¿Qué papel siguen teniendo las redes de GPU descentralizadas en la IA?

Las redes descentralizadas de GPU están reclamando su lugar como una capa de menor costo para ejecutar cargas de trabajo de IA, mientras que la formación de frontera más exigente sigue concentrada en centros de datos de hyperscale. El impulso por trasladar más del cómputo de IA a ecosistemas distribuidos llega en un momento en que la industria recalibra dónde importan realmente la eficiencia, la latencia y el costo para las cargas de trabajo de producción. Aunque entrenar modelos enormes todavía requiere hardware centralizado y estrechamente acoplado, el camino hacia una IA práctica hoy en día se pavimenta cada vez más con inferencia, preparación de datos y tareas basadas en agentes que pueden tolerar una coordinación más flexible y una geografía más amplia.

Puntos clave

La formación de IA de frontera sigue siendo altamente centralizada, con miles de GPU operando en clústeres sincronizados dentro de grandes centros de datos, lo que hace que una formación verdaderamente distribuida y a gran escala sea impracticable debido a restricciones de latencia y fiabilidad.

Las cargas de trabajo de inferencia y auxiliares—limpieza de datos, preprocesamiento y despliegue de modelos de producción—son muy adecuadas para redes de GPU descentralizadas, ofreciendo ahorros de costos, elasticidad y dispersión geográfica.

Los modelos de código abierto que funcionan eficientemente en GPUs de consumo están proliferando, contribuyendo a un cambio hacia enfoques de procesamiento más económicos y reduciendo la barrera de entrada para que equipos más pequeños puedan desplegar IA localmente.

Las asociaciones privadas y públicas, junto con la dinámica de precios de GPUs para consumidores, están remodelando la demanda de GPU, con informes que indican una participación creciente del cómputo destinado a inferencia en lugar de entrenamiento para 2026.

Los estudios de caso destacan el uso práctico del cómputo descentralizado para tareas específicas, mientras que el hardware de IA insignia sigue optimizado para entornos centralizados, creando una capa de cómputo complementaria en lugar de un reemplazo para los hyperscalers.

Los litigios en curso y las divulgaciones corporativas sobre plataformas descentralizadas añaden una nota de precaución a medida que el sector escala, subrayando la necesidad de transparencia y métricas de rendimiento verificables.

Tickers mencionados: $THETA, $NVDA, $META

Sentimiento: Neutral

Contexto del mercado: La industria se inclina hacia un paradigma híbrido de cómputo, donde los centros de datos centralizados manejan el entrenamiento más intensivo, mientras que las redes descentralizadas absorben inferencia, preparación de datos y cargas de trabajo modulares, alineándose con tendencias más amplias en IA de código abierto y computación distribuida.

Por qué importa

La brecha entre la formación de frontera en IA y la inferencia cotidiana tiene implicaciones tangibles para desarrolladores, empresas y los ecosistemas más amplios de cripto y hardware. El consenso entre observadores de la industria es que la mayor parte del trabajo de IA de producción hoy en día no se asemeja a entrenar un modelo de billones de parámetros en un solo centro de datos. En cambio, implica ejecutar modelos entrenados a escala, actualizar sistemas con datos en streaming y orquestar flujos de trabajo basados en agentes que responden a entradas en tiempo real. En este panorama, las redes de GPU descentralizadas emergen como una solución práctica para operaciones sensibles al costo y a la latencia que pueden aprovechar recursos distribuidos sin exigir una paridad de interconexión absoluta en toda la red.

Mitch Liu, cofundador y CEO de Theta Network, destacó un cambio crítico: muchos modelos de código abierto y otros compactos pueden ejecutarse eficientemente en GPUs de consumo. Esta tendencia apoya un movimiento hacia herramientas de código abierto y procesamiento más económico, ampliando efectivamente el universo de cargas de trabajo de IA desplegables más allá del dominio de los centros de escala hyperscale. La pregunta central es cómo calibrar el cómputo a la tarea—reservando capacidades de alto rendimiento y ultra baja latencia para el entrenamiento centralizado, mientras se usa infraestructura distribuida para soportar inferencia y tareas diarias de IA.

En la práctica, las redes descentralizadas son más adecuadas para cargas de trabajo que pueden dividirse, enrutarse y ejecutarse en paralelo, sin requerir una sincronización constante y uniforme en cada nodo. Evgeny Ponomarev, cofundador de Fluence, una plataforma de computación distribuida, enfatizó que las cargas de inferencia escalan con el despliegue del modelo y los bucles de agentes. Para muchas implementaciones, el rendimiento y la dispersión geográfica importan más que conexiones de interconexión perfectas. Esta observación se alinea con la realidad de que el hardware de nivel consumidor—a menudo con menor VRAM y conexiones de red modestas—puede ser suficiente para ciertas tareas de IA, siempre que la carga de trabajo esté estructurada para explotar el paralelismo en lugar de una sincronización estricta de abajo hacia arriba.

La conclusión práctica es que el cómputo descentralizado puede prosperar en pipelines de producción que demandan eficiencia de costos y resiliencia a la variabilidad de la red. Para cargas de trabajo como la curatoría de datos impulsada por IA, limpieza y preparación para el entrenamiento de modelos, las GPU distribuidas se convierten en una opción viable. Bob Miles, CEO de Salad Technologies, un proveedor que agrupa GPU de consumo inactivas, enfatizó que las cargas de trabajo intensivas en entrenamiento aún requieren infraestructura robusta, pero muchas tareas de IA—impulsadas por modelos de difusión, generación de texto a imagen/video y procesamiento de datos a gran escala—son muy adecuadas para el equilibrio precio-rendimiento de las GPUs de consumo.

Sam Altman, figura de OpenAI que ha discutido públicamente los despliegues de GPU a gran escala, ha sido citado en el discurso de la industria sobre la escala de los clústeres de GPU utilizados para entrenamiento e inferencia. Aunque OpenAI no ha divulgado públicamente los tamaños exactos de los clústeres para GPT-5, es conocido que las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia compiten por recursos, y que los despliegues a gran escala suelen requerir cientos de miles de GPU. Como se destacó en la discusión sobre el hardware de IA Vera Rubin, las optimizaciones de Nvidia para centros de datos son fundamentales para la eficiencia de las cargas de trabajo de entrenamiento, reforzando que la infraestructura centralizada sigue siendo dominante para la investigación y desarrollo de frontera.

La inferencia se considera cada vez más como un punto de inflexión—el cómputo utilizado para generar salidas en tiempo real a partir de modelos entrenados. Ellidason señaló que hasta el 70% de la demanda de GPU podría estar impulsada por inferencia, agentes y cargas de trabajo de predicción para 2026. Este cambio replantea el cómputo como un costo de utilidad recurrente y escalable en lugar de un gasto de investigación puntual, y respalda el argumento de que el cómputo descentralizado es un complemento a la pila de IA en lugar de un reemplazo total de los hyperscalers.

No obstante, el panorama no está exento de fricciones. Theta Network, un actor destacado en el espacio de cómputo de IA descentralizado, enfrenta una demanda presentada en Los Ángeles en diciembre de 2025 por fraude y manipulación de tokens. Theta ha negado las acusaciones, y Mitch Liu indicó que no podía comentar sobre el litigio en curso. La cuestión legal subraya la necesidad de claridad en gobernanza y divulgación a medida que las empresas de cómputo descentralizado escalan y compiten por talento y alianzas de hardware.

Dónde encajan las redes descentralizadas de GPU en la pila de IA

Las redes descentralizadas de GPU no se presentan como un reemplazo universal de los centros de datos centralizados. En cambio, se posicionan como una capa complementaria que puede desbloquear capacidad adicional para cargas de trabajo que demandan inferencia, especialmente cuando la distribución geográfica y la elasticidad se traducen en ahorros de costos significativos. La economía de las GPUs de consumo—especialmente cuando se despliegan a gran escala—ofrece una ventaja convincente en precio por FLOP para tareas no sensibles a la latencia. En escenarios donde los modelos son accedidos por usuarios en todo el mundo, distribuir GPUs más cerca de los usuarios finales puede reducir la latencia y mejorar la experiencia del usuario.

En términos prácticos, las GPUs de consumo, con su VRAM generalmente menor y conexiones a internet de nivel consumidor, no son ideales para entrenamiento o cargas de trabajo sensibles a la latencia. Sin embargo, para tareas como recopilación de datos, limpieza y pasos de preprocesamiento que alimentan modelos grandes, las redes descentralizadas pueden ser altamente efectivas. Esto se alinea con las observaciones de la industria de que una parte significativa del cómputo de IA implica procesamiento iterativo de datos y coordinación de modelos, en lugar de entrenar un modelo ultra grande desde cero.

Las grandes empresas de IA continúan absorbiendo una participación creciente en la oferta global de GPU. Fuente: Sam Altman

A medida que evoluciona el panorama del hardware y los modelos de código abierto se vuelven más capaces, una porción más amplia de cargas de trabajo de IA puede trasladarse fuera de los centros de datos centralizados. Esto amplía el grupo potencial de contribuyentes que pueden participar en el cómputo de IA, desde investigadores y desarrolladores hasta entusiastas individuales que reutilizan GPU de consumo inactivas para experimentación y tareas de producción. La visión no es eliminar a los hyperscalers, sino añadir una capa flexible y consciente de costos que permita experimentar, iterar rápidamente y realizar inferencias locales.

Además de las consideraciones de rendimiento, existe un aspecto práctico centrado en los datos. Las redes descentralizadas soportan tareas de recopilación y preprocesamiento de datos que a menudo requieren acceso amplio a la web y ejecución en paralelo. En estos contextos, la descentralización reduce puntos únicos de fallo y puede acortar las cadenas de procesamiento de datos distribuyendo las tareas geográficamente, entregando resultados más rápidos y mejorando la experiencia del usuario donde la latencia de otro modo erosionaría la eficiencia.

Para usuarios y desarrolladores, la perspectiva de ejecutar modelos de difusión, flujos de trabajo de reconstrucción 3D y otras tareas de IA localmente—usando GPUs de consumo—destaca el potencial de un ecosistema de IA más democratizado. Theta Network y plataformas similares visualizan habilitar a individuos para contribuir con su hardware GPU a una red de cómputo distribuido, creando un pool de recursos comunitario que complementa la infraestructura centralizada.

Una capa complementaria en el cómputo de IA

La trayectoria descrita por los defensores de las redes descentralizadas de GPU sugiere un modelo de dos niveles. La formación de frontera en IA sigue siendo competencia de operadores de hyperscale con acceso a vastos clústeres de GPU estrechamente acoplados. Mientras tanto, una clase creciente de cargas de trabajo de IA—que abarca inferencia, razonamiento basado en agentes y pipelines de datos listos para producción—podría alojarse en redes distribuidas capaces de ofrecer escalabilidad y alcance geográfico a un menor costo marginal.

La conclusión práctica no es una reescritura radical de la pila de cómputo de IA, sino un reequilibrio de dónde se ejecutan mejor las diferentes tareas. Con hardware cada vez más accesible y modelos que se benefician de optimizaciones para GPUs de consumo, el cómputo descentralizado puede servir como una capa de cómputo cercana a la fuente, que reduce el movimiento de datos y la latencia para una amplia gama de resultados. La maduración continua de los modelos de código abierto acelera aún más este cambio, empoderando a equipos más pequeños para experimentar, desplegar y iterar sin la pesada inversión inicial tradicional en investigación de IA.

Desde la perspectiva del consumidor, la disponibilidad de cómputo distribuido permite nuevos tipos de experimentación y colaboración local. Cuando se combina con redes globales de GPUs, los individuos pueden contribuir a proyectos de IA, participar en tareas de renderizado distribuidas y ayudar a construir pipelines de IA más robustos más allá de los jardines amurallados de los mayores centros de datos.

Qué observar a continuación

Resolución e implicaciones de la demanda en Los Ángeles contra Theta Network, incluyendo posibles cambios en gobernanza y gestión de tokens.

Tasas de adopción de cargas de trabajo de inferencia descentralizada entre empresas y desarrolladores, incluyendo nuevas alianzas o pilotos.

Avances en modelos de código abierto que funcionan eficientemente en GPUs de consumo y su impacto en la demanda entre entrenamiento e inferencia.

Actualizaciones sobre despliegues de hardware para formación de frontera (por ejemplo, Vera Rubin) y si la capacidad centralizada sigue siendo el cuello de botella para los modelos más ambiciosos.

Fuentes y verificación

Notas de desarrollo interno y declaraciones públicas del liderazgo de Theta Network sobre optimización de modelos de código abierto en GPUs de consumo.

Uso reportado de GPU para entrenamiento de Meta’s Llama 4 y GPT-5 de OpenAI, incluyendo referencias externas a despliegues de Nvidia H100.

Comentarios de Ovia Systems (antes Gaimin) y Salad Technologies sobre uso de GPU descentralizadas y dinámica precio-rendimiento.

Comentarios de la industria sobre el cambio de una demanda dominante de entrenamiento a una dominante de inferencia y la tesis más amplia del cómputo descentralizado como complemento a los hyperscalers.

Documentos públicos y cobertura sobre la demanda en Los Ángeles en diciembre de 2025 y las respuestas de la empresa.

Qué está observando el mercado

A medida que los flujos de trabajo de IA continúan madurando, es probable que las líneas entre cómputo centralizado y descentralizado se difuminen aún más. La industria estará atenta a demostraciones concretas de ahorros en costos, tiempo de actividad y mejoras en latencia en entornos de producción que adopten inferencia descentralizada. Igualmente importante será la transparencia en gobernanza y métricas de rendimiento verificables de las plataformas descentralizadas a medida que escalen sus redes más allá de proyectos piloto.

Con capacidades crecientes en hardware de consumo y un ecosistema floreciente de modelos de código abierto, las GPUs descentralizadas podrían jugar un papel cada vez más vital en habilitar experimentación y producción de IA asequible en el edge. Esta evolución no borra el papel central de los centros de escala, sino que añade una capa pragmática y distribuida que alinea el cómputo con la tarea, la geografía y el costo—una configuración que podría definir la próxima fase de infraestructura de IA.

https://platform.twitter.com/widgets.js

Este artículo fue publicado originalmente como ¿Qué papel sigue teniendo las redes descentralizadas de GPU en la IA? en Crypto Breaking News – tu fuente confiable para noticias de cripto, noticias de Bitcoin y actualizaciones de blockchain.