💡 Resumen (TL;DR):
- El modelo Qwen de Alibaba desplazó a Llama de Meta como la IA open-source más implementada a nivel global.
- El uso de procesadores Nvidia B200 creció 25 veces en 2025, mientras que la adopción de Llama 4 es casi nula.
- La IA se consolida como infraestructura de negocios, liderada por sectores como HealthTech y FinTech.
Runpod, la plataforma cloud para IA que atiende a más de 500,000 desarrolladores, publicó su primer informe global revelando que Qwen de Alibaba superó a Llama de Meta como el gran modelo de lenguaje de código abierto más utilizado en entornos reales de producción.
Los datos, extraídos del tráfico y uso de GPUs en 183 países, muestran la realidad del mercado frente al ruido corporativo. A pesar de su masiva cobertura de lanzamiento, la versión Llama 4 registra una adopción casi nula en producción. Los equipos técnicos mantienen sus operaciones estables en la versión 3.x.
“Este informe no es una encuesta sobre lo que la gente dice que usa; es un registro agregado de lo que se utiliza para generar ingresos”, afirmó Brennen Smith, CTO de Runpod. “El mercado es pragmático, optimiza el rendimiento por dólar y la latencia de inferencia”.
En cuanto a software y hardware, vLLM es un framework de inferencia que actualmente opera el 40% de todos los endpoints de grandes modelos de lenguaje en la plataforma. A nivel físico, la demanda por las GPUs Nvidia B200 se multiplicó 25 veces durante 2025, proyectando que la arquitectura Blackwell cuadruplicará su oferta para mediados de 2026.
El dominio del “Draft then Refine” visual
Dentro del terreno gráfico, ComfyUI es una herramienta de flujos de trabajo basados en nodos que hoy procesa más del 70% de las imágenes en la nube, consolidándose como la infraestructura estándar del sector de diseño automático.
El video exige una estrategia distinta. Las peticiones de escalado y mejora de resolución superan a la generación en crudo en una proporción de 2 a 1. Los creadores prefieren generar borradores baratos en baja resolución antes de gastar costoso poder de cómputo en el renderizado final.
Casi dos tercios de los usuarios de Runpod trabajan fuera de la industria del software nativo, posicionando a los sectores HealthTech y FinTech como los principales adoptantes corporativos. Estados Unidos aporta la mayor cantidad de clientes, seguido por India, mientras que Europa concentra casi un tercio del tráfico mundial.
Con ingresos recurrentes anuales de $120 millones de dólares alcanzados a principios de este año, las métricas de Runpod comprueban que el machine learning abandonó la fase de experimentación para operar como infraestructura crítica en la economía global.
