático (SLM) optimizados para tareas específicas puede mejorar drásticamente este ROI.

El análisis revela una industria en un punto de inflexión. La inversión errónea de 57 mil millones de dólares va más allá de una simple sobreestimación de la demanda. Representa un error estratégico fundamental en la arquitectura de la inteligencia artificial. El futuro no pertenece a los gigantes centralizados, sino a los sistemas descentralizados, especializados y eficientes. Los modelos de lenguaje pequeños no son inferiores a los grandes; de hecho, son superiores para la gran mayoría de las aplicaciones del mundo real. Los argumentos económicos, técnicos, ambientales y estratégicos convergen en una conclusión clara: la revolución de la IA será descentralizada.

El cambio de poder, de los proveedores a los operadores, de los hiperescaladores a los desarrolladores de aplicaciones, de la centralización a la distribución, marca una nueva fase en la evolución de la IA. Quienes reconozcan y adopten esta transición desde el principio serán los ganadores. Quienes se aferren a la lógica antigua corren el riesgo de que sus costosas infraestructuras se conviertan en activos obsoletos, superados por alternativas más ágiles y eficientes. Los 57 mil millones de dólares no solo se desperdician, sino que marcan el principio del fin de un paradigma que ya está obsoleto.

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Konrad Wolfenstein

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