La revolución del hardware de inferencia de 2026: por qué la IA ya no entrena, solo responde
The Inference Hardware Revolution of 2026
En 2026, la inferencia ha desplazado al entrenamiento como prioridad en la industria de la IA. Los modelos de razonamiento y los agentes autónomos multiplican la demanda de cómputo, y las GPUs quedan inactivas hasta un 80 % del tiempo por cuellos de botella de memoria. Ante esto, Nvidia, Amazon, OpenAI y Anthropic recurren a chips especializados como los de Cerebras, Groq y d-Matrix, y a nuevas arquitecturas de memoria DRAM apilada o interfaces de largo alcance.
Con el enfoque basado en GPU, terminas sobreaprovisionando enormemente el cómputo y quedándote sin memoria. Eso es lo que impulsa el gran escalado de memoria.