Nvidia presentó su plataforma Rubin, una arquitectura de IA de próxima generación que reducirá drásticamente el costo de cómputo de IA y aumentará el rendimiento bruto.
La plataforma Rubin de Nvidia presentó varios datos destacados importantes para IA distribuida. La arquitectura fue descrita como que ofrece hasta un aumento fivefold en el cómputo de entrenamiento de IA sobre la generación anterior y un doblar del rendimiento general. Se señaló que los GPU Rubin individuales proporcionan aproximadamente 3.6 TB/s de ancho de banda, con racks completos alcanzando alrededor de 260 TB/s de conectividad; Los interconectores NVLink se citaron en aproximadamente 1.8 TB/s por GPU.
Estas ganancias permitirán a los mineros de Bittensor entrenar e inferir modelos mucho más grandes — incluyendo Mixture-of-Experts y otras arquitecturas con cientos de miles de millones a billones de parámetros — con mayor rendimiento.
La variante CPX especializada de Rubin, construida por Nvidia para inferencia de contexto masivo, está diseñada para manejar ventanas de contexto que superan el millón de tokens, facilitando la validación y servicio de modelos de lenguaje grande y multimodales.
Economía, validadores y descentralización
La eficiencia mejorada se tradujo directamente en reducciones de costos proyectados en el material fuente: Se informó que Rubin reduce los costos de token de inferencia aproximadamente 10x y requiere aproximadamente 4x menos GPU para cargas de trabajo de entrenamiento comparables versus la generación anterior. Para los mineros de Bittensor, esto implica menores costos de energía y hardware por unidad de trabajo, y por lo tanto mayor retorno de inversión para los nodos participantes.
Los validadores — críticos para la puntuación de Prueba de Inteligencia de Bittensor — también se beneficiarán. El ancho de banda de memoria más alto y las velocidades de interconexión de la plataforma fueron presentados como soluciones a cuellos de botella comunes en infraestructura de validadores, que a menudo recomiendan puntos de partida de 256 GB de RAM y frecuentemente exceden los 512 GB para cargas de trabajo exigentes.
La evaluación más rápida de resultados de modelos complejos debería mejorar la precisión de puntuación y la velocidad de distribución de recompensas TAO.
Se citó que los principales proveedores de servicios en la nube, incluyendo Microsoft Azure y CoreWeave, planean despliegues a gran escala de Rubin para 2026. Conforme esos despliegues avancen, la capacidad de Bittensor para absorber y monetizar ese cómputo será la prueba práctica de la tesis de que el hardware de IA más barato y denso acelera la adopción de IA descentralizada.
Inversores, operadores y desarrolladores estarán observando los despliegues de Rubin y los primeros datos de rendimiento de subredes como indicadores líderes de si la red atrae el flujo de entrada esperado de capacidad GPU y modelos avanzados.
