Escalado en Tiempo de Inferencia: La Nueva Frontera de Entrenamiento para el Razonamiento de IA
12 de diciembre de 2025
Actualización de diciembre de 2025: El escalado en tiempo de inferencia ha emergido como la frontera de investigación dominante en razonamiento de IA. ThreadWeaver logra una reducción de latencia de 1.5x mientras mantiene la precisión. P1 se convierte en el primer modelo de código abierto en ganar oro en la olimpiada de física mediante RL y agentes en tiempo de prueba. DeepSeek-R1 iguala a OpenAI o1 con 70% menos costo. Los analistas proyectan que la inferencia reclamará el 75% del cómputo total de IA para 2030.
Resumen Ejecutivo
El paradigma de escalado de IA ha cambiado. En lugar de entrenar modelos más grandes, los investigadores ahora logran razonamiento de vanguardia invirtiendo más cómputo en tiempo de inferencia. La idea central: permitir que los modelos "piensen más tiempo" a través de cadenas de pensamiento extendidas produce capacidades de razonamiento que el entrenamiento por sí solo no puede lograr. DeepSeek-R1 demostró esto a escala, igualando a o1 al generar de 10 a 100 veces más tokens por consulta. ThreadWeaver paraleliza este razonamiento para reducir la latencia. P1 combina entrenamiento RL con agentes en tiempo de prueba para lograr oro en la olimpiada de física. Para infraestructura, la demanda de inferencia superará la demanda de entrenamiento en 118 veces para 2026, reorientando la adquisición de GPUs hacia hardware optimizado para inferencia.
Qué Sucedió
Tres avances de investigación demuestran la maduración del escalado en tiempo de inferencia:
DeepSeek-R1 (enero de 2025): DeepSeek lanzó R1, demostrando que el aprendizaje por refuerzo puro puede producir capacidades de razonamiento que igualan a OpenAI o1. El modelo mejoró la precisión en el benchmark AIME del 15.6% al 71% mediante razonamiento con cadena de pensamiento extendida, alcanzando 86.7% con votación por mayoría.1
Modelo de Física P1 (noviembre de 2025): Los investigadores lanzaron P1, la primera familia de modelos de código abierto que logra rendimiento de medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Física (IPhO 2025). P1-235B-A22B obtuvo 21.2/30 puntos, ubicándose en tercer lugar detrás solo de Gemini-2.5-Pro y GPT-5.2
ThreadWeaver (2025): ThreadWeaver introdujo el razonamiento paralelo, logrando una aceleración promedio de 1.53x en latencia de tokens mientras iguala la precisión del razonamiento secuencial. El enfoque permite la exploración concurrente de caminos de razonamiento en lugar de cadenas de pensamiento secuenciales.3
Por Qué Importa para la Infraestructura
El Modelo Mental: El escalado tradicional invertía cómputo en tiempo de entrenamiento (modelos más grandes, más datos). El escalado en tiempo de inferencia invierte cómputo en tiempo de consulta (cadenas de razonamiento más largas, múltiples intentos, auto-verificación). Un modelo de 7B parámetros con 100x de cómputo de inferencia puede igualar a un modelo de 70B con inferencia estándar. Las implicaciones para infraestructura son profundas: los clústeres de inferencia importan más que los clústeres de entrenamiento.
La Inferencia Se Convierte en el Cuello de Botella: Los analistas proyectan que la inferencia superará la demanda de cómputo de entrenamiento en 118 veces para 2026. Para 2030, la inferencia podría reclamar el 75% del cómputo total de IA, impulsando $7 billones en inversión en infraestructura.4
Los Modelos de Razonamiento Consumen Más Tokens: DeepSeek-R1, o1 y o3-mini generan "órdenes de magnitud más tokens" que los modelos sin razonamiento. El gasto de inferencia de OpenAI en 2024 alcanzó $2.3 mil millones: 15 veces el costo de entrenamiento de GPT-4.5
La Demanda de Infraestructura GPU Se Dispara: Jensen Huang declaró que los modelos de razonamiento de próxima generación demandan "hasta 100 veces más recursos computacionales".6 El mercado de inferencia de IA crece de $106B (2025) a $255B (2030) con un CAGR del 19.2%.
La Latencia Vuelve a Importar: El razonamiento paralelo de ThreadWeaver aborda una restricción crítica. La latencia del razonamiento secuencial crece proporcionalmente a la longitud de la cadena. Para aplicaciones en tiempo real, la velocidad de inferencia se convierte en ventaja competitiva.
Detalles Técnicos
Enfoque de DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-Zero entrenó razonamiento a través de RL puro usando Group Relative Policy Optimization (GRPO):7
| Componente | Detalle |
|---|---|
| Método de Entrenamiento | RL puro, sin fine-tuning supervisado |
| Algoritmo | GRPO (adaptación de PPO sin función de valor) |
| Idea Clave | CoT extendido en inferencia produce razonamiento |
| Rendimiento AIME | 15.6% → 71% (86.7% con votación por mayoría) |
| Ventaja de Costo | 70% menos costo de inferencia que modelos comparables |
Notablemente, DeepSeek categorizó explícitamente métodos como Process Reward Models y Monte Carlo Tree Search como "intentos fallidos". El hallazgo sugiere que el RL puro con respuestas más largas sirve como escalado implícito en tiempo de inferencia.8
Razonamiento Paralelo de ThreadWeaver
ThreadWeaver permite caminos de razonamiento concurrentes en lugar de cadena de pensamiento secuencial:9
| Innovación | Descripción |
|---|---|
| Generador de Trayectorias Paralelas | Produce datos CoT con anotaciones paralelas |
| Co-Diseño Basado en Trie | Permite razonamiento paralelo sin modificar embeddings de posición |
| Algoritmo P-GRPO | Optimiza conjuntamente precisión y reducción de latencia |
Rendimiento en base Qwen3-8B:
| Benchmark | ThreadWeaver | Secuencial | Aceleración |
|---|---|---|---|
| AIME24 | 79.9% | 78.3% | 1.14x |
| AMC23 | — | — | 1.16x |
| MATH500 | — | — | 1.23x |
| OlympiadBench | — | — | 1.21x |
| Minerva Math | — | — | 1.53x |
Modelo de Física P1
P1 combina escalado en tiempo de entrenamiento y tiempo de prueba:10
Tiempo de Entrenamiento (Post-Entrenamiento RL): - Framework RL de múltiples etapas sobre modelos de lenguaje base - Mejora progresiva del razonamiento - Aborda escasez de recompensas y colapso de entropía
Tiempo de Prueba (Agente PhysicsMinions): - Visual Studio: Análisis visual - Logic Studio: Razonamiento lógico - Review Studio: Verificación de soluciones - Reflexión multi-turno y auto-corrección
Resultados en IPhO 2025:
| Modelo | Puntuación | Ranking |
|---|---|---|
| Gemini-2.5-Pro | 37.7 | — |
| GPT-5 | 37.4 | — |
| P1-235B + PhysicsMinions | 38.4 | 1º |
| P1-235B-A22B (independiente) | 21.2/30 | Oro |
Proyecciones de Cómputo de Inferencia
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Mercado de Inferencia 2025 | $106B | MarketsandMarkets |
| Mercado de Inferencia 2030 | $255B | MarketsandMarkets |
| Mercado de Chips de Inferencia 2027 | $102B | Reuters |
| Participación de Inferencia en Cómputo IA (2030) | 75% | Análisis de industria |
| Demanda Entrenamiento vs Inferencia (2026) | 1:118 | Estimaciones de analistas |
| Crecimiento Global de Cómputo IA (2025-2027) | 10x | Pronóstico AI 2027 |
Implicaciones de Política y Regulación
Las regulaciones existentes usan umbrales de cómputo de entrenamiento (ej., 10^25 FLOPs del EU AI Act). Sin embargo, el escalado en tiempo de inferencia cambia el cálculo:11
- Los modelos pueden lograr altas capacidades a través de cómputo de inferencia, no solo de entrenamiento
- Un modelo entrenado más pequeño con razonamiento extensivo en tiempo de prueba puede superar las capacidades de modelos por encima del umbral
- Los reguladores arriesgan "subestimar el impacto real de un modelo" al enfocarse únicamente en el cómputo de entrenamiento
Qué Sigue
2026: Se proyecta que la demanda de inferencia supere al entrenamiento en 118x. La planificación de centros de datos se orienta hacia arquitectura optimizada para inferencia.
2027: Se proyecta que el cómputo global relevante para IA alcance 100M de equivalentes H100 (crecimiento de 10x desde marzo de 2025).12
En curso: La investigación continúa en razonamiento paralelo (ThreadWeaver), sistemas multi-agente (PhysicsMinions) y razonamiento basado en RL (DeepSeek, P1).
Cambio de Infraestructura: La infraestructura de inferencia diseñada específicamente (NVIDIA Blackwell, TPU v5e, Groq LPUs) se convierte en la categoría de cómputo dominante.
Conclusiones Clave
Para planificadores de infraestructura: - Se proyecta que la inferencia reclame el 75% del cómputo de IA para 2030 - Los modelos de razonamiento consumen de 10 a 100x más tokens que los modelos estándar - La optimización de latencia (paralelismo estilo ThreadWeaver) crea requisitos de hardware - Planificar para cargas de trabajo intensivas en inferencia en el modelado de capacidad
Para equipos de operaciones: - NVIDIA Blackwell optimizado para inferencia a escala (1.4 exaFLOPS por rack) - Monitorear costos de inferencia, que pueden superar los costos de entrenamiento en 15x (según OpenAI 2024) - El ajuste de cómputo en tiempo de prueba afecta compensaciones de latencia y costo - Los frameworks de agentes (PhysicsMinions) añaden overhead de inferencia multi-turno
Para planificación estratégica: - La proporción de cómputo entrenamiento vs. inferencia está cambiando dramáticamente - Modelos más pequeños + inferencia intensiva pueden igualar modelos más grandes entrenados - DeepSeek-R1 demuestra ventaja de costo del 70% mediante eficiencia - Los marcos de política pueden expandirse más allá de los umbrales de cómputo de entrenamiento
Referencias
Para infraestructura GPU que soporte cargas de trabajo de IA intensivas en inferencia, contacte a Introl.
-
HuggingFace Blog. "What is test-time compute and how to scale it?" 2025. ↩
-
arXiv. "P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning." Noviembre 2025. ↩
-
ThreadWeaver. "Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning." 2025. ↩
-
WhiteFiber. "How Inference Will Reshape AI Infrastructure and Compute Demand." 2025. ↩
-
Sebastian Raschka. "Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models." 2025. ↩
-
NVIDIA. "AI Inference Solutions." 2025. ↩
-
Medium. "Understanding Reasoning Models & Test-Time Compute: Insights from DeepSeek-R1." 2025. ↩
-
DeepSeek. "DeepSeek-R1 Technical Report." Enero 2025. ↩
-
ThreadWeaver Paper. "ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning." 2025. ↩
-
GitHub. "PRIME-RL/P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning." 2025. ↩
-
Austin Ellis-Mohr. "Inference-Time Compute Scaling Policy Considerations." 2025. ↩
-
AI 2027. "Compute Forecast." 2025. ↩
-
MarketsandMarkets. "AI Inference Market Size, Share & Growth, 2025 To 2030." 2025. ↩
-
NVIDIA Developer Blog. "Automating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling." 2025. ↩
-
arXiv. "Evaluating Test-Time Scaling LLMs for Legal Reasoning." 2025. ↩
-
Neurohive. "P1: First Open-Source Model to Win Gold at the International Physics Olympiad." 2025. ↩
