El futuro de la computación con IA ya está claro. La estrategia anterior de modelos estáticos preentrenados offline y sin considerar los costos de energía irá gradualmente hacia arquitecturas de sistemas en tiempo real y aprendizaje continuo. Este cambio no es solo un problema técnico; implica un rediseño completo del paradigma de cálculo. Los futuros sistemas de IA deberán operar en el edge y a escala global, donde la eficiencia energética pasará de ser «puede ser ignorada» a convertirse en un indicador clave de diseño. En otras palabras, quien pueda reducir el consumo de energía manteniendo el rendimiento, tendrá la ventaja competitiva de próxima generación. Esto tendrá un impacto profundo en la arquitectura de hardware, la optimización de algoritmos e incluso en todo el ecosistema.