Arthur Hayes:为了创作真实的数字艺术,我开发出Ordinals项目Airheads

长文源:区块律动Publicado a 2002-08-24Actualizado a 2024-08-02

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Tras un aumento del 32% de Marvell, sale a la luz la familia china de semiconductores escondida detrás

El 2 de junio, Marvell subió un 32.5%, alcanzando un máximo histórico tras ser destacada por Jensen Huang de NVIDIA como un núcleo clave de la arquitectura de centros de datos de IA. Esta empresa fue fundada en 1995 por Weili Dai y su esposo Sehat Sutardja, miembros de una influyente familia chino-estadounidense en la industria de semiconductores. Los tres hermanos Dai, todos graduados en ingeniería eléctrica de UC Berkeley, han lanzado seis empresas en treinta años, coincidiendo con cambios de paradigma en la industria. Weili Dai cofundó Marvell. Weimin Dai, el hermano mayor, fundó VeriSilicon (Cotización en China, 1500 millones de RMB), líder en IP de semiconductores en China. Weijin Dai, el segundo hermano, fundó Vivante, una empresa de IP de GPU integradas adquirida por VeriSilicon. La alianza entre las familias Dai y Sutardja ha tejido una red industrial que abarca desde EDA e IP hasta fábricas de encapsulado avanzado. Su cartera de inversiones incluye empresas clave de la era de los "chiplets" y la IA, como Alphawave (adquirida por Qualcomm), Dream Big Semiconductor (adquirida por Arm) y Silicon Box (empresa de encapsulado avanzado valorada como unicornio). La revalorización de Marvell se debe a su enfoque en ASIC personalizados e interconexión de alta velocidad para IA. La estrategia de la familia sigue una lógica similar: construir componentes críticos para estándares abiertos en la era de los chiplets, en lugar de competir directamente con gigantes como NVIDIA. Su combinación de activos, que incluye VeriSilicon, Silicon Box y participaciones en más de diez empresas, se estima en más de 22 mil millones de dólares, posicionándolos de manera única en la infraestructura de IA actual.

marsbitHace 47 min(s)

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marsbitHace 47 min(s)

Microsoft teme ser marginada por los gigantes de la IA

La conferencia Build 2026 de Microsoft revela una estrategia crucial para evitar quedar marginada en la era de la IA. Tras revisar su acuerdo con OpenAI en abril, perdiendo la exclusividad sobre sus modelos, Microsoft se enfrenta a un dilema: aunque su negocio de IA en Azure genera miles de millones, depende en gran medida de ejecutar modelos de socios como OpenAI y Anthropic. El CEO Satya Nadella respondió con el lanzamiento de siete modelos propios, enfocados principalmente en competir con Anthropic en el segmento empresarial y de desarrollo. Sin embargo, el verdadero foco de Microsoft no es solo crear modelos, sino construir la plataforma subyacente que los gestione. Los datos muestran que productos de consumo como Copilot tienen una adopción limitada. Por ello, Build 2026 se centró en herramientas para empresas y desarrolladores, como Surface RTX Spark Dev Box y, sobre todo, Agent 365, una plataforma para gobernar y asegurar agentes de IA en entornos corporativos. La preocupación subyacente es el futuro: con OpenAI y Anthropic preparando sus OPVs, podrían independizarse de la infraestructura de Azure. La apuesta de Nadella es que, aunque los modelos y la nube sean intercambiables, la capa de gestión empresarial de Microsoft (identidad, cumplimiento, seguridad) se vuelva indispensable. Microsoft aspira a ser el sistema operativo de la IA empresarial, no solo un proveedor de infraestructura, para no repetir su papel secundario en eras tecnológicas pasadas.

marsbitHace 1 hora(s)

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marsbitHace 1 hora(s)

La CPU, regresando sigilosamente al centro del escenario de la potencia computacional de IA

En los últimos tres años, la narrativa del cómputo de IA se centró casi exclusivamente en las GPU. Sin embargo, a partir de 2026, esta visión está cambiando. A medida que las cargas de trabajo de IA evolucionan desde el entrenamiento de modelos a gran escala hacia la inferencia masiva y la ejecución de agentes inteligentes, surge un nuevo cuello de botella: la orquestación, la concurrencia y el flujo de datos. El CPU está recuperando un papel central, no como proveedor principal de cómputo paralelo, sino como el "plano de control" de la infraestructura de IA. Este cambio es impulsado por la necesidad de gestionar miles de tareas ligeras, peticiones de inferencia y agentes simultáneamente, tareas para las cuales la arquitectura de GPU no está optimizada. Un ejemplo concreto: en los centros de datos de IA avanzados, como el proyecto "Fairwater" de Microsoft para OpenAI, extensos clusters de CPU son necesarios para sostener y gestionar las operaciones de los masivos clusters de GPU, manejando el flujo de datos y la planificación de tareas. Intel, con su nuevo procesador Xeon 6+ (fabricado en su proceso Intel 18A y con hasta 288 núcleos de eficiencia -E-cores), apuesta precisamente por este nicho. Su diseño prioriza la alta densidad de núcleos y la eficiencia energética para manejar cargas de trabajo de alto rendimiento y alta concurrencia propias de la inferencia y los agentes de IA. Sin embargo, el éxito de este "regreso del CPU" no está garantizado para Intel. Enfrenta una competencia multifacética: las soluciones integradas "CPU+GPU" de NVIDIA, el avance de los CPU ARM de alta densidad de AMD y Ampere, y la tendencia de los principales proveedores de nube (AWS, Google, Microsoft, Alibaba) a desarrollar sus propios CPU ARM personalizados para estos mismos workloads. En conclusión, la redefinición del CPU como el plano de control orquestador en la infraestructura de IA es una tendencia industrial clara. Que Intel, con su Xeon 6+, logre capitalizar esta oportunidad dependerá de su capacidad para competir en un panorama donde la arquitectura, el proceso de fabricación y los ecosistemas están en constante disputa.

marsbitHace 1 hora(s)

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marsbitHace 1 hora(s)

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