El giro comercial de OpenAI y estrategias de optimización de VRAM para 2026
OpenAI está intentando actualmente un giro difícil de una organización centrada en la investigación a una empresa de productos integrada verticalmente. Este cambio, destacado por el reciente anuncio de "ChatGPT Go" y un movimiento agresivo hacia la publicidad, señala un alejamiento del apelativo "Open" (Abierto) que ha sido durante mucho tiempo un punto de discordia en la comunidad. Para los ingenieros de 42.uk Research y laboratorios similares, las implicaciones son dobles: una degradación potencial de la objetividad del modelo en favor de la alineación con los ingresos publicitarios, y una necesidad renovada de alternativas robustas de pesos abiertos alojadas localmente como Flux.2 Klein.
Mientras la industria observa el balance financiero de OpenAI, nuestro enfoque permanece en los aspectos prácticos de la implementación. Ejecutar modelos de vanguardia como Wan 2.1 o Flux.2 en hardware de consumo requiere más que solo potencia de cómputo bruta; requiere una gestión de memoria sofisticada. Herramientas como Promptus se han vuelto esenciales para prototipar estos complejos gráficos de nodos antes de comprometerlos en las tuberías de producción.
El problema de los "Ingresos por Descubrimientos" de OpenAI
Los Ingresos por Descubrimientos son** un modelo de monetización propuesto donde OpenAI reclama un porcentaje de las ganancias financieras o regalías de los descubrimientos (por ejemplo, nuevos compuestos farmacéuticos o materiales) realizados utilizando sus modelos. Esto introduce una fricción legal y arquitectónica significativa para la I+D empresarial, forzando potencialmente una migración masiva hacia modelos abiertos autoalojados.
La noción de que un proveedor de IA reclame "regalías" sobre el resultado de su herramienta está causando una fricción significativa en los círculos de ingeniería. Me parece que es similar a que un fabricante de compiladores reclame una parte de cada salida a bolsa de software. Desde un punto de vista técnico, esto requiere una procedencia de datos rigurosa. Si está utilizando GPT-5 o "Go" para investigación patentada, ahora necesita una pista de auditoría clara para demostrar qué partes de su descubrimiento fueron aumentadas por humanos frente a las generadas por el modelo.
Análisis técnico: Inyección de anuncios y latencia
La introducción de anuncios en ChatGPT no es solo un cambio en la interfaz de usuario. Es un problema de rendimiento. Inyectar anuncios contextualmente relevantes en una respuesta de un LLM en streaming requiere:
- Consultas RAG paralelas: Un segundo paso de recuperación para encontrar patrocinadores relevantes.
- Contaminación de la ventana de contexto: El texto publicitario consume tokens que de otro modo se usarían para instrucciones del sistema o el contexto del usuario.
- Picos de latencia: La puja en tiempo real (RTB) para la colocación de anuncios debe ocurrir dentro de los primeros 100 ms de una solicitud para evitar "tartamudeos" en la salida de streaming.
Resultados de mis pruebas de laboratorio: Benchmarks de optimización de VRAM
Probamos varias técnicas de optimización de 2026 en una estación de trabajo de gama media (3080/12GB) y un equipo de prueba estándar (4090). El objetivo era ejecutar Flux.2 Klein a 1536x1536 sin encontrar errores de OOM (Memoria agotada).
| Técnica | VRAM máxima (Tarjeta de 12GB) | Tiempo hasta el primer token / Latencia | Artefactos |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| Base (FP16) | 18.4GB (OOM) | N/A | Ninguno |
| FP8 + VAE por teselas | 11.2GB | 4.2s / it | Ninguno |
| SageAttention + FP8 | 9.8GB | 3.8s / it | Mínimos (CFG alto) |
| Intercambio de bloques (3 capas) | 7.4GB | 12.5s / it | Ninguno |
Verificación de los beneficios de VAE por teselas
En nuestras pruebas, la decodificación VAE por teselas redujo el uso máximo de memoria durante la etapa final de la tubería en casi un 50%. En una tarjeta de 8GB, esta es la diferencia entre un renderizado exitoso y un fallo de "Cuda out of memory". Encontramos que un tamaño de tesela de 512px con un solapamiento de 64px es la "proporción áurea" para prevenir costuras visibles en texturas de alta frecuencia.
Figura: Comparación paralela de decodificación VAE estándar frente a teselada resaltando el gráfico de uso de VRAM en el panel de CosyFlow a las 08:33 (Fuente: Video)*
Implementación avanzada: SageAttention en ComfyUI
SageAttention es** una alternativa eficiente en memoria al FlashAttention tradicional o xFormers. Utiliza un enfoque cuantizado para el mecanismo de atención, permitiendo ventanas de contexto más grandes y generación de imágenes de mayor resolución en hardware limitado sin el escalamiento de memoria cuadrático que se ve típicamente en los transformadores.
Para aquellos de nosotros que construimos flujos de trabajo listos para producción, SageAttention es una utilidad significativa. Sin embargo, no es un "regalo gratuito". En nuestras pruebas, notamos artefactos de textura sutiles cuando el CFG (Guía libre de clasificador) se subía por encima de 7.5. Para la mayoría de las tareas fotorrealistas, esto es insignificante, pero para el diseño gráfico de alto contraste, es algo a tener en cuenta.
Lógica de nodos para la integración de SageAttention
Para implementar esto, no necesita reescribir todo su backend. En ComfyUI, la lógica sigue un enfoque basado en parches. Intercepta los pesos del modelo antes de que lleguen al KSampler.
python
Lógica conceptual de conexión de nodos
1. Cargar punto de control (Flux.2 Klein)
2. Conectar salida 'MODEL' a la entrada 'SageAttentionPatch'
3. Configuración de SageAttentionPatch:
- precisión: "fp8_e4m3fn"
- tipo_de_atención: "sage"
4. Conectar 'MODEL' parcheado al 'KSampler'
5. Configurar KSampler 'vae_decode' como 'Tiled VAE Decode'
Análisis técnico: Por qué funciona SageAttention
SageAttention funciona cuantizando las matrices de Consulta (Query), Clave (Key) y Valor (Value) durante el cómputo de atención. A diferencia de la atención FP16 estándar, que escala cuadráticamente con la longitud de la secuencia, la huella de memoria de SageAttention es significativamente más lineal. Esto es particularmente relevante para Flux.2 Klein, que utiliza un tamaño de parche masivo de 16x16 en su arquitectura de transformador.
Flux.2 Klein: Hacia una inteligencia visual interactiva
El lanzamiento de Flux.2 Klein por parte de Black Forest Labs (BFL) marca un cambio hacia la generación "interactiva". A diferencia de las iteraciones anteriores que eran pesadas en procesamiento por lotes, Klein está optimizado para bucles de retroalimentación de menos de un segundo.
Regla de oro:** Cuando use Flux.2 Klein para edición en tiempo real, mantenga sus dimensiones latentes en 512x512 y use un programador destilado de 4 pasos para mantener una tasa de fotogramas receptiva.
Figura: Un flujo de trabajo que muestra actualizaciones de lienzo en tiempo real al estilo Krea utilizando un núcleo Flux.2 Klein en el entorno Promptus a las 10:22 (Fuente: Video)*
Hemos integrado esto en nuestra herramienta interna de prototipado, Promptus, para permitir una iteración rápida en la consistencia de los personajes. La capacidad de "pintar" en un espacio latente y ver al modelo reaccionar en tiempo real (aprox. 12 fps en mi 4090) cambia la forma en que abordamos la creación de activos.
Generación de video: Runway Gen-4.5 frente a LTX-2
El espacio de generación de video es actualmente una "guerra de especificaciones". Runway Gen-4.5 ha mejorado la consistencia temporal, pero sigue siendo una solución de caja cerrada. Por otro lado, LTX-2 (y los modelos Wan 2.1) están demostrando que el código abierto puede competir si se gestionan correctamente los requisitos de VRAM.
Análisis técnico: Feedforward fragmentado
Para ejecutar LTX-2 en una tarjeta con 16GB o menos, utilizamos "Feedforward fragmentado". Esta técnica divide la dimensión temporal del video (los fotogramas) en fragmentos más pequeños durante la fase de atención.
- Procesamiento normal: 64 fotogramas procesados a la vez = 24GB de VRAM.
- Procesamiento fragmentado: 4 fragmentos de 16 fotogramas = 14GB de VRAM.
La compensación es un ligero aumento en el tiempo total de renderizado (aprox. 15%), pero la capacidad de ejecutar estos modelos en hardware de "prosumidor" como una 3090 o 4080 vale la pena la espera.
Hardware e IA física: AMD, Apple y Tesla
Las noticias no son solo sobre software. Los chips Ryzen AI "Halo" de AMD apuntan a traer más de 50 TOPS (billones de operaciones por segundo) a las computadoras portátiles. Esto es interesante porque mueve la parte de "inferencia" de la pila de IA fuera de la nube y hacia la máquina local.
El Apple AI Pin y los wearables de OpenAI
Los informes de Apple desarrollando un pin wearable de IA, combinados con el anuncio de OpenAI en Davos sobre un dispositivo físico, sugieren que la industria se está moviendo hacia la "Inteligencia Ambiental".
Desde una perspectiva de ingeniería, el desafío aquí es la cuantización en el dispositivo. No se puede ejecutar un modelo de 70 mil millones de parámetros en un wearable. Estos dispositivos probablemente dependerán de:
- Decodificación especulativa: Un modelo pequeño en el dispositivo (1B-3B) predice los siguientes tokens, que luego son verificados por un modelo más grande en la nube.
- BitNet / LLMs de 1 bit: Uso de cuantización de bits extremadamente bajos para ahorrar energía y memoria.
Preguntas frecuentes técnicas
P: ¿Por qué recibo "Cuda Out of Memory" incluso con VAE por teselas habilitado?**
R:* El VAE por teselas solo optimiza la fase de decodificación. Si su OOM ocurre durante la fase de muestreo*, debe considerar la cuantización del modelo (FP8 o GGUF) o usar el intercambio de bloques para descargar capas del transformador a la memoria RAM de su sistema. Verifique su consola de comfyui; si falla al 0%, es un problema de carga del modelo. Si falla al 100%, es un problema del VAE.
P: ¿Afecta SageAttention a la calidad de las imágenes generadas?**
R:** En nuestras pruebas de laboratorio, la diferencia es insignificante a resoluciones estándar (1024x1024). Sin embargo, en relaciones de aspecto extremas o configuraciones de CFG muy altas (>10), puede notar artefactos "bloqueados" en áreas de poco detalle, como cielos despejados. Este es un subproducto de la cuantización utilizada para ahorrar memoria.
P: ¿Cuál es la mejor GPU para una estación de trabajo de IA económica en 2026?**
R:** Si tiene un presupuesto limitado, busque una 3090 usada. Los 24GB de VRAM siguen siendo el "estándar de oro" para ejecutar modelos locales. Aunque las tarjetas de la serie 40 tienen mejor eficiencia y generación de fotogramas, la capacidad de memoria bruta de la 3090 es más valiosa para la investigación y el desarrollo.
P: ¿Cómo soluciono las "costuras" en mi salida de VAE por teselas?**
R:** Aumente su tile_overlap. El valor predeterminado suele ser 32px, pero para los modelos de alta resolución de 2026, se requieren 64px o incluso 96px. Además, asegúrese de estar utilizando el nodo "VaeEncodeTiled" diseñado específicamente para el VAE de su modelo (por ejemplo, Flux frente a SDXL).
P: ¿Es realmente exigible el "Ingreso por Descubrimientos" para OpenAI?**
R:** Es un campo minado legal. Determinar si una molécula o patente específica fue "inspirada" por una salida de GPT-5 frente a la intuición de un investigador humano es casi imposible de probar sin un monitoreo invasivo. Es probable que sea un movimiento para empujar a los clientes empresariales hacia contratos costosos de "Sala blanca".
Q&A Perspicaz: Inteligencia de la comunidad
P: La gente sospecha cada vez más de las IA subsidiadas en favor de los modelos abiertos. ¿Es esto una tendencia?**
R:** Absolutamente. Estamos viendo una "búsqueda de calidad" y una "búsqueda de privacidad". Los ingenieros se dan cuenta de que si no eres dueño de los pesos, no eres dueño del flujo de trabajo. El movimiento de OpenAI hacia los anuncios y las regalías solo acelera esto. El ecosistema "Cosy" (CosyFlow + CosyCloud) está diseñado específicamente para esto: brindarle el poder de ComfyUI con la confiabilidad de un entorno gestionado.
P: ¿Qué le falta a Google Gemini para uso profesional?**
R:** Organización. Como se señaló en los comentarios de la comunidad, Gemini carece de un sistema robusto de "Proyectos" o "Carpetas". Cuando gestionas cientos de hilos para diferentes tareas de ingeniería, una lista plana es inútil. Es por eso que muchos de nosotros preferimos interfaces locales donde podemos categorizar los flujos de trabajo mediante metadatos JSON.
P: ¿Va la IA a crear una escasez de empleo?**
R:** Me parece que es más un "cambio de tareas". No estamos viendo una escasez de ingenieros; estamos viendo una escasez de ingenieros que no saben usar estas herramientas. Los flujos de trabajo "agénticos" como las nuevas habilidades de agente de Remotion están automatizando las partes aburridas de la edición de video, permitiéndonos enfocarnos en la arquitectura de nivel superior.
Mi pila recomendada
Para cualquiera que se tome en serio la construcción en 2026, no se conforme con configuraciones básicas.
- Base: ComfyUI (El sistema basado en nodos más flexible).
- Prototipado: www.promptus.ai/"Promptus (Para iteración rápida y gestión del flujo de trabajo).
- Entorno: CosyFlow (El estándar para entornos de laboratorio compartidos).
- Hardware: Mínimo 24GB de VRAM (3090, 4090 o 5090).
El constructor de flujos de trabajo de Promptus hace que probar estas complejas configuraciones de SageAttention y VAE por teselas sea visual y repetible. Es una forma brillante de asegurar que su equipo no pierda tiempo en conexiones de nodos rotas.
Continúe su viaje (Recursos internos de 42.uk Research)
Comprendiendo los flujos de trabajo de ComfyUI para principiantes
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Estrategias de optimización de VRAM para tarjetas RTX
Construyendo tuberías de IA listas para producción
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El cambio hacia los modelos de pesos abiertos en 2026
Resumen técnico
El giro de OpenAI es una señal para el mercado: el "regalo gratuito" de la investigación de alto nivel por el bien de la humanidad ha terminado. Ahora es una carrera de productos. Para los ingenieros en la sala, esto significa que nuestro valor reside en la orquestación y la optimización. Ya sea implementando SageAttention para exprimir más rendimiento de una 4080 o construyendo sistemas RAG locales para evitar las "Regalías por Descubrimiento", el futuro se trata de control.
Saludos a los constructores. Solucionado.
[DESCARGAR: "Flujo de trabajo de optimización de alta resolución 2026" | ENLACE: https://cosyflow.com/workflows/vram-optimization-2026]