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The intelligent stack for powering AI workloads | https://t.co/hIYFLxle8l: decentralized GPUs | io.intelligence: inference & agents | https://t.co/EinR91I0wl
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El GPU más barato no siempre es el GPU más barato.
El mercado de GPU se ha fragmentado entre hiperescaladores, neoclouds y redes descentralizadas.
Una tarifa horaria barata puede volverse rápidamente costosa cuando se consideran los SLA, los requisitos de seguridad, la residencia de datos y el costo de salir.
La tarifa horaria es solo el número que aparece en la página de precios.
El costo real del cómputo es todo lo que está debajo de eso.
El GPU más barato no siempre es el GPU más barato.
El mercado de GPU se ha fragmentado entre hiperescaladores, neoclouds y redes descentralizadas.
Una tarifa horaria barata puede volverse rápidamente costosa cuando se consideran los SLA, los requisitos de seguridad, la residencia de datos y el costo de salir.
La tarifa horaria es solo el número que aparece en la página de precios.
El costo real del cómputo es todo lo que está debajo de eso.
El mercado de GPU se ha fragmentado entre hiperescaladores, neoclouds y redes descentralizadas.
Una tarifa horaria barata puede volverse rápidamente costosa cuando se consideran los SLA, los requisitos de seguridad, la residencia de datos y el costo de salir.
La tarifa horaria es solo el número que aparece en la página de precios.
El costo real del cómputo es todo lo que está debajo de eso.
57
El uso diario de tokens en China pasó de 100B a 140T en 14 meses.
Respuesta de Pekín:
- 100.000 GPUs
- 532B USD en inversión en infraestructura
- 9.800 EFLOPS para 2030
La carrera de la IA es una carrera por la capacidad de cómputo. El acceso a las GPUs definirá quién compite.
Los gobiernos y los hyperscalers están resolviéndolo construyendo.
http://io.net lo está resolviendo al desbloquear la capacidad de cómputo infrautilizada que ya existe.
Construir lleva años. Desbloquear lleva minutos.
El uso diario de tokens en China pasó de 100B a 140T en 14 meses.
Respuesta de Pekín:
- 100.000 GPUs
- 532B USD en inversión en infraestructura
- 9.800 EFLOPS para 2030
La carrera de la IA es una carrera por la capacidad de cómputo. El acceso a las GPUs definirá quién compite.
Los gobiernos y los hyperscalers están resolviéndolo construyendo.
http://io.net lo está resolviendo al desbloquear la capacidad de cómputo infrautilizada que ya existe.
Construir lleva años. Desbloquear lleva minutos.
Respuesta de Pekín:
- 100.000 GPUs
- 532B USD en inversión en infraestructura
- 9.800 EFLOPS para 2030
La carrera de la IA es una carrera por la capacidad de cómputo. El acceso a las GPUs definirá quién compite.
Los gobiernos y los hyperscalers están resolviéndolo construyendo.
http://io.net lo está resolviendo al desbloquear la capacidad de cómputo infrautilizada que ya existe.
Construir lleva años. Desbloquear lleva minutos.
56
38 GW.
Ese es el déficit de energía de los centros de datos de EE. UU. a través de 2028.
La solución de los hiperescaladores es construir más centros de datos, subestaciones y generación de energía.
Luego esperar 4-7 años a que eso suceda.
Mientras tanto, ya hay millones de GPUs encendidas, refrigeradas, conectadas y subutilizadas.
La IA no solo necesita más infraestructura. Necesita un mejor acceso a la infraestructura que ya existe.
Para eso se construyó http://io.net.
38 GW.
Ese es el déficit de energía de los centros de datos de EE. UU. a través de 2028.
La solución de los hiperescaladores es construir más centros de datos, subestaciones y generación de energía.
Luego esperar 4-7 años a que eso suceda.
Mientras tanto, ya hay millones de GPUs encendidas, refrigeradas, conectadas y subutilizadas.
La IA no solo necesita más infraestructura. Necesita un mejor acceso a la infraestructura que ya existe.
Para eso se construyó http://io.net.
Ese es el déficit de energía de los centros de datos de EE. UU. a través de 2028.
La solución de los hiperescaladores es construir más centros de datos, subestaciones y generación de energía.
Luego esperar 4-7 años a que eso suceda.
Mientras tanto, ya hay millones de GPUs encendidas, refrigeradas, conectadas y subutilizadas.
La IA no solo necesita más infraestructura. Necesita un mejor acceso a la infraestructura que ya existe.
Para eso se construyó http://io.net.
53
El principal científico de OpenAI acaba de pedir "precaución extrema" sobre el ritmo de la IA.
Justo después de lanzar su modelo más potente hasta la fecha.
Y en medio de informes sobre agentes de @OpenAI que llevan a cabo ciberataques en el mundo real, sin que nadie los solicitara.
Su solución propuesta es construir más agentes de IA para seguir el ritmo de la IA.
Hay una brecha en esa lógica.
El mejor camino no es más control centralizado. Es más transparencia, más accesibilidad y una supervisión más distribuida.
Un futuro más seguro para la IA no vendrá de que las grandes corporaciones se vigilen a sí mismas.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
El principal científico de OpenAI acaba de pedir "precaución extrema" sobre el ritmo de la IA.
Justo después de lanzar su modelo más potente hasta la fecha.
Y en medio de informes sobre agentes de @OpenAI que llevan a cabo ciberataques en el mundo real, sin que nadie los solicitara.
Su solución propuesta es construir más agentes de IA para seguir el ritmo de la IA.
Hay una brecha en esa lógica.
El mejor camino no es más control centralizado. Es más transparencia, más accesibilidad y una supervisión más distribuida.
Un futuro más seguro para la IA no vendrá de que las grandes corporaciones se vigilen a sí mismas.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
Justo después de lanzar su modelo más potente hasta la fecha.
Y en medio de informes sobre agentes de @OpenAI que llevan a cabo ciberataques en el mundo real, sin que nadie los solicitara.
Su solución propuesta es construir más agentes de IA para seguir el ritmo de la IA.
Hay una brecha en esa lógica.
El mejor camino no es más control centralizado. Es más transparencia, más accesibilidad y una supervisión más distribuida.
Un futuro más seguro para la IA no vendrá de que las grandes corporaciones se vigilen a sí mismas.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
41
8 mil millones de tokens.
Eso fue lo que pasó por los modelos de @ionet en @OpenRouter.
En un solo día.
Esto no es un benchmark ni una demostración. Es inferencia real y una demanda real ejecutándose en una infraestructura asequible y accesible.
Así es como se ve la IA para muchos, no para unos pocos.
8 mil millones de tokens.
Eso fue lo que pasó por los modelos de @ionet en @OpenRouter.
En un solo día.
Esto no es un benchmark ni una demostración. Es inferencia real y una demanda real ejecutándose en una infraestructura asequible y accesible.
Así es como se ve la IA para muchos, no para unos pocos.
Eso fue lo que pasó por los modelos de @ionet en @OpenRouter.
En un solo día.
Esto no es un benchmark ni una demostración. Es inferencia real y una demanda real ejecutándose en una infraestructura asequible y accesible.
Así es como se ve la IA para muchos, no para unos pocos.
73
No todo el cómputo descentralizado se construye igual.
@akashnet fue pionera en el espacio para cargas de trabajo de CPU y contenedorizadas.
@ionet se creó para la IA intensiva en GPU, con clústeres nativos multi-GPU, rendimiento en bare-metal y despliegue en menos de 2 minutos.
El resultado es una infraestructura de IA de nivel empresarial por una fracción del costo de los hiperescaladores, sin el bloqueo de varios años.
La misma categoría de cómputo descentralizado, trabajos diferentes.
Consulta la comparación completa.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
No todo el cómputo descentralizado se construye igual.
@akashnet fue pionera en el espacio para cargas de trabajo de CPU y contenedorizadas.
@ionet se creó para la IA intensiva en GPU, con clústeres nativos multi-GPU, rendimiento en bare-metal y despliegue en menos de 2 minutos.
El resultado es una infraestructura de IA de nivel empresarial por una fracción del costo de los hiperescaladores, sin el bloqueo de varios años.
La misma categoría de cómputo descentralizado, trabajos diferentes.
Consulta la comparación completa.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
@akashnet fue pionera en el espacio para cargas de trabajo de CPU y contenedorizadas.
@ionet se creó para la IA intensiva en GPU, con clústeres nativos multi-GPU, rendimiento en bare-metal y despliegue en menos de 2 minutos.
El resultado es una infraestructura de IA de nivel empresarial por una fracción del costo de los hiperescaladores, sin el bloqueo de varios años.
La misma categoría de cómputo descentralizado, trabajos diferentes.
Consulta la comparación completa.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
83
$500B dice que las GPU son el nuevo oro.
Pero el oro se puede comprar en cualquier exchange.
No las GPU.
4 hyperscalers tienen capacidad de nueva generación reservada hasta 2027, y el resto del mercado se queda alquilando a los propietarios.
El verdadero cuello de botella de la IA es el acceso.
Nuestro Chief Growth Officer @jack_ionet lo explica.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
$500B dice que las GPU son el nuevo oro.
Pero el oro se puede comprar en cualquier exchange.
No las GPU.
4 hyperscalers tienen capacidad de nueva generación reservada hasta 2027, y el resto del mercado se queda alquilando a los propietarios.
El verdadero cuello de botella de la IA es el acceso.
Nuestro Chief Growth Officer @jack_ionet lo explica.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
Pero el oro se puede comprar en cualquier exchange.
No las GPU.
4 hyperscalers tienen capacidad de nueva generación reservada hasta 2027, y el resto del mercado se queda alquilando a los propietarios.
El verdadero cuello de botella de la IA es el acceso.
Nuestro Chief Growth Officer @jack_ionet lo explica.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
Más de 100.000 GPUs.
Eso fue lo que se necesitó para entrenar GPT-6 Astra de @OpenAI.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores lucha por acceder o permitirse siquiera un puñado de GPUs.
Ese es el gran problema de la IA hoy en día.
En un extremo, clústeres con cómputo prácticamente ilimitado.
En el otro, startups, investigadores y desarrolladores peleando por acceso y vigilando cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPUs no solucionará eso.
Necesitamos una mejor manera de acceder y utilizar el cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Más de 100.000 GPUs.
Eso fue lo que se necesitó para entrenar GPT-6 Astra de @OpenAI.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores lucha por acceder o permitirse siquiera un puñado de GPUs.
Ese es el gran problema de la IA hoy en día.
En un extremo, clústeres con cómputo prácticamente ilimitado.
En el otro, startups, investigadores y desarrolladores peleando por acceso y vigilando cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPUs no solucionará eso.
Necesitamos una mejor manera de acceder y utilizar el cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Eso fue lo que se necesitó para entrenar GPT-6 Astra de @OpenAI.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores lucha por acceder o permitirse siquiera un puñado de GPUs.
Ese es el gran problema de la IA hoy en día.
En un extremo, clústeres con cómputo prácticamente ilimitado.
En el otro, startups, investigadores y desarrolladores peleando por acceso y vigilando cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPUs no solucionará eso.
Necesitamos una mejor manera de acceder y utilizar el cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
49
100,000+ GPU.
Eso fue lo que se necesitó para entrenar a @OpenAI's GPT-6 Astra.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores tiene dificultades para acceder o incluso para pagar un puñado de GPU.
Ese es el gran problema de la IA en la actualidad.
Por un lado, clústeres con una capacidad de cómputo efectivamente ilimitada.
Por el otro, startups, investigadores y desarrolladores que luchan por acceder y que observan cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPU no lo va a solucionar.
Necesitamos una forma mejor de acceder y aprovechar la capacidad de cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
100,000+ GPU.
Eso fue lo que se necesitó para entrenar a @OpenAI's GPT-6 Astra.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores tiene dificultades para acceder o incluso para pagar un puñado de GPU.
Ese es el gran problema de la IA en la actualidad.
Por un lado, clústeres con una capacidad de cómputo efectivamente ilimitada.
Por el otro, startups, investigadores y desarrolladores que luchan por acceder y que observan cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPU no lo va a solucionar.
Necesitamos una forma mejor de acceder y aprovechar la capacidad de cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Eso fue lo que se necesitó para entrenar a @OpenAI's GPT-6 Astra.
Mientras tanto, la mayoría de los desarrolladores tiene dificultades para acceder o incluso para pagar un puñado de GPU.
Ese es el gran problema de la IA en la actualidad.
Por un lado, clústeres con una capacidad de cómputo efectivamente ilimitada.
Por el otro, startups, investigadores y desarrolladores que luchan por acceder y que observan cada hora de GPU.
Simplemente añadir más GPU no lo va a solucionar.
Necesitamos una forma mejor de acceder y aprovechar la capacidad de cómputo que ya existe.
Para eso es @ionet.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
93
El principal asesor de IA del Reino Unido acaba de ser contratado por @AnthropicAI.
Pero seguirá como presidente del organismo gubernamental que financia la investigación en IA.
La misma persona jugando a ambos lados.
Las personas que redactan la política de IA ahora están empleadas por los laboratorios que esa política supuestamente debe supervisar.
La concentración de poder es un problema tanto para las GPU como para la gobernanza.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
El principal asesor de IA del Reino Unido acaba de ser contratado por @AnthropicAI.
Pero seguirá como presidente del organismo gubernamental que financia la investigación en IA.
La misma persona jugando a ambos lados.
Las personas que redactan la política de IA ahora están empleadas por los laboratorios que esa política supuestamente debe supervisar.
La concentración de poder es un problema tanto para las GPU como para la gobernanza.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
Pero seguirá como presidente del organismo gubernamental que financia la investigación en IA.
La misma persona jugando a ambos lados.
Las personas que redactan la política de IA ahora están empleadas por los laboratorios que esa política supuestamente debe supervisar.
La concentración de poder es un problema tanto para las GPU como para la gobernanza.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
58
La computación en la nube es fácil de entrar.
Salir es donde se pone caro.
Las tarifas de salida, las herramientas propietarias, los compromisos a largo plazo, la reconstrucción y la revalidación de cargas de trabajo pueden costar decenas de miles de dólares.
El bloqueo del proveedor es el impuesto oculto de la infraestructura de IA.
La alternativa no es otro jardín amurallado.
Es computación abierta.
La computación en la nube es fácil de entrar.
Salir es donde se pone caro.
Las tarifas de salida, las herramientas propietarias, los compromisos a largo plazo, la reconstrucción y la revalidación de cargas de trabajo pueden costar decenas de miles de dólares.
El bloqueo del proveedor es el impuesto oculto de la infraestructura de IA.
La alternativa no es otro jardín amurallado.
Es computación abierta.
Salir es donde se pone caro.
Las tarifas de salida, las herramientas propietarias, los compromisos a largo plazo, la reconstrucción y la revalidación de cargas de trabajo pueden costar decenas de miles de dólares.
El bloqueo del proveedor es el impuesto oculto de la infraestructura de IA.
La alternativa no es otro jardín amurallado.
Es computación abierta.
81
NVIDIA sabe que hay un problema de acceso a las GPU.
Pero su solución no lo va a arreglar.
Dar a las startups capacidad de cómputo a cambio de una parte de sus ingresos futuros solo crea otro “gatekeeper” que la IA no necesita.
La IA necesita un mercado donde nadie necesite permiso para construir.
El CEO de @ionet, @Gaurav_ionet, explica por qué la próxima capa de infraestructura de IA debe construirse en torno al acceso.
NVIDIA sabe que hay un problema de acceso a las GPU.
Pero su solución no lo va a arreglar.
Dar a las startups capacidad de cómputo a cambio de una parte de sus ingresos futuros solo crea otro “gatekeeper” que la IA no necesita.
La IA necesita un mercado donde nadie necesite permiso para construir.
El CEO de @ionet, @Gaurav_ionet, explica por qué la próxima capa de infraestructura de IA debe construirse en torno al acceso.
Pero su solución no lo va a arreglar.
Dar a las startups capacidad de cómputo a cambio de una parte de sus ingresos futuros solo crea otro “gatekeeper” que la IA no necesita.
La IA necesita un mercado donde nadie necesite permiso para construir.
El CEO de @ionet, @Gaurav_ionet, explica por qué la próxima capa de infraestructura de IA debe construirse en torno al acceso.
67
31,6 billones de dólares.
Eso es lo que el mundo gastará en centros de datos para 2050 para mantenerse al ritmo de la demanda de la IA.
Y es más que el PIB combinado de 174 países.
El modelo actual de construir, pedir prestado y repetir no es sostenible. Deja fuera a la mayoría de los desarrolladores del mundo. Y perjudica a las comunidades sobre las que se construyen estos centros de datos.
Un futuro en el que la IA sea accesible para muchos, no solo para unos pocos, necesita una nueva forma de construir.
Eso es exactamente lo que está haciendo http://io.net.
31,6 billones de dólares.
Eso es lo que el mundo gastará en centros de datos para 2050 para mantenerse al ritmo de la demanda de la IA.
Y es más que el PIB combinado de 174 países.
El modelo actual de construir, pedir prestado y repetir no es sostenible. Deja fuera a la mayoría de los desarrolladores del mundo. Y perjudica a las comunidades sobre las que se construyen estos centros de datos.
Un futuro en el que la IA sea accesible para muchos, no solo para unos pocos, necesita una nueva forma de construir.
Eso es exactamente lo que está haciendo http://io.net.
Eso es lo que el mundo gastará en centros de datos para 2050 para mantenerse al ritmo de la demanda de la IA.
Y es más que el PIB combinado de 174 países.
El modelo actual de construir, pedir prestado y repetir no es sostenible. Deja fuera a la mayoría de los desarrolladores del mundo. Y perjudica a las comunidades sobre las que se construyen estos centros de datos.
Un futuro en el que la IA sea accesible para muchos, no solo para unos pocos, necesita una nueva forma de construir.
Eso es exactamente lo que está haciendo http://io.net.
80
No necesitas una GPU.
Necesitas varias GPU que se comuniquen entre sí como si estuvieran en el mismo rack.
Esa es la diferencia entre un marketplace y una infraestructura real de IA.
El acceso es una cosa.
La orquestación es otra.
Y para cargas de trabajo serias de IA, la orquestación lo es todo.
@ionet se construyó para orquestar.
No necesitas una GPU.
Necesitas varias GPU que se comuniquen entre sí como si estuvieran en el mismo rack.
Esa es la diferencia entre un marketplace y una infraestructura real de IA.
El acceso es una cosa.
La orquestación es otra.
Y para cargas de trabajo serias de IA, la orquestación lo es todo.
@ionet se construyó para orquestar.
Necesitas varias GPU que se comuniquen entre sí como si estuvieran en el mismo rack.
Esa es la diferencia entre un marketplace y una infraestructura real de IA.
El acceso es una cosa.
La orquestación es otra.
Y para cargas de trabajo serias de IA, la orquestación lo es todo.
@ionet se construyó para orquestar.
74
33 millones+ horas de cómputo atendidas en http://io.net.
Una red en vivo, realizando el trabajo por el que los hiperescaladores y las neoclouds cobran una prima.
Cada una de esas horas es una prueba. No necesitas infraestructura costosa y con acceso restringido para ejecutar cargas de trabajo serias de IA.
El cómputo descentralizado no es un relato. Es el futuro de la infraestructura de IA.
33 millones+ horas de cómputo atendidas en http://io.net.
Una red en vivo, realizando el trabajo por el que los hiperescaladores y las neoclouds cobran una prima.
Cada una de esas horas es una prueba. No necesitas infraestructura costosa y con acceso restringido para ejecutar cargas de trabajo serias de IA.
El cómputo descentralizado no es un relato. Es el futuro de la infraestructura de IA.
Una red en vivo, realizando el trabajo por el que los hiperescaladores y las neoclouds cobran una prima.
Cada una de esas horas es una prueba. No necesitas infraestructura costosa y con acceso restringido para ejecutar cargas de trabajo serias de IA.
El cómputo descentralizado no es un relato. Es el futuro de la infraestructura de IA.
93
Algunas cosas hacen exactamente lo que dicen.
Render Network es excelente para lo que se construyó: renderizar.
Pero las cargas de trabajo de IA requieren algo distinto.
Inferencia persistente. Entrenamiento multinodo. Clústeres que escalan en segundos.
Eso es orquestación, no solo acceso a GPU.
Y para eso fue construido http://io.net desde el primer día.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
Algunas cosas hacen exactamente lo que dicen.
Render Network es excelente para lo que se construyó: renderizar.
Pero las cargas de trabajo de IA requieren algo distinto.
Inferencia persistente. Entrenamiento multinodo. Clústeres que escalan en segundos.
Eso es orquestación, no solo acceso a GPU.
Y para eso fue construido http://io.net desde el primer día.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
Render Network es excelente para lo que se construyó: renderizar.
Pero las cargas de trabajo de IA requieren algo distinto.
Inferencia persistente. Entrenamiento multinodo. Clústeres que escalan en segundos.
Eso es orquestación, no solo acceso a GPU.
Y para eso fue construido http://io.net desde el primer día.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
1
84
Nvidia fabrica los chips.
@Nvidia posee el stack de software.
Ahora, supuestamente, también quiere @huggingface.
Una oferta de 12,9 mil millones de dólares para abrir la puerta a la IA de código abierto.
Quizá los modelos se mantengan abiertos. Pero si la computación, las herramientas y la distribución responden todas a una sola empresa, el ecosistema no.
El futuro de la IA necesita infraestructura abierta. No una integración vertical disfrazada de otra cosa.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
Nvidia fabrica los chips.
@Nvidia posee el stack de software.
Ahora, supuestamente, también quiere @huggingface.
Una oferta de 12,9 mil millones de dólares para abrir la puerta a la IA de código abierto.
Quizá los modelos se mantengan abiertos. Pero si la computación, las herramientas y la distribución responden todas a una sola empresa, el ecosistema no.
El futuro de la IA necesita infraestructura abierta. No una integración vertical disfrazada de otra cosa.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
@Nvidia posee el stack de software.
Ahora, supuestamente, también quiere @huggingface.
Una oferta de 12,9 mil millones de dólares para abrir la puerta a la IA de código abierto.
Quizá los modelos se mantengan abiertos. Pero si la computación, las herramientas y la distribución responden todas a una sola empresa, el ecosistema no.
El futuro de la IA necesita infraestructura abierta. No una integración vertical disfrazada de otra cosa.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
72
Los tokens más baratos deberían significar facturas de IA más baratas.
No es así.
Los tokens más baratos habilitan flujos de trabajo agentic, y los agentes consumen 5-30 veces más tokens por tarea.
El consumo está superando la caída de precios.
El problema real son las GPU ociosas. Con una utilización promedio en empresas de alrededor del 5%, muchas empresas no están pagando demasiado por tokens: están pagando por cómputo que no están usando.
Los tokens más baratos deberían significar facturas de IA más baratas.
No es así.
Los tokens más baratos habilitan flujos de trabajo agentic, y los agentes consumen 5-30 veces más tokens por tarea.
El consumo está superando la caída de precios.
El problema real son las GPU ociosas. Con una utilización promedio en empresas de alrededor del 5%, muchas empresas no están pagando demasiado por tokens: están pagando por cómputo que no están usando.
No es así.
Los tokens más baratos habilitan flujos de trabajo agentic, y los agentes consumen 5-30 veces más tokens por tarea.
El consumo está superando la caída de precios.
El problema real son las GPU ociosas. Con una utilización promedio en empresas de alrededor del 5%, muchas empresas no están pagando demasiado por tokens: están pagando por cómputo que no están usando.
70
La carrera de la IA no se trata solo de quién tiene las mejores ideas.
Se trata de quién tiene acceso a cómputo.
El CEO de @ionet, @gaurav_io, se unió al Podcast @RealAllinCrypto para hablar sobre la batalla de infraestructura que está ocurriendo por debajo de la IA:
→ Por qué la demanda de GPU sigue acelerándose
→ Cómo DePIN desbloquea cómputo no utilizado en todo el mundo
→ Por qué las criptomonedas encontraron su caso de uso real más importante
→ Qué pasa si AWS, Google y Microsoft controlan la infraestructura de la IA
Cuando un puñado de empresas controla la infraestructura, también controla quién obtiene acceso a la inteligencia.
Pero hay otra forma.
Mira la conversación completa ↓
La carrera de la IA no se trata solo de quién tiene las mejores ideas.
Se trata de quién tiene acceso a cómputo.
El CEO de @ionet, @gaurav_io, se unió al Podcast @RealAllinCrypto para hablar sobre la batalla de infraestructura que está ocurriendo por debajo de la IA:
→ Por qué la demanda de GPU sigue acelerándose
→ Cómo DePIN desbloquea cómputo no utilizado en todo el mundo
→ Por qué las criptomonedas encontraron su caso de uso real más importante
→ Qué pasa si AWS, Google y Microsoft controlan la infraestructura de la IA
Cuando un puñado de empresas controla la infraestructura, también controla quién obtiene acceso a la inteligencia.
Pero hay otra forma.
Mira la conversación completa ↓
Se trata de quién tiene acceso a cómputo.
El CEO de @ionet, @gaurav_io, se unió al Podcast @RealAllinCrypto para hablar sobre la batalla de infraestructura que está ocurriendo por debajo de la IA:
→ Por qué la demanda de GPU sigue acelerándose
→ Cómo DePIN desbloquea cómputo no utilizado en todo el mundo
→ Por qué las criptomonedas encontraron su caso de uso real más importante
→ Qué pasa si AWS, Google y Microsoft controlan la infraestructura de la IA
Cuando un puñado de empresas controla la infraestructura, también controla quién obtiene acceso a la inteligencia.
Pero hay otra forma.
Mira la conversación completa ↓
57
$157,680.
Esa es la diferencia anual entre ejecutar 8x A100s 24/7 en AWS frente a http://io.net.
Las mismas GPUs. Resultados muy diferentes.
Las nubes centralizadas ofrecen cuotas, bloqueo (lock-in) y precios opacos.
La computación descentralizada ofrece oferta global, acceso instantáneo y control total y flexibilidad.
Las nubes centralizadas todavía tienen su lugar. Pero para la mayoría de las cargas de trabajo de IA, pagar un impuesto al hiperescalador no compensa.
Desglosamos las arquitecturas, costos y compensaciones ↓
$157,680.
Esa es la diferencia anual entre ejecutar 8x A100s 24/7 en AWS frente a http://io.net.
Las mismas GPUs. Resultados muy diferentes.
Las nubes centralizadas ofrecen cuotas, bloqueo (lock-in) y precios opacos.
La computación descentralizada ofrece oferta global, acceso instantáneo y control total y flexibilidad.
Las nubes centralizadas todavía tienen su lugar. Pero para la mayoría de las cargas de trabajo de IA, pagar un impuesto al hiperescalador no compensa.
Desglosamos las arquitecturas, costos y compensaciones ↓
Esa es la diferencia anual entre ejecutar 8x A100s 24/7 en AWS frente a http://io.net.
Las mismas GPUs. Resultados muy diferentes.
Las nubes centralizadas ofrecen cuotas, bloqueo (lock-in) y precios opacos.
La computación descentralizada ofrece oferta global, acceso instantáneo y control total y flexibilidad.
Las nubes centralizadas todavía tienen su lugar. Pero para la mayoría de las cargas de trabajo de IA, pagar un impuesto al hiperescalador no compensa.
Desglosamos las arquitecturas, costos y compensaciones ↓
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AppleDebutsFoldablePhone
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Apple está a punto de hacer su esperada entrada en el mercado de los smartphones plegables con el iPhone Fold, previsto para su lanzamiento en 2026. Este movimiento estratégico posiciona a Apple como un competidor directo de Samsung, que ha mantenido una presencia dominante en el segmento plegable desde el lanzamiento de su serie Galaxy Z Fold en 2019. Al aprovechar su marca, reconocida a nivel mundial, y su ecosistema estrechamente integrado, Apple busca poner en jaque el liderazgo de Samsung. Sin embargo, este ambicioso paso conlleva consideraciones fundamentales, como las estrategias de precios, la preparación de la cadena de suministro y la confianza del consumidor en un dispositivo plegable de primera generación.
#AppleDebutsFoldablePhone
CriptoUBarber
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