Este jueves, 25 de septiembre de 2025, la plataforma de inteligencia artificial Clarifai ha anunciado un nuevo motor de razonamiento que, según afirma, hará que la ejecución de modelos de IA sea el doble de rápida y un 40% más económica. Diseñado para adaptarse a diversos modelos y hosts en la nube, el sistema emplea una gama de optimizaciones para extraer más potencia de inferencia del mismo hardware.
El CEO Matthew Zeiler explicó: «Es una variedad de diferentes tipos de optimizaciones, que llegan hasta kernels de CUDA y técnicas avanzadas de decodificación especulativa. Básicamente, puedes obtener más rendimiento de las mismas tarjetas». Este enfoque permite maximizar la eficiencia sin necesidad de hardware adicional.
Los resultados fueron verificados mediante pruebas de benchmark realizadas por la firma independiente Artificial Analysis, que registró récords líderes en la industria tanto para rendimiento (throughput) como para latencia. Esto confirma la eficacia del motor en escenarios reales.
El proceso se centra específicamente en la inferencia, que son las demandas computacionales de operar un modelo de IA ya entrenado. Esta carga se ha intensificado con el auge de modelos agenticos y de razonamiento, que requieren múltiples pasos para una sola orden.
Inicialmente lanzada como un servicio de visión por computadora, Clarifai ha incrementado su enfoque en la orquestación de computación debido al boom de la IA. La compañía anunció su plataforma de computación en AWS re:Invent en diciembre, y este nuevo motor de razonamiento es el primer producto específicamente adaptado para modelos agenticos de múltiples pasos.
El producto llega en medio de una intensa presión sobre la infraestructura de IA, que ha impulsado acuerdos millonarios. OpenAI ha planeado gastos de hasta un billón de dólares en nuevos centros de datos, proyectando una demanda casi ilimitada de computación. Zeiler cree que hay margen para optimizar la infraestructura existente: «Hay trucos de software que llevan un buen modelo más lejos, como el motor de razonamiento de Clarifai, pero también mejoras algorítmicas que pueden ayudar a combatir la necesidad de centros de datos de gigavatios. Y no creo que hayamos llegado al final de las innovaciones algorítmicas».
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