3 Tendencias de IA que Definen 2025 — Y la Infraestructura que las Potencia Silenciosamente

La IA está evolucionando rápidamente, pero no siempre de las maneras que la gente esperaba. Mientras que los titulares aún se centran en enormes modelos de base y demostraciones llamativas, se está produciendo un cambio más silencioso, uno que se centra en hacer que la IA funcione realmente en el mundo real.

Una publicación reciente del equipo de PAI3 expone tres tendencias que van más allá de las palabras de moda y señalan cómo se está cambiando la pila de IA en su interior. Aquí hay un desglose de lo que cubrieron y por qué es importante.

1. Los agentes se están convirtiendo en los verdaderos caballos de batalla de la IA

La era de pedir a ChatGPT datos curiosos ya está dando paso a agentes más estructurados y específicos para trabajos. Estas son unidades de IA modulares que están diseñadas para hacer cosas: resumir un informe, gestionar un portafolio de criptomonedas, automatizar flujos de trabajo repetitivos o actuar como asistentes de investigación digital.

En lugar de un único modelo masivo que intenta hacer todo, los agentes permiten a los desarrolladores ( e incluso a los usuarios no técnicos ) configurar la IA para dominios específicos, y luego desplegarlos para que funcionen de forma autónoma.

Este cambio es enorme para la infraestructura, porque:

Los agentes deben ejecutarse de forma continua o bajo demanda.

Necesitan acceder a herramientas, datos y APIs de manera segura.

Y necesitan entornos escalables y rentables para operar.

Ahí es donde entran los nodos descentralizados de PAI3, ofreciendo un sistema distribuido para alojar y ejecutar estos agentes.

2. La inferencia es donde realmente se está librando la batalla de la IA

El entrenamiento de modelos recibe mucha atención, pero la inferencia es lo que domina el uso real de la IA—y los costos. Cada vez que un usuario interactúa con un sistema de IA, la inferencia es lo que sucede en segundo plano. Es intensiva en cómputo, necesita baja latencia y tiene que escalar sin romper los presupuestos.

Los proveedores de nube centralizados siguen siendo la opción predeterminada para la inferencia hoy en día, pero son costosos, opacos y cada vez más congestionados.

PAI3 revierte eso al permitir la inferencia en el borde—en nodos independientes operados por contribuyentes de todo el mundo. Estos nodos ejecutan cargas de trabajo de IA en contenedores, desde LLMs hasta agentes, con datos encriptados almacenados localmente.

Esto hace inferencia:

Más eficiente

Más privado

Y más económicamente gratificante para aquellos que proporcionan el cómputo

3. La descentralización se está convirtiendo en un imperativo de la IA

A medida que aumenta la demanda de IA, las limitaciones del control centralizado—los riesgos de privacidad de datos, los monopolios de computación y los puntos únicos de fallo—se están volviendo más difíciles de ignorar.

¿La solución? Repensar la infraestructura desde cero.

PAI3 está construyendo una red de computación descentralizada donde:

Los contribuyentes ejecutan nodos y ganan por procesar tareas de IA

Los agentes de IA se despliegan y se enrutan de manera segura a través de una máquina de inferencia descentralizada (DIM)

Los datos permanecen privados y encriptados; nunca se copian a servidores centrales.

El valor económico se comparte con aquellos que proporcionan utilidad real.

Es una red diseñada no solo para ejecutar IA, sino para democratizar su poder, economía y acceso.

Reflexiones finales

Estas tendencias no son hipotéticas; ya se están implementando. La red de PAI3 está activa, creciendo y demostrando que es posible un modelo diferente para la infraestructura de IA. Uno que no depende de monopolios de nube centralizados o tokenomics abstractas. Uno donde el cómputo, los datos y las recompensas fluyen en el borde.

¿Quieres explorar cómo ejecutar un nodo, desplegar un agente o simplemente aprender más?

Visita su sitio web oficial o échales un vistazo en X @Pai3Ai