La ejecución de modelos de lenguaje de gran escala en dispositivos de borde enfrenta un reto crítico: la memoria disponible suele ser insuficiente para almacenar las claves y valores de atención (KV cache) que se generan durante la inferencia. Soluciones tradicionales basadas en archivos y caché de página sufren latencias impredecibles y degradación cuando la memoria se vuelve escasa. Para abordar esto, nuevas arquitecturas proponen un enfoque de doble ruta que asigna dinámicamente los tensores KV a un camino de caché de página o a un acceso directo sobre almacenamiento NVMe, minimizando la intervención del sistema de archivos y reduciendo drásticamente los cuellos de botella de entrada/salida. Esta lógica permite solapar las transferencias de almacenamiento con el cómputo en GPU, mejorando el rendimiento en fases de prefill y decodificación. En un contexto empresarial, optimizar la inferencia de inteligencia artificial en el borde es clave para desplegar aplicaciones a medida que requieren respuestas rápidas sin depender exclusivamente de la nube. Empresas que desarrollan software a medida para sectores como la logística, la salud o la industria pueden beneficiarse de estas técnicas para ejecutar modelos complejos en hardware limitado. En Q2BSTUDIO, ofrecemos servicios de ia para empresas que integran desde agentes IA hasta soluciones de análisis predictivo, y complementamos con servicios cloud aws y azure para escalar cuando sea necesario. Además, nuestra experiencia en ciberseguridad garantiza que los datos manejados en estos entornos edge estén protegidos, y las capacidades de servicios inteligencia de negocio con power bi permiten visualizar en tiempo real el comportamiento de los modelos. La combinación de tecnologías como el doble camino de caché KV con un enfoque de aplicaciones a medida permite a las organizaciones sacar el máximo partido de la inteligencia artificial incluso en condiciones de memoria ajustadas, abriendo la puerta a nuevos casos de uso donde la latencia y la eficiencia son determinantes.