Creo que esta es una opinión provocativa y un buen pensamiento, pero quería analizar un poco la lógica. Hoy en día, la mayoría de las herramientas de IA funcionan en la nube. Cada vez que le pides a un modelo que escriba, resuma, traduzca o analice algo, esa solicitud llega a una GPU en un centro de datos. Más usuarios → más consultas → más GPUs → más centros de datos → más líneas eléctricas, transformadores, subestaciones → más generación, etc. Ese es el núcleo del ciclo de retroalimentación detrás del actual auge de hardware de IA + capex de centros de datos. La inferencia útil en el dispositivo interrumpe esa cadena lineal. Si un modelo de miles de millones de parámetros es lo suficientemente eficiente como para ejecutarse en el chip neuronal dentro de tu teléfono, computadora portátil, automóvil o auriculares, entonces un gran porcentaje de las tareas cotidianas nunca tiene que salir del dispositivo. Piensa en solicitudes simples pero de alto volumen: autocompletar, redacción de correos electrónicos, transcripción de voz, resumen, reconocimiento de imágenes simple. Estas son exactamente las consultas generales de alto volumen y baja complejidad que probablemente dominarán el uso. Revisión rápida de lo que puede cambiar: Suposiciones simples - flexiona como quieras. -1B usuarios × 50 consultas/día × ~$0.002/consulta x 365 días = ~$35B/año en costo de inferencia en la nube. -Si el 30% de eso se mueve al dispositivo, eso son ~$11B+ de demanda anual en la nube que nunca se materializa. -El costo marginal por consulta local es efectivamente ~$0 una vez que el dispositivo es enviado. Advertencias normales: el hardware está avanzando, pero aún necesita escalar memoria, ancho de banda, etc. Pero, un modelo de 3 a 7B de parámetros que funcione en el chip neuronal de un teléfono (aproximadamente 10 a 45 "TOPS" hoy, 60+ proyectados para 2027) podría manejar esas tareas de alto volumen y baja complejidad localmente. No necesitas modelos de escala fronteriza para cada solicitud. La nube sigue siendo importante, para ser muy claro. Entrenar modelos fronterizos, razonamiento de contexto largo y pesado, grandes cargas de trabajo empresariales, coordinación multi-agente: todo eso sigue siendo mucho mejor adecuado para grandes centros de datos centralizados. El cambio clave es que la cadena lógica ya no es "cada nuevo usuario = debo agregar más GPUs y más gigavatios de capacidad de centro de datos." Aquí lo desconocido es el argumento de la paradoja de Jevons y si impulsa más uso de IA y lleva a los usuarios a buscar solicitudes más complejas, lo que compensa parte de esto. En cuanto al punto de Aashay, el auge del capex no se 'rompe' del todo, pero su trayectoria de intensidad actual es muy probable que se modifique. Cambiar incluso el 5-30% de las cargas de trabajo de inferencia de la nube al dispositivo a la escala de hoy puede ser significativo. Los problemas difíciles permanecen centralizados en la nube. Pero la "IA cotidiana" se convierte en una característica del hardware que ya posees en lugar de un servicio medido que se alquila por consulta.