¿Hasta 2026, cómo será la arquitectura tecnológica de esas empresas de AI que realmente hayan logrado un modelo de negocio rentable de millones de dólares?



Ya no será simplemente apilar modelos, sino construir en torno al flujo de datos, la optimización de inferencias y el control de costos. La arquitectura central abarcará: capa de procesamiento inteligente de datos (limpieza automática, etiquetado, enriquecimiento), motor de inferencia multimodal (compatibilidad con tareas de texto, voz y visión), enrutamiento dinámico de inferencias (llamada adaptativa a modelos ligeros o pesados según el escenario), y ciclo de retroalimentación en tiempo real (optimización continua de la calidad de salida).

Desde la etapa inicial de "conexión directa a grandes modelos" hasta el actual "orquestación de modelos" y hacia el futuro "red de agentes inteligentes", este camino de evolución ya está bastante claro. Aquellos equipos que puedan reducir los costos a niveles marginales, mantener la velocidad de respuesta en milisegundos y al mismo tiempo garantizar la estabilidad de la salida, serán los verdaderos ganadores hasta 2026.
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LoneValidatorvip
· 2025-12-31 00:23
Tienes razón, los equipos que todavía se dedican únicamente a alardear de grandes modelos realmente deberían despertar, el coste marginal es la línea de vida o muerte.
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GateUser-75ee51e7vip
· 2025-12-30 23:45
De acuerdo, esa es la verdadera ventaja competitiva. Pero hablando en serio, las empresas que todavía se centran únicamente en modelos puros realmente no tienen futuro. Bajar los costos marginales es la clave, respuestas en milisegundos... ¿todo eso es básico, no? La cuestión es quién puede mantener este sistema estable. Espera, en la capa de procesamiento de datos, ¿cómo garantizan la precisión de la etiquetación automática? ¿No es eso un cuello de botella? Confío en aquellos equipos que llevan el control de costos al extremo, en 2026 solo sobrevivirán realmente unos pocos. La arquitectura puede ser bonita, pero al final, lo que importa es si gastan mucho dinero o no...
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BlockBargainHuntervip
· 2025-12-30 16:15
De verdad, los equipos que todavía se centran únicamente en apilar modelos están básicamente buscando la muerte. La optimización de costos es la verdadera clave. --- En cuanto a la ruta de inferencia multimodal, quien logre desarrollar primero una respuesta en milisegundos ganará. De lo contrario, por muy inteligente que sea, será en vano. --- Desde la orquestación de modelos hasta las redes proxy, esta idea es muy clara. Pero quien realmente pueda sobrevivir hasta 2026 dependerá de quién tenga la mejor optimización del flujo de datos. --- En resumen, la eficiencia es la reina. Si no se hace bien la marginalización de costos, incluso la tecnología más avanzada será insostenible. --- Espera, ¿la dificultad de la programación de rutas dinámicas está siendo seriamente subestimada? Parece que esa es la verdadera barrera tecnológica. --- La retroalimentación en tiempo real y la optimización continua de este sistema, suena simple, pero ¿cuánto debe ser difícil de implementar...? --- Nos vemos en 2026 para ver quién realmente tiene la última palabra. Los que solo hablan de conceptos ahora, seguramente se quedarán fuera.
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rug_connoisseurvip
· 2025-12-28 01:37
En resumen, el costo es lo más importante, todos los modelos que queman dinero en las primeras etapas están condenados a morir. Quien pueda aprovechar al máximo el token y entender bien cómo funciona el enrutamiento de inferencias, será quien gane.
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SignatureCollectorvip
· 2025-12-28 00:55
Bien dicho, pero solo con escuchar esa estructura ya suena complicada, ¿cuántas realmente la han implementado? Creo que la mayoría todavía está rascándose la cabeza por el costo del token.
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HodlKumamonvip
· 2025-12-28 00:52
Tienes razón, ya no es la era de acumular tarjetas gráficas. Aquellos que todavía gastan dinero simplemente para ejecutar grandes modelos deben irse a dormir. Los datos hablan por sí mismos; los que realmente sobreviven son aquellos que llevan el control de costos al extremo.
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CryptoFortuneTellervip
· 2025-12-28 00:52
En resumen, hay que reducir costos, mejorar la velocidad y mantener la calidad; todo lo demás es falso.
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SchrodingerWalletvip
· 2025-12-28 00:51
En resumen, se trata de competir en control de costos y eficiencia. La era de los modelos apilados realmente ha pasado. La estrategia de conexión directa con grandes modelos ya está muerta; ahora hay que depender de orquestación y enrutamiento para mantener los costos bajo control. Los que realmente sobrevivan en 2026 serán esos equipos que consideran la latencia de milisegundos como su vida o muerte. La capa de procesamiento de datos es donde realmente se compite; quien tenga el pipeline que funcione mejor, ganará. Si la velocidad de respuesta no está optimizada adecuadamente, simplemente no tienen derecho a existir; el costo marginal que no sea el primero en la lista también será eliminado.
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NightAirdroppervip
· 2025-12-28 00:42
A decir verdad, las empresas que todavía están acumulando modelos deberían despertar, en serio El control de costos es la línea de vida, no cuántas tarjetas gráficas acumules, eso no te hace más impresionante
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TradingNightmarevip
· 2025-12-28 00:41
En pocas palabras, se trata de maximizar la eficiencia. Ya debería haberse dejado de gastar dinero en construir modelos y simplemente ir a dormir.
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