NVIDIA alternatives in 2026: where the market is heading
NVIDIA domina el entrenamiento de IA, pero la inferencia tiene cada vez más alternativas viables. Este es el mapa del ecosistema en 2026.
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FinOps for AI workloads in 2026: the real pain
La factura de IA en las empresas ha dejado de ser anecdótica. Entre tokens de modelos frontera, GPUs reservadas que nadie usa y pipelines RAG con cachés mal configuradas, muchos equipos pagan diez veces lo que deberían. Guía de FinOps específico para IA sin relatos promocionales.
NVIDIA Blackwell GPUs: what changes for training
Los primeros racks GB200 NVL72 llevan meses en manos de los hiperescalares y ya empiezan a verse mediciones públicas. La generación Blackwell no es una mejora incremental sobre Hopper, sino un cambio en la forma de entrenar modelos grandes. Repasamos qué cambia y qué no.
vLLM in 2025: the improvements that matter to LLM-serving teams
vLLM se ha consolidado como el motor de serving de LLM más adoptado en producción. Repaso de las mejoras recientes, qué cambia para quien lo opera y qué sigue siendo punto débil.
TensorRT-LLM: Extreme Acceleration on NVIDIA GPUs for LLMs
TensorRT-LLM es el techo de rendimiento para inferencia LLM en NVIDIA. Complejo de desplegar pero 2-3x más rápido que vLLM en casos óptimos. Cuándo merece la complejidad.
vLLM: Serving LLMs in Production with Very High Throughput
vLLM se ha convertido en la referencia para servir LLM en GPU. PagedAttention, batching continuo y API compatible con OpenAI. Cómo desplegarlo bien y cuándo compensa.
Zed: A Modern Editor Built for Collaboration
Zed es el editor de los creadores de Atom reescrito desde cero en Rust. Cuándo es una alternativa seria a VS Code y qué colaboración ofrece de verdad.
Hugging Face TGI: Serving Open Models at Scale
Text Generation Inference es la pila de servicio de Hugging Face para LLM abiertos. Cuándo tiene sentido, qué optimizaciones aporta gratis y sus límites reales.