𝐀𝐈 𝐈𝐒 𝐍𝐎 𝐋𝐎𝐍𝐆𝐄𝐑 𝐉𝐔𝐒𝐓 𝐀 𝐌𝐎𝐃𝐄𝐋 𝐏𝐑𝐎𝐁𝐋𝐄𝐌
Una vez que el uso de IA alcance una escala masiva, el desafío pasa de “¿Qué modelo?” a “¿Cómo ejecutamos todo esto de forma eficiente?”
B.AI ya está procesando 1.11T+ tokens al día en cargas de trabajo que incluyen:
→ Agentes de IA
→ Programación
→ Flujos de trabajo automatizados
→ Tareas de contexto largo
→ Solicitudes masivas a la API
Detrás de ese uso hay infraestructura para el enrutamiento, la programación, la concurrencia, la medición y la liquidación.
Eso es lo que hace interesante la historia de B.AI.
No se trata simplemente de intentar ser otra puerta de acceso para modelos de IA.
La ambición más grande es situarse por encima de los modelos y por debajo de los Agentes, gestionando la infraestructura necesaria a medida que la IA se vuelve más autónoma y el uso sigue escalando.
OpenRouter ayudó a demostrar la demanda de enrutamiento de IA.
B.AI ahora muestra qué tan rápido puede evolucionar esa capa de infraestructura.
@BAI_AGI @Justin Sun孙宇晨 #TRONEcoStar
Una vez que el uso de IA alcance una escala masiva, el desafío pasa de “¿Qué modelo?” a “¿Cómo ejecutamos todo esto de forma eficiente?”
B.AI ya está procesando 1.11T+ tokens al día en cargas de trabajo que incluyen:
→ Agentes de IA
→ Programación
→ Flujos de trabajo automatizados
→ Tareas de contexto largo
→ Solicitudes masivas a la API
Detrás de ese uso hay infraestructura para el enrutamiento, la programación, la concurrencia, la medición y la liquidación.
Eso es lo que hace interesante la historia de B.AI.
No se trata simplemente de intentar ser otra puerta de acceso para modelos de IA.
La ambición más grande es situarse por encima de los modelos y por debajo de los Agentes, gestionando la infraestructura necesaria a medida que la IA se vuelve más autónoma y el uso sigue escalando.
OpenRouter ayudó a demostrar la demanda de enrutamiento de IA.
B.AI ahora muestra qué tan rápido puede evolucionar esa capa de infraestructura.
@BAI_AGI @Justin Sun孙宇晨 #TRONEcoStar