2026 se está consolidando en 3 apuestas realmente grandes donde, si una falla, se supondría un colapso temporal de la burbuja 1. Centros de datos antrópico, Xai escalando agresivamente hasta GPU de 1M. ambos planean alcanzar ese objetivo para el segundo trimestre. Los modelos resultantes entrenados en esta infraestructura deben confirmar que la ley de escalado de computación sigue siendo efectiva. De lo contrario, indicará que necesitamos explorar una nueva arquitectura de modelo. Esto también depende de que la infraestructura energética (Power Shell) se escale, aunque eso será un problema durante la próxima década, y mucho menos este año. 2. Memoria este año solo tenemos suficiente memoria para soportar 15GW de GPUs mientras los hiperescaladores apuntan a 30-40 en los próximos 2 años. Estamos bastante justos aquí: si Samsung, $MU o SK Hynix estropean su producción, esto se detendrá a la apuesta número 1. Además, quien consiga la mayor parte de esta capacidad de memoria para crear GPUs gana más dentro de la capacidad de producción limitada, y ahora mismo eso es $NVDA 3. infraestructura más barata y eficaz La última GPU de NVIDIA, Vera Rubin, es 5 veces más eficiente pero, lo que es importante, 4 veces más eficiente en cálculo, lo que significa que los costes de inferencia se han desplomado — ¡Frontier Intelligence por unos céntimos! Habrá una abundancia de computación disponible para entrenar pero, lo más importante, usar IA este año, así que la paradoja de Jevons debe demostrar su valía a través del aumento de la demanda. si eso falla, entonces los dos anteriores colapsan. En mi opinión, este es lo que menos me preocupa; creo que los arneses de agente y el RL post-entrenamiento seguirán fortaleciendo los modelos. Muy optimista