En 2026, muchas organizaciones cuentan con aceleradores de IA de última generación, pero enfrentan altos costos, baja utilización del hardware y dificultades para escalar la inferencia en producción. El problema ya no está en el cómputo, sino en la velocidad a la que los datos se mueven desde la memoria y el almacenamiento hacia los chips, no en la red.

Este episodio analiza por qué la brecha entre ancho de banda de memoria y capacidad se ha convertido en el principal cuello de botella de la IA moderna y cómo esta limitación impacta directamente en costos, eficiencia energética y decisiones de infraestructura. A través de ejemplos prácticos, se discutirán qué errores evitar y qué principios de diseño son clave para lograr una IA viable y escalable en 2026.