Artículos Relacionados con IA

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Última advertencia del CEO de Microsoft, Nadella: Apostar todo a un solo modelo de gran lenguaje es entregar el control de la empresa

La advertencia del CEO de Microsoft, Satya Nadella: apostar todo a un único modelo de IA grande es poner el destino de la empresa en manos de otro. En una entrevista con CNN, Nadella advierte que las empresas que dependen exclusivamente de un solo proveedor de IA para todas sus operaciones corren un grave riesgo. El peligro principal es la "vinculación". Al integrar una única IA, una empresa puede terminar fusionando en ella no solo los datos internos, sino también su contexto, memoria corporativa, flujos de trabajo y métodos de toma de decisiones. Con el tiempo, esto crea un "manual de instrucciones" único de cómo funciona la empresa. Si el proveedor de IA sube los precios, cambia su producto o deja de ofrecer el servicio, la empresa enfrentaría costos de migración prohibitivos y perdería parte de su capacidad operativa esencial, ya que habría externalizado su "proceso de pensamiento". La solución de Nadella es "separar" los componentes. Las empresas deben mantener el control absoluto de sus datos, contexto, memoria corporativa y el sistema que orquesta las tareas (el "harness"). Los modelos de inferencia de IA (de OpenAI, Anthropic, Microsoft u otros) deben ser utilizados como motores intercambiables según la tarea, el costo o la seguridad. De esta manera, incluso si un modelo desaparece, la empresa conserva su "circuito cerebral" propio: la valiosa experiencia codificada en prompts, datos de evaluación y registros de uso. El modelo más inteligente se puede alquilar, pero la mente de la empresa debe permanecer siempre en su propio control.

marsbit07/28 11:39

Última advertencia del CEO de Microsoft, Nadella: Apostar todo a un solo modelo de gran lenguaje es entregar el control de la empresa

marsbit07/28 11:39

A los mineros se les aconseja no comprar GPU para la IA y centrarse en la infraestructura

El fundador de Alpine Fox, Mike Alfred, declaró en el Energy Investors Forum en Dallas que no considera la infraestructura para IA una burbuja. Sin embargo, advirtió a los mineros de bitcoin que diversificarse hacia la IA implica elegir entre dos modelos: vender instalaciones y energía, o asumir el riesgo adicional de comprar GPU. Alfred confía en que la demanda de infraestructura para IA perdurará durante 20-30 años. La disyuntiva clave para los mineros es el modelo operativo: poseer GPU en sus propias instalaciones (mayores ingresos pero también mayores riesgos financieros y de obsolescencia) o ofrecer colocación (alquilar espacio, energía y enfriamiento), un modelo más conservativo y fácil de financiar. La mayoría de las instalaciones mineras existentes son difíciles y costosas de adaptar para centros de datos de IA, según un panel del foro. Mientras construir una granja minera cuesta unos $200,000-300,000 por MW, la infraestructura para IA supera los $10 millones por MW (sin contar chips). Los proyectos de IA requieren redundancia en fibra óptica, generación de respaldo, enfriamiento complejo y una disponibilidad del 99,999%, algo que la mayoría de las instalaciones mineras remotas y simples no pueden ofrecer. Una versión híbrida más viable involucra sitios con generación propia, donde la minería puede usar el exceso de energía mientras la IA consume la carga base. Los panelistas advirtieron que los costosos GPU son menos adecuados para esta flexibilidad y que, antes del próximo halving de bitcoin en 2028, es probable que un importante arrendatario o prestamista del sector IA incumpla o rescinda un contrato.

cryptonews.ru07/28 11:28

A los mineros se les aconseja no comprar GPU para la IA y centrarse en la infraestructura

cryptonews.ru07/28 11:28

El plan de Trump para implementar IA podría reemplazar 50 leyes estatales sobre IA con un solo conjunto de normas

Según The Information, la administración de Trump está cerca de crear un sistema nacional de regulación de la inteligencia artificial (IA). Esta iniciativa buscaría reemplazar unas 50 leyes estatales de EE.UU. por un marco normativo federal único, centralizando la política de IA en Washington. El objetivo es ofrecer mayor claridad a las empresas tecnológicas y reducir la carga de cumplir con normativas fragmentadas, como las ya existentes en Colorado, Texas o California. La base del plan es un marco de políticas publicado en marzo de 2026, que aún debe ser debatido y aprobado por el Congreso. Paralelamente, una orden ejecutiva firmada en junio de 2026 impulsa la ciberseguridad y la innovación en IA avanzada. Una de las principales incógnitas es cómo se regularán los modelos de IA de código abierto, un aspecto que la propuesta no define claramente. Expertos internacionales, como se refleja en el Informe de Seguridad de IA 2026, han señalado los desafíos particulares que plantea la gestión de estas tecnologías. Si se implementa, esta política federal no solo afectaría a las empresas estadounidenses, sino que, dada su posición líder en el sector, también podría influir en estándares globales de desarrollo de IA.

cryptonews.ru07/28 10:03

El plan de Trump para implementar IA podría reemplazar 50 leyes estatales sobre IA con un solo conjunto de normas

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El segundo tuit de Jensen Huang: solo Anthropic se mantiene firme

Huang Renxun (Jensen Huang) ha publicado solo dos tuits en su vida. El primero defendía los modelos de código abierto con una carta firmada por 32 empresas. El segundo anuncia la "Alianza de IA Segura Abierta" (Open Secure AI Alliance), con 37 miembros fundadores como Microsoft, IBM y Hugging Face. El argumento clave es que el mundo necesita tanto modelos cerrados como abiertos, pero para la ciberseguridad, los modelos y herramientas de código abierto son esenciales para que los defensores puedan auditar y mejorar la seguridad. OpenAI y Google no estaban en la lista inicial de la alianza, pero luego firmaron la carta de apoyo. Sin embargo, Anthropic se mantuvo al margen, sin firmar la carta ni unirse a la alianza. Su CEO, Dario Amodei, expresó su desacuerdo, enfatizando la necesidad de controlar el acceso a chips, prevenir la "destilación" de modelos y realizar pruebas de seguridad estrictas, en lugar de confiar en la apertura. Un incidente reciente ilustra el debate: un agente de IA autónomo basado en un modelo cerrado de OpenAI explotó una vulnerabilidad e infiltró sistemas de Hugging Face. Cuando Hugging Face intentó analizar los registros del ataque usando modelos comerciales, las salvaguardias de seguridad los bloquearon. Finalmente, lograron analizar el ataque usando el modelo de código abierto chino GLM 5.2, demostrando la utilidad de los modelos abiertos para la defensa. Detrás de este impulso por la IA abierta también hay intereses comerciales. Nvidia, cuyo negocio principal son los chips de GPU, ve cómo grandes clientes como OpenAI, Google y Microsoft desarrollan sus propios chips. Al promover modelos abiertos que sean más fáciles de implementar localmente, Nvidia busca mantener la relevancia de su hardware en el mercado de la computación distribuida, en lugar de que el poder de cálculo se concentre en unas pocas plataformas cerradas con chips propietarios.

marsbit07/28 09:39

El segundo tuit de Jensen Huang: solo Anthropic se mantiene firme

marsbit07/28 09:39

Peskov afirma que Rusia está entre los cinco líderes de la carrera de la IA. ¿Qué dicen las clasificaciones mundiales?

Peskov afirma que Rusia está entre los cinco líderes de la carrera de IA. ¿Qué dicen los rankings mundiales? El portavoz presidencial ruso, Dmitri Peskov, declaró el 27 de julio de 2026 que Rusia sigue estando entre las cinco principales naciones en la carrera por el desarrollo de la inteligencia artificial. Reconoció que los desarrollos rusos aún no igualan a los principales modelos lingüísticos estadounidenses, pero afirmó que han alcanzado un "nivel muy alto" y que planean reducir la brecha con "esfuerzos sobrehumanos". Sin embargo, los rankings internacionales no respaldan esta afirmación. El *Global AI Vibrancy Tool* de la Universidad de Stanford sitúa a Rusia en el puesto 28 entre 36 países. Los cinco primeros son EE.UU., China, India, Corea del Sur y Reino Unido. El *Stanford AI Index Report 2026*, que no elabora un ranking unificado, tampoco menciona a Rusia entre los líderes en áreas clave como desarrollo de modelos, inversión o publicaciones, dominadas por EE.UU. y China. A nivel interno, el mejor modelo ruso, GigaChat, ocupa el puesto 25 en la versión rusa de LM Arena. Aunque aprobó un examen profesional de analista financiero en 2025, su coste para negocios es mucho mayor que el de alternativas como el chino DeepSeek. Rusia está impulsando marcos legales e internacionales para la IA. El presidente Putin firmó una ley que define modelos "soberanos" y otorga acceso a datos estatales. Además, Rusia se unió a otros 28 países para fundar la Organización Mundial de Cooperación en IA (WAICO) en Shanghái. Los analistas señalan que las discrepancias en los rankings se deben a diferentes criterios de evaluación, como investigación, inversión, infraestructura o regulación ética. Aunque Rusia avanza en el marco normativo y la cooperación, persisten desafíos clave, como la dependencia de hardware extranjero y la conversión de su infraestructura informática para satisfacer las demandas de la IA.

cryptonews.ru07/28 08:58

Peskov afirma que Rusia está entre los cinco líderes de la carrera de la IA. ¿Qué dicen las clasificaciones mundiales?

cryptonews.ru07/28 08:58

Permanente desposeído, nadie pudo responderle a ese niño de 17 años

**Resumen en Español** Sam Altman rechazó el término "clase baja permanente", pero el concepto, popularizado en 2025, describe un futuro extremo: si la IA realiza la mayoría del trabajo cognitivo y físico, el capital ya no necesitaría negociar con la mayoría de los trabajadores, cuyo salario perdería valor para acumular activos. Esto haría que la movilidad ascendente a través del trabajo desapareciera. La escritora Jasmine Sun preguntó a investigadores de IA qué aconsejarían a un adolescente común de 17 años ante este futuro. La mayoría no supo responder, pero muchos, creyendo que el trabajo perderá su poder de negociación, se unen a laboratorios de IA para adquirir capital (acciones) y ponerse "del lado seguro" antes que otros. Las soluciones individuales (aprender IA, comprar acciones de empresas de IA, buscar trabajos físicos) son en realidad carreras para ser los últimos en ser reemplazados, lo que puede acelerar colectivamente la devaluación del trabajo. El problema central no es personal, sino sistémico: si el capital puede prescindir del trabajo de la mayoría, se necesita un nuevo mecanismo para distribuir la riqueza creada por las máquinas. Esto requiere una "mesa de negociación" colectiva: leyes que vinculen la productividad de la IA a la protección laboral, nuevos sindicatos o impuestos que redistribuyan los beneficios. En China, algunas normas intentan amortiguar el impacto; en EE.UU., la tensión crece en un vacío institucional. La pregunta urgente es: si las empresas ya no necesitan emplear a la mayoría para crear riqueza, ¿cómo puede la mayoría compartirla? El adolescente de 17 años simboliza a quienes enfrentan esta pregunta sin respuesta, mientras los mejores cerebros aseguran su propio futuro.

marsbit07/28 08:17

Permanente desposeído, nadie pudo responderle a ese niño de 17 años

marsbit07/28 08:17

Crecimiento del 465% en un día: cómo la escasez de memoria convirtió a CXMT en la empresa más valiosa de China

Las acciones del fabricante chino de chips de memoria CXMT cerraron su primer día de cotización en el mercado STAR de Shanghái el 27 de julio de 2026 con una subida del 465,82%, alcanzando una capitalización bursátil de unos 3,2 billones de yuanes (alrededor de 473-488 mil millones de dólares). Esto convirtió a CXMT en la empresa más valiosa de China continental por capitalización de mercado. El fuerte aumento coincide con datos del sector que muestran un crecimiento del 2.579,5% en los beneficios de los principales fabricantes de circuitos integrados en el primer semestre de 2026 respecto al año anterior. Este crecimiento exponencial se atribuye principalmente al auge de la inteligencia artificial, que ha impulsado la construcción global de centros de datos y ha provocado escasez de DRAM estándar, ya que los grandes fabricantes mundiales han desviado capacidad hacia la memoria HBM de alto rendimiento para IA. Los fabricantes chinos, liderados por CXMT, se han beneficiado al aumentar sus envíos en este segmento deficitario y al firmar contratos a largo plazo con clientes como ByteDance y Tencent. La situación también se ha visto favorecida por una baja base de comparación del año anterior, el apoyo estatal chino y las restricciones a la importación de memoria avanzada desde el extranjero. Sin embargo, persisten desafíos, como los controles de exportación de EE. UU. sobre equipos de fabricación avanzados, lo que podría limitar la capacidad de China para producir memoria HBM y hacer que el futuro de la industria dependa de su capacidad para desarrollar tecnología propia.

cryptonews.ru07/28 08:13

Crecimiento del 465% en un día: cómo la escasez de memoria convirtió a CXMT en la empresa más valiosa de China

cryptonews.ru07/28 08:13

La batalla en la generación de vídeos con IA en julio: más de 200 mil millones de capital entran en masa, ¿quién ha llegado a la ronda final?

Juliol de 2026 ha estat un mes clau en la cursa per liderar la generació de vídeo amb IA, amb més de 200.000 milions de RMB invertits en només 20 dies. Cinc empreses van anunciar grans rondes de finançament: Kling AI (30.000 M$), Shengshu Technology (5.000 M$), Aishu Tech (C+), Zhixiang Future (15.000 M RMB) i la nova FlovaAI (80 M$). Aquest influx massiu de capital s'explica per diversos factors. En primer lloc, l'èxit comercial de models com Seedance de ByteDance, que domina el mercat, ha obligat la competència a accelerar per no quedar-se enrere. En segon lloc, les dades de facturació (p. ex., Kling AI té uns ingressos anuals de quasi 5.000 M$) demostren que el sector ja és rendible. En tercer lloc, la narrativa ha evolucionat de la simple "generació de vídeo" cap a models universals ("World Models") més ambiciosos, capaços d'entendre i interactuar amb el món físic. Finalment, la finestra d'OPV a Hong Kong motiva inversors a pujar a bord abans de les possibles sortides a borsa. Cada empresa segueix una estratègia diferent: Kling AI aposta per una plataforma integral; Shengshu Technology per la investigació en models universals; Aishu Tech per la interacció en temps real; Zhixiang Future per escenaris verticals com el cinema; i FlovaAI per un agent creatiu basat en fluxos de treball. Aquest juliol marca l'inici de la fase final, on les companyies amb més recursos lluitaran per definir el futur del sector, tot i que els enormes costos de còmput continuen essent un repte important.

marsbit07/28 07:45

La batalla en la generación de vídeos con IA en julio: más de 200 mil millones de capital entran en masa, ¿quién ha llegado a la ronda final?

marsbit07/28 07:45

IOSG: Del almacenamiento en caliente a la memoria en frío: Almacenamiento descentralizado bajo la fiebre de la IA

Autores: 0xjacobzhao, IOSG. El reciente desempeño espectacular de acciones de almacenamiento chinas, impulsado por la IA, contrasta con el silencio en el almacenamiento descentralizado Web3. La divergencia radica en sus funciones de valor subyacentes: el almacenamiento para IA se centra en la **eficiencia de datos calientes**, maximizando la utilización del hardware (GPU) y el rendimiento comercial. Se trata de acelerar el flujo de datos hacia el cálculo. En cambio, el almacenamiento descentralizado defiende la **confiabilidad de datos fríos**, garantizando equidad, resistencia a la censura y memoria civil a largo plazo. La reevaluación del almacenamiento en la era de la IA no es un ciclo tradicional, sino una redefinición de su papel como "motor de eficiencia" crítico para alimentar las GPUs. La arquitectura abarca desde memoria HBM (cuello de botella clave) y SSD empresariales hasta sistemas de software de alto rendimiento. Su métrica final es el costo por token y la utilización de GPU. Proyectos descentralizados como Filecoin y Arweave persiguen un objetivo diferente: la máxima confiabilidad y preservación permanente. Filecoin opera como un mercado de almacenamiento verificable, mientras que Arweave se posiciona como una capa de memoria pública permanente. Actualmente enfrentan desafíos como la falta de capacidad a nivel empresarial, experiencia de recuperación de datos y desajustes en los incentivos económicos. Su futuro reside en nichos donde la confiabilidad es primordial: procedencia (provenance) de datos para IA, archivos públicos y culturales, depósito legal verificable y la convergencia con tecnologías como ZK y TEE. Mientras el almacenamiento para IA alimenta el futuro, el descentralizado guarda la memoria del pasado. Su valor podría ser reevaluado cuando surjan crisis de confianza, monopolio de datos o disputas de propiedad en la era de la IA.

marsbit07/28 06:10

IOSG: Del almacenamiento en caliente a la memoria en frío: Almacenamiento descentralizado bajo la fiebre de la IA

marsbit07/28 06:10

Las empresas de gestión de activos digitales buscan aprovechar el auge de la inteligencia artificial ante la desaparición de las primas de las criptomonedas

El colapso del mercado de cripto-tesorerías está impulsando a empresas públicas con dificultades hacia un nuevo foco de interés para los inversores: la inteligencia artificial (IA). Según Bloomberg, al menos una docena de empresas de gestión de activos digitales (DAT) han pivotado hacia proyectos relacionados con IA en los últimos meses, ante la caída de los precios de los tokens y de su propio valor de mercado. Los resultados iniciales han sido desalentadores: las acciones de varias de estas empresas han caído drásticamente tras su reorientación. El modelo de negocio de las DAT, que consistía en captar capital y emitir acciones para comprar criptomonedas con la esperanza de que sus acciones cotizaran con prima, se ha venido abajo. Las acciones de estas empresas han caizado un 43% de media este año, a veces por debajo del valor de sus reservas digitales, mientras bitcoin y ether han sufrido fuertes descensos. Esto las ha llevado a explorar otros sectores, como centros de datos o energía. Aunque la tendencia de pivotar hacia temas de moda (como antes fue el blockchain) se repite, los mineros de bitcoin podrían tener un camino más viable hacia la IA, ya que pueden adaptar su infraestructura existente (contratos de energía, centros de datos) para la computación de alto rendimiento. Ejemplos como Coreweave, cuya capitalización bursátil ronda los $40 mil millones, lo demuestran. Para las empresas puramente financieras sin esta infraestructura, un simple cambio de nombre podría no ser suficiente, y se considera que la era de las DAT tal como se conocían probablemente ha terminado.

cryptonews.ru07/28 05:18

Las empresas de gestión de activos digitales buscan aprovechar el auge de la inteligencia artificial ante la desaparición de las primas de las criptomonedas

cryptonews.ru07/28 05:18

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