Redes de GPU descentralizadas

Las redes de GPU descentralizadas están emergiendo como una alternativa más económica para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA), mientras que el entrenamiento de los modelos más avanzados sigue concentrado en centros de datos de gran escala. Estas redes buscan ofrecer un enfoque más accesible y distribuido para tareas que, aunque no requieren la misma sincronización que el entrenamiento, tienen una demanda creciente.

Entrenamiento de IA en centros de datos

El entrenamiento de IA de última generación implica la construcción de sistemas enormes y sofisticados que requieren miles de GPUs operando en perfecta sincronización. Este nivel de coordinación hace que las redes descentralizadas no sean prácticas para el entrenamiento de IA de alto nivel, donde la latencia y la fiabilidad de internet no pueden igualar el hardware de los centros de datos centralizados.

Por ejemplo, Meta utilizó un clúster de más de 100,000 GPUs Nvidia H100 para entrenar su modelo Llama 4. Aunque OpenAI no revela el tamaño de sus clústeres, se sabe que GPT-5 fue lanzado con el apoyo de más de 200,000 GPUs, aunque no se especificó cuántas de ellas se destinaron al entrenamiento en comparación con la inferencia y otras cargas de trabajo.

Inferencia y cargas de trabajo diarias

La inferencia se refiere a la ejecución de modelos entrenados para generar respuestas para usuarios y aplicaciones. Según Nökkvi Dan Ellidason, CEO de Ovia Systems, el mercado de IA ha alcanzado un «punto de inflexión en la inferencia». Se estima que, para 2026, hasta el 70% de la demanda de GPUs estará impulsada por cargas de trabajo de inferencia, agentes y predicciones.

Esto ha transformado el cómputo de un costo de investigación a un costo de utilidad continuo y escalable. La demanda a través de bucles internos hace que el cómputo descentralizado sea una opción viable en la conversación sobre cómputo híbrido.

Las redes de GPU descentralizadas son más adecuadas para cargas de trabajo que pueden ser divididas y ejecutadas de manera independiente, sin requerir sincronización constante entre máquinas. Esto las convierte en una opción ideal para la inferencia, que se considera un negocio de volumen que escala con cada modelo y ciclo de agente desplegado.

Ventajas geográficas de los modelos descentralizados

Un modelo descentralizado puede ofrecer ventajas geográficas significativas, ya que puede reducir las distancias que deben recorrer las solicitudes antes de llegar a un centro de datos, disminuyendo así la latencia. En este enfoque, las GPUs están distribuidas en múltiples ubicaciones a nivel global, lo que permite que la latencia entre el usuario y la GPU sea considerablemente menor en comparación con el enrutamiento de tráfico hacia un centro de datos centralizado.

Esto se traduce en una mejor experiencia para el usuario, especialmente en regiones donde la infraestructura de internet no es tan robusta. La capacidad de aprovechar GPUs en diferentes geografías también permite a las empresas ofrecer servicios más eficientes y rápidos.

Futuro de la inteligencia artificial

A medida que la computación de IA se desplace hacia la inferencia y las cargas de trabajo de producción que requieren una coordinación más laxa, se espera que el entrenamiento de IA de frontera permanezca centralizado por el futuro previsible. Sin embargo, esto no implica que las redes de GPU descentralizadas sean un reemplazo para los grandes operadores; más bien, están emergiendo como una capa complementaria.

Con el avance del hardware de consumo y la eficiencia de los modelos de código abierto, una clase cada vez más amplia de tareas de IA puede trasladarse fuera de los centros de datos centralizados. Esto permite que los modelos descentralizados se integren en la pila de IA, ampliando las oportunidades para los usuarios minoristas de compartir sus recursos de GPU y participar en la economía digital.

Preguntas Frecuentes

¿Qué son las redes de GPU descentralizadas?

Las redes de GPU descentralizadas son sistemas que permiten a los usuarios compartir sus GPUs para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial, ofreciendo una alternativa más económica y accesible en comparación con los grandes centros de datos centralizados.

¿Cómo se compara el entrenamiento de IA en centros de datos con la inferencia?

El entrenamiento de IA implica el uso intensivo de recursos y sincronización entre múltiples GPUs, mientras que la inferencia se refiere a la ejecución de modelos ya entrenados, lo que puede ser realizado de manera más eficiente en redes descentralizadas.

¿Cuál es el futuro de las redes de GPU descentralizadas?

Se espera que las redes de GPU descentralizadas continúen creciendo en popularidad y utilidad, especialmente a medida que el hardware de consumo se vuelva más potente y los modelos de código abierto se optimicen para su uso en entornos descentralizados.

¿Por qué son importantes las ventajas geográficas en la computación de IA?

Las ventajas geográficas permiten reducir la latencia al acercar los recursos de computación a los usuarios finales, mejorando así la eficiencia y la experiencia del usuario en diversas regiones del mundo.