Redes Descentralizadas de GPU: El Papel Complementario en la Era de la IA Más Allá del Entrenamiento de Modelos

Las redes descentralizadas de GPU se presentan como una alternativa de menor costo para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial, pero no compiten con los centros de datos hiperescalares en el entrenamiento de los modelos más avanzados. Su nicho se encuentra en la fase de inferencia, el procesamiento de datos y tareas de producción, donde la eficiencia de costos, la distribución geográfica y la flexibilidad son más críticas que la sincronización perfecta entre miles de chips. Expertos señalan que, para 2026, hasta el 70% de la demanda de potencia de cálculo para IA podría estar impulsada por este tipo de tareas.

El Dominio Inquebrantable de los Hiperescalares en el Entrenamiento de Vanguardia

El entrenamiento de modelos de IA de frontera, como Llama 4 de Meta o GPT-5 de OpenAI, requiere una coordinación extrema entre miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esta tarea, que implica ajustar billones de parámetros, sigue siendo el dominio exclusivo de los centros de datos centralizados.

La Necesidad de Sincronización Extrema

Para entrenar estos modelos complejos, es fundamental que miles de GPUs operen en estrecha sincronización, intercambiando datos constantemente con una latencia mínima. Nökkvi Dan Ellidason, de Ovia Systems, lo ilustra con una analogía:

Construir un rascacielos es más eficiente con un equipo centralizado en un solo lugar que intentando coordinarlo de forma descentralizada a través de internet.

Ejemplos concretos respaldan esta idea: Meta entrenó su modelo Llama 4 con un clúster de más de 100,000 GPUs Nvidia H100, mientras que OpenAI lanzó GPT-5 con soporte de una capacidad total superior a las 200,000 GPUs.

Hardware y Arquitectura Especializados

Este tipo de entrenamiento no solo requiere una coordinación perfecta, sino también hardware especializado diseñado para entornos de data center integrados, como las próximas plataformas Nvidia Vera Rubin. La latencia y la fiabilidad inherentes a las conexiones de internet no pueden igualar el acoplamiento estrecho y la velocidad de interconexión que ofrecen estas instalaciones centralizadas para tareas de entrenamiento masivo.

El Cambio hacia la Inferencia y el Espacio para la Descentralización

Mientras el entrenamiento permanece centralizado, el centro de gravedad de la demanda de computación para IA está experimentando un cambio significativo hacia la fase de inferencia, que consiste en ejecutar modelos ya entrenados para generar respuestas o predicciones.

El “Punto de Inflexión de la Inferencia”

Nökkvi Dan Ellidason señala un cambio fundamental: si en 2024 la demanda de GPU estaba dominada por el entrenamiento, se estima que para 2026 hasta el 70% será impulsada por la inferencia, los agentes de IA y las cargas de trabajo de predicción.

Esto ha convertido el cómputo de un costo de investigación en un costo de utilidad continuo y escalable, afirmó Ellidason, destacando el surgimiento de un mercado masivo para la ejecución de modelos.

El Auge de Modelos Optimizados y Hardware de Consumo

Este nuevo panorama es posible gracias a dos tendencias convergentes. Por un lado, el auge de modelos de código abierto más compactos y eficientes. Mitch Liu, de Theta Network, destacó la optimización de estos modelos para que funcionen en GPUs de consumo. Esta observación es complementada por Jieyi Long, también de Theta Network, quien señaló que muchos modelos avanzados ahora son ejecutables en PCs equipadas con GPUs como la RTX 4090 o 5090, abriendo la puerta para que usuarios individuales contribuyan con sus recursos a redes descentralizadas.

Nichos Concretos para las Redes Descentralizadas de GPU

Con el foco en la inferencia y tareas posteriores al entrenamiento, las redes descentralizadas encuentran aplicaciones prácticas donde sus características ofrecen ventajas competitivas.

Inferencia como el Negocio de Volumen

Evgeny Ponomarev, de Fluence, describe la inferencia como el “negocio de volumen” dentro de la IA.

En esta fase, el coste, la elasticidad y la dispersión geográfica importan más que las interconexiones perfectas, afirmó.

A diferencia del entrenamiento, las tareas de inferencia a menudo pueden dividirse y ejecutarse de forma independiente en diferentes nodos, sin requerir una comunicación constante entre ellos, lo que se adapta perfectamente a una arquitectura distribuida.

Procesamiento de Datos y Cargas de Trabajo Específicas

Existen numerosas cargas de trabajo intensivas que se benefician de la relación precio-rendimiento de las GPUs de consumo en redes descentralizadas. Bob Miles, de Salad Technologies, citó ejemplos como el descubrimiento de fármacos asistido por IA, la generación de contenido de texto-a-imagen o video, y los pipelines de procesamiento de datos a gran escala. Además, tareas fundamentales pero menos glamorosas, como la recolección, limpieza y preparación de datos para futuros entrenamientos, que requieren acceso a la web abierta y son altamente paralelizables, son ideales para este entorno distribuido.

La Ventaja Geográfica y de Latencia

Una ventaja inherente de la distribución geográfica es la reducción de latencia. Mitch Liu explicó que tener GPUs distribuidas globalmente y más cerca del usuario final puede ofrecer tiempos de respuesta más rápidos para aplicaciones de inferencia, en comparación con enrutar todo el tráfico a un centro de datos centralizado que puede estar a miles de kilómetros de distancia.

Conclusión: Una Capa Complementaria, No un Reemplazo

El ecosistema de computación para IA está convergiendo hacia un modelo híbrido. El entrenamiento de modelos de vanguardia, que requiere una sincronización y una escala sin precedentes, permanecerá firmemente anclado en los centros de datos hiperescalares. Sin embargo, el centro de gravedad del consumo de recursos se está desplazando hacia la inferencia y las tareas de producción.

En este nuevo panorama, las redes descentralizadas de GPU no buscan sustituir a los gigantes de la nube, sino que se están consolidando como una capa complementaria dentro de un stack de computación más diverso. A medida que el hardware de consumo continúa aumentando su capacidad y los modelos de código abierto se vuelven más eficientes, un espectro cada vez más amplio de aplicaciones de inteligencia artificial encontrará un entorno viable y rentable fuera de los confines de los data centers centralizados, dando forma a un futuro de computación distribuida para la IA.

Nota del editor: Theta Network se encuentra actualmente en un litigio. En diciembre de 2025, se presentó una demanda colectiva de valores contra la empresa. Theta Network ha negado enérgicamente las acusaciones. Este artículo se centra en el análisis tecnológico y del mercado ofrecido por sus ejecutivos y otros expertos del sector.