El gigante tecnológico Microsoft acaba de publicar cifras impresionantes sobre el rendimiento de inferencia de IA. Su última referencia alcanzó 1.1 millones de tokens por segundo ejecutándose en un solo rack Nvidia GB300 NLV72, superando el récord anterior que ellos mismos establecieron con 865,000 tokens/s con la configuración GB200.

Este tipo de salto en el rendimiento es más importante de lo que sugieren los números. Estamos hablando de la infraestructura principal que impulsa todo, desde modelos de lenguaje hasta posibles aplicaciones descentralizadas de IA. Una inferencia más rápida significa menor latencia, mejor escalabilidad y, en última instancia, costos de computación más bajos, factores que impactan directamente en cómo se integra la IA en sistemas del mundo real.

La arquitectura GB300 representa claramente un avance significativo en capacidad de procesamiento bruto. Para quienes siguen la intersección entre IA y sistemas distribuidos, estas mejoras en rendimiento indican hacia dónde se dirige la capa de computación. Y en un espacio donde los milisegundos y el costo por token realmente importan, las mejoras en eficiencia a esta escala no son solo impresionantes, sino fundamentales.