2026-06-09 Martes

Centro de Noticias - Página 156

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Notas de ocho años de emprendimiento del socio de IA de a16z

Tras ocho años liderando Rosebud AI, su fundador se une a a16z como socio para invertir en infraestructura e IA. En 2018, comenzó en el campo de "medios sintéticos" con modelos como CycleGAN y StyleGAN, impulsado por su pasión en la intersección entre tecnología y arte. Entre 2018 y 2023, su enfoque fue crear productos "suficientemente útiles" que enmascararan las limitaciones tempranas de los modelos, logrando crecimiento orgánico con herramientas como TokkingHeads. En 2023, la generación de código con GPT-4 permitió prototipos avanzados de creación de juegos mediante texto. Ahora, el reto es construir lo que los laboratorios no priorizan, especialmente en juegos, donde la monetización directa de jugadores ofrece oportunidades únicas. Rosebud continúa con un nuevo CEO, manteniendo su comunidad activa de creadores.

marsbit04/26 12:07

Notas de ocho años de emprendimiento del socio de IA de a16z

marsbit04/26 12:07

¿Cuántos Token le faltan a Yang Zhilin para alcanzar la 'Luna que persigue la luz'?

Resumen: En el panorama competitivo de la IA china, Yang Zhilin, fundador de MoonDark (Kimi), enfrenta una "ansiedad existencial" ante la presión técnica, comercial y capitalista. Aunque Kimi ha logrado avances significativos en agentes multiagente y contextos largos, su alto perfil y altas expectativas contrastan con el enfoque silencioso y técnico de DeepSeek, que recientemente lanzó su modelo V4 de código abierto con 1,6 billones de parámetros. Mientras DeepSeek busca una narrativa de innovación disruptiva, Kimi enfrenta desafíos de comercialización y presión por su posible salida a bolsa. A pesar de esto, ambos modelos son cruciales para el ecosistema de IA chino, reduciendo la brecha con EE.UU. a solo un 2,7% en evaluaciones Elo. La competencia entre estas empresas impulsa la innovación y posiciona a China a la vanguardia global de los modelos de código abierto.

marsbit04/26 11:36

¿Cuántos Token le faltan a Yang Zhilin para alcanzar la 'Luna que persigue la luz'?

marsbit04/26 11:36

TechFlow Intelligence: ChatGPT Ayuda a Matemático Aficionado a Resolver Problema de 60 Años, CFTC Demanda a Regulador de Nueva York por Coinbase y Gemini

Resumen: Un matemático aficionado resolvió un problema combinatorio de Erdős (década de 1960) con ayuda de ChatGPT, marcando un hito en la investigación matemática asistida por IA. OpenAI lanzó un filtro de privacidad para API empresariales. Qwen3.6-27B alcanzó 100 tps en una GPU RTX 5090, reduciendo costes de despliegue local. En cripto, la CFTC demandó a reguladores de Nueva York por Coinbase y Gemini, Tether congeló 344M de dólares de carteras iraníes, y Litecoin revirtió 3 horas de transacciones tras un fallo. Trump usó la Ley de Producción de Defensa para priorizar infraestructura eléctrica para IA, pero despidió a todo el Comité Nacional de Ciencias. La tensión entre capacidades individuales potenciadas por IA y estructuras de poder centralizadas define el panorama tecnológico de 2026.

marsbit04/26 11:06

TechFlow Intelligence: ChatGPT Ayuda a Matemático Aficionado a Resolver Problema de 60 Años, CFTC Demanda a Regulador de Nueva York por Coinbase y Gemini

marsbit04/26 11:06

El salvavidas de cripto de Irán se ve afectado tras la congelación de 344 millones de dólares por parte de EE.UU.

Estados Unidos congela 344 millones de dólares en criptomonedas vinculadas a Irán. Las autoridades bloquearon fondos en Tether (USDT) asociados al Cuerpo de la Revolución Islámica y Hezbolá, tras descubrir que Irán cobraba peajes en Bitcoin a barcos en el Estrecho de Ormuz. La medida, coordinada con el congelamiento previo de Tether, busca debilitar financieramente al régimen iraní. El incidente demuestra que, pese a los intentos de Teherán de usar criptoactivos para evadir sanciones, los emisores centralizados de stablecoins pueden actuar a solicitud de las autoridades, cortando este canal alternativo. La tensión en la región persiste a pesar de los anuncios de alto al fuego.

bitcoinist04/26 10:04

El salvavidas de cripto de Irán se ve afectado tras la congelación de 344 millones de dólares por parte de EE.UU.

bitcoinist04/26 10:04

¿Quién está comprando a contracorriente en medio de la volatilidad del mercado de criptomonedas?

## Resumen en español europeo: A pesar de una corrección del mercado de criptomonedas en el primer trimestre de 2026, con Bitcoin cayendo más del 25%, el capital institucional continuó fluyendo. Se observó una clara divergencia: mientras algunos fondos de cobertura redujeron exposiciones, actores como empresas (Strategy compró más de 100.000 millones en BTC), fondos soberanos (Mubadala aumentó su posición) y emisores de ETF (BlackRock, Morgan Stanley lanzaron nuevos productos) aprovecharon para acumular. Se produjo una oleada de nuevos ETF, incluyendo los primeros de Ethereum con staking y productos de bancos tradicionales. Las inversiones de capital riesgo, aunque con menos operaciones, sumaron ~50-68 mil millones, concentradas en tres megadeals en pagos (BVNK) y mercados de predicción (Kalshi, Polymarket), que absorbieron la mitad del total. Los sectores de pago/stablecoins y mercados de predicción lideraron la financiación, superando ampliamente a DeFi. La conclusión es una estructura bipolar: acumulación a largo plazo por parte de treasuries corporativos y fondos soberanos frente a ventas tácticas de fondos. La narrativa de crecimiento gira hacia fintech regulada (pagos, predicciones) lejos de los narratives nativos especulativos. La gran incógnita sigue siendo la falta de compras reales por parte de la Reserva Estratégica de Bitcoin de EE. UU.

marsbit04/26 09:47

¿Quién está comprando a contracorriente en medio de la volatilidad del mercado de criptomonedas?

marsbit04/26 09:47

Prueba práctica de Hunyuan Hy3 preview: ¿Finalmente es competitiva la IA de Tencent?

El modelo Hy3 preview de Tencent Hunyuan, con 295B de parámetros y soporte para contextos de 256K, ha sido presentado como su modelo más inteligente hasta la fecha. Según pruebas realizadas, muestra avances en razonamiento lógico complejo, aunque con cierta inconsistencia en la identificación de trampas o preguntas capciosas. Su capacidad para extraer información y seguir instrucciones en escenarios con interferencias es estable. En tareas de código y agentes inteligentes, demuestra competencia en el uso de herramientas pero carece de profundidad en la ejecución de tareas complejas. En diálogo natural y escritura creativa, genera respuestas más naturales y menos roboticas, con textos coherentes y adaptados al estilo solicitado. En general, se posiciona como un modelo práctico y equilibrado, sin puntos débiles extremos pero tampoco con capacidades excepcionales. Su lanzamiento marca un punto de inflexión para Tencent en el campo de la IA, tras haber sido criticado anteriormente por su lentitud en este ámbito. El modelo ya está disponible en productos clave de Tencent como Tencent Cloud y Yuanbao, con un costo reducido de 1.2 RMB por millón de tokens en su API.

marsbit04/26 07:24

Prueba práctica de Hunyuan Hy3 preview: ¿Finalmente es competitiva la IA de Tencent?

marsbit04/26 07:24

De robado a reintroducido en el mercado: ¿Cómo se «lavaron» 292 millones de dólares?

Resumen del lavado de 292 millones de dólares robados de Kelp DAO: El 18 de abril, un hacker norcoreano robó 292M$ en rsETH. En lugar de venderlos directamente (lo que habría colapsado el mercado), utilizó protocolos DeFi como Aave y Compound como herramientas de blanqueo: depositó los tokens robados" como garantía para pedir préstamos de ETH "limpios" (190M$), trasladando las pérdidas a los depositantes de estos protocolos. Los fondos se dividieron en múltiples carteras mediante scripts automatizados y se canalizaron a través de: - THORChain (intercambio descentralizado cross-chain) para convertir ETH en Bitcoin, fragmentando los rastros gracias al modelo UTXO. - Tornado Cash (mezclador) y Chainflip para oscurecer el rastro. - Red Tron para convertirlos en USDT, donde el lavado es más barato y eficiente. Finalmente, los USDT se cambiaron por efectivo a través de OTCs en Asia, que utilizan redes de pago locales fuera del alcance de las sanciones occidentales. Los fondos terminaron financiando programas norcoreanos de armas. El proceso explota la naturaleza abierta, composable e imposible de censurar de DeFi. No fue detenido porque cada paso siguió las reglas de los protocolos, exponiendo una tensión estructural en el sistema.

marsbit04/26 07:18

De robado a reintroducido en el mercado: ¿Cómo se «lavaron» 292 millones de dólares?

marsbit04/26 07:18

Tras el éxito de DeepSeek V4: Silicon Valley 'construye muros', China 'construye caminos'

El reciente lanzamiento de DeepSeek V4 y Kimi K2.6 destaca la creciente competencia en IA entre China y Silicon Valley. Mientras empresas estadounidenses como OpenAI y Anthropic se enfrascan en una lucha cerrada y competitiva por el dominio del mercado con modelos privativos, China está adoptando un enfoque colaborativo y de código abierto. DeepSeek V4, que encabeza la lista de modelos abiertos de Hugging Face, introduce avances significativos, como una capacidad de contexto ultra-larga y una optimización en el uso de memoria, además de una adaptación específica para chips chinos como los de Huawei y Cambricon. En lugar de competir agresivamente, empresas chinas como DeepSeek y Moonlight (creadora de Kimi) comparten abiertamente avances técnicos, como la arquitectura MLA y el optimizador Muon, lo que acelera la innovación y reduce costos. Este modelo colaborativo ha permitido a China desarrollar sistemas de IA avanzados con una fracción del costo de entrenamiento de sus contrapartes occidentales, al tiempo que impulsa la adopción de hardware local. Aunque los ingresos y valoraciones de las empresas chinas aún son inferiores a las de EE.UU., el crecimiento en el consumo de tokens y la eficiencia en costes sugieren un fuerte potencial a largo plazo. Mientras Silicon Valley levanta "muros" tecnológicos, China está "construyendo caminos" abiertos que podrían redefinir el futuro de la IA global.

marsbit04/26 07:08

Tras el éxito de DeepSeek V4: Silicon Valley 'construye muros', China 'construye caminos'

marsbit04/26 07:08

OpenClaw y Hermes, ¿cuál es realmente el más adecuado para ti?

Resumen: En 2026, la competencia en agentes de IA personal se centra en OpenClaw y Hermes. OpenClaw, con una gran comunidad y flexibilidad, permite control total, múltiples modelos y agentes, e integración con diversas plataformas, pero requiere configuración manual y tiene un coste inicial más alto. Hermes destaca por su bajo coste (hasta un 90% menos), facilidad de uso con herramientas integradas y capacidad de autoaprendizaje automático, aunque su integración es más limitada. La elección depende de las necesidades: OpenClaw para máximo control y personalización; Hermes para simplicidad, eficiencia de costes y aprendizaje automático. No compiten directamente, sino que atienden a usuarios diferentes.

marsbit04/26 06:46

OpenClaw y Hermes, ¿cuál es realmente el más adecuado para ti?

marsbit04/26 06:46

Google y Amazon invierten simultáneamente en un competidor: la lógica empresarial más absurda de la era de la IA se está haciendo realidad

En 4 días, Amazon y Google invirtieron 65.000 millones de dólares en Anthropic, la startup de IA detrás del modelo Claude. Aunque son competidores directos en la nube, ambos apuestan por la misma empresa. La razón: no se trata de una inversión tradicional, sino de un acuerdo de prepago de capacidad computacional. Anthropic debe gastar el dinero en los servicios en la nube y chips de sus inversores, con compromisos que superan los 100.000 millones en AWS y 5 gigavatios de potencia en Google Cloud. El mercado de la nube ha cambiado: ahora las empresas eligen proveedores según los modelos de IA disponibles, no solo por precio o estabilidad. Con Microsoft vinculado a OpenAI, Anthropic se convirtió en el único activo estratégico disponible para Google y Amazon. Su ingreso anual recurrente (ARR) alcanzó 30.000 millones de dólares, confirmando su posición en el mercado empresarial. Pero hay riesgos: Anthropic podría perder independencia al tener dos competidores como accionistas, su narrativa de seguridad se ve presionada tras controversias con Claude Mythos, y su futura salida a bolsa plantea dudas sobre su sostenibilidad. A diferencia de EE.UU., donde predominan los modelos cerrados, China ve un camino alternativo con compañías como DeepSeek y su modelo de código abierto, aunque persisten dinámicas de cerradura entre nube y modelo. La inversión de Alibaba y Tencent en DeepSeek parece más una apuesta estratégica que un acuerdo de prepago de capacidad. En resumen, los 65.000 millones no son una apuesta por el valor de Anthropic, sino una entrada al juego de la IA para no quedarse atrás.

marsbit04/26 01:10

Google y Amazon invierten simultáneamente en un competidor: la lógica empresarial más absurda de la era de la IA se está haciendo realidad

marsbit04/26 01:10

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