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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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Open weights don't mean open infrastructure.
Run open models on hyperscaler GPUs and you're just swapping one lock-in for another.
It's the same vendor pricing, availability limits, and cost to leave.
The same 70B workload. Four GPUs. Twenty hours a day:
AWS on-demand: around $9,600 a month.
http://io.net: $3,576 a month.
Open models and open compute is what http://io.net was built for.
Open weights don't mean open infrastructure.
Run open models on hyperscaler GPUs and you're just swapping one lock-in for another.
It's the same vendor pricing, availability limits, and cost to leave.
The same 70B workload. Four GPUs. Twenty hours a day:
AWS on-demand: around $9,600 a month.
http://io.net: $3,576 a month.
Open models and open compute is what http://io.net was built for.
Run open models on hyperscaler GPUs and you're just swapping one lock-in for another.
It's the same vendor pricing, availability limits, and cost to leave.
The same 70B workload. Four GPUs. Twenty hours a day:
AWS on-demand: around $9,600 a month.
http://io.net: $3,576 a month.
Open models and open compute is what http://io.net was built for.
66
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The White House just renamed AI "Super Intelligence."
New name.
Same GPU shortage.
You can rebrand the model. You can't rebrand the costs or the waitlists.
Whatever you call it, it runs on compute. We're making sure it's available to the many, not the few.
The White House just renamed AI "Super Intelligence."
New name.
Same GPU shortage.
You can rebrand the model. You can't rebrand the costs or the waitlists.
Whatever you call it, it runs on compute. We're making sure it's available to the many, not the few.
New name.
Same GPU shortage.
You can rebrand the model. You can't rebrand the costs or the waitlists.
Whatever you call it, it runs on compute. We're making sure it's available to the many, not the few.
71
$31.6 billones
Eso es lo que PwC estima que se gastará en infraestructura de IA hasta 2050.
Y aun así no puedes conseguir una GPU.
La crisis de cómputo de la IA no es solo una escasez de chips.
Es un problema de coordinación.
La capacidad está reservada, en desuso y aislada detrás de ciclos de compras.
Más chips por sí solos no lo arreglarán. Por eso, @ionet está construyendo una solución diferente.
$31.6 billones
Eso es lo que PwC estima que se gastará en infraestructura de IA hasta 2050.
Y aun así no puedes conseguir una GPU.
La crisis de cómputo de la IA no es solo una escasez de chips.
Es un problema de coordinación.
La capacidad está reservada, en desuso y aislada detrás de ciclos de compras.
Más chips por sí solos no lo arreglarán. Por eso, @ionet está construyendo una solución diferente.
Eso es lo que PwC estima que se gastará en infraestructura de IA hasta 2050.
Y aun así no puedes conseguir una GPU.
La crisis de cómputo de la IA no es solo una escasez de chips.
Es un problema de coordinación.
La capacidad está reservada, en desuso y aislada detrás de ciclos de compras.
Más chips por sí solos no lo arreglarán. Por eso, @ionet está construyendo una solución diferente.
60
Las GPU no funcionan con pronósticos.
2 GW de capacidad de centros de datos de EE. UU. programada para 2026 ni siquiera ha comenzado a construirse.
Y más de la mitad de los servidores GPU vendidos entre 2026 y 2028 podrían carecer de la energía necesaria para operar.
Los hiperescaladores compiten para comprar más chips mientras luchan por poner en marcha nuevos sitios.
Hay otra opción.
@ionet pone a disposición cómputo infrautilizado de todo el mundo ahora mismo. No algún día.
Las GPU no funcionan con pronósticos.
2 GW de capacidad de centros de datos de EE. UU. programada para 2026 ni siquiera ha comenzado a construirse.
Y más de la mitad de los servidores GPU vendidos entre 2026 y 2028 podrían carecer de la energía necesaria para operar.
Los hiperescaladores compiten para comprar más chips mientras luchan por poner en marcha nuevos sitios.
Hay otra opción.
@ionet pone a disposición cómputo infrautilizado de todo el mundo ahora mismo. No algún día.
2 GW de capacidad de centros de datos de EE. UU. programada para 2026 ni siquiera ha comenzado a construirse.
Y más de la mitad de los servidores GPU vendidos entre 2026 y 2028 podrían carecer de la energía necesaria para operar.
Los hiperescaladores compiten para comprar más chips mientras luchan por poner en marcha nuevos sitios.
Hay otra opción.
@ionet pone a disposición cómputo infrautilizado de todo el mundo ahora mismo. No algún día.
61
"En esta sala no hay adultos."
Es una cita directa de un miembro del consejo asesor de IA de la UE.
Los gobiernos van años por detrás. Los laboratorios están redactando sus propias reglas.
Pero los equipos que construyen sobre eso asumen el riesgo.
La respuesta no está esperando a que uno u otro se ponga al día. Es una participación mayor, el acceso y la transparencia.
Para eso se creó @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
"En esta sala no hay adultos."
Es una cita directa de un miembro del consejo asesor de IA de la UE.
Los gobiernos van años por detrás. Los laboratorios están redactando sus propias reglas.
Pero los equipos que construyen sobre eso asumen el riesgo.
La respuesta no está esperando a que uno u otro se ponga al día. Es una participación mayor, el acceso y la transparencia.
Para eso se creó @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
Es una cita directa de un miembro del consejo asesor de IA de la UE.
Los gobiernos van años por detrás. Los laboratorios están redactando sus propias reglas.
Pero los equipos que construyen sobre eso asumen el riesgo.
La respuesta no está esperando a que uno u otro se ponga al día. Es una participación mayor, el acceso y la transparencia.
Para eso se creó @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
78
Costes de computación un 60% más bajos.
Mismo resultado, una sola API unificada.
Eso es @kayos_ai, una startup de IA que ejecuta toda su pila de agentes en io.intelligence.
Antes gastaban 2.500 $ al mes por cliente con una configuración fragmentada (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Ahora es 1.000 $ al mes, sin límites de tasa, un solo proveedor.
Esto es lo que pasa cuando la computación deja de ser el cuello de botella.
https://io.net/blog/kayos-case-study
Costes de computación un 60% más bajos.
Mismo resultado, una sola API unificada.
Eso es @kayos_ai, una startup de IA que ejecuta toda su pila de agentes en io.intelligence.
Antes gastaban 2.500 $ al mes por cliente con una configuración fragmentada (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Ahora es 1.000 $ al mes, sin límites de tasa, un solo proveedor.
Esto es lo que pasa cuando la computación deja de ser el cuello de botella.
https://io.net/blog/kayos-case-study
Mismo resultado, una sola API unificada.
Eso es @kayos_ai, una startup de IA que ejecuta toda su pila de agentes en io.intelligence.
Antes gastaban 2.500 $ al mes por cliente con una configuración fragmentada (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Ahora es 1.000 $ al mes, sin límites de tasa, un solo proveedor.
Esto es lo que pasa cuando la computación deja de ser el cuello de botella.
https://io.net/blog/kayos-case-study
51
11 mil millones de tokens.
En un día.
Eso es http://io.net en OpenRouter ayer. Subiendo desde unos pocos miles de millones al día en julio.
Solo Nemotron 3.5 Lightning procesó 4.82B tokens. GLM 5.3 y GLM 5.3 Flash añadieron otros 4.24B combinados.
Así es como se ve tener equipos enroutando cargas de trabajo reales a través de http://io.net, todos y cada uno de los días.
11 mil millones de tokens.
En un día.
Eso es http://io.net en OpenRouter ayer. Subiendo desde unos pocos miles de millones al día en julio.
Solo Nemotron 3.5 Lightning procesó 4.82B tokens. GLM 5.3 y GLM 5.3 Flash añadieron otros 4.24B combinados.
Así es como se ve tener equipos enroutando cargas de trabajo reales a través de http://io.net, todos y cada uno de los días.
En un día.
Eso es http://io.net en OpenRouter ayer. Subiendo desde unos pocos miles de millones al día en julio.
Solo Nemotron 3.5 Lightning procesó 4.82B tokens. GLM 5.3 y GLM 5.3 Flash añadieron otros 4.24B combinados.
Así es como se ve tener equipos enroutando cargas de trabajo reales a través de http://io.net, todos y cada uno de los días.
64
$28 millones.
Las ganancias de la red no mienten.
Demanda real de GPU, convertida en pagos reales, cada mes.
Así es como se ve la computación descentralizada cuando en realidad está funcionando.
$28 millones.
Las ganancias de la red no mienten.
Demanda real de GPU, convertida en pagos reales, cada mes.
Así es como se ve la computación descentralizada cuando en realidad está funcionando.
Las ganancias de la red no mienten.
Demanda real de GPU, convertida en pagos reales, cada mes.
Así es como se ve la computación descentralizada cuando en realidad está funcionando.
74
Google acaba de poner sus chips de IA en un cohete.
Project Suncatcher está probando si el espacio puede albergar cómputo de IA a escala.
Vuelve a leer eso.
Uno de los mayores hiperescaladores del mundo está mirando más allá de sus propios centros de datos porque el cómputo centralizado, incluso a escala de Google, tiene un límite.
El cuello de botella nunca eran solo los chips.
Es quién los controla.
El cómputo descentralizado resuelve este problema hoy.
Sin un cohete.
Google acaba de poner sus chips de IA en un cohete.
Project Suncatcher está probando si el espacio puede albergar cómputo de IA a escala.
Vuelve a leer eso.
Uno de los mayores hiperescaladores del mundo está mirando más allá de sus propios centros de datos porque el cómputo centralizado, incluso a escala de Google, tiene un límite.
El cuello de botella nunca eran solo los chips.
Es quién los controla.
El cómputo descentralizado resuelve este problema hoy.
Sin un cohete.
Project Suncatcher está probando si el espacio puede albergar cómputo de IA a escala.
Vuelve a leer eso.
Uno de los mayores hiperescaladores del mundo está mirando más allá de sus propios centros de datos porque el cómputo centralizado, incluso a escala de Google, tiene un límite.
El cuello de botella nunca eran solo los chips.
Es quién los controla.
El cómputo descentralizado resuelve este problema hoy.
Sin un cohete.
59
Cada conversación de IA se topa con la misma pared.
La capacidad de cómputo es escasa, está centralizada y la controlan unos pocos hiperescaladores.
El cómputo descentralizado es la respuesta.
En el podcast de esta semana de Nephology, el Director de Marca y Comunicación de @ionet, David Sherman, se une al presentador @crypjo091 para exponer el argumento.
El cómputo centralizado nos trajo hasta aquí.
No nos llevará a la siguiente etapa de la IA.
https://www.youtube.com/watch?v=bQ682LGGh8Y
Cada conversación de IA se topa con la misma pared.
La capacidad de cómputo es escasa, está centralizada y la controlan unos pocos hiperescaladores.
El cómputo descentralizado es la respuesta.
En el podcast de esta semana de Nephology, el Director de Marca y Comunicación de @ionet, David Sherman, se une al presentador @crypjo091 para exponer el argumento.
El cómputo centralizado nos trajo hasta aquí.
No nos llevará a la siguiente etapa de la IA.
https://www.youtube.com/watch?v=bQ682LGGh8Y
La capacidad de cómputo es escasa, está centralizada y la controlan unos pocos hiperescaladores.
El cómputo descentralizado es la respuesta.
En el podcast de esta semana de Nephology, el Director de Marca y Comunicación de @ionet, David Sherman, se une al presentador @crypjo091 para exponer el argumento.
El cómputo centralizado nos trajo hasta aquí.
No nos llevará a la siguiente etapa de la IA.
https://www.youtube.com/watch?v=bQ682LGGh8Y
1
78
La IA generativa alcanzó el 53% de adopción en tres años.
Más rápido que el PC.
Más rápido que internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
Fuente: Stanford HAI, 2026 AI Index
La IA generativa alcanzó el 53% de adopción en tres años.
Más rápido que el PC.
Más rápido que internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
Fuente: Stanford HAI, 2026 AI Index
Más rápido que el PC.
Más rápido que internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
Fuente: Stanford HAI, 2026 AI Index
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La IA generativa alcanzó un 53% de adopción en tres años.
Más rápido que la PC.
Más rápido que Internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
La IA generativa alcanzó un 53% de adopción en tres años.
Más rápido que la PC.
Más rápido que Internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Más rápido que la PC.
Más rápido que Internet.
Pero hay un problema de acceso.
Estados Unidos alberga 5,427 centros de datos. Más de 10 veces que cualquier otro país.
La demanda es global.
La oferta está concentrada.
http://io.net existe para cambiar eso.
https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
44
Los nuevos centros de datos tardan de 18 a 36 meses y requieren cientos de millones en capex.
Las GPU inactivas tardan minutos.
Ahora mismo están en clústeres empresariales y centros de datos, ya tienen energía y ya se están depreciando.
El problema de la energía de la IA tiene dos soluciones. La mayor parte de la industria se está lanzando hacia una.
@ionet funciona con la otra.
Los nuevos centros de datos tardan de 18 a 36 meses y requieren cientos de millones en capex.
Las GPU inactivas tardan minutos.
Ahora mismo están en clústeres empresariales y centros de datos, ya tienen energía y ya se están depreciando.
El problema de la energía de la IA tiene dos soluciones. La mayor parte de la industria se está lanzando hacia una.
@ionet funciona con la otra.
Las GPU inactivas tardan minutos.
Ahora mismo están en clústeres empresariales y centros de datos, ya tienen energía y ya se están depreciando.
El problema de la energía de la IA tiene dos soluciones. La mayor parte de la industria se está lanzando hacia una.
@ionet funciona con la otra.
68
Frontier Labs sigue pidiéndole al mundo que se detenga.
Y esta semana, @AnthropicAI y @OpenAI pidieron a los gobiernos que aceleren.
Presentaron alegaciones instando a Australia a relajar su prohibición de derechos de autor en IA, aun cuando públicamente promueven pausas de seguridad y auditorías de modelos.
Reglas de protección para todos los demás.
Exenciones para ellos.
Eso no llevará a una IA más segura. La mayor participación sí lo hará. Y eso requiere computación abierta y modelos abiertos.
@ionet lo está haciendo posible.
Frontier Labs sigue pidiéndole al mundo que se detenga.
Y esta semana, @AnthropicAI y @OpenAI pidieron a los gobiernos que aceleren.
Presentaron alegaciones instando a Australia a relajar su prohibición de derechos de autor en IA, aun cuando públicamente promueven pausas de seguridad y auditorías de modelos.
Reglas de protección para todos los demás.
Exenciones para ellos.
Eso no llevará a una IA más segura. La mayor participación sí lo hará. Y eso requiere computación abierta y modelos abiertos.
@ionet lo está haciendo posible.
Y esta semana, @AnthropicAI y @OpenAI pidieron a los gobiernos que aceleren.
Presentaron alegaciones instando a Australia a relajar su prohibición de derechos de autor en IA, aun cuando públicamente promueven pausas de seguridad y auditorías de modelos.
Reglas de protección para todos los demás.
Exenciones para ellos.
Eso no llevará a una IA más segura. La mayor participación sí lo hará. Y eso requiere computación abierta y modelos abiertos.
@ionet lo está haciendo posible.
65
"No confíes en nosotros" no es un marco de seguridad.
Un puñado de laboratorios controla los modelos, el cómputo con el que se entrenan y los puntos de referencia con los que ellos mismos se evalúan.
Eso no es rendición de cuentas. Y no conducirá a una mayor seguridad.
La rendición de cuentas real requiere transparencia, apertura y acceso.
Eso es exactamente lo que estamos construyendo en @ionet.
https://io.net/blog/ai-safety-is-not-the-same-as-ai-accountability
"No confíes en nosotros" no es un marco de seguridad.
Un puñado de laboratorios controla los modelos, el cómputo con el que se entrenan y los puntos de referencia con los que ellos mismos se evalúan.
Eso no es rendición de cuentas. Y no conducirá a una mayor seguridad.
La rendición de cuentas real requiere transparencia, apertura y acceso.
Eso es exactamente lo que estamos construyendo en @ionet.
https://io.net/blog/ai-safety-is-not-the-same-as-ai-accountability
Un puñado de laboratorios controla los modelos, el cómputo con el que se entrenan y los puntos de referencia con los que ellos mismos se evalúan.
Eso no es rendición de cuentas. Y no conducirá a una mayor seguridad.
La rendición de cuentas real requiere transparencia, apertura y acceso.
Eso es exactamente lo que estamos construyendo en @ionet.
https://io.net/blog/ai-safety-is-not-the-same-as-ai-accountability
62
Todo el mundo debate la velocidad del desarrollo de la IA.
Pero el verdadero debate trata sobre el control.
Qué tan rápido o lento se están moviendo las cosas importa menos que quién está al volante.
Un puñado de laboratorios y proveedores de chips que deciden el ritmo, las medidas de seguridad y los términos es el riesgo real, independientemente de la velocidad que elijan.
Cuando la infraestructura no está concentrada en pocas manos, la pregunta cambia por completo.
@ionet lo está haciendo posible.
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
Todo el mundo debate la velocidad del desarrollo de la IA.
Pero el verdadero debate trata sobre el control.
Qué tan rápido o lento se están moviendo las cosas importa menos que quién está al volante.
Un puñado de laboratorios y proveedores de chips que deciden el ritmo, las medidas de seguridad y los términos es el riesgo real, independientemente de la velocidad que elijan.
Cuando la infraestructura no está concentrada en pocas manos, la pregunta cambia por completo.
@ionet lo está haciendo posible.
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
Pero el verdadero debate trata sobre el control.
Qué tan rápido o lento se están moviendo las cosas importa menos que quién está al volante.
Un puñado de laboratorios y proveedores de chips que deciden el ritmo, las medidas de seguridad y los términos es el riesgo real, independientemente de la velocidad que elijan.
Cuando la infraestructura no está concentrada en pocas manos, la pregunta cambia por completo.
@ionet lo está haciendo posible.
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
751
Con verificación
96 GPUs en menos de 24 horas con cero espera.
Eso fue lo que necesitó @wonderaai para pasar de estar limitado por la capacidad informática a estar listo para publicar.
64 H100 y 32 H200 aprovisionados rápidamente en @ionet.
Sin estar en cola durante meses en una lista de espera.
Los resultados:
- 200,000 usuarios en 4 meses, en 171 países
- Crecimiento del 50% mes a mes
- Lanzamiento 3 meses antes de lo previsto
Esto es lo que ocurre cuando tu capacidad informática va al ritmo de qué tan rápido puedes construir.
https://io.net/blog/wondera-case-study
96 GPUs en menos de 24 horas con cero espera.
Eso fue lo que necesitó @wonderaai para pasar de estar limitado por la capacidad informática a estar listo para publicar.
64 H100 y 32 H200 aprovisionados rápidamente en @ionet.
Sin estar en cola durante meses en una lista de espera.
Los resultados:
- 200,000 usuarios en 4 meses, en 171 países
- Crecimiento del 50% mes a mes
- Lanzamiento 3 meses antes de lo previsto
Esto es lo que ocurre cuando tu capacidad informática va al ritmo de qué tan rápido puedes construir.
https://io.net/blog/wondera-case-study
Eso fue lo que necesitó @wonderaai para pasar de estar limitado por la capacidad informática a estar listo para publicar.
64 H100 y 32 H200 aprovisionados rápidamente en @ionet.
Sin estar en cola durante meses en una lista de espera.
Los resultados:
- 200,000 usuarios en 4 meses, en 171 países
- Crecimiento del 50% mes a mes
- Lanzamiento 3 meses antes de lo previsto
Esto es lo que ocurre cuando tu capacidad informática va al ritmo de qué tan rápido puedes construir.
https://io.net/blog/wondera-case-study
78
El tiempo hasta el primer token en menos de 100 ms es un punto a favor.
Para un chatbot con una persona mirándole al cursor.
Pero para la inferencia por lotes, los pipelines de RAG y los flujos de trabajo de agentes que se ejecutan en segundo plano, nadie está mirando.
El rendimiento y el costo por token son los únicos números que importan.
El mismo trabajo, la misma salida, pero 2-3 veces la factura si pagas por una latencia que nadie usa.
http://io.net te permite ajustar la infraestructura a la carga de trabajo. No al revés.
El tiempo hasta el primer token en menos de 100 ms es un punto a favor.
Para un chatbot con una persona mirándole al cursor.
Pero para la inferencia por lotes, los pipelines de RAG y los flujos de trabajo de agentes que se ejecutan en segundo plano, nadie está mirando.
El rendimiento y el costo por token son los únicos números que importan.
El mismo trabajo, la misma salida, pero 2-3 veces la factura si pagas por una latencia que nadie usa.
http://io.net te permite ajustar la infraestructura a la carga de trabajo. No al revés.
Para un chatbot con una persona mirándole al cursor.
Pero para la inferencia por lotes, los pipelines de RAG y los flujos de trabajo de agentes que se ejecutan en segundo plano, nadie está mirando.
El rendimiento y el costo por token son los únicos números que importan.
El mismo trabajo, la misma salida, pero 2-3 veces la factura si pagas por una latencia que nadie usa.
http://io.net te permite ajustar la infraestructura a la carga de trabajo. No al revés.
6
La Fundación Gates acaba de comprometer 1.000 millones de dólares para cerrar la brecha de acceso a la IA.
Es una buena medida.
Y aun así es un parche.
El director ejecutivo de la fundación admite que es una "proporción diminuta" de lo que los gigantes tecnológicos gastan en sus productos comerciales.
El acceso a la IA no debería depender de ciclos de donaciones.
Necesita una cadena de suministro de computación diferente, abierta y distribuida por defecto.
Para eso se construyó http://io.net.
La Fundación Gates acaba de comprometer 1.000 millones de dólares para cerrar la brecha de acceso a la IA.
Es una buena medida.
Y aun así es un parche.
El director ejecutivo de la fundación admite que es una "proporción diminuta" de lo que los gigantes tecnológicos gastan en sus productos comerciales.
El acceso a la IA no debería depender de ciclos de donaciones.
Necesita una cadena de suministro de computación diferente, abierta y distribuida por defecto.
Para eso se construyó http://io.net.
Es una buena medida.
Y aun así es un parche.
El director ejecutivo de la fundación admite que es una "proporción diminuta" de lo que los gigantes tecnológicos gastan en sus productos comerciales.
El acceso a la IA no debería depender de ciclos de donaciones.
Necesita una cadena de suministro de computación diferente, abierta y distribuida por defecto.
Para eso se construyó http://io.net.
96
Nvidia ganó 215.9 mil millones de dólares vendiendo chips en 2026 hasta ahora.
Así que cuando Jensen Huang dice "no se frenen, es culpa de los laboratorios, no del hardware", tómatelo con una pizca de sal.
Lo mismo para los laboratorios cuando dicen "confíen en nosotros para autorregularnos".
Ninguna de las dos partes es neutral.
Los modelos abiertos + las redes de cómputo abiertas significan que no tienes que apostar por que una de las dos sea honesta. Simplemente puedes comprobarlo tú mismo.
Para eso está @ionet.
Nvidia ganó 215.9 mil millones de dólares vendiendo chips en 2026 hasta ahora.
Así que cuando Jensen Huang dice "no se frenen, es culpa de los laboratorios, no del hardware", tómatelo con una pizca de sal.
Lo mismo para los laboratorios cuando dicen "confíen en nosotros para autorregularnos".
Ninguna de las dos partes es neutral.
Los modelos abiertos + las redes de cómputo abiertas significan que no tienes que apostar por que una de las dos sea honesta. Simplemente puedes comprobarlo tú mismo.
Para eso está @ionet.
Así que cuando Jensen Huang dice "no se frenen, es culpa de los laboratorios, no del hardware", tómatelo con una pizca de sal.
Lo mismo para los laboratorios cuando dicen "confíen en nosotros para autorregularnos".
Ninguna de las dos partes es neutral.
Los modelos abiertos + las redes de cómputo abiertas significan que no tienes que apostar por que una de las dos sea honesta. Simplemente puedes comprobarlo tú mismo.
Para eso está @ionet.
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