La \"Densing Law\" (2026): la capacidad por parámetro se dobla cada 3.5 meses.

A ese ritmo, GPT-4 level a menos de 1B de parámetros para finales de 2026.

La implicación práctica: los costes de agentes bajan de $3,200/mes → $460/mes cuando los modelos híbridos Transformer+RNN reemplacen a los puros transformers.

No es solo que los modelos son más grandes. Es que cada parámetro hace más trabajo. La arquitectura importa tanto como la escala.

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