Artículos Relacionados con Computación en la Nube

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Computación en la Nube", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

Las 5 principales criptocompañías que más ganan con la IA

El mercado de la inteligencia artificial (IA) está transformando la industria cripto, con mineros que reorientan sus estrategias hacia la provisión de capacidad de cómputo para entrenar modelos de IA. Este sector ofrece una demanda más estable, contratos a largo plazo y a menudo mayor rentabilidad que la minería de criptomonedas. Un análisis destaca a cinco empresas líderes en esta transición: 1. **Hut 8** lidera el ranking con unos ingresos estimados de 26.000 millones de dólares en IA. Ha pasado de la minería a construir y operar grandes centros de datos para arrendamiento a largo plazo a grandes clientes tecnológicos. 2. **IREN** ocupa el segundo lugar, con unos 4.000 millones de dólares. Ofrece clusters de GPUs en arriendo para IA, manteniendo la minería de Bitcoin como actividad secundaria. 3. **Core Scientific** registra unos 31 millones de dólares. Ha reconvertido parte de su infraestructura minera para albergar sistemas GPU y ofrece servicios de infraestructura completa a proveedores de IA en la nube. 4. **TeraWulf** genera aproximadamente 21 millones de dólares. Crea centros de datos con suministro energético propio para computación de alto rendimiento, compatibilizando este servicio con la minería. 5. **Bitdeer** cierra la lista con unos 3,7 millones de dólares. Desarrolla infraestructura para minería y alquila capacidad basada en GPUs de NVIDIA para entrenamiento de modelos de IA. Otras empresas como **Cipher Mining** y **CleanSpark**, aunque no entran en el top 5, también están explorando el alquiler de sus instalaciones para computación de alto rendimiento. Este cambio estratégico subraya una convergencia creciente entre la infraestructura cripto y las demandas computacionales de la inteligencia artificial.

cryptonews.ru08/03 09:38

Las 5 principales criptocompañías que más ganan con la IA

cryptonews.ru08/03 09:38

Cuando el mercado empieza a cuestionar el gasto de capital en IA: análisis completo de los resultados del Q2 de las cinco grandes tecnológicas

A finales de julio de 2026, los gigantes tecnológicos Alphabet (Google), Intel, Microsoft, Meta y Apple presentaron sus resultados del segundo trimestre. La narrativa común fue un fuerte crecimiento en los ingresos y ganancias, impulsado por la demanda de IA, pero una creciente inquietud del mercado sobre los masivos gastos de capital (CapEx) en infraestructura de IA y el momento en que se materializarán los retornos. **Google y Meta** experimentaron fuertes caídas en sus acciones (Google -7%, Meta casi -10%) después de informar aumentos significativos en su guía de gastos de capital para 2026 y un flujo de caja libre que se volvió negativo o casi desapareció. Los inversores castigaron la presión sobre la generación de efectivo a corto plazo. **Intel** mostró su crecimiento de ingresos más fuerte en 15 años, pero sus acciones tuvieron una volatilidad extrema ("montaña rusa") después de que también elevó su perspectiva de gastos de capital, lo que generó preocupaciones sobre la deuda y el flujo de caja libre. En contraste, **Microsoft** fue el claro favorito del mercado. Sus acciones registraron su mejor día en 18 años después de superar las expectativas, alcanzar los $100 mil millones en ingresos anualizados con Azure y, crucialmente, *reducir* su guía de gastos de capital para 2026 prometiendo un flujo de caja libre positivo, lo que calmó los temores de los inversores. **Apple**, a pesar de reportar récords de ingresos y ganancias, vio su valor evaporarse en $300 mil millones en un día debido a una guía de ingresos para el próximo trimestre inferior a lo esperado, citando limitaciones en la cadena de suministro y presión cambiaria. En resumen, los resultados confirmaron la sólida demanda de IA, pero marcaron un punto de inflexión: el mercado ya no premia solo el crecimiento, sino que exige claridad sobre el camino y el ritmo hacia la rentabilidad y el retorno del flujo de caja libre de estas enormes inversiones.

Odaily星球日报08/01 01:41

Cuando el mercado empieza a cuestionar el gasto de capital en IA: análisis completo de los resultados del Q2 de las cinco grandes tecnológicas

Odaily星球日报08/01 01:41

Tres grandes "nubarrones de reflexividad" se ciernen sobre el mercado

Tres principales circuitos de "reflexividad" amenazan los mercados globales, según advierte Goldman Sachs: la política del precio del petróleo, el gasto de capital de los grandes proveedores de nube y el riesgo de la deuda de IA. Estos ciclos de retroalimentación negativa crean un equilibrio frágil y peligroso. El primero vincula el alza del petróleo (Brent superó brevemente los 100 dólares) con la presión política y el impacto de las tasas de interés. La expectativa de una intervención gubernamental para contener los prechos se debilita a medida que no se materializa, forzando al mercado a ajustarse por sí mismo, mientras los costos energéticos ya impactan resultados corporativos. El segundo ciclo se centra en el gasto de capital descontrolado de los gigantes tecnológicos. El caso de Google, que elevó su pronóstico de gasto a casi 200 mil millones de dólares reportando un flujo de caja libre negativo, muestra que el mercado ya no premia el gasto sin límites. Esto presiona a toda la industria y se produce en un contexto donde la ventaja competitiva en IA entre modelos propietarios y de código abierto se está reduciendo rápidamente. La tercera amenaza reflexiva está en la estructura de deuda y financiación de estas empresas. La fuerte caída en el precio de bonos emitidos recientemente para financiar infraestructura de IA (como el caso de Meta) es una señal de alarma. El deterioro de la generación de flujo de caja frente al gasto masivo podría conducir a un exceso de capacidad y grandes cargas por depreciación en el futuro. A corto plazo, los informes de Microsoft y la salida a bolsa del fabricante de chips chino CXMT serán pruebas cruciales para estas dinámicas. En un entorno dominado por la reflexividad, cada variable es a la vez causa y efecto, creando un círculo vicioso de riesgo.

链捕手07/27 10:34

Tres grandes "nubarrones de reflexividad" se ciernen sobre el mercado

链捕手07/27 10:34

Observación semanal de WEEX Labs: La "reconfiguración del poder" en la infraestructura de IA y el "movimiento de inmersión profunda" en la economía real

La semana a mediados de julio de 2026 marca un punto de inflexión crucial para la industria global de la IA: el poder de distribución de la capacidad de cálculo está migrando de los "gigantes de la nube" a los "poseedores de computación", y el valor de la IA se ha anclado definitivamente en la "penetración industrial real", dejando atrás la "carrera de parámetros". El panorama se redefine con la entrada de Meta en el mercado de la nube con "MetaCompute", desafiando a actores tradicionales. Esto integra "capacidad de cálculo + modelos + datos" en un servicio unificado, comprimiendo el espacio para proveedores más pequeños y forzando a los usuarios a elegir plataformas basándose en el ecosistema de modelos subyacente. Paralelamente, los modelos base chinos de código abierto (como DeepSeek-V4) alcanzan niveles de primer orden mundial, centrando la competencia en la "relación calidad-precio extrema" y la "adaptación al escenario". Esta reducción de costes permite a las empresas enfocarse en el despliegue privado y la integración profunda en los negocios. La inteligencia embodada da el salto de los laboratorios a la "capacitación en escenarios reales" en fábricas, impulsada por políticas. El enfoque del capital se desplaza del espectáculo a la estabilidad operativa y la validación en líneas de producción reales en logística y automoción. La gobernanza global, establecida en foros como la WAIC y la UIT, evoluciona de principios éticos abstractos a marcos operativos para la "IA soberana", elevando las barreras de cumplimiento normativo geopolítico. La "conformidad" se convierte en un requisito de acceso desde el diseño del producto. **Resumen de WEEX Labs:** La prosperidad de la IA se está integrando profundamente en la manufactura global. Las recomendaciones clave para las empresas son: 1) Adoptar un enfoque de "código abierto/privatización" para construir repositorios de conocimiento propios y garantizar soberanía de datos. 2) Mantener diversidad de proveedores de nube para evitar el "bloqueo por capacidad de cálculo" y la pérdida de poder de negociación. 3) Buscar oportunidades en la "infraestructura embodada" como proveedor de servicios de datos, simulación industrial o adaptación de capacidad de cálculo para fábricas, más que en la fabricación de robots mismos.

marsbit07/19 05:17

Observación semanal de WEEX Labs: La "reconfiguración del poder" en la infraestructura de IA y el "movimiento de inmersión profunda" en la economía real

marsbit07/19 05:17

Meta también empieza a vender picos, Zuckerberg: el modelo puede ser lento, pero las GPU deben ganar dinero

Meta planea lanzar "Meta Compute", un servicio para alquilar su exceso de capacidad de GPU e infraestructura de IA a clientes externos. Esta estrategia surge tras enfrentar desafíos en el desarrollo de sus propios modelos avanzados, como retrasos en agentes de IA y restricciones en el uso de Gemini de Google. La compañía ha acumulado una enorme capacidad de computación (decenas de GW en centros de datos) que ahora busca monetizar. Los planes incluyen: alquilar potencia de cálculo (como hace SpaceX con Neocloud), alojar modelos de terceros (como Claude de Anthropic) en una plataforma tipo servicio, y usarla internamente para su publicidad y sus modelos propios (como el próximo "Watermelon"). El cambio se debe al alto costo y la incertidumbre de la carrera por los modelos de IA líderes. Al vender potencia de cómputo, Meta puede generar ingresos inmediatos y de alto margen (se estiman USD 100 mil millones anuales por 200MW) mientras continúa invirtiendo en su objetivo a largo plazo de alcanzar una inteligencia artificial superinteligente (ASI). La noticia impulsó sus acciones un 9%.

marsbit07/06 01:21

Meta también empieza a vender picos, Zuckerberg: el modelo puede ser lento, pero las GPU deben ganar dinero

marsbit07/06 01:21

Capacidad de computación en apuros: Google impone silenciosamente un límite de uso de Gemini a Meta

La creciente demanda global de infraestructura de IA está generando tensiones incluso entre los gigantes tecnológicos. Según informes, Google ha impuesto límites de uso de su modelo Gemini a Meta desde marzo, incapaz de satisfacer toda su demanda de capacidad computacional. Estas restricciones han causado retrasos en varios proyectos internos de IA de Meta, obligando a la empresa a optimizar su uso de recursos y a acelerar la migración hacia sus modelos propios, como Muse Spark. Google reconoce limitaciones en su capacidad, lo que está ralentizando su crecimiento en la nube. Para hacer frente a esto, ha firmado un acuerdo de arrendamiento de capacidad computacional con SpaceX por valor de 920 millones de dólares mensuales. El caso de Meta ejemplifica el cuello de botella generalizado que supone la carga de trabajo de inferencia de IA, un desafío crítico para toda la industria, que requiere inversiones masivas continuas en chips, centros de datos y energía.

marsbit06/29 01:03

Capacidad de computación en apuros: Google impone silenciosamente un límite de uso de Gemini a Meta

marsbit06/29 01:03

Google comienza a vender TPU, las grandes tecnológicas buscan producir "tokens baratos" con chips de IA

Google ha anunciado la venta directa de sus chips TPU autodiseñados y hardware de computación de IA a centros de datos y clientes externos. Los TPU, o Unidades de Procesamiento de Tensores, son chips especializados en operaciones matemáticas de matrices, fundamentales para los modelos de IA actuales. Al combinar miles de TPU en clústeres, Google logra centros de cómputo de alta eficiencia. Esto permite a servicios como Gemini ofrecer precios más bajos por token, haciéndolo competitivo frente a alternativas como OpenAI y algunos modelos chinos. La estrategia de Google no se centra solo en vender hardware, sino en ofrecer un ecosistema completo similar al de Nvidia con CUDA, apuntando a empresas que buscan controlar su propia infraestructura de cómputo. Aunque Nvidia sigue siendo el estándar dominante en entrenamiento de modelos gracias a su ecosistema consolidado, el enfoque de Google es más atractivo para la inferencia, donde la eficiencia de costos es crucial. La industria está evolucionando hacia tratar la potencia de cómputo como un recurso básico, como la electricidad, donde el precio final por token se vuelve un factor clave de competitividad. En China, proveedores en la nube como Huawei Cloud y Alibaba Cloud están siguiendo un camino similar, desarrollando sus propios ecosistemas de chips (como Ascend y Zhenwu) y soluciones integrales. La competencia ya no se trata solo de tener el chip más potente, sino de quién puede ofrecer el sistema más eficiente y económico para convertir el hardware en productividad. La venta de TPU por parte de Google señala que la batalla por la infraestructura de IA es ahora una guerra de sistemas.

marsbit06/24 10:25

Google comienza a vender TPU, las grandes tecnológicas buscan producir "tokens baratos" con chips de IA

marsbit06/24 10:25

Ingresos de 13 mil millones, pagos a Microsoft de 17.2 mil millones: La verdad sobre el costoso desarrollo de la IA en las finanzas filtradas de OpenAI

En junio de 2026, un documento financiero filtrado de OpenAI reveló datos impactantes para el 2025: unos ingresos de 130.700 millones de dólares, pero con unas pérdidas operativas de 209.200 millones. La compañía gastaba 1,6 dólares por cada dólar ganado, un ritmo de 'quemar dinero por escala' común en el sector de IA. La estructura de costes, de 340.000 millones, estaba dominada por I+D (191.800 millones, incluyendo 105.900 millones pagados a Microsoft) y el coste de la computación de inferencia (75.000 millones), impulsado por los 900 millones de usuarios semanales de ChatGPT. OpenAI pagó a Microsoft un total de 172.000 millones de dólares en 2025, una carga estructural que supera incluso sus ingresos. Este patrón no es único. xAI perdió 64.000 millones con ingresos de 32.000 millones en 2025. Anthropic, aunque alcanzó 90.000 millones en ingresos anualizados, también enfrenta altos costes de inferencia y márgenes bajos. Juntas, las tres compañías suman más de 300.000 millones en pérdidas operativas. Con una tasa de conversión de usuarios gratuitos a de pago del 5,6%, la monetización de la enorme base de usuarios es un desafío clave. La industria depende de grandes rondas de financiación (OpenAI recaudó 122.000 millones en 2026) para seguir escalando. La sostenibilidad a largo plazo dependerá de lograr una reducción drástica en los costes marginales de computación, similar a lo logrado en otras industrias de alta tecnología.

marsbit06/18 04:02

Ingresos de 13 mil millones, pagos a Microsoft de 17.2 mil millones: La verdad sobre el costoso desarrollo de la IA en las finanzas filtradas de OpenAI

marsbit06/18 04:02

¿Podrá Alibaba Cloud reescribirse a sí mismo?

Durante los últimos cinco meses, los ingresos de MaaS de Alibaba Cloud se han multiplicado por 15, un reflejo de su profunda reestructuración. La compañía ha completado una actualización integral de su pila tecnológica hacia un modelo centrado en Agent, abarcando desde chips y la nube hasta modelos y plataformas de inferencia. Presentó su nueva web de IA "QianWen Yun", servidores con su chip AI autodesarrollado Zhenwu M890 y su último modelo insignia, Qwen3.7-Max. El núcleo de esta transformación es cambiar un sistema construido durante 17 años para que lo usen humanos, por uno nuevo donde los Agents consumen Tokens. Se ha enfatizado el papel clave de los chips propios, como el Zhenwu M890, para controlar el coste marginal por Token y garantizar competitividad a largo plazo. La propia plataforma cloud está siendo reescrita para satisfacer las demandas de los Agents: cargas de trabajo elásticas, de corta vida y concurrentes. Los productos se están encapsulando como habilidades estandarizadas para que los Agents los utilicen de forma autónoma, lo que ya genera un crecimiento automático de recursos. El enfoque del modelo Qwen3.7-Max ha pasado de "hablar bien" a "hacer tareas", demostrando una ejecución autónoma de larga duración, como optimizar un kernel de cálculo para su propio chip sin intervención humana. La plataforma de inferencia "Bailian" soporta este modelo y otros de terceros. Esta reestructuración implica cambios organizativos profundos: nuevos equipos comerciales, métricas centradas en "Tokens de alta calidad" y un reposicionamiento estratégico. Alibaba Cloud apuesta, con una actitud casi de startup, a que la IA representa una oportunidad órdenes de magnitud mayor, redefiniendo su estructura de ingresos y su relación con los clientes para el futuro.

marsbit05/20 10:27

¿Podrá Alibaba Cloud reescribirse a sí mismo?

marsbit05/20 10:27

China Mobile lanza paquetes de tarifas telefónicas que incluyen Tokens

¡Noticias de último momento! Las tres principales operadoras de China (China Telecom, China Mobile y China Unicom) han lanzado simultáneamente paquetes nacionales de Tokens. Los planes personales parten desde 9,9 RMB al mes, ofreciendo 10 millones de Tokens, y se pueden pagar directamente con la factura de teléfono. Las estrategias varían: China Telecom combina Tokens con ancho de banda y seguridad; China Mobile los integra en su servicio de "cloud computer" y ofrece planes desde 1 RMB; y China Unicom proporciona cuotas de prueba gratuitas. Aunque los precios no son necesariamente más bajos que los de los principales proveedores de APIs, el impacto radica en el **canal** y la **escala**: estas operadoras tienen acceso a un grupo combinado de casi **1.700 millones de usuarios**. Este movimiento colectivo de los "equipos nacionales" marca un cambio estratégico de la gestión del tráfico de datos a la gestión de la potencia de cálculo. Los datos muestran que el uso diario de Tokens en China ha crecido más de mil veces en dos años, transformándolos en una mercancía básica de telecomunicaciones. En el futuro, comprar Tokens podría ser tan simple como recargar el saldo del teléfono, democratizando enormemente el acceso a la IA.

marsbit05/19 11:45

China Mobile lanza paquetes de tarifas telefónicas que incluyen Tokens

marsbit05/19 11:45

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