Artículos Relacionados con Hardware

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DeepSeek fabrica en secreto su propio chip, especializado en inferencia, iniciado hace un año, con un proceso de contratación no público

DeepSeek está desarrollando en secreto su propio chip de IA, centrado en inferencia, según información de Reuters. El proyecto, iniciado hace aproximadamente un año, busca reducir la dependencia de la empresa de proveedores externos como NVIDIA. Aunque se encuentra en etapas tempranas, DeepSeek ya ha establecido contactos con diseñadores de chips, fundiciones y proveedores de memoria. Históricamente conocida por su optimización algorítmica, la compañía ha estado contratando ingenieros de diseño de chips de forma discreta, sin publicar ofertas en plataformas abiertas. Esta estrategia se alinea con una tendencia global donde empresas de modelos de IA, como OpenAI y Anthropic, también exploran el desarrollo de hardware propio. El chip está específicamente diseñado para inferencia, una necesidad crítica a medida que se expanden las aplicaciones de IA. DeepSeek ya ha preparado el terreno con formatos de datos como el UE8M0 FP8, optimizados para hardware futuro. Sin embargo, el desarrollo de un chip competitivo conlleva grandes desafíos en tiempo y coste. El esfuerzo está respaldado por una ronda de financiación de aproximadamente 510 mil millones de yuanes (74 mil millones de dólares) completada en junio de 2026. Los fondos se destinarán a centros de datos con chips domésticos, el desarrollo del chip y la expansión del equipo. La compañía también está reclutando para proyectos de infraestructura, como centros de datos en Ulanqab, Mongolia Interior. DeepSeek mantiene su perfil bajo y no ha comentado públicamente sobre el proyecto.

marsbit07/08 02:06

DeepSeek fabrica en secreto su propio chip, especializado en inferencia, iniciado hace un año, con un proceso de contratación no público

marsbit07/08 02:06

Una imagen viral de Reddit: en 2 años, tu portátil podrá ejecutar un Fable 5

Un gráfico en la comunidad r/LocalLLaMA de Reddit ha generado un gran revuelo al predecir que, si la tendencia actual se mantiene, las capacidades de inteligencia artificial de nivel "Fable 5" o "Mythos" podrían ejecutarse localmente en computadoras portátiles de gama alta alrededor de julio de 2028. El análisis se basa en el tiempo histórico que ha tardado cada modelo de vanguardia (como GPT-3, GPT-4, Claude 3.5 Sonnet) en estar disponible de forma práctica en hardware de consumo local una vez lanzado en la nube, con un promedio de unos 24,8 meses (aproximadamente dos años). Esto sugiere que la inteligencia de última generación podría democratizarse, pasando de ser un recurso centralizado y controlado en la nube a un bien accesible y privado en dispositivos personales. La predicción destaca las implicaciones para la descentralización de la IA, la privacidad de los datos, los flujos de trabajo sin conexión y la posible reducción de la ventana de exclusividad de los modelos avanzados para grandes empresas.

marsbit07/07 07:32

Una imagen viral de Reddit: en 2 años, tu portátil podrá ejecutar un Fable 5

marsbit07/07 07:32

Llega Un-0, el primer modelo generativo a gran escala que usa la física como primitiva computacional. ¿Reducirá el consumo energético de la IA 1000 veces?

Unconventional AI ha presentado Un-0, el primer modelo de generación de imágenes a gran escala que utiliza sistemas físicos acoplados (osciladores) como primitivas computacionales. Desarrollado por el exdirector de IA de Databricks, Naveen Rao, el modelo busca abordar la creciente crisis energética de la IA al aprovechar la dinámica natural de los sistemas físicos para realizar cálculos, con el objetivo de reducir el consumo energético del *inference* en hasta 1000 veces en comparación con los sistemas digitales actuales basados en GPU. Un-0 funciona con un gran conjunto de osciladores acoplados, cuyas interacciones (matriz de acoplamiento) y frecuencias naturales son los parámetros principales aprendidos. Para generar una imagen, el sistema inicializa fases aleatorias, introduce una guía de categoría a través de osciladores condicionales, deja que el sistema físico evolucione hasta estabilizarse y finalmente decodifica la fase resultante en píxeles. Evaluado en ImageNet 64×64, Un-0 alcanza un FID de 6.74, un rendimiento comparable al de modelos generativos tradicionales tempranos (como BigGAN o iDDPM), aunque por debajo de los más avanzados. El modelo demuestra la viabilidad de usar sistemas dinámicos físicos para tareas modernas de IA y marca un primer paso hacia hardware no convencional que podría ofrecer ganancias masivas en eficiencia energética al integrar computación y memoria, evitando el costoso movimiento de datos de la arquitectura de von Neumann.

marsbit06/26 10:58

Llega Un-0, el primer modelo generativo a gran escala que usa la física como primitiva computacional. ¿Reducirá el consumo energético de la IA 1000 veces?

marsbit06/26 10:58

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, ¿las operaciones con IA están siendo afectadas por las tasas de interés y los rendimientos?

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, arrastrando a todo el sector tecnológico y de IA. El Nasdaq cayó un 2,2% y el S&P 500 un 1,4% el 23 de junio. La presión proviene de dos frentes: el repentino endurecimiento de las expectativas de subida de tasas de la Fed y las dudas sobre cuándo las grandes inversiones en IA de las tecnológicas se traducirán en ganancias claras. Las ventas se concentraron primero en la cadena de hardware: Nvidia cayó un 4%, Micron se desplomó un 13,2%, y fabricantes de memoria como SK Hynix y Samsung también sufrieron fuertes pérdidas. Esto indica que los inversores están tomando ganancias en los activos más sobrecomprados. El cambio en el sentimiento sobre las tasas de interés presiona a las acciones de crecimiento con valuaciones elevadas, como las de IA. Simultáneamente, los mercados comienzan a cuestionar la rentabilidad de los masivos gastos de capital en IA de gigantes como Alphabet o Amazon. Aunque la demanda de hardware para IA sigue siendo sólida, el mercado está reevaluando el precio que está dispuesto a pagar por un crecimiento futuro en un entorno de dinero más caro y rentabilidad aún lejana. Los próximos informes de empresas como Micron y los datos de inflación serán claves para determinar si esto es un ajuste saludable o el inicio de un cambio más profundo.

marsbit06/24 04:17

Las acciones de chips lideran las caídas en Wall Street, ¿las operaciones con IA están siendo afectadas por las tasas de interés y los rendimientos?

marsbit06/24 04:17

Interpretación del Informe: JPMorgan Detalla el Sentimiento de los Compradores antes de los Resultados Trimestrales de Micron y la Situación Actual del Sector de Hardware

**Resumen del informe de J.P. Morgan: Sentimiento de compradores antes de resultados de Micron y panorama del sector de hardware** Un informe de J.P. Morgan analiza el sentimiento antes de los resultados de Micron, las tendencias en la cadena de suministro de hardware y las perspectivas de gasto de capital en IA. **Conclusiones clave:** 1. **Micron:** El sentimiento de los compradores sigue siendo muy positivo, siendo la memoria una de las apuestas más consensuadas en IA. Se espera que anuncien más contratos a largo plazo (SCA). Los focos de atención son la sostenibilidad de sus márgenes brutos, superiores al 80%, y el potencial para nuevos aumentos de precios impulsados por la IA. 2. **Cadena de suministro de hardware:** La demanda relacionada con IA en servidores, redes y almacenamiento sigue fuerte, pero con divergencia entre empresas. Destacan: * **Celestica (CLS):** Perspectivas de márgenes mejoradas, mayor confianza en proyectos de redes para IA y mejor capacidad para trasladar costes. * **Western Digital y Seagate:** Se benefician de la mejora continua de precios en un entorno de oferta limitada. * **Fabrinet (FN):** Mayor visibilidad en módulos ópticos para IA; los productos para Amazon comenzarán a generar ingresos. * **Teradyne (TER):** Se espera una caída de ingresos en el 2º semestre, pero Google podría convertirse en un nuevo cliente clave a finales de año. 3. **Gasto en capital de IA revisado al alza:** J.P. Morgan eleva su previsión de crecimiento del mercado de equipos para obleas (WFE) a un 28% en 2026 y un 29% en 2027. El financiamiento mediante deuda para proyectos de IA está aumentando, lo que reduce las restricciones para esta expansión del gasto. **Señales a seguir:** * Detalles de los SCAs y perspectivas de margen de Micron en sus resultados. * Posible mejora de la guía anual de Arista Networks. * Evolución de los ingresos de Fabrinet por módulos ópticos para Amazon. **Fuente:** Informe de J.P. Morgan (Joshua Meyers et al., 21 de junio de 2026).

marsbit06/22 14:47

Interpretación del Informe: JPMorgan Detalla el Sentimiento de los Compradores antes de los Resultados Trimestrales de Micron y la Situación Actual del Sector de Hardware

marsbit06/22 14:47

Tras el liderazgo del sector de semiconductores, ¿está el capital comprando pedidos de IA o una recuperación macroeconómica?

Resumen ejecutivo: Tras la noticia de un posible acuerdo entre EE.UU. e Irán que alivió la tensión en el estrecho de Ormuz, los mercados subieron el 18 de junio, destacando los semiconductores y la cadena de hardware de IA. El artículo argumenta que esta subida no se debe principalmente a una mejora fundamental repentina en la IA, sino a una ventana de reparación de valoraciones abierta por la reducción del riesgo geopolítico (que baja las expectativas de inflación y la presión sobre los tipos). La clave es ver qué áreas atrajeron el capital durante esta ventana. El análisis sugiere que el dinero no fluyó de manera generalizada a toda la tecnología, sino que se centró de forma selectiva en áreas como chips, interconexión óptica, memoria y fabricación local, partes de la infraestructura de IA con narrativas de ingresos más verificables a corto plazo (pedidos, gasto de capital). El fuerte repunte de Intel, impulsado por declaraciones políticas sobre una posible colaboración con Apple, se presenta más como un catalizador de sentimiento dentro de esta ventana, que como un cambio fundamental confirmado. En conclusión, la subida parece una reparación selectiva de la aversión al riesgo. Para que se convierta en una tendencia más sostenida del ciclo de infraestructura de IA, será necesario que los próximos resultados trimestrales confirmen la solidez del gasto en capital de las nubes públicas, los pedidos de servidores de IA y las guías de ingresos de empresas de hardware específicas.

marsbit06/19 04:21

Tras el liderazgo del sector de semiconductores, ¿está el capital comprando pedidos de IA o una recuperación macroeconómica?

marsbit06/19 04:21

AMD lanza un mini PC para IA, apuntando directamente al DGX Spark de NVIDIA

En junio de 2026, AMD presentó Ryzen AI Halo, un miniordenador de desarrollo de IA local con 128 GB de memoria unificada, que compite directamente con el DGX Spark de NVIDIA. Aunque ambos dispositivos tienen especificaciones de memoria similares y son capaces de ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente, sus enfoques son diferentes: AMD ofrece una plataforma más asequible y abierta basada en x86 y Windows/Linux, con el ecosistema de software ROCm, mientras que NVIDIA proporciona un entorno especializado y optimizado con su arquitectura Blackwell, la tarjeta de red ConnectX-7 y el sólido ecosistema CUDA, aunque a un precio superior. En los últimos meses, AMD ha consolidado su estrategia en IA con la adquisición de capacidades de diseño de sistemas, importantes acuerdos de suministro de GPU con OpenAI y Meta (por 6 GW cada uno), y mejoras continuas en ROCm. Sin embargo, NVIDIA mantiene una ventaja significativa en software, optimización de hardware para cómputo distribuido y un ecosistema maduro. La elección entre ambos dispositivos refleja un dilema más amplio: la conveniencia y el rendimiento optimizado de un ecosistema cerrado (NVIDIA) frente a la flexibilidad y el ahorro de costes de una alternativa abierta (AMD), especialmente para desarrolladores sensibles al precio o que buscan evitar la dependencia de un solo proveedor.

marsbit06/16 09:18

AMD lanza un mini PC para IA, apuntando directamente al DGX Spark de NVIDIA

marsbit06/16 09:18

Los inversores empiezan a buscar proyectos de IA en Bilibili y Xiaohongshu

"Inversores buscan proyectos de IA en Bilibili y Xiaohongshu. En 2025, la explosión de hardware de IA, como gafas, juguetes y anillos inteligentes, ha desatado una fiebre inversora. Los capitalistas de riesgo ya no solo revisan cientos de planes de negocio, sino que exploran comunidades de contenido como Bilibili y Xiaohongshu para descubrir proyectos emergentes y validar la demanda real de productos de consumo con IA. Comentarios y debates de usuarios en estos foros ofrecen información crucial sobre la viabilidad y necesidades del mercado, como se vio con productos como las gafas INMO o el Rabbit R1. Educar al usuario y superar la barrera psicológica para la adopción son desafíos clave. Mientras el mercado prevé un valor de billones para 2030, ya comenzó un ajuste: algunos proyectos fracasan por falta de aceptación o diferencial, mientras gigantes como OpenAI y Meta avanzan. La batalla por la atención, la calidad del producto y la comprensión del usuario definirá el futuro de esta industria."

marsbit06/12 05:10

Los inversores empiezan a buscar proyectos de IA en Bilibili y Xiaohongshu

marsbit06/12 05:10

Última hora: Un veterano en chips de OpenAI se une a Anthropic

Clive Chan, empleado número 002 del equipo de hardware de OpenAI y miembro clave de su proyecto de chips propios, anunció su salida para unirse a Anthropic. En su declaración, elogió la excepcional densidad de talento del equipo de chips de OpenAI, pero expresó su deseo de "escalar una nueva montaña desde la base". Destacó la impresión que le causaron el talento, los valores y la ambición de Anthropic, y mencionó la intensa dinámica de trabajo. Chan, con experiencia previa en Tesla, Google y SpaceX, se unió a OpenAI en enero de 2024. Reafirmó que, aparte de lo ya anunciado, no puede dar más detalles sobre el proyecto de chips. Se refirió al blog de colaboración entre OpenAI y Broadcom, que establece el inicio de despliegues para la segunda mitad de 2026. Este movimiento se suma a la reciente incorporación del cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, a Anthropic, lo que evidencia un flujo continuo de talento entre los dos gigantes de la IA. La salida de Chan generó reacciones en redes sociales, con comparaciones con traspasos futbolísticos entre rivales y comentarios sobre el alto crecimiento de Anthropic, que tras una ronda de financiación de 650.000 millones de dólares en junio, tiene una valoración cercana al billón de dólares.

marsbit06/07 06:28

Última hora: Un veterano en chips de OpenAI se une a Anthropic

marsbit06/07 06:28

¿Podrá DeepSeek ahorrarle a China un billón de dólares?

El artículo analiza cómo DeepSeek podría generar un ahorro potencial de un billón de dólares en la infraestructura de IA de China, a través de optimizaciones técnicas que aumentan drásticamente la eficiencia del hardware. El punto de partida es el elevado costo de las plataformas de IA de última generación, como la futura Vera Rubin de Nvidia, donde una parte significativa del precio (unos 2 millones de dólares por sistema) corresponde a memoria costosa (HBM4, LPDDR5X), cuya precio ha aumentado un 435% en un año. Frente a esta tendencia, DeepSeek actúa en dirección opuesta. Sus modelos, especialmente la serie V4, aplican tres innovaciones clave para reducir la dependencia de los componentes de hardware más caros: 1. **Comprimir la "memoria" (contexto largo):** Su mecanismo de atención Multi-head Latent Attention (MLA) comprime radicalmente la caché KV (Key-Value Cache), reduciendo la necesidad de memoria de alta gama en hasta un 93% sin comprometer la calidad. 2. **Activar solo el "cuerpo" necesario:** Utiliza una arquitectura Mixture of Experts (MoE) extrema (ej., V4-Pro con 1.6 billones de parámetros totales pero solo 49 mil millones activos por token), permitiendo que solo una pequeña fracción de los parámetros del modelo resida en la costosa memoria HBM en cada momento. 3. **Reutilizar cálculos:** Almacena resultados intermedios (caché) para reutilizarlos en lugar de recalcular, ofreciendo precios muy bajos para las solicitudes que "aciertan en la caché". El efecto combinado es que el mismo hardware puede producir hasta 4 veces más tokens útiles, equivalente a reducir en un 75% la inversión en hardware para un rendimiento dado. Traducido a escala nacional, con un consumo diario de tokens que se proyecta en cientos o miles de billones, esta eficiencia podría evitar la construcción de decenas de miles de centros de computación inteligente, representando un ahorro acumulado del orden de un billón de dólares. Además, esta estrategia cambia el campo de batalla tecnológico: reduce la dependencia de los chips de computación más avanzados (donde China tiene desventaja) y traslada parte de la carga a la memoria y la ingeniería de sistemas, áreas donde la industria china (ej., CXMT) está ganando terreno. Así, DeepSeek no "elimina" la necesidad de hardware, sino que redefine radicalmente la ecuación de costos de la infraestructura de IA, haciendo la inteligencia artificial más accesible para las industrias chinas.

marsbit06/03 00:53

¿Podrá DeepSeek ahorrarle a China un billón de dólares?

marsbit06/03 00:53

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