La mayoría piensa que la carrera de la IA se basa en el coeficiente intelectual de los modelos. Están mirando el marcador equivocado. Para 2026, los ganadores no vendrán del "modelo más inteligente", sino de quien controle la energía, los datos y los flujos de trabajo. He aquí por qué. 🧵

/2 Seguimos tratando la "inteligencia" como un recurso escaso. Pero los costes de formación e inferencia siguen bajando, y rápido. Cuando el CI se vuelve barato, deja de ser un foso y empieza a comportarse como electricidad. Abundan, con precios más bajos, por todas partes.

/3 Una pregunta ha guiado nuestro mapa de 2026, ¿Qué es lo que escasa cuando pensar se vuelve barato? Respuesta: el código de cosas no puede imprimirse bajo demanda, gigavatios, conexiones a la red, refrigeración y la huella física para ejecutar modelos a gran escala.

/4 Analogía que nos hizo clic Los modelos son partituras. La energía y el despliegue son la sala de conciertos. La mayoría de los equipos compiten con mejores notas y luego se dan cuenta de que no pueden reservar un escenario o que no pueden permitirse las luces.

/5 El segundo cuello de botella está dentro de las empresas, flujos de trabajo y datos propietarios. A medida que los pesos se vuelven más fáciles de copiar, el valor se traslada a quien posee el "bucle cerrado", las entradas, acciones, resultados y los registros que mejoran el sistema con el tiempo.

/6 Los agentes cambian el modelo de negocio. Si el software hace el trabajo, el precio de los "asientos" se rompe. Los resultados se convierten en la unidad. Eso también invierte la matemática del riesgo: mano de obra barata, responsabilidad cara. Las pruebas de auditoría empiezan a importar más que las demostraciones.

/7 Por eso la "ingeniería de prompts" desaparece. La ingeniería del contexto gana: lo que el sistema ve, lo que puede tocar y cómo se controla a sí mismo. @tengyanAI capturado bien esto en su mapa de 2026, los flujos de trabajo superan a los prompts ingeniosos.