2026-08-12 Miércoles

Noticias Cripto - Página 497

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Hemos recopilado miles de ofertas de empleo y descubierto que ByteDance planea reactivar el desarrollo de teléfonos móviles

Investigando más de mil ofertas de empleo, encontramos evidencia de que ByteDance planea reiniciar el desarrollo de teléfonos móviles. El análisis de puestos en AI Innovación, Sistema Operativo Móvil y Asistente del Teléfono Doubao revela un esfuerzo significativo. Los puestos del Asistente del Teléfono Doubao (83 encontrados) se centran en desarrollar un Agente de IA de nivel de sistema, enfatizando capacidades de ejecución de tareas, memoria a largo plazo para el usuario e integración profunda con el hardware y sistema del dispositivo para una operación fluida. La categoría de Sistema Operativo Móvil (236 puestos) apunta al trabajo en el nivel más profundo del teléfono: adaptación de chips (como las nuevas plataformas Qualcomm), gestión de energía y calor, controladores, kernel y procesos de entrega para fabricación. Esto es crucial para que un Agente de IA funcione con estabilidad y eficiencia en un dispositivo real. Muchos puestos están ubicados en Shenzhen, epicentro de hardware y cadena de suministro, e incluyen roles en diseño de interacción humano-máquina, estructura mecánica, pruebas de producción y gestión de procesos de fabricación, señalando un paso hacia la creación de un producto físico. La motivación subyacente es estratégica. En la era de la IA, el teléfono puede pasar de ser un "contenedor de apps" a un "cuerpo" para Agentes de IA, que actúan como el principal intermediario del usuario. Para evitar limitaciones por parte de sistemas operativos o "super apps" ajenas y controlar completamente la experiencia del Agente, ByteDance debe involucrarse en la capa del sistema y el hardware. El reinicio del desarrollo de terminales móviles parece un movimiento necesario para asegurar el futuro de su plataforma de IA Doubao.

marsbit05/25 07:34

Hemos recopilado miles de ofertas de empleo y descubierto que ByteDance planea reactivar el desarrollo de teléfonos móviles

marsbit05/25 07:34

Acciones de Software SaaS bajo el impacto de la IA: Desentrañando la lógica de compra en mínimos de Salesforce, ServiceNow y Snowflake

Resumen: La industria de software SaaS enfrenta una severa corrección en el mercado, denominada "apocalipsis SaaS", impulsada por el temor de que la IA revolucione su modelo de negocio tradicional basado en cuotas por usuario. Sin embargo, un análisis de tres líderes del sector revela oportunidades de inversión diferenciadas: Salesforce (CRM): Con una valoración baja (PE 13-14x), fuerte flujo de caja y un amplio programa de recompra, ofrece un margen de seguridad. Su transición hacia el modelo "Agentforce" (pago por tarea) busca mitigar la "compresión de asientos". La amenaza principal es Microsoft Dynamics 365 con Copilot. ServiceNow (NOW): Su narrativa de "Torre de Control de IA" es clara: posicionarse como el sistema operativo que gestiona y gobierna los agentes de IA empresariales. Con un crecimiento sólido (~22%), alta tasa de renovación (97%) y el respaldo de NVIDIA, su valuación actual parece atractiva, aunque los riesgos incluyen la integración de adquisiciones recientes. Snowflake (SNOW): Es la de mayor crecimiento (~29%) y su modelo de pago por consumo se beneficia directamente del aumento de las cargas de trabajo de IA. Sin embargo, es la más cara, aún no es rentable bajo GAAP, y enfrenta una competencia feroz (Databricks, nubes públicas). Ofrece alta rentabilidad potencial pero con alto riesgo. Conclusión: La narrativa de "la IA matará al software" está sobresimplificada. La IA está eliminando software meramente funcional, pero premia a las plataformas que proporcionan infraestructura crítica, datos y gobernanza. El actual pesimismo extremo podría estar creando oportunidades de compra en empresas con ventajas duraderas.

marsbit05/25 07:30

Acciones de Software SaaS bajo el impacto de la IA: Desentrañando la lógica de compra en mínimos de Salesforce, ServiceNow y Snowflake

marsbit05/25 07:30

Las tres tesis contracorriente del gurú tecnológico Gavin Baker: Trainium está subvalorado, TSMC salva el mercado y el cómputo espacial será realidad en dos años

El inversor tecnológico Gavin Baker compartió tres perspectivas contrarias al mercado en la conferencia Sohn 2026: 1. **Trainium de Amazon, infravalorado**: Baker considera que el chip de IA Trainium de Amazon es el más infravalorado actualmente, especialmente ante el auge de los modelos Mixture of Experts (MoE). Señala que solo Amazon y Nvidia poseen redes "Switched Scaleup" operativas para estos modelos. Predice que Trainium 3, al producirse en masa a finales de año, será para 2026 lo que el TPU de Google fue para 2025. 2. **El 'conservadurismo' de TSMC evita una burbuja**: Baker argumenta que la gestión prudente y la lenta expansión de capacidad por parte de los veteranos directivos de TSMC están actuando como un límite físico esencial. Esto evita una sobreproducción masiva que, según él, podría llevar a Nvidia a vender 1,5 billones de dólares en chips el próximo año y crear una burbuja insostenible. 3. **La informática espacial, factible en 2 años**: Baker cree que la viabilidad y economía de los centros de datos en órbita ("computación orbital") se demostrarán en los próximos dos años. Para finales de esta década, comenzarán a captar una cuota de mercado significativa, desafiando a los proveedores tradicionales de energía y refrigeración para centros de datos terrestres. También comentó sobre el ciclo de memoria, sugiriendo que, aunque los indicadores históricos señalan vender, esta vez podría ser un ciclo de capacidad prolongado como en los años 90. Respecto a los ingresos por IA, prevé una transición hacia modelos de precios de "pago por uso" que acelerará el crecimiento más allá de lo esperado. Su filosofía de inversión se centra en la lectura exhaustiva de documentos oficiales en lugar de reuniones con directivos, y en un enfoque inversor y sensible a la valoración.

marsbit05/25 06:45

Las tres tesis contracorriente del gurú tecnológico Gavin Baker: Trainium está subvalorado, TSMC salva el mercado y el cómputo espacial será realidad en dos años

marsbit05/25 06:45

Los jugadores líderes de los modelos de gran capacidad están secando el mercado primario

El mercado de modelos de lenguaje grandes está experimentando una concentración sin precedentes de capital en los principales actores. En mayo, tres empresas chinas, Kimi, StepFun y DeepSeek, recaudaron más de 70.000 millones de dólares en conjunto. A nivel global, OpenAI, Anthropic y SpaceX (que fusionará xAI) planean salir a bolsa, con una valoración combinada que supera los 3 billones de dólares. Esto marca una fuerte consolidación, dejando a la mayoría de las empresas fuera de la financiación. Este auge está impulsado por el cambio hacia una "economía de fábrica de tokens", donde el enfoque ya no está en los parámetros del modelo, sino en producir tokens de forma eficiente y a bajo costo para alimentar agentes de IA. La demanda se ha disparado, pero la oferta de componentes clave como HBM y energía está limitada, convirtiendo el control de recursos de cómputo en la ventaja decisiva. Gigantes tecnológicos como Microsoft y Google están invirtiendo billones en infraestructura de IA. La competencia futura se centrará en tres áreas: 1) Monetización y rentabilidad, con un menor énfasis en la promesa de AGI; 2) La reducción del costo de cómputo como principal KPI, ya que las capacidades del modelo se están commoditizando; 3) La explosión de agentes de IA y la divergencia entre rutas B2B (eficiencia) y B2C (escala). En resumen, el mercado ha entrado en una fase de "apuesta final", donde solo unos pocos jugadores con la combinación correcta de tecnología, acceso a capital y un camino claro hacia la monetización sobrevivirán y definirán el panorama post-consolidación.

marsbit05/25 06:40

Los jugadores líderes de los modelos de gran capacidad están secando el mercado primario

marsbit05/25 06:40

Llega el presidente más rico de la Fed en 112 años: Kevin Warsh está reescribiendo las reglas

**Kevin Warsh asume como presidente de la Reserva Federal de EE.UU., el más rico en 112 años, con una fortuna personal estimada en más de 130 millones de dólares. Procedente de Wall Street y sin un perfil académico tradicional, propone un enfoque monetario alternativo: combinar la reducción del balance ("quantitative tightening") con recortes de tasas de interés para restaurar la eficacia de la política monetaria.** Sin embargo, se enfrenta a una contradicción fundamental: mientras él pretende reducir el balance de la Fed, el gobierno federal continúa con un fuerte gasto y emisión de deuda, lo que dificulta cualquier contracción monetaria significativa. Por ello, su principal impacto inicial podría estar en reformar el marco de comunicación y toma de decisiones de la Fed, reduciendo la guía prospectiva y centralizando el mensaje. En cuanto a los mercados, se espera que su mandato mantenga alta la volatilidad en los bonos estadounidenses debido a la presión de la oferta de deuda. Además, se analizan las tendencias estructurales de desdolarización, con una disminución de la participación del dólar en las reservas globales y el crecimiento del uso del renminbi en el comercio petrolero. Para los inversores, se recomienda diversificar, considerando activos como el oro y los bonos chinos en un contexto de posible erosión gradual del crédito del dólar a largo plazo.

链捕手05/25 06:21

Llega el presidente más rico de la Fed en 112 años: Kevin Warsh está reescribiendo las reglas

链捕手05/25 06:21

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

Durante décadas, el sector de los semiconductores avanzó reduciendo el tamaño de los transistores, pero la Ley de Moore toca a su fin ante costos explosivos y rendimientos decrecientes. El equipo de Huawei propone una nueva dirección tras seis años de investigación: el "τ Scaling" (Escalado Tau). En lugar de miniaturizar, la teoría se centra en optimizar el "tiempo" (τ) como métrica clave. Busca comprimir la latencia a través de toda la pila tecnológica, desde el tiempo de conmutación de los transistores (picosegundos) hasta las tareas a nivel de sistema (segundos), abarcando 12 órdenes de magnitud. La implementación adopta dos enfoques principales: * **En móviles (LogicFolding):** Mediante apilamiento 3D de chips y uniones híbridas de alta precisión, se optimizan las rutas críticas. Los resultados muestran aumentos del 55% en densidad de transistores, 41% en eficiencia energética y 13% en frecuencia base, apuntando a 4 GHz para 2029. * **En centros de datos de IA:** Se ataca la latencia en comunicación, donde reside el mayor gasto energético y de costos. Soluciones como un *Unified Bus* (reduciendo latencia remota 500x), interconexiones ópticas Hi-ONE (8Tb/s) y el *3D Folding* para integrar memoria y energía, permiten escalar clústeres de IA. Se prevé una mejora de más de 100x en integración del hardware para 2035. El camino implica desafíos como adaptar herramientas de diseño EDA, mejorar procesos de apilamiento 3D y establecer nuevos estándares de medición. La conclusión es clara: ha terminado la era de escalar por tamaño y comienza la de escalar por tiempo. La innovación futura dependerá de la integración 3D, la arquitectura de sistemas y la optimización de interconexiones, abriendo un camino más allá de la dependencia exclusiva de la litografía extrema.

marsbit05/25 05:37

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

marsbit05/25 05:37

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