Bloques de construcción para el entrenamiento y la inferencia de modelos fundacionales en AWS

Qué pasó

El 11 de mayo de 2026, ingenieros de Amazon Web Services —Keita Watanabe, Pavel Belevich y Aman Shanbhag— publicaron en el blog oficial de Hugging Face un artículo técnico que describe la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo de los modelos fundacionales. El documento señala que el escalamiento en inteligencia artificial ha dejado de depender exclusivamente del aumento de capacidad computacional durante la fase de preentrenamiento, tal como lo establecían estudios empíricos como el de Kaplan et al. (2020), que evidenció una relación predecible entre los parámetros del modelo, el tamaño del conjunto de datos y el cómputo de entrenamiento.

El artículo acoge la clasificación propuesta por NVIDIA sobre las "tres leyes de escalamiento". Además del preentrenamiento tradicional, NVIDIA identifica el post-entrenamiento —que incluye ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo— y el cómputo en tiempo de prueba, conocido también como "pensamiento prolongado" o estrategias de búsqueda y verificación, como motores fundamentales para mejorar el rendimiento de los modelos.

Estos tres regímenes de escalamiento están impulsando una convergencia en los requisitos de infraestructura, que ahora exige cómputo acelerado de alta acoplación, redes de bajo ancho de banda y alta velocidad, y sistemas de almacenamiento distribuido. A esto se suma la necesidad de herramientas de orquestación para la gestión de recursos y sistemas de observabilidad que permitan mantener la salud de los clústeres y diagnosticar problemas de rendimiento a escala.

El texto destaca además el rol que desempeña el ecosistema de software de código abierto en el ciclo de vida de estos modelos. En la capa de clúster, la gestión de recursos se realiza habitualmente con Slurm y Kubernetes; el desarrollo de modelos se lleva a cabo con frameworks como PyTorch y JAX; y la monitorización se logra mediante herramientas como Prometheus y Grafana, configuradas sobre la infraestructura existente.

Contexto

El mercado global de infraestructura para inteligencia artificial experimenta un crecimiento sin precedentes, impulsado por la demanda de capacidad computacional para entrenar y ejecutar modelos fundacionales. Proveedores de nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud compiten intensamente por ofrecer soluciones que integren hardware de última generación con capas de software optimizadas.

En este contexto, el ecosistema de software de código abierto se ha consolidado como un pilar para el desarrollo de modelos de IA. Plataformas como Hugging Face, donde se publicó el artículo de AWS, funcionan como repositorios y puntos de encuentro para investigadores y desarrolladores, democratizando el acceso a modelos y técnicas de entrenamiento.

Las denominadas "leyes de escalamiento" han sido fundamentales para la planificación de inversiones en el sector tecnológico. Inicialmente, la creencia de que más cómputo equivale a mejores capacidades justificó la adquisición masiva de aceleradores. Sin embargo, la evolución hacia nuevos paradigmas de escalamiento está redefiniendo las necesidades de infraestructura, generando mayor complejidad en la gestión de recursos.

Impacto para empresas chilenas

Para el ecosistema tecnológico y empresarial chileno, las soluciones de infraestructura descritas por AWS representan una oportunidad para que empresas locales y startups de inteligencia artificial puedan acceder a herramientas de vanguardia sin la necesidad de realizar inversiones iniciales en hardware de alto costo. Las capacidades de cómputo elástico en la nube son especialmente relevantes para un mercado donde el financiamiento de infraestructura física resulta restrictivo.

Las pymes y corporaciones chilenas que estén explorando la implementación de inteligencia artificial en sus procesos pueden beneficiarse de la arquitectura descrita en el artículo. Al utilizar frameworks de código abierto como PyTorch y herramientas de orquestación disponibles en AWS, las empresas locales pueden desarrollar y desplegar modelos de lenguaje y otras aplicaciones de IA con mayor eficiencia.

Adicionalmente, la convergencia de requisitos de infraestructura que señala el artículo simplifica la toma de decisiones para las áreas de tecnología en Chile. Al comprender que las fases de preentrenamiento, post-entrenamiento e inferencia demandan componentes similares, las organizaciones pueden diseñar estrategias de adopción de nube más coherentes y rentables, alineadas con los estándares internacionales del sector.

Qué sigue

Se espera que los proveedores de infraestructura en la nube continúen perfeccionando sus servicios para adaptarse a las tres fases de escalamiento identificadas. Esto implicará el desarrollo de soluciones más integradas que combinen de manera fluida el hardware de aceleración con las herramientas de software de código abierto, reduciendo la fricción operativa para los equipos de desarrollo.

La industria se encamina hacia una estandarización de las arquitecturas de referencia para el entrenamiento y despliegue de modelos fundacionales. Para el mercado corporativo y de emprendimiento tecnológico, esto significa que las barreras de entrada para desarrollar soluciones avanzadas de inteligencia artificial seguirán disminuyendo, acelerando la adopción transversal de estas tecnologías en diversos sectores productivos.