Felices fiestas y próspero año nuevo. A medida que comienza el nuevo año, se prevé que en 2026 se produzcan cambios significativos en la infraestructura y la investigación de la IA. Las principales tendencias están convergiendo, desde la inferencia, que se está convirtiendo en la carga de trabajo dominante de la IA, hasta el auge de los agentes inteligentes que aprovechan más la computación durante el tiempo de ejecución, pasando por la maduración de los asistentes de programación de IA y los «modelos de mundo» emergentes que integran la comprensión física.
Todo esto se basa en un énfasis creciente en la infraestructura soberana de IA, a medida que las organizaciones y las naciones buscan un mayor control sobre sus capacidades de IA. Analizamos qué cabe esperar en 2026 en estas áreas clave y cómo se posiciona BUZZ HPC para estar a la altura de las circunstancias.
Una tendencia clara es que la inferencia está superando a la formación como la carga de trabajo principal en los centros de datos de IA. El aumento de los modelos implementados ha provocado el incremento de la demanda de computación de inferencia. La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, señaló en 2025 que la demanda de inferencia de IA ya estaba «superando a la demanda de entrenamiento» y predijo que la inferencia crecería más de un 80 % anual durante los próximos años. De hecho, la inferencia se convertirá en el mayor impulsor del uso de la computación de IA. En 2026, veremos aún más infraestructura y esfuerzo de ingeniería dedicados a servir modelos de manera eficiente a gran escala.
Los proveedores están optimizando las GPU y los aceleradores explícitamente para garantizar el rendimiento de la inferencia. Por ejemplo, las últimas GPU H200 y Blackwell de NVIDIA y la nueva serie MI300 de AMD se han mejorado para ofrecer más respuestas por segundo por vatio. Igual de importante es que la pila de software para la IA ha madurado drásticamente. En 2025, muchas de las «mejoras de los modelos» percibidas fueron en realidad el resultado de mejoras de sistema en los tiempos de ejecución de la inferencia.
Marcos como vLLM, sglang y NVIDIA TensorRT-LLM introdujeron y maduraron funciones que incluyen el almacenamiento en caché KV avanzado, la decodificación especulativa y el procesamiento por lotes en vuelo para obtener el máximo rendimiento del hardware. Técnicas como el almacenamiento en caché de prefijos, que reutiliza el contexto de las indicaciones en todas las consultas, se convirtieron en una práctica de ingeniería estándar en lugar de en un truco experimental. El kit de herramientas vLLM, por ejemplo, incluye núcleos de atención personalizados, almacenamiento en caché optimizado para la memoria con memoria de claves y valores paginada, y compatibilidad con la cuantificación de 4 bits o menos, todo ello con el objetivo de reducir la latencia de inferencia. Estas optimizaciones permiten a los proveedores de IA ofrecer modelos más grandes a más usuarios de una forma más rápida y económica que antes.
Se espera que en 2026 el rendimiento de la inferencia se duplique. Muchas empresas rediseñarán sus implementaciones de IA teniendo en cuenta la inferencia, utilizando la compresión de modelos, el servicio distribuido a través de clústeres y los sistemas de programación que asignan de forma inteligente las GPU para cargas de trabajo en tiempo real. Como se afirma en un análisis, en 2025 «la capacidad de los LLM se convirtió en un producto de tres multiplicadores: la calidad del modelo x el cómputo del periodo de prueba x los sistemas + las herramientas». En 2026, mejorar estos dos últimos será algo tan crítico como mejorar los propios modelos. La infraestructura de IA es cada vez más un motor de inferencia.
Otro desarrollo importante es la maduración de los agentes de IA, definidos como sistemas autónomos o semiautónomos que pueden planificar acciones, usar herramientas y realizar tareas de varios pasos. En 2025, el concepto de «agentes de IA» pasó de referirse a unas demostraciones experimentales a representar a unos productos útiles. Vimos agentes especializados integrados en interfaces familiares, como copilotos de programación en IDE como Cursor y Claude Code, asistentes de IA que navegan por la web y agentes de productividad que operan en entornos de escritorio.
De hecho, 2025 fue el año en que «agente» dejó de significar un bucle de juguete y comenzó a convertirse en una categoría de producto con distintos factores de forma. La popularidad de los agentes de desarrollo como Cursor se disparó, lo que supuso más de 500 millones de dólares en ingresos anuales y una valoración de 29 000 millones de dólares a finales de 2025 al gestionar de forma autónoma las tareas de programación dentro de un IDE. OpenAI y otros presentaron agentes que ejecutan tareas a través de la automatización del navegador o el control directo de las interfaces informáticas en lugar de a través de un simple chat. Estos agentes pueden realizar acciones en nombre de los usuarios, lo que hace que la IA sea mucho más interactiva y operativa.
Un factor clave de estos avances es dar a los modelos de IA más «tiempo para reflexionar» y la capacidad de realizar un razonamiento ampliado o usar herramientas durante la inferencia. Las investigaciones han demostrado que la escalabilidad de la computación del periodo de inferencia puede mejorar drásticamente el rendimiento del razonamiento. Un estudio de 2025 descubrió que, con una estrategia óptima, un LLM más pequeño que dispusiera de suficiente computación de periodo de inferencia superaba a un modelo catorce veces más grande en ciertos problemas de razonamiento. Otros trabajos académicos sobre el aumento del periodo de prueba de los agentes demostraron que permitir a los agentes generar varias rutas de razonamiento paralelas y de autorreflexión puede aumentar considerablemente las tasas de éxito de las tareas [1].
Este concepto de razonamiento bajo demanda está pasando rápidamente de la investigación a los sistemas de producción. Claude Opus 4.5 de Anthropic introdujo un «parámetro de esfuerzo» configurable por el usuario que permite controlar la cantidad de computación que el modelo dedica a una tarea. Esperamos más de estos controles en 2026, lo que permitirá a los agentes asignar dinámicamente más tiempo o recursos de GPU a problemas más difíciles.
El sector también está convergiendo en torno a estándares para la integración de agentes, en particular en torno al Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) introducido a finales de 2024 y adoptado por OpenAI y Google en 2025. El MCP proporciona una forma unificada para que los agentes de IA se conecten con herramientas y fuentes de datos externas.
En 2026, los agentes de IA serán más capaces, fiables y fáciles de implementar. Se espera que los agentes gestionen tareas de mayor duración (de más minutos u horas) con menos fallos, que los asistentes de navegación reserven viajes o realicen investigaciones y que los agentes empresariales gestionen solicitudes de TI o flujos de trabajo financieros. En el fondo, esto supondrá más estrategias de computación de periodo de prueba («dejar que la IA piense más tiempo si es necesario») y más arquitecturas modulares en las que un agente podrá consultar submodelos especializados (para la visión, la ejecución de código, etc.) según sea necesario. Todo esto exigirá una infraestructura flexible y escalable.
Si 2025 sirvió de indicación, la IA para la generación de código y el desarrollo de software alcanzará nuevos niveles de madurez en 2026. Muchos ingenieros de software están expresando en privado su preocupación por la rapidez con la que estas herramientas están mejorando. Durante el último año, los asistentes de programación han pasado de ser simples funciones de autocompletar a sistemas que entienden bases de código completas, planifican implementaciones de varios pasos y gestionan la lógica de la gestión de proyectos.
En 2026, los asistentes de programación de IA actuarán cada vez más como verdaderos codesarrolladores. Los desarrolladores podrán especificar la intención y la IA redactará el código, configurará los entornos e incluso proporcionará la infraestructura. Las empresas aprovecharán estos avances para acelerar los proyectos de software y aliviar la escasez de desarrolladores. Desde el punto de vista de la infraestructura, esto requiere alojar modelos de código potentes y de baja latencia e integrarlos de forma segura en los flujos de trabajo de desarrollo.
BUZZ HPC, por ejemplo, ofrece cuadernos Jupyter gestionados e IDE en la nube con asistencia de IA. A medida que estas herramientas maduren, los «backends» seguros y eficientes que protegen el código patentado y posibilitan un contexto profundo se convertirán en un diferenciador clave. En 2026, muchos equipos tendrán un coprogramador de IA por defecto. La solución mágica para la productividad de los desarrolladores podría ser un agente de IA bien orquestado que trabaje codo con codo con los programadores humanos.
Más allá del texto y el código, los modelos de mundo están ganando impulso. Los modelos de mundo tienen como objetivo comprender y simular el mundo físico prediciendo lo que sucederá a continuación en un entorno físico, latente o virtual, en lugar de predecir tókenes de texto. Aprenden conceptos como la gravedad, las relaciones espaciales, la permanencia de los objetos y la relación causa y efecto, lo que los hace esenciales para la robótica, los vehículos autónomos y los ámbitos de mucha simulación.
El interés aumentó en 2025 y todo apunta a que en 2026 esta tendencia se acelerará. Los principales actores, incluidos Google DeepMind, Meta y OpenAI, han anunciado importantes iniciativas en los modelos de mundo. Fei-Fei Li cofundó World Labs, que anunció su primera plataforma comercial, Marble, a finales de 2025. Mientras tanto, Yann LeCun, uno de los pioneros del aprendizaje profundo, abandona Meta para montar una empresa centrada en los modelos de mundo y predice que los modelos de mundo acabarán por suplantar a los LLM actuales como el paradigma dominante de la IA.
El funcionamiento de los modelos de mundo implica entrenar a la IA con flujos de vídeo, datos de sensores y entornos simulados. En lugar de extraer texto de la web, estos modelos consumen datos multimodales, como fotogramas de vídeo, mapas espaciales e incluso lecturas de sensores de robots, para aprender cómo se desarrolla el mundo normalmente.
Un modelo de mundo podría ver miles de horas de vídeos de conducción para aprender la física de los vehículos o jugar en un parque infantil simulado para aprender que los objetos que se dejan caer se caen. El reto es que esos datos físicos tan bien anotados son más difíciles de conseguir que el texto.
Los modelos de mundo impulsarán los avances en la robótica, la automatización, los gemelos digitales, los juegos y la simulación. Para ello, se requiere una infraestructura de GPU extremadamente potente y flexible. BUZZ HPC proporciona acceso bajo demanda a clústeres de GPU a gran escala adecuados para entrenar y simular estos modelos, particularmente en los entornos soberanos y sensibles.
Además, como muchos casos de uso de los modelos de mundo (como la conducción autónoma o las simulaciones de defensa nacional) son sensibles, existe una sinergia natural con la infraestructura soberana de IA, lo que nos lleva a la tendencia final...
Dado que la IA se está convirtiendo en uno de los principales elementos de la competitividad económica y de los servicios públicos, la infraestructura soberana de IA se ha vuelto una prioridad estratégica. Los gobiernos y las empresas quieren tener un control local sobre la computación, los datos y los modelos, en lugar de depender de hiperescaladores extranjeros.
Las presiones normativas, las tensiones geopolíticas y las consideraciones de los costes están acelerando este cambio. Una encuesta reciente reveló que más del 71 % de los líderes consideran que la IA soberana es una prioridad existencial o estratégica.
Regiones como la UE han introducido leyes de datos estrictas (por ejemplo, el RGPD o la Ley de IA) que obligan a las organizaciones a mantener el tratamiento de los datos y los modelos en la región. Las tensiones geopolíticas y los controles a la exportación también están obligando a los países a reevaluar su dependencia de la tecnología extranjera. En 2025, se lanzaron nuevos programas nacionales de infraestructura de IA, como la red planificada de regiones de nube soberana de Europa, y la India, Arabia Saudí y otros países anunciaron centros de datos nacionales de IA. Esta tendencia se intensificará en 2026, ya que la IA se considera cada vez más un activo nacional fundamental (al igual que la energía o las telecomunicaciones).
McKinsey estima que, para 2030, hasta el 40 % de las cargas de trabajo de IA en el sector público y en los sectores regulados podrían ejecutarse en infraestructuras soberanas, lo que representa un mercado de más de 600 000 millones de dólares [4].
Más allá del cumplimiento normativo, hay un motivo económico. Las naciones y las empresas quieren hacerse con el valor de la innovación en la IA. Esto implica poseer la computación que impulsa la IA y no depender por completo de un puñado de hiperescaladores. El acceso a la computación, los datos y los modelos se está convirtiendo en la nueva base de la competitividad nacional e industrial.
Los proveedores especializados de IA en la nube suelen ofrecer una mejor relación calidad-precio que los hiperescaladores generalistas. BUZZ HPC, por ejemplo, ofrece servicios de GPU NVIDIA para empresas por mucho menos que los hiperescaladores a través de una infraestructura especialmente diseñada.
La IA soberana también aborda las preocupaciones en torno a la privacidad de los datos y la confianza. Mantener los datos sensibles (por ejemplo, los datos sanitarios o gubernamentales) en una infraestructura con una gestión nacional puede reducir el riesgo legal y hacer que los usuarios confíen más en que sus datos no saldrán del país.
Los modelos de IA, como los grandes modelos de lenguaje, también se deben adaptar a los idiomas y los valores locales. Tener un control soberano permite personalizar los modelos para que reflejen los matices lingüísticos y las normas éticas de un país.
Por ejemplo, una nube de IA soberana canadiense puede garantizar que el dialecto francocanadiense esté bien respaldado o que las normas legales o de privacidad locales se integren en los servicios de IA. Prevemos que en 2026 más gobiernos exigirán que ciertos sistemas de IA (especialmente los utilizados en el sector público) se ejecuten en zonas de nube soberana aprobadas.
La expansión de BUZZ HPC en Canadá ejemplifica esta tendencia. En asociación con proveedores de telecomunicaciones e iniciativas gubernamentales, BUZZ HPC está construyendo una nube de IA soberana a escala nacional que mantiene los datos en el país al tiempo que admite cargas de trabajo de vanguardia.
Como destacó la Dirección de BUZZ HPC en la conferencia ALL IN 2025, una nube soberana proporciona «una infraestructura de IA especialmente diseñada que mantiene los datos en Canadá, lo que garantiza el cumplimiento normativo, la seguridad y la soberanía».
También crea un ecosistema competitivo: las empresas y los investigadores pueden pasar del prototipo a la producción sin migrar nada a plataformas en la nube extranjeras y manteniendo el control total de su flujo de datos.
En particular, las nubes soberanas también se están centrando en la sostenibilidad y la resiliencia. BUZZ HPC funciona con energía 100 % renovable con un diseño de eficiencia energética, una tendencia que esperamos ver en otros lugares a medida que los países vinculen los objetivos ecológicos con la soberanía tecnológica.
La IA en 2026 se definirá por ir en aumento en varias dimensiones: cargas de trabajo de inferencia, inteligencia de tiempo de ejecución, comprensión multimodal y acceso a través de infraestructuras soberanas.
Para los profesionales y las organizaciones de IA, mantenerse a la vanguardia significa alinearse con estas tendencias. Esto podría implicar optimizar los modelos para lograr una inferencia eficiente, incorporar funciones de agentes a los productos de IA, aprovechar la generación avanzada de código para acelerar el desarrollo o elegir una infraestructura que satisfaga las necesidades de la soberanía y el rendimiento.
Las potentes IA de código ayudan a construir mejores modelos de mundo; los sistemas de inferencia mejorados permiten un mayor uso de agentes en tiempo real; la infraestructura soberana proporciona la plataforma para implementar modelos de vanguardia con confianza. Mejorar el «modelo + razonamiento + pila de inferencia» en su conjunto es lo que ofrece el mayor impacto. En 2026, las estrategias de IA que tengan éxito se tomarán esto en serio.
BUZZ HPC aborda estas necesidades al centrarse en una infraestructura de IA soberana, escalable, segura y sostenible.
A medida que 2026 vaya avanzando, esperamos impulsar muchos de estos progresos con nuestra nube de IA soberana para ayudar a nuestros clientes a innovar de manera responsable y a mantenerse a la vanguardia en la carrera de la IA.
