LA FORMAÓPTIMADE LA AI
Una capa de optimización geométrica plug-and-play que se integra sobre cualquier modelo de IA existente.
Sin reentrenamiento. Sin cambios de hardware. Una línea de código. Resultados medibles desde el día uno.
EL PROBLEMA
Equipos que despliegan Llama 3.1 en producción descubren algo peor que una factura alta:una factura que les impide crecer. La latencia y el coste por token determinan cuántos usuarios pueden atender.
Las arquitecturas actuales fueron diseñadas para maximizar capacidad,no coherencia geométrica del flujo de información.
EL DESCUBRIMIENTO
Dos primitivas geométricas demostradas y publicadas con código reproducible.Manteniendo calidad funcional equivalente sin degradación apreciable en los workloads evaluados.
Tecnología publicada y validada
SymCore — colapso de simetrías locales
Publicado ✓−75% a −94% FLOPs en workloads estructurados (código, JSON, logs)
Reduce tokens redundantes en tiempo real. Ganancia moderada (−22% a −35%) en conversación libre.
Ramanujan — topología espectral óptima
Publicado ✓1.5-3× convergencia, −20% a −50% error vs baselines
Reconfigura la comunicación entre capas hacia grafos espectralmente óptimos.
En desarrollo
MoE (Mixtral, DeepSeek)
Validado y funcionando
Contexto extremo (>32k tokens)
Ganancia sostenida -15% a -30% latencia
RNNs modernas (Mamba)
En proceso de validación
Visión a largo plazo
- —Acumulable con FlashAttention, vLLM, TensorRT-LLM, quantization, speculative decoding
- —Reproducibilidad: notebooks públicos, hardware estándar (GPU ≥16GB VRAM, 1-3 horas)
- —Papers publicados: SymCore (osf.io/rw5hq) · Spectral Control SGD (osf.io/ebtyf)
LA MÉTRICA
Spectral Intelligence Ratio
Convierte la eficiencia estructural en una variable: medible, comparable y optimizable.
Spectral Intelligence Ratio
Autovalores del Laplaciano del grafo de activaciones
Entropía estructural del flujo
Coherencia geométrica medible y optimizable
Red subóptima — alto potencial de mejora
Red típica — margen de optimización
Red optimizada — cerca del límite teórico
Correlaciones medidas
Benchmark público
"El doble de coherencia espectral equivale a 4× más eficiencia."
Cada multiplicación por 4 del SIR de una red neuronal reduce el coste computacional para la misma capacidad en un factor ~8 y acelera la convergencia en un factor proporcional a la raíz cuadrada del ratio de SIR.
EL PRODUCTO
Una capa universal plug-and-play que se conecta a cualquier modelo de IA existente. Sin reentrenamiento. Sin cambios de arquitectura. Sin cambios de hardware.
Una línea de código. La geometría optimiza el flujo de información.
Listo para usar en 60 segundos
Modelos de distribución
CLI Tool
Benchmarking, profiling, optimización one-liner
pip install uvicorn
Python SDK
Integración nativa PyTorch, Hugging Face
Freemium / Pro 99€/mes
API Wrapper
Drop-in replacement para inferencia
Team 499€/mes
Enterprise
Optimización dedicada, SLA + on-prem
Custom pricing
Efficiency-as-a-Service
Empresas con factura cloud alta
20% del ahorro real generado
No pagas si no ahorramos.
Cobramos el 20% de tu reducción real en coste energético. Tus GPUs, tu nube, tu modelo. Solo pagas por valor entregado.
EL MERCADO
IA global (training + inferencia)
Optimización energética IA
UVICORN opera en el cuello de botella crítico de la próxima década. A medida que la IA escala, la eficiencia deja de ser una mejora opcional y se convierte en infraestructura esencial.
IP Strategy — Barreras de entrada
Papers + código abierto
Velocidad de publicación + mejora continua
SIR Engine
Secreto industrial + know-how implementado
UVICORN Runtime
Infraestructura propietaria sobre primitivas abiertas
Pipeline interno
Varias versiones por delante de lo publicado
Velocidad
No dependemos de patentes. Nuestra ventaja es la ejecución.
Alianzas estratégicas
No necesitamos ganar cada cliente enterprise. Necesitamos ganar a quienes ya ganan todos los clientes enterprise.
Big Four + System Integrators
SDK + certificación → proyectos enterprise
Banca, Telco, Industria, Gobierno
Adopción automática via integradores
FlashAttention, vLLM, TensorRT-LLM
Complementarios — acumulables
LA NARRATIVA
Why now
El coste de inferencia está creciendo más rápido que la capacidad de los modelos. En 2025, una empresa media de IA gastará más en inferencia que en entrenamiento.
Why you
Papers publicados, código reproducible, métrica propia (SIR), pipeline de innovación. No competimos con NVIDIA — nos sumamos a su ecosistema.
Why not the giants
Los hyperscalers optimizan kernels y hardware. Nosotros optimizamos la geometría del flujo de información — una capa diferente, complementaria y transversal.
La pregunta
La pregunta no es si esta categoría existirá. Es quién define la abstracción.