Elon Musk apunta a tener alrededor de 1,2 millones de GPU de NVIDIA en Colossus 2 para finales de 2026.
Lo interesante de esta expansión es que se prevé dedicar 200.000 GPU GB300 específicamente a la inferencia de IA.
A diferencia de los clústeres de entrenamiento, la inferencia requiere menos infraestructura de fibra, lo que podría hacer que el despliegue sea más eficiente. Mientras tanto, $SPCX afirma que la nueva capacidad de cómputo se amortiza en menos de un año.
El panorama general está claro: la infraestructura de IA está dejando atrás la simple tarea de entrenar modelos más grandes. El verdadero objetivo ahora es ofrecer IA a gran escala, mejorar la eficiencia y convertir una enorme capacidad de cómputo en rendimientos sostenibles.
La próxima carrera de la IA no se tratará solo de quién tiene más GPU, sino de quién puede utilizarlas de manera más eficiente.
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