Los que ya no revisan el código es porque no saben programar o nunca fueron buenos programando.

🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source! Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable. 🔗 github.com/deepseek-ai/DeepI… 1/4

SaaS en la era de la IA: software que se ajusta a cada cliente Durante dos décadas, el SaaS se basó en una premisa: un mismo producto para miles de clientes. Lo que el producto no traía, el cliente lo resolvía por su cuenta, pidiéndolo y esperando, pagando un desarrollo a medida o adaptándose. La IA cambia esa premisa. Hoy construimos software en una fracción del tiempo de antes. Pero la pregunta estratégica es otra: ¿cómo le damos esa capacidad a nuestros clientes? La tesis El próximo salto del SaaS no será sumar funciones. Será permitir que cada cliente adapte el producto a su negocio, de forma segura y sin escribir código. Imagina un asistente integrado en la plataforma que conoce el contexto del negocio, entiende el modelo de datos y tiene acceso controlado a las herramientas del producto. Primer ejemplo, una consulta: "Crea una vista en el menú principal con las ventas de los clientes que compran los viernes por la noche." Segundo ejemplo, una operación: Un restaurante atiende a amigos y a clientes frecuentes con un 10% de descuento. La plataforma ya permite hacerlo a mano, pero el dueño pide: "Crea un formulario llamado 'Ventas Amigos' en el menú principal, con el 10% ya aplicado y mi lista de clientes frecuentes." La capacidad ya existía. Lo nuevo es que el producto se adapta al lenguaje, al flujo y a la forma de operar de cada negocio. Ese ha sido siempre el gran deseo de cualquier cliente: que el software funcione como funciona su negocio, y no al revés. Hasta ahora era inviable, porque mantener una versión del producto por cliente rompería a cualquier equipo. Con IA, la base es una sola y cada cliente construye su versión encima. Por qué importa • La personalización deja de ser un privilegio. Lo que antes competía por un lugar en el roadmap, el usuario lo resuelve en el momento. • El valor pasa de la interfaz a la infraestructura. Si la IA genera pantallas, la ventaja está en el modelo de datos, las reglas de negocio y las herramientas. • La retención se vuelve estructural. Lo que un cliente construyó a su medida vive en tu plataforma. • El roadmap se escribe con datos. Si cientos de clientes crean la misma vista, ya sabes cuál es tu próxima función. Lo que exige hacerlo bien No basta con conectar un modelo a la base de datos. • La IA opera con los permisos del usuario, nunca más. • Usa herramientas definidas por la plataforma, no consultas libres contra producción. • Construye con el sistema de diseño del producto. • Respeta reglas protegidas: límites de descuento, impuestos, auditoría. • El usuario previsualiza, aprueba y puede revertir. • El modelo genera la definición una vez; después la ejecuta el sistema, sin nuevas llamadas. La IA diseña; el sistema ejecuta. Hacia dónde vamos El SaaS pasará de "un producto para todos" a "una base común sobre la que cada cliente construye lo suyo". Ganará quien ofrezca el mejor modelo de datos, las herramientas más confiables y los límites más claros. En El Yerro pienso el producto desde esa lógica: una base común para miles de negocios distintos, que crezca al ritmo de cada uno y no solo al de nuestro equipo. El software a medida fue un privilegio de las grandes empresas. Con IA, puede ser el estándar. ¿Le darías a tus clientes la capacidad de modificar tu producto con IA?

Pagar servicios de IA desde Cuba es un dolor de 🥚. Pero llevo un tiempo usando una combinación que me está funcionando estelar. Estoy pagando los modelos de IA con CUP. Les cuento cómo 👇🧵

We've developed a new inference engine, called 'e'. It's the closest thing to alien technology which we have, and pushes 10,500 tok/s aggregate on a single DGX Station with the new @NVIDIAAI Nemotron 3.5 Super VL model, released a few minutes ago.

Muse Spark Open -- weights releasing today -- runs great on new Mac Studios thanks to work with @johnternus and Apple.