Artículos Relacionados con IA

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Un minero solitario de bitcoin gana $200,000

Según datos del mempool, un minero independiente (solo-miner) empaquetó con éxito el bloque 960.804 el lunes por la mañana. La recompensa de 3.157 BTC, valorada en aproximadamente 199.300 dólares, se obtuvo con equipo desconocido. Esto ocurre solo tres semanas después de que otro minero con un dispositivo Bitaxe aficionado minara un bloque, ganando unos 200.000 dólares. Estos éxitos consecutivos destacan una tendencia: los mineros en solitario ya han extraído 13 bloques este año, desafiando las probabilidades con configuraciones relativamente modestas. Mientras tanto, el sector más amplio de la minería de Bitcoin enfrenta estrés por los bajos márgenes, lo que ha llevado a grandes empresas a diversificarse hacia centros de datos de IA. Por otro lado, los pequeños tenedores de BTC expresan frustración tras el incidente de Coldcard, que causó la pérdida de ahorros de larga data. Los datos onchain del fin de semana muestran movimientos de monedas por millones de dólares hacia exchanges. CryptoQuant informó un pico en las direcciones de envío de BTC no visto desde principios de 2024, con un aumento en las reservas en exchanges. Sin embargo, otras firmas como Glassnode sugieren que los tenedores están trasladando monedas a nuevas billeteras, no a exchanges. Finalmente, el aumento en los rendimientos de los bonos del Tesoro, incluidas las tasas hipotecarias, representa un posible obstáculo para los activos de riesgo como las criptomonedas.

cryptonews.ru08/04 15:12

Un minero solitario de bitcoin gana $200,000

cryptonews.ru08/04 15:12

Agente del FBI roba criptoactivos por valor de un millón de dólares, y su propio ChatGPT lo "delata"

Un exagente del FBI, Patrick Steven Yaroch, fue arrestado por robar casi un millón de dólares en criptomonedas de carteras vinculadas a un caso de espionaje que investigaba. Tras memorizar las frases semilla de las carteras enemigas a las que tuvo acceso en la base de datos del FBI, transfirió los fondos a su propia cuenta en numerosas ocasiones durante más de un año. El caso salió a la luz cuando Yaroch confesó voluntariamente a un antiguo colega del Departamento de Justicia, afirmando que el remordimiento lo estaba "atormentando". Sin embargo, las pruebas clave incluyeron conversaciones recuperadas de su teléfono donde consultaba a ChatGPT sobre cómo retirarse antes de los 40 años y mudarse a un viñedo en Portugal, planes que luego comenzó a organizar. Sus métodos fueron poco sofisticados: almacenó parte de los fondos en un exchange y otra porción en un protocolo DeFi de la cadena Sui, elección que según él se debió en parte a que le gustaba el logotipo de la plataforma. Este movimiento dejó un rastro permanente en la cadena de bloques. El FBI logró recuperar aproximadamente 925,000 dólares. El caso expone graves vulnerabilidades en la custodia de pruebas digitales sensibles por parte de las agencias y sirve como advertencia sobre el rastro digital que dejan las consultas en aplicaciones de chat, las cuales pueden convertirse en pruebas.

marsbit08/04 14:09

Agente del FBI roba criptoactivos por valor de un millón de dólares, y su propio ChatGPT lo "delata"

marsbit08/04 14:09

El mayor agujero negro de la IA: tras ingresar 1 billón de dólares al año, Anthropic ve cómo el precio de la potencia de cálculo se dispara 10 veces

La industria de la IA enfrenta una posible redefinición radical en el precio de la capacidad computacional. Según un análisis del podcast tecnológico Dwarkesh Patel, si los ingresos de laboratorios como Anthropic alcanzan niveles billonarios mientras el suministro de potencia de cálculo (compute) solo crece unas 3 veces anuales, el precio de esta podría multiplicarse por más de 10. El razonamiento central es un cambio de paradigma: las GPUs como la H100 ya no son solo hardware, sino portadoras de "fuerza laboral digital" capaz de sustituir a profesionales humanos bien remunerados (p. ej., un ingeniero de software de Silicon Valley con un salario de 250.000 USD/año). Actualmente, existe una gran discrepancia entre este valor potencial y el precio real de alquiler de dicha capacidad. Este desajuste se ve agravado porque el crecimiento de los ingresos y la demanda de IA supera con creces la capacidad de expansión física de la infraestructura de compute, limitada por los ciclos de producción de semiconductores (ley de Moore, fábricas de chips, disponibilidad de litografía EUV). Ante esta escasez, la economía de la IA favorecería a los modelos más capaces, ya que los intentos fallidos con modelos inferiores consumirían más tiempo y recursos costosos. Algunos escépticos argumentan que existen límites prácticos para la monetización de la IA y que históricamente las predicciones de escasez de recursos han fallado. No obstante, Patel sostiene que la oferta de compute tiene una elasticidad mucho menor que la de materias primas tradicionales. En conclusión, aunque la potencia de cálculo pueda volverse abundante en el futuro, la industria podría enfrentarse primero a una era de inflación extrema y una intensa carrera armamentística por este recurso estratégico.

marsbit08/04 14:00

El mayor agujero negro de la IA: tras ingresar 1 billón de dólares al año, Anthropic ve cómo el precio de la potencia de cálculo se dispara 10 veces

marsbit08/04 14:00

El foso que Huang construyó en 20 años con CUDA, la IA acaba de agrietarlo en 10 horas

La "fortaleza inexpugnable" de CUDA, desarrollada durante casi 20 años por NVIDIA, está enfrentando nuevos desafíos, especialmente en el campo de la inferencia de IA. Una empresa emergente llamada Infinity utilizó un agente de IA llamado Ignition para crear un software similar a CUDA para el chip de inferencia de d-Matrix en solo 10 horas. Esto subraya el potencial de los agentes de IA para automatizar la generación y optimización de código de kernel a bajo nivel. Si bien el evento demuestra avances, expertos advierten que replicar el ecosistema completo de CUDA (bibliotecas, herramientas, comunidad de desarrolladores) sigue siendo una tarea monumental. La verdadera barrera ahora podría estar desplazándose hacia el *ecosistema de verificación y optimización*. El mercado de *inferencia* de IA se perfila como el campo de batalla principal para los competidores. A diferencia del entrenamiento, que requiere el máximo rendimiento y estabilidad en clústeres masivos, la inferencia prioriza el costo por consulta y es más flexible en cuanto al hardware. Esto permite que chips especializados, como los de d-Matrix, Rebellions, Cerebras y los de grandes proveedores de nube, busquen una porción del mercado demostrando mayor eficiencia o menor costo en tareas específicas. NVIDIA no está estática; también emplea IA para acelerar el desarrollo y la verificación de CUDA. La carrera a largo plazo dependerá de si los competidores pueden cerrar la brecha más rápido de lo que NVIDIA puede evolucionar su propia pila de software. Por ahora, la ventaja de NVIDIA en entrenamiento sigue siendo sólida, pero la inferencia podría ver cambios más rápidos y una mayor competencia.

marsbit08/04 13:54

El foso que Huang construyó en 20 años con CUDA, la IA acaba de agrietarlo en 10 horas

marsbit08/04 13:54

Después del Meme, el 'mapa de ruta de supervivencia' de la Solana Foundation

**Autora: ChandlerZ, Foresight News** La Fundación Solana ha publicado cinco nuevos puestos de alto nivel (Responsable de Stablecoins, Responsable de Ecosistema AI, Responsable de Crecimiento Institucional para Asia-Pacífico y Japón, Responsable de Crecimiento DeFi), señalando un cambio estratégico hacia stablecoins, IA y mercados institucionales asiáticos, alejándose del enfoque anterior en memes. Este giro responde a problemas subyacentes. En Q2 de 2026, los ingresos económicos reales de Solana cayeron un 43% y su participación en los ingresos totales de las cadenas se redujo al 12%, ocupando el cuarto lugar. Casi el 40% de los ingresos de las aplicaciones provino de la plataforma de memes Pump.fun, lo que revela una alta dependencia de un sector volátil. Sin embargo, existen señales positivas de diversificación. El volumen de activos tokenizados (acciones) en Solana alcanzó un récord de $5800 millones en Q2, representando el 97% de todas las transacciones de acciones tokenizadas en todas las cadenas. Además, siete bancos de importancia sistémica global ya operan en Solana, y los ETPs de SOL experimentaron entradas netas de capital a pesar del mercado bajista. La contradicción actual es que este nuevo volumen institucional y de tokenización aún no se traduce en ingresos significativos para la red, ya que las operaciones de estos sectores generan tarifas más bajas que la especulación con memes. Los nuevos puestos de la Fundación buscan precisamente construir infraestructura comercial (stablecoins, conexiones regulatorias en Asia, pagos para agentes de IA) que pueda monetizar de manera efectiva estas nuevas demandas "reales" o institucionales. En resumen, Solana parece estar en una transición: mientras su modelo de ingresos vinculado a la especulación se revalora, la demanda basada en sus capacidades de liquidación rápida y eficiente para casos de uso institucional crece. El éxito de esta estrategia se medirá en si la cuota de ingresos de Pump.fun disminuye y si proyectos de tokenización, pagos con stablecoins o IA logran aparecer entre los cinco primeros en la clasificación de ingresos de aplicaciones.

marsbit08/04 11:59

Después del Meme, el 'mapa de ruta de supervivencia' de la Solana Foundation

marsbit08/04 11:59

Un K3 de Kimi que necesitaba 16 B200 para funcionar, ahora cabe en solo 8 AMD

Éste podría ser el momento que AMD llevaba mucho tiempo esperando. Wafer AI desplegó recientemente el modelo Kimi K3 en GPU AMD MI355X. El resultado: un modelo que originalmente requería 16 NVIDIA B200 repartidos en dos servidores, ahora puede ejecutarse en un único servidor AMD equipado con 8 MI355X. El Kimi K3 tiene 2.8 billones de parámetros y necesita más de 1.5 TB de memoria solo para sus pesos. Con 288 GB de memoria HBM por tarjeta, las 8 MI355X (2.3 TB total) pueden contener el modelo completo en un solo nodo, evitando la comunicación lenta entre servidores necesaria en la configuración de 16 B200 (192 GB cada una). En las pruebas, las 8 MI355X lograron un rendimiento total de 952 tokens/segundo, unas 3.8 veces más que el rendimiento promedio por nodo de la solución de 16 B200. Aunque las 8 B300 son más rápidas (1568 tokens/s), el análisis de costo por rendimiento favorece a las MI355X, ofreciendo aproximadamente 48 tokens/s por dólar, frente a los 33 tokens/s de las B300 y los 7 tokens/s de las B200. Sorprendentemente, el software ROCm de AMD funcionó casi de inmediato, requiriendo solo ajustes menores como solucionar un error en la decodificación especulativa y optimizar un kernel de atención para reducir el tiempo hasta el primer token. Este caso muestra que para modelos de billones de parámetros, la capacidad de memoria puede ser más crítica que la pura potencia de cálculo. La estrategia de AMD de ofrecer más memoria HBM se está convirtiendo en una ventaja tangible. Aunque el ecosistema CUDA de NVIDIA sigue siendo más fuerte, si AMD mejora la estabilidad y compatibilidad de ROCm, sus GPUs podrían convertirse en una opción viable y más económica para centros de datos que ejecutan modelos de lenguaje grandes.

marsbit08/04 11:24

Un K3 de Kimi que necesitaba 16 B200 para funcionar, ahora cabe en solo 8 AMD

marsbit08/04 11:24

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