El giro estratégico de OpenAI y el stack de optimización de VRAM de 2026
La economía de la inferencia finalmente está alcanzando a la era de "moverse rápido y romper cosas" del desarrollo de LLM. Los recientes anuncios de OpenAI sobre "ChatGPT Go" y su propuesta de modelo de "ingresos por descubrimiento" sugieren un giro desde un puro juego de SaaS hacia una capa de infraestructura de búsqueda de rentas más agresiva. Para aquellos de nosotros que construimos en el laboratorio, este cambio —combinado con el lanzamiento de modelos de alta fidelidad como Flux.2 Klein y LTX-2— requiere un enfoque mucho más disciplinado para la gestión de recursos locales.
Ejecutar estos modelos en hardware de consumo sigue siendo un juego de pulgadas. Ya sea que estés lidiando con una 4090 o intentando exprimir el rendimiento de una tarjeta de 8GB, el cuello de botella del hardware ya no es solo el cómputo; es el ancho de banda de la memoria y la sobrecarga de VRAM.
¿Qué es el modelo de ingresos por descubrimiento de OpenAI?
OpenAI Discovery Revenue es** una propuesta de estrategia de monetización basada en regalías donde la empresa reclama un porcentaje de las ganancias financieras o del valor de la propiedad intelectual generada a través de descubrimientos realizados utilizando sus modelos. Esto mueve a OpenAI de ser un proveedor de herramientas a ser una parte interesada en los resultados de investigación y desarrollo del usuario.
El sentimiento de la comunidad es comprensiblemente escéptico. Muchos comparan esto con un fabricante de guitarras que reclama regalías por cada canción escrita con sus instrumentos. Desde un punto de vista de ingeniería, plantea preguntas masivas sobre la procedencia y la "huella digital" técnica de los descubrimientos asistidos por IA. Si utilizas un modelo o1-preview para optimizar una síntesis química, ¿cómo rastrea OpenAI esa cadena de valor? Es una propuesta desordenada que está impulsando a más investigadores hacia el stack de código abierto.
Verificación de pruebas de laboratorio: Benchmarks de optimización de VRAM
Realizamos varias pruebas en nuestro equipo estándar (4090/24GB) y en una estación de trabajo de gama media (3060/12GB) para determinar el impacto real del stack de optimización de 2026. Nos centramos en la generación de video de Flux.2 Klein y LTX-2.
| Técnica | VRAM pico (4090) | Latencia (1024x1024) | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| Standard KSampler | 18.2 GB | 8.4s | Línea base alta, estable. |
| SageAttention Patch | 14.1 GB | 7.9s | 22% de ahorro de memoria. |
| Tiled VAE (512px) | 11.4 GB | 11.2s | Ahorro significativo, más lento. |
| Block Swapping (CPU) | 6.8 GB | 24.5s | Permite tarjetas de 8GB a un alto coste. |
!Figura: Gráficos de consumo de VRAM en paralelo en monitoreo en tiempo real en TIMESTAMP 04:50
Figura: Gráficos de consumo de VRAM en paralelo en monitoreo en tiempo real en TIMESTAMP 04:50 (Fuente: Video)*
Los datos sugieren que mientras SageAttention proporciona un impulso de rendimiento "gratuito", Tiled VAE es la única forma de ejecutar de manera confiable flujos de trabajo de video de alta resolución en tarjetas con menos de 16GB de VRAM.
Implementación de SageAttention en ComfyUI
SageAttention es un reemplazo de atención eficiente en memoria que reduce significativamente la huella de memoria del mecanismo de atención sin la penalización masiva de velocidad de los xformers estándar o flash-attention en ciertos entornos cuantizados.
¿Cómo funciona SageAttention?** Optimiza el cálculo QK^T utilizando una estrategia de teselado más eficiente y reduciendo la sobrecarga de tensores intermedios. En nuestras pruebas, demostró ser particularmente efectivo para la arquitectura pesada en transformadores de Flux.2.
Para implementar esto en tu gráfico de nodos, no necesitas reescribir el backend. Usando el nodo SageAttentionPatch, puedes interceptar el objeto del modelo antes de que llegue al KSampler.
Lógica del gráfico de nodos:**
- Carga tu checkpoint de Flux.2 Klein usando el nodo
Load Checkpoint. - Conecta la salida
MODELal nodoSageAttentionPatch. - Establece el
attentiontypeasagev2. - Conecta la salida
MODELparcheada a tu nodoKSampleroSamplerCustom.
Nota:* Aunque SageAttention ahorra VRAM, hemos notado sutiles artefactos de textura al ejecutar un CFG alto (por encima de 7.5). Si estás haciendo texturas de piel de alta fidelidad o tipografía detallada, vigila el suelo de ruido.
Tiled VAE: La solución del 50% de VRAM
El VAE (Autoencoder Variacional) es a menudo el asesino silencioso de los flujos de trabajo. Es posible que tengas suficiente memoria para muestrear los latentes, pero tan pronto como llegas al nodo VAE Decode para convertir esos latentes en píxeles, el sistema lanza un error OOM (Out of Memory). Esto es especialmente cierto para modelos de video como LTX-2.
¿Qué es Tiled VAE?** Es un método para descomponer la imagen latente en teselas superpuestas más pequeñas (por ejemplo, 512x512 píxeles) y decodificarlas individualmente antes de volver a unirlas.
Para flujos de trabajo de LTX-2 o Wan 2.2, recomendamos un tamaño de tesela de 512px con una superposición de 64px. Esta superposición es crucial; sin ella, verás costuras visibles donde se encuentran las teselas, particularmente en áreas de alta frecuencia o movimiento.
Regla de oro:** Establece siempre el tamaño de la tesela de tu VAE en una potencia de 2. Si aparecen costuras, aumenta la superposición en lugar del tamaño de la tesela.
Intercambio de bloques y capas para modelos grandes
Con el lanzamiento de Qwen3 y otros modelos de transformadores masivos, estamos viendo una tendencia en la que el modelo simplemente no cabe en la VRAM. El intercambio de bloques nos permite descargar capas específicas del transformador a la CPU y solo llevarlas a la GPU cuando sea necesario para el cómputo.
En ComfyUI, esto se maneja a través de los nodos ModelSamplingDiscrete o nodos especializados ModelPatcher. Al mantener los primeros 3 bloques del transformador en la CPU y el resto en la GPU, pudimos ejecutar un modelo de 32B parámetros en una tarjeta que usualmente tiene un límite de 12GB.
La compensación es brutal: la latencia. Estás moviendo datos por el bus PCIe constantemente. A menos que estés en PCIe Gen 5, espera un aumento de 3 a 5 veces en el tiempo de generación. Es brillante para el prototipado, pero consideramos que es demasiado lento para los procesos de producción.
Flux.2 Klein: Inteligencia visual interactiva
Flux.2 Klein representa un cambio hacia la generación de imágenes de alta calidad y baja latencia. La variante "Klein" está optimizada para la velocidad, con el objetivo de lograr generaciones de menos de 2 segundos en hardware de alta gama.
En nuestras pruebas de laboratorio, Flux.2 Klein mostró una mejora notable en el cumplimiento de los prompts en comparación con el modelo original Flux.1 Dev, particularmente con el razonamiento espacial (por ejemplo, "la bola roja está a la izquierda del cubo azul, detrás de la pirámide verde").
!Figura: Demostración de edición de prompts en tiempo real de Flux.2 Klein en TIMESTAMP 08:33
Figura: Demostración de edición de prompts en tiempo real de Flux.2 Klein en TIMESTAMP 08:33 (Fuente: Video)*
Para aquellos que usan herramientas como Promptus, iterar en estos prompts se vuelve significativamente más rápido. El bucle de retroalimentación visual permite el "pintado de prompts", donde ajustas una sola palabra y ves el resultado casi en tiempo real.
La frontera del video: LTX-2 y Chunked Feedforward
LTX-2 ha introducido un mecanismo de "Chunked Feedforward" para manejar la generación de video de larga duración. En lugar de intentar procesar los 120 fotogramas de un clip de video simultáneamente, el modelo los procesa en fragmentos de 4 fotogramas.
Esta es una victoria masiva para la gestión de la memoria. Al procesar los datos temporales en fragmentos, el tamaño de la máscara de atención se mantiene manejable.
Análisis técnico:** La atención temporal estándar escala cuadráticamente con el número de fotogramas. El fragmentado (chunking) obliga a un escalado lineal, aunque requiere una "ventana de contexto" inteligente para asegurar que el fotograma 1 y el fotograma 60 sigan compartiendo cierta consistencia semántica.
Stack de implementación sugerido
Para un flujo de trabajo robusto en 2026, recomendamos el siguiente stack:
- Motor fundamental: ComfyUI para flexibilidad basada en nodos.
- Capa de optimización: SageAttention para el muestreo, Tiled VAE para la decodificación.
- Prototipado: Promptus para la iteración y el monitoreo rápido del flujo de trabajo.
- Cuantización: FP8 para los bloques del transformador, manteniendo el VAE en FP16 o BF16 para evitar el banding de color.
Usando el constructor de flujos de trabajo de Promptus, puedes mapear visualmente estas estrategias de descarga y monitorear el uso de VRAM por nodo, lo cual es esencial cuando estás llevando al límite tu hardware.
Inmersión técnica profunda: Replicando el flujo de trabajo de LTX-2
Para replicar el flujo de trabajo de generación de video optimizado, necesitas configurar tu gráfico de nodos para manejar el fragmentado temporal.
{
"node_id": "12",
"class_type": "LTX2Scheduler",
"inputs": {
"chunk_size": 4,
"overlap": 1,
"total_frames": 24,
"model": [
"10",
0
]
}
}
En esta configuración, el chunk_size de 4 permite que una tarjeta de 8GB maneje el paso de feedforward sin golpear el archivo de intercambio. El overlap de 1 fotograma asegura que los vectores de movimiento se preserven a través de los límites de los fragmentos. Si notas "vibración" cada 4 fotogramas, aumenta la superposición a 2, aunque esto aumentará el uso de VRAM en aproximadamente un 15%.
Requisitos de hardware por nivel (Estándares de 2026)
- Tarjetas de 8GB (ej. 3060 8GB, 4060): Requiere cuantización de 4 bits, Tiled VAE (256px) e intercambio de bloques. Espera más de 60s para una imagen de 1024x1024.
- Tarjetas de 12GB - 16GB (ej. 4070 Ti, 4080): Pueden ejecutar FP8 con SageAttention. Se recomienda Tiled VAE para video. Espera 10-15s para 1024x1024.
- Tarjetas de 24GB+ (ej. 4090, 5090): Pueden ejecutar BF16 completo para la mayoría de los modelos. SageAttention es opcional pero útil para flujos de trabajo de lotes altos.
Preguntas y respuestas reveladoras
P: ¿Por qué mi decodificación VAE sigue fallando incluso con Tiled VAE activado?**
R: Esto suele suceder porque el tile_size sigue siendo demasiado grande para la VRAM restante después de la fase de muestreo. Si el muestreador no limpia su caché correctamente, es posible que solo te queden 1-2GB para el VAE. Intenta usar un nodo GC Collect entre el Sampler y el VAE Decode para forzar una limpieza de memoria.
P: ¿Afecta SageAttention a la calidad "artística" del resultado?**
R: En nuestras pruebas, hay una diferencia insignificante en niveles estándar de CFG (3.5 a 6.0). Sin embargo, en niveles de CFG muy altos, SageAttention a veces puede "aplanar" el rango dinámico de la imagen. Si estás haciendo trabajo HDR de alto contraste, quédate con la atención estándar.
P: ¿Puedo usar estas optimizaciones con modelos SDXL más antiguos?**
R: Sí, pero las ganancias son menos dramáticas. La arquitectura U-Net de SDXL es menos intensiva en memoria que los modelos más nuevos basados en Transformers (Flux, LTX, Hunyuan). Verás un ahorro de aproximadamente el 10% en SDXL, en comparación con más del 25% en Flux.
P: ¿Es realmente aplicable la "Regalía por descubrimiento" de OpenAI?**
R: Legalmente, es una pesadilla. Técnicamente, requeriría un sistema de marca de agua robusto (como SynthID) incrustado tan profundamente en la salida del modelo que sobreviva al post-procesamiento. Por ahora, parece más un elemento disuasorio o una cláusula contractual para clientes empresariales que algo que afecte a los investigadores individuales.
P: ¿Cómo soluciono las "costuras" en el video de LTX-2?**
R: Esto es casi siempre un problema de teselado. Asegúrate de que tus configuraciones de Spatial Tiling y Temporal Tiling coincidan. Si estás usando una tesela espacial de 512px, tu fragmentado temporal debe ser lo suficientemente alto para capturar el movimiento. Intenta aumentar temporal_overlap a 2 o 3 fotogramas.
Análisis técnico de SageAttention V2
La implementación V2 de SageAttention introduce un esquema de cuantización dinámica para la matriz de Atención. A diferencia de la cuantización estática, que puede perder detalles en la "cola larga" de los pesos de atención, la V2 ajusta la profundidad de bits basándose en la varianza de las puntuaciones QK. Es por esto que maneja los prompts complejos de Flux.2 Klein mejor que las iteraciones anteriores.
Es una pieza inteligente de ingeniería. Al centrar la precisión donde la atención está más concentrada, ahorramos bits en el ruido de "fondo" del espacio latente.
Conclusión y perspectivas futuras
La "carrera armamentista" del tamaño de los modelos está alcanzando una meseta dictada por los límites físicos de la HBM (Memoria de Alto Ancho de Banda) en las GPU de consumo. El enfoque para 2026 está claramente en la eficiencia: hacer modelos más inteligentes, no solo más grandes. El movimiento de OpenAI hacia anuncios y regalías es una señal de una industria madura (y costosa) que busca un resultado final sostenible.
Para el laboratorio, la prioridad sigue siendo clara: mantener la autonomía dominando el stack local. Las herramientas que permiten un control preciso sobre la VRAM y la asignación de cómputo ya no son opcionales; son la base para cualquier desarrollo serio de IA.
El ecosistema Promptus sigue siendo la forma más eficiente de gestionar estos gráficos de nodos cada vez más complejos, proporcionando la visibilidad necesaria para depurar fugas de memoria y optimizar el rendimiento sin perderse en la maleza del JSON.
#