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Es el año 2026 y los grandes modelos de lenguaje están más extendidos que nunca. Generan código, redactan correos electrónicos, intercambian memes de criptomonedas, todo lo que se te ocurra. Pero detrás del telón de las fantásticas demostraciones de IA se esconde una dura verdad: mantener estos modelos no es barato. De hecho, la inferencia (el proceso de ejecutar un modelo para obtener respuestas) se ha convertido silenciosamente en el principal reto técnico y económico en la implementación de la IA.
Los modelos más avanzados de la actualidad cuentan con enormes ventanas de contexto y billones de parámetros que impulsan todo tipo de aplicaciones, desde agentes de codificación de código abierto hasta asistentes personales de IA. En esta publicación, exploramos por qué la eficiencia de la inferencia es el enfoque crítico en 2026 y por qué una neonube soberana como BUZZ HPC está en una posición única para conquistar esta nueva frontera.
No hace mucho, 2048 tokens de contexto (aproximadamente unas pocas páginas de texto) parecían un lujo para un modelo de IA. Ahora tenemos modelos que hacen alarde de ventanas de contexto de 100 000 tokens o incluso de un millón de tokens [1]. Esto es increíble. Significa que una IA puede leer una novela o mantener semanas de historial de conversaciones sin olvidar nada. Pero también es una pesadilla para la eficiencia.
¿Por qué? Porque el coste computacional de la autoatención aumenta de forma cuadrática con la longitud del contexto. A efectos prácticos, un modelo como GPT-4 que salta de un contexto de 8000 tókenes a uno de 128 000 exige un aumento de 64 veces en el cálculo para cada token generado [2]. Multiplica eso por millones de usuarios y tendrás una crisis de escalabilidad.
La pregunta obvia es: ¿no podemos simplemente añadir más GPU? Claro, si tienes dinero de sobra. El coste por token (piensa en ello como el precio de generar aproximadamente un tercio de una palabra promedio) se dispara con contextos más largos. OpenAI cobró la conocida prima por contextos de más de 32 000 caracteres debido al elevado consumo de recursos informáticos [2]. Algunos modelos prometen contextos de millones de tokens, pero sin innovaciones arquitectónicas para controlar la complejidad, son económicamente inviables para ejecutarse a gran escala [2].
En otras palabras, ese contexto gigante podría ser una gran demostración, pero podría dejarte sin blanca en producción.
Los investigadores son muy conscientes de este dilema del contexto largo y están buscando soluciones. Una de las áreas en las que se centran es la simplificación o compresión del contexto, de modo que el modelo no tenga que prestar atención a cada uno de los tokens de la memoria. Las técnicas para la compresión de caché KV tienen como objetivo reducir la memoria y calcular la sobrecarga de recordar todos esos tókenes.
Estudios recientes señalan que, a medida que las longitudes de contexto alcanzan los cientos de miles, la caché de valor clave (KV) se convierte en un cuello de botella crítico, ya que consume memoria y ralentiza el rendimiento [1][3]. La caché KV almacena representaciones ocultas para cada token pasado para que el modelo pueda volver a ellas. Una conversación o un documento largos implican que los tensores KV masivos ocupan una valiosa memoria de la GPU.
Para abordar esto, los investigadores han propuesto enfoques como la expulsión de KV (descartar los tokens menos importantes) y la carga dispersa de KV (conservar el historial completo, pero cargar solo los segmentos relevantes cuando sea necesario) [4][5]. Un trabajo reciente agrupa los tókenes por similitud semántica y recupera solo grupos relevantes de tókenes pasados en lugar de prestar atención a todos ellos [5].
En el ámbito de la ingeniería, varias optimizaciones ya están dando sus frutos. Multi-Query Attention (MQA) comparte un único conjunto de vectores de clave y valor entre los cabezales de atención, lo que reduce el tamaño de la caché KV hasta 8 veces con una pérdida de precisión mínima [6]. Los modelos LLaMA 2 y posteriores de Meta adoptaron MQA por este motivo.
Otra técnica, PagedAttention, trata la caché KV como una memoria virtual, intercambiando bloques de uso poco frecuente para evitar la saturación de la memoria. PagedAttention puede reducir el uso de la memoria KV en aproximadamente un 55 % [6], duplicando efectivamente la longitud del contexto utilizable dentro del mismo presupuesto de memoria de la GPU.
La vanguardia en 2026 es hacer que los modelos de contexto largo sean eficientes, combinando la innovación algorítmica, la optimización del software y el hardware avanzado. Un gran poder conlleva una gran responsabilidad, y una factura gigantesca si no se tiene cuidado.
Si has ejecutado un modelo grande localmente o incluso a través de una API, es posible que hayas notado algo extraño. Las conversaciones más largas comienzan a retrasarse y el uso de la memoria se dispara aunque el tamaño del modelo no haya cambiado. Así es como funciona la caché KV. Cada nuevo token que genera el modelo tiene que almacenar una clave y un vector de valor para cada capa del transformador, de modo que en el siguiente token, el modelo pueda atender a todos los tokens anteriores.
En otras palabras: cuanto más dices, más recuerda el modelo, y esos recuerdos se acumulan en la VRAM.
Al final de un contexto de 100 000 tókenes, el modelo está arrastrando efectivamente una mochila llena de las incrustaciones de cada uno de esos tókenes. ¡No es de extrañar que se vuelva más lento y pesado!
Esta «mochila de memoria» significa que el factor limitante para muchas aplicaciones de IA de larga duración o de contexto largo no suele ser el cálculo en bruto, sino la memoria y el ancho de banda. A modo de ejemplo, un modelo de 70 000 millones de parámetros con una precisión de 16 bits ya necesita alrededor de 140 GB solo para los pesos; añade una conversación larga y la caché KV puede añadir fácilmente decenas o cientos de GB más[7]. Si tu hardware no tiene ese tipo de memoria, en el mejor de los casos acabarás fragmentando el modelo en varias GPU, lo que introduce una costosa sobrecarga de sincronización.
Por ejemplo, un modelo de 70 000 millones de parámetros con una precisión de 16 bits requiere aproximadamente 140 GB solo para los pesos. Un contexto largo puede añadir decenas o incluso cientos de gigabytes más en la caché KV [7]. Sin suficiente memoria, los modelos deben fragmentarse en varias GPU, lo que introduce una sobrecarga de sincronización y reduce el rendimiento. Es una situación en la que todos pierden: ¡o se paga por una memoria enorme o se paga en velocidad y complejidad por configuraciones de múltiples GPU!
Los ingenieros están contraatacando con enfoques tanto de hardware como de software.
En el aspecto del hardware, el impulso es para las GPU con una memoria y un ancho de banda masivos. La H100 de 80 GB de NVIDIA fue un gran paso, pero ni siquiera puede adaptarse a un modelo 70B más un gran contexto sin dividir la carga. Mientras tanto, otros productos como la MI300X de AMD ofrecen 192 GB en una tarjeta a un precio teóricamente más bajo que NVIDIA, aunque con un ecosistema de software aún en desarrollo[9]. Estas potentes GPU básicamente dicen: «Lánzame tu modelo más grande, puedo soportarlo». Y en 2026, si te tomas en serio los contextos largos o los agentes de IA conversacionales, ¡querrás tener en tus manos estos monstruos de gran memoria!
En el aspecto del software, ya hemos hablado de trucos como MQA y PagedAttention para reducir la huella de KV. Otra idea emergente es la transmisión o segmentación de contextos. En lugar de alimentar el modelo con un contexto gigantesco, divide la interacción en fragmentos y resume o transfiere selectivamente el estado entre los fragmentos. Algunos proyectos de código abierto y prototipos de investigación utilizan un estado similar a una RNN o una memoria externa para evitar el crecimiento lineal de la caché KV. Estos enfoques siguen siendo experimentales, pero apuntan a un futuro en el que la longitud del contexto se vuelve elástica en lugar de fija.
Entrenar un modelo es un gasto único. Su uso es un gasto continuo. Según los informes, OpenAI gasta alrededor de 0,00012 $ en recursos de GPU por token generado por ChatGPT [11]. Eso parece poco hasta que lo escalas a millones de usuarios.
Los análisis de la industria han señalado la marcada diferencia entre una infraestructura eficiente y una infraestructura mediocre: la mejor de su clase puede ser casi un orden de magnitud más barata por token.
OpenAI, con optimizaciones personalizadas y quizás acuerdos ventajosos en materia de hardware, podría alcanzar un precio de alrededor de 0,0001 dólares por token, mientras que una configuración menos optimizada podría rondar los 0,001 dólares[12]. ¡Esa diferencia de 10 veces es decisiva! La diferencia entre obtener ganancias o irse a la quiebra cuando se tiene escala.
Un análisis lo planteó de esta manera: la diferencia entre 0,0001 $ y 0,001 $ por token se traduce en millones de dólares en costes mensuales para una implementación media[12]. Es literalmente supervivencia. No es de extrañar que, tanto en las reuniones de la junta directiva como en las reuniones de ingeniería, el coste por token se haya convertido en la métrica por excelencia.
Anthropic, que estaba en auge con Claude, en un momento dado llegó a gastar, según se informó, alrededor de 2,7 millones de dólares al día solo para atender a sus usuarios[13]. Hablamos del coste diario de la infraestructura, no anual. ¿Por qué tan alto? Bueno, ¡Claude es un modelo avanzado y ofrece un contexto y un uso generosos a los suscriptores! Consume muchas horas de GPU. Incluso con una suscripción a Claude Pro de 200 $/mes, las cuentas pueden ser despiadadas si cada usuario utiliza un montón de tokens.
Del mismo modo, se rumorea que el modelo Gemini de nueva generación de Google podría estar acumulando más de 5000 millones de dólares en costes anuales de infraestructura si funcionara a plena capacidad[13]. Y estamos hablando de Google, que básicamente fabrica sus propias TPU y silicio optimizado. Estas cifras refuerzan la idea de que las empresas de IA se están convirtiendo efectivamente en empresas informáticas, y sus márgenes de beneficio (o pérdidas) dependen en gran medida de lo bien que optimicen ese servicio informático.
Entonces, ¿cómo se optimiza el coste por token?
Ya hemos visto algunos métodos: una mejor utilización del hardware es muy importante (mantener las GPU ocupadas con el procesamiento por lotes, por ejemplo). Dato curioso: atender a un usuario a la vez en una GPU desperdicia la mayor parte de su potencia, ya que se pasa mucho tiempo esperando las transferencias de memoria. Si, en cambio, agrupas, por ejemplo, 32 solicitudes, puedes amortizar los gastos generales y reducir el coste por token en aproximadamente un 85 % (con solo un pequeño impacto en la latencia)[14]. Esta es la razón por la que los proveedores de nube de IA y las empresas de SaaS utilizan el procesamiento por lotes dinámico: agrupan las solicitudes de los usuarios sobre la marcha para maximizar el rendimiento. La contrapartida es un ligero retraso para acumular un lote, pero ahorras una fortuna en computación. Para 2026, técnicas como la decodificación especulativa (hacer que un modelo más pequeño prediga múltiples tokens por adelantado) también se implementarán finalmente para aumentar el rendimiento en 2-3 veces para ciertas tareas como la generación de código[15], lo que reducirá aún más el coste por token (a expensas de cierta complejidad adicional y vRAM para el modelo de redacción).
Luego tenemos la cuantificación, que básicamente consiste en hacer que el modelo matemático sea «más barato» al utilizar una precisión menor. Los métodos modernos de cuantificación a menudo pueden comprimir modelos a pesos de 8 bits o incluso de 4 bits mientras conservan «~99 %» de la precisión original, lo que produce una reducción del 75 % en los costes de inferencia[16]. En 2026, si estás ejecutando un modelo en producción sin algún tipo de cuantificación (o rutinas eficientes de baja precisión), estás dejando de ganar mucho dinero.
También tenemos la opción nuclear en cuanto al coste: los modelos de mezcla de expertos (MoE) dispersos, que pueden activar solo partes de la red para cada token. En teoría, los MoE te permiten tener un modelo gigantesco (cientos de miles de millones de parámetros), pero solo usar, por ejemplo, el 10 % de él para cualquier entrada dada, lo que potencialmente permite una reducción del 80-90 % en el cálculo por token[17].
Si la precisión es la reina para el entrenamiento de modelos, entonces la eficiencia es la reina para la implementación de modelos. Cada truco arquitectónico, cada actualización de hardware, cada estrategia inteligente de procesamiento por lotes o almacenamiento en caché está en última instancia al servicio de reducir el coste por token sin sacrificar demasiada calidad. Los que tengan éxito prosperarán con productos de IA escalables; los que no lo hagan se ahogarán en las facturas de sus servidores.
Como bromeó un comentarista, la industria de la IA está experimentando un «agotamiento de los tókenes» en el que, incluso cuando los precios por tóken bajan, el total de tókenes utilizados aumenta aún más rápido[19] (también conocido como la paradoja de Jevons). Por lo tanto, optimizar ambos extremos (hacer que cada token sea más barato y ser inteligente sobre cuántos tokens se utilizan) es ahora una parte fundamental del diseño de los sistemas de IA.
La eficiencia ya no es opcional. Es supervivencia.
Mientras las grandes empresas luchan por el dominio de la IA empresarial, se ha estado gestando una revolución de código abierto en la base. A finales de 2025 y principios de 2026, asistimos a la aparición explosiva de agentes de codificación de IA y asistentes personales de IA que cualquiera puede ejecutar (al menos cualquiera que disponga de un equipo lo suficientemente potente). Estos proyectos tienen nombres extravagantes como OpenCode o Clawdbot/Moltbot, pero todos comparten el mismo ADN: son mecanismos que ponen a trabajar un potente «cerebro» LLM para realizar tareas útiles para ti, bajo tu control.
Pensemos en OpenCode, por ejemplo. Es una herramienta de código abierto para la línea de comandos y el escritorio que actúa como un programador emparejado con IA directamente en tu terminal. Se extendió como la pólvora entre los desarrolladores. Con más de 80 000 estrellas en GitHub y una comunidad enorme [20], OpenCode demostró que los desarrolladores quieren asistentes de codificación de IA que no estén limitados a extensiones IDE privadas.
OpenCode te permite conectar cualquier modelo que desees y, a continuación, chatear con él para escribir, refactorizar y razonar sobre el código directamente dentro del directorio de tu proyecto [21]. Respeta todo el contexto de la base de código, se integra con el control de versiones, ejecuta comandos de shell y comprende la estructura del proyecto. En resumen, es «Claude Code se une a VS Code y a Bash», todo ello en un único paquete abierto.
A los desarrolladores les encanta la libertad. ¿Has alcanzado el límite de velocidad de la API en un servicio? Cambia de modelo. ¿Te preocupa la privacidad? Dirígelo a un LLM local o a un servidor privado. Ningún proveedor puede dejarte en la estacada porque la herramienta es tuya [22]. Este espíritu es una especie de rebelión contra los productos de IA cerrados y bloqueados en la nube de principios de la década de 2020.
Luego está Clawdbot, más tarde rebautizado como Moltbot después de que Anthropic se opusiera a la colisión de nombres. Este proyecto era esencialmente «Claude con manos» o, tras el cambio de marca con temática de langosta, con pinzas. Convirtió un chatbot estándar en un asistente personal de IA en toda regla que podía realizar acciones [23].
Moltbot tenía memoria persistente, podía navegar por la web, controlar aplicaciones, enviar mensajes, escribir código y encadenar llamadas de herramientas al darle permiso a la IA para ejecutar comandos [24]. A la gente le encantó. El proyecto superó las 60 000 estrellas de GitHub en solo unos meses [25], lo que lo convierte en uno de los proyectos de IA de código abierto de más rápido crecimiento de la historia. Incluso Andrej Karpathy lo elogió públicamente [26].
En un mar de herramientas de IA SaaS bloqueadas, Moltbot parecía punk rock. Enviaba un mensaje claro: «Quiero una IA que trabaje para mí».
Pero estos potentes agentes de IA «hazlo tú mismo» tienen una pega.
Para utilizarlos a pleno rendimiento, se necesita una gran capacidad de cálculo. Ejecutar un asistente de programación que comprenda toda una base de código y pueda razonar en profundidad no es algo trivial. Si usas un modelo local pequeño, los resultados se resienten. Si usas un modelo de vanguardia, pagarás facturas de API enormes o necesitarás acceso a GPU potentes.
Moltbot admite técnicamente la ejecución de modelos totalmente locales y, sí, algunos valientes intentaron ejecutar LLaMA 2 70B en casa. En realidad, la mayoría de los usuarios enviaban las solicitudes a las API en la nube porque muy pocas personas tienen una A100 debajo de su escritorio.
Aquí es donde entran en juego las neonubes soberanas.
Las plataformas como BUZZ HPC reconocen una clase creciente de desarrolladores y organizaciones que quieren lo mejor de ambos mundos: el control y la privacidad del autoalojamiento, combinados con el acceso a GPU de vanguardia que no pueden permitirse. BUZZ HPC está construyendo una infraestructura de GPU masiva y totalmente nacional en Canadá, lo que permite a los usuarios alquilar tiempo en los últimos clústeres de NVIDIA (H100, GPU Blackwell y más) bajo demanda [28][29].
Es «nube» en el sentido de recursos elásticos, pero soberana en el sentido de que los datos permanecen en el país y las cargas de trabajo no se mezclan con los canales de tecnología publicitaria o los inquilinos de gobiernos extranjeros. Para los canadienses (y para los usuarios preocupados por la privacidad de todo el mundo), eso es muy importante.
Puedes ejecutar OpenCode o Moltbot con la potencia de una GPU dedicada, con estrictas garantías de residencia de datos, sin dejar de beneficiarte de un rendimiento de clase hiperescalable. Y debido a que la infraestructura de BUZZ HPC está diseñada específicamente para la IA, no para la expansión genérica de la nube, todo está optimizado para la eficiencia de la inferencia. Los racks refrigerados por líquido, las redes InfiniBand de gran ancho de banda y las cargas de trabajo paralelas muy compactas mantienen las GPU ocupadas y reducen los costes.
Intenta ejecutar uno de estos sistemas de agentes en un portátil o en una máquina virtual barata y lo pasarás mal. ¿Quieres que OpenCode indexe un monorepositorio grande? Eso significa incrustar y vectorizar miles de archivos. ¿Quieres que Moltbot gestione largas conversaciones y docenas de llamadas a herramientas? Necesitarás VRAM para la caché KV y una inferencia rápida.
BUZZ HPC hace que estas herramientas sean viables para su uso en el mundo real. Los desarrolladores independientes tienen acceso a la misma clase de infraestructura que las grandes empresas, sin comprometer el tamaño del modelo o la longitud del contexto.
Estas herramientas abiertas también han empezado a ejercer una presión real sobre los grandes proveedores de IA. No han faltado los dramas en torno a los «arneses», conectores creados por la comunidad que permiten a los usuarios utilizar los servicios de IA de formas que los proveedores no habían previsto inicialmente.
Un ejemplo notable fue el aumento de clientes de terceros que accedieron a la suscripción Claude Code de Anthropic, que ofrecía un uso ilimitado por unos 200 $ al mes y estaba destinada a desarrolladores individuales [30]. Herramientas como Cursor y otras comenzaron a enrutar cargas de trabajo significativas a través de él, socavando los precios de la API de pago por token de Anthropic.
Anthropic respondió tomando medidas drásticas, bloqueando clientes no oficiales y, al parecer, enviando amenazas legales a los desarrolladores que realizaban ingeniería inversa en sus herramientas [31]. La propia saga de Moltbot implicó quejas sobre marcas registradas que obligaron a un cambio de marca e interrumpieron brevemente el proyecto [32]. Desarrolladores de alto nivel, incluido DHH de Basecamp, criticaron públicamente estas medidas por ser hostiles para el cliente [33].
La conclusión para muchos desarrolladores fue clara: depender demasiado de un único proveedor de IA propietario es arriesgado. Las condiciones pueden cambiar. El acceso puede desaparecer. Los precios pueden dispararse de la noche a la mañana [34].
Como resultado, la demanda de soberanía y flexibilidad de los modelos está aumentando. Los desarrolladores quieren sistemas de IA que puedan controlar. Los modelos de código abierto que se ejecutan en una infraestructura independiente satisfacen esa necesidad. Puedes crear un modelo de parámetros 40B en BUZZ HPC, conectarlo a OpenCode o a tu propio agente y saber que nadie lo va a desactivar ni a revocar el acceso.
Esto es IA a tu medida.
Si hay un tema recurrente aquí, es este: la eficiencia de la inferencia exige tanto hardware de élite como ingeniería de sistemas inteligentes. Ahí es donde brillan las nubes de IA especializadas como BUZZ HPC.
BUZZ HPC no está haciendo malabarismos con máquinas virtuales de uso general, bases de datos y alojamiento web. Se centra en una cosa: ejecutar cargas de trabajo de IA de forma rápida y barata. En asociación con Dell y Bell Canada, BUZZ HPC está implementando servidores de GPU PowerEdge refrigerados por líquido equipados con NVIDIA Hopper y GPU Blackwell de última generación [28][35].
A finales de 2026, BUZZ HPC espera operar con más de 6000 GPU de última generación, ampliándose a más de 11 000 GPU en total, incluida la capacidad existente [36][37]. El clúster ya ha obtenido una clasificación de bronce en el benchmark ClusterMax de Semianalysis [38], lo que lo sitúa entre las nubes de IA independientes más potentes del mundo.
Como neonube soberana, BUZZ HPC mantiene las cargas de trabajo bajo la jurisdicción canadiense, una gran ventaja para la atención médica, las finanzas, el gobierno y cualquier organización con requisitos de privacidad serios. Su estructura de IA está diseñada explícitamente para la soberanía, el cumplimiento y la confianza [29].
Igual de importante es que BUZZ HPC no te encierra en un modelo o marco específico. Trae tu propio modelo. Utiliza código abierto, API propietarias o híbridos. La nube proporciona la fuerza, no las reglas.
Hemos llegado a un punto en el que la optimización de la inferencia ya no es una mejora técnica agradable. Es un requisito empresarial y, cada vez más, medioambiental. El desperdicio de la IA implica un uso innecesario de la energía, unos costes más altos y unos productos más débiles. La ventaja es que esta presión está impulsando una innovación real en todo el sector. Arquitecturas de modelos más inteligentes que hacen más con menos. Mejoras a nivel de sistema que gestionan contextos largos de manera eficiente. Una carrera total en el diseño de GPU centrada en la memoria, el rendimiento y la eficiencia.
Si estás creando un producto basado en la IA, la eficiencia tiene que ser una preocupación de primer orden. No puedes tratar la inferencia como una caja negra y simplemente asumir lo que cueste. Ese camino conduce a facturas de la nube desorbitadas, restricciones de funciones o dolorosos compromisos. En su lugar, diseña de forma deliberada. Ten en cuenta la longitud del contexto. Elige los modelos cuidadosamente. Más grande no siempre es mejor si un modelo más pequeño y bien ajustado resuelve el problema. Utiliza la recuperación en lugar de un contexto de fuerza bruta. Agrupa por lotes y almacena en caché de forma agresiva cuando atiendas a muchos usuarios. Y, sobre todo, realiza pruebas de rendimiento y perfiles. Los pequeños cambios de ingeniería pueden generar grandes beneficios.
Aquí es donde la elección de la plataforma se convierte en un multiplicador de fuerza. Una plataforma como la nube de IA de BUZZ HPC amplifica cada optimización que realices. Con acceso a GPU de última generación, programación optimizada e infraestructura diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA, empezarás con ventaja. BUZZ HPC lanza constantemente hardware más nuevo y rápido, y aplica técnicas de rendimiento como la reducción de la caché KV y la cuantificación entre bastidores, para que los equipos puedan centrarse en crear, en lugar de en apagar incendios. Si a esto le sumamos la soberanía, unos precios predecibles y un apoyo real, obtendrás una infraestructura que trabaja contigo, no en tu contra.
Dentro de unos años, los usuarios no recordarán qué producto respondió 50 milisegundos más rápido. Recordarán qué servicio de IA se cerró porque no podía permitirse su propio éxito, o qué producto parecía lento y limitado porque la infraestructura no podía mantener el ritmo. La incómoda verdad es que muchas empresas emergentes de IA fracasarán por ignorar la eficiencia. Pero para los equipos que se adaptan y optimizan, la ventaja es enorme.
Somos optimistas. Con la innovación abierta ampliando los límites y las nubes de IA especializadas como BUZZ HPC reduciendo la curva de costes, estamos desbloqueando sistemas de IA que no solo son más potentes, sino también más sostenibles y escalables.
«Optimizar o morir» puede sonar duro, pero en realidad es una invitación a construir de forma más inteligente e ir más allá.
Si nos necesitas, Buzz HPC estará en el garaje poniendo a punto los motores para la próxima vuelta. 🏎️💨
Fuentes:
Consulta las referencias enlazadas para obtener datos de apoyo detallados y estudios de casos, desde investigaciones recientes sobre la eficiencia de contexto largo [1][6] hasta análisis de costes en la industria [11][13] e historias del mundo real de agentes de IA abiertos y asociaciones en la nube [25][29].
[1] [3] [4] [5] stat.berkeley.edu
https://www.stat.berkeley.edu/~mmahoney/pubs/2025.acl-long.1568.pdf
[2] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] Análisis del coste por token | Blog de Introl
https://introl.com/blog/cost-per-token-llm-inference-optimization
[19] Agotamiento de los tókenes: por qué los costes de la IA están subiendo y cómo el producto...
https://labs.adaline.ai/p/token-burnout-why-ai-costs-are-climbing
[20] OpenCode | El agente de codificación de IA de código abierto
https://opencode.ai/
[21] [22] OpenCode: The Terminal-Native AI Coding Agent That Actually Gets It | por ˗ˏˋ Ananya Hegde´ˎ˗ | Enero de 2026 | Medium
https://medium.com/@ananyavhegde2001/opencode-the-terminal-native-ai-coding-agent-that-actually-gets-it-5260c7ea8908
[23] [24] [25] [26] [27] [31] [32] [33] [34] De Clawdbot a Moltbot: cómo un C&D, unos estafadores de criptomonedas y 10 segundos de caos derribaron el proyecto de IA más candente de internet - Comunidad DEV
https://dev.to/sivarampg/from-clawdbot-to-moltbot-how-a-cd-crypto-scammers-and-10-seconds-of-chaos-took-down-the-4eck
[28] [29] [40] Buzz HPC y Bell Canada se asocian para la implementación de la IA de Nvidia - DCD
https://www.datacenterdynamics.com/en/news/buzz-hpc-and-bell-canada-partner-for-nvidia-ai-deployment/
[30] Anthropic bloquea el uso de suscripciones de Claude Code por parte de terceros
https://news.ycombinator.com/item?id=46549823
[35] [36] [37] [38] La filial de HIVE Digital Technologies, BUZZ High Performance Computing, acelera la revolución industrial de la IA en Canadá con Dell Technologies para su IA
https://www.linkedin.com/pulse/hive-digital-technologies-subsidiary-buzz-high-performance-ldpsc
[39] Servidor en rack Dell PowerEdge XE9680L | 2x Intel Xeon de 5.ª generación
https://marketplace.uvation.com/dell-poweredge-xe9680l-rack-server-2x-5th-gen-intel-xeon-scalable/?srsltid=AfmBOorMMxPqR7jP3gKKhoXTpt1Y2ZqESHFbou4Yt1EGZGalU7e0YcJN
[41] BUZZ High Performance Computing
https://www.buzzhpc.ai/
[42] El coste de LLM está disminuyendo 10 veces cada año para constante... - Reddit
