"AI como servicio" = llamar a un endpoint.

Estás alquilando el cerebro de otra persona. Todo el cálculo, la inferencia y la memoria se encuentran en un centro de datos que no controlas.

Ahora imagina lo contrario:

En lugar de externalizar cada cálculo, tu agente se construye a partir de las partes que necesita.

Cuando enfrenta un problema, no solo "llama al endpoint."

Pide componentes: pesos de modelo específicos, rutinas, conjuntos de datos, y ensambla el resto localmente.

No necesitas elegir entre:

“Todo local” (lento y que consume mucha energía)
vs
“Todo en la nube” (caro y pobre en privacidad)

Puedes tener ambos, pero de manera inteligente asignados:

1) Inferencia Crítica Localmente

Cualquier cosa que toque tu identidad, tus datos, tus preferencias se ejecuta en tu dispositivo. Sin recorridos, sin filtraciones, sin suposiciones de confianza.

2) Computación Pesada Remotamente

Entrenamiento de modelos, tareas de gran contexto - descargadas a una red distribuida de GPUs o nodos.

Tú mantienes la salsa secreta; el trabajo pesado ocurre en otro lugar.

La latencia disminuye, la privacidad aumenta, los costos cambian.

Este es el momento en que la inteligencia se vuelve portátil.

Esto es híbrido por diseño.