Artículos Relacionados con Código abierto

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Las 7 cuestiones clave sobre «DeepSeek ha completado una financiación superior a 50.000 millones de yuanes»

DeepSeek ha completado una ronda de financiación por valor de más de 500.000 millones de RMB, según informes de The Information. Con esta inversión, su valoración supera los 500.000 millones de dólares. La ronda, iniciada en abril de 2026, cuenta con participaciones del fundador Liang Wenfeng (200.000 millones de RMB), Tencent, CATL, JD.com, NetEase e IDG Capital. La operación destaca por una estructura especial: la mayoría de los inversores aportan capital a una sociedad controlada por Liang Wenfeng, con un periodo de bloqueo de 5 años y sin derechos de voto, salvo el Fondo Nacional de Inversión en IA Industrial, que invierte directamente y tiene voto. Esto busca garantizar el control de Liang y alinear a inversores con visión a largo plazo. La entrada de Tencent refuerza una alianza estratégica existente, mientras que CATL busca sinergias en soluciones energéticas para centros de datos de IA. El apoyo estatal subraya la importancia estratégica de DeepSeek en el ámbito de la IA. Tras la financiación, DeepSeek planea lanzar nuevos modelos, mejorar herramientas comerciales, ampliar soporte multimodal (imagen/audio) e invertir en infraestructura, como un centro de datos en Mongolia Interior. Su objetivo final sigue siendo el desarrollo de una Inteligencia General Artificial (AGI), equilibrando su visión tecnológica con las expectativas comerciales de los inversores.

marsbit06/16 10:31

Las 7 cuestiones clave sobre «DeepSeek ha completado una financiación superior a 50.000 millones de yuanes»

marsbit06/16 10:31

Año Uno de las Aplicaciones de IA: ¿Solo sabe decir "sí", ignorando los riesgos? El cuaderno de bitácora del desarrollo de software se abre por completo

El año de la IA aplicada: ¿Solo "sí" y sin considerar riesgos? El diario de navegación del desarrollo de software se abre por completo. El rápido aumento del uso de IA para generar código, con menos supervisión, introduce riesgos ocultos en código aparentemente correcto, lo que puede provocar pérdidas de datos o activos. El proyecto de código abierto **Narwhal AI Code Risks**, de Narwhal-Lab (Universidad de Pekín), recopila casos reales, señales tempranas y rutas de riesgo típicas para ayudar a los desarrolladores a identificar peligros. Un ejemplo claro es el incidente de configuración del oráculo cbETH de Moonwell, donde un error semántico en un precio (1.12 USD en lugar de ~2200 USD) pasó todas las revisiones y causó una pérdida de ~1.78 millones de dólares. El riesgo no siempre se muestra con errores; a menudo, el código funciona pero su semántica es errónea. La IA ya no solo completa código, sino que modifica configuraciones, gestiona dependencias y actúa mediante agentes, creando cadenas de acciones más largas y difíciles de rastrear. Los riesgos se clasifican en 7 categorías: cadena de suministro, vulnerabilidades a nivel de código, configuración de nube/infraestructura, riesgos de agentes, riesgos en dominios verticales, propiedad intelectual/cumplimiento y factores humanos. El proyecto organiza la información en tres niveles: `cases/` (eventos reales verificados), `inferred/` (señales tempranas por confirmar) y `scenarios/` (patrones de riesgo claros). Su objetivo es convertir casos de riesgo en conocimiento reutilizable para que desarrolladores, investigadores y fabricantes de herramientas puedan detectar y prevenir problemas similares, creando un registro de navegación abierto para la era del desarrollo con IA.

marsbit06/16 04:55

Año Uno de las Aplicaciones de IA: ¿Solo sabe decir "sí", ignorando los riesgos? El cuaderno de bitácora del desarrollo de software se abre por completo

marsbit06/16 04:55

Las acciones de Zhipu se disparan un 47% tras la prohibición de Fable 5 por parte de Estados Unidos

El 15 de junio, la acción de Zhipu AI se disparó hasta un 47.6% en el mercado de valores de Hong Kong, cerró con una ganancia del 32.82% y su valor de mercado superó los 649.600 millones de HKD. El detonante directo fueron dos noticias de la industria. El 12 de junio, Anthropic suspendió el acceso a sus modelos insignia Claude Fable 5 y Claude Mythos 5 para usuarios extranjeros debido a una orden de control de exportaciones del gobierno estadounidense. Al día siguiente, Zhipu AI anunció que su último modelo de código abierto, GLM-5.2, estaba disponible para todos los usuarios de Coding Plan, con planes de lanzar la API y los pesos del modelo bajo la licencia MIT la semana siguiente. Este incidente destacó un problema más allá del rendimiento del modelo: la disponibilidad y estabilidad continuas del acceso. Para muchos desarrolladores y empresas que dependen de modelos de IA como infraestructura crítica, el riesgo de una interrupción repentina se ha vuelto una preocupación clave. La reacción del mercado refleja un cambio en la lógica de la industria: de "quién es mejor" a "quién es más accesible". GLM-5.2, presentado como un modelo de código abierto con una ventana de contexto de 1M para tareas de larga duración, representa para los inversores una alternativa más estable y controlable. Los analistas señalan que los riesgos de dependencia de modelos propietarios sujetos a una sola jurisdicción podrían acelerar la adopción de modelos base locales y de código abierto. En la nueva era competitiva de la IA, la apertura, la accesibilidad y el control autónomo se están convirtiendo en ventajas cruciales junto con las capacidades técnicas.

marsbit06/15 12:03

Las acciones de Zhipu se disparan un 47% tras la prohibición de Fable 5 por parte de Estados Unidos

marsbit06/15 12:03

Las subvenciones en Bitcoin de Maelstrom cumplen 20 meses — 5 desarrolladores, 4 activos, esto es lo que han logrado

Maelstrom, la oficina familiar del cofundador de BitMEX, Arthur Hayes, ha publicado su primer informe anual de su programa de becas para Bitcoin. En 20 meses (desde octubre de 2024) y con cinco desarrolladores apoyados en total, el programa financia actualmente a cuatro beneficiarios activos que trabajan para mejorar la privacidad, seguridad y solidez del código base de Bitcoin. Dos becarios se centran en Bitcoin Core. Rkrux (desde octubre de 2024) es uno de los revisores más prolíficos, trabajando en MuSig2 y billeteras modernas. Stratospher (desde noviembre de 2025) soluciona errores críticos en el código de consenso y la red peer-to-peer. Los otros dos se dedican a tecnologías de privacidad. Benalleng (desde junio de 2025) desarrolla Payjoin, un protocolo que obstaculiza la vigilancia en cadena. Macgyver (también desde junio de 2025) impulsa el protocolo Silent Payments, logrando avances en la adopción por billeteras y la estandarización. Financiado íntegramente por Maelstrom, el programa paga en Bitcoin y se enfoca exclusivamente en el desarrollo de código abierto sin incentivos comerciales. Este modelo representa un ejemplo raro y documentado de cómo los participantes exitosos del ecosistema reinvierten directamente en la infraestructura fundamental de Bitcoin.

bitcoinist06/10 13:34

Las subvenciones en Bitcoin de Maelstrom cumplen 20 meses — 5 desarrolladores, 4 activos, esto es lo que han logrado

bitcoinist06/10 13:34

Claude Opus 4.8 encuentra un bug de 4.500 millones de dólares, la era de la IA está produciendo hackers en masa

Un investigador de seguridad descubrió un grave error en el protocolo Orchard de Zcash, el cual permitía la creación ilimitada de tokens, llevando a una caída del 50% en su valor. Este bug fue identificado utilizando Claude Opus 4.8 de Anthropic, un modelo de IA disponible públicamente. El caso destaca cómo la IA democratiza la ciberseguridad, reduciendo drásticamente el costo de encontrar vulnerabilidades. Modelos potentes y accesibles como Opus 4.8 permiten que tanto investigadores como potenciales atacantes descubran fallos complejos que antes requerían expertos dedicados. Esto genera una paradoja: un aumento masivo de informes de seguridad, muchos de baja calidad o falsos, que saturan a los mantenedores de software, a menudo voluntarios sin recursos. Simultáneamente, se exponen vulnerabilidades reales y antiguas en la base de nuestro mundo digital. La industria enfrenta una crisis de talento, con una escasez global de profesionales capacitados para analizar, priorizar y reparar estas fallas. Mientras la IA abarata el descubrimiento, la reparación sigue siendo costosa y requiere juicio humano experto. En esencia, la IA ilumina las grietas en los cimientos de nuestra infraestructura digital. La verdadera prueba será si contamos con suficientes personas dispuestas y capaces de repararlas, manteniendo la frágil cadena de confianza sobre la que se construye la vida en línea.

marsbit06/06 09:27

Claude Opus 4.8 encuentra un bug de 4.500 millones de dólares, la era de la IA está produciendo hackers en masa

marsbit06/06 09:27

De Ethereum al 'CROPS' de la IA: ¿Qué son exactamente estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

En los últimos meses, Vitalik Buterin ha mencionado repetidamente el acrónimo CROPS, un conjunto de principios fundamentales para Ethereum: Resistencia a la Censura (C), Resistencia a la Captura (R), Código Abierto (O), Privacidad (P) y Seguridad (S). Estos valores, formalizados por la Fundación Ethereum, guían el desarrollo hacia un ecosistema donde los usuarios mantengan soberanía sobre sus activos e identidad sin depender de intermediarios centralizados. La relevancia de CROPS se amplifica con el auge de la IA. A medida que los asistentes de IA gestionan más tareas digitales, incluyendo transacciones financieras, surge un riesgo crítico: si estos agentes operan en entornos centralizados y opacos, los usuarios pueden perder el control sobre su privacidad, activos y autonomía. Por ello, Vitalik plantea la necesidad de una "IA CROPS": sistemas que funcionen de manera local o privada, minimizando la dependencia de servicios en la nube y garantizando transparencia y seguridad, especialmente al interactuar con blockchains. Esto crea una intersección natural entre la "capa de acceso CROPS de Ethereum" y la "IA CROPS". Ambas buscan resolver un problema común: cómo acceder a servicios remotos (como RPCs de blockchain o modelos de lenguaje) sin sacrificar la privacidad. Soluciones como las llamadas LLM pagadas con pruebas de conocimiento cero o la lectura privada de RPCs de Ethereum son ejemplos de esta convergencia. En definitiva, CROPS trasciende un simple eslogan. Representa un marco crucial para el futuro, donde la combinación de Ethereum y la IA debe priorizar no solo la eficiencia, sino la preservación de los derechos fundamentales del usuario en un mundo digital cada vez más automatizado.

marsbit06/06 08:11

De Ethereum al 'CROPS' de la IA: ¿Qué son exactamente estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

marsbit06/06 08:11

De Ethereum a la IA, 'CROPS': ¿Qué son estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

En las últimas semanas, Vitalik Buterin ha destacado repetidamente el concepto CROPS, definido en el mandato de la Fundación Ethereum (EF Mandate) como los principios rectores fundamentales para Ethereum: Resistencia a la Censura, Resistencia a la Captura, Código Abierto, Privacidad y Seguridad. Más que un lema, CROPS constituye un marco estratégico que orienta el desarrollo de Ethereum hacia la soberanía del usuario, la descentralización robusta y la sostenibilidad a largo plazo, priorizando estos valores sobre mejoras puramente transaccionales como velocidad y costes. La relevancia de CROPS se amplifica con el auge de la IA. A medida que los agentes de IA se integran en billeteras y automatizan operaciones financieras, surge un riesgo crítico: los usuarios podrían ceder el control sobre sus activos, datos e identidad a plataformas centralizadas de IA. Vitalik vincula así "CROPS Ethereum" con "CROPS AI", planteando la necesidad de un ecosistema donde el acceso a la cadena de bloques y la ejecución de modelos de IA sean privados, verificables y resistentes a la censura. Propone soluciones como llamadas remotas a LLM pagadas con pruebas de conocimiento cero (ZK) y lecturas confidenciales de RPC para proteger la privacidad del usuario. En esencia, CROPS trasciende a Ethereum para abordar una cuestión central de la era digital: cómo preservar la autonomía y seguridad del usuario frente a sistemas cada vez más poderosos y potencialmente opacos. Este enfoque podría redefinir el diseño de billeteras y la experiencia de interacción en Web3, posicionando la privacidad, la apertura y el control verificable como pilares esenciales para el futuro.

marsbit06/05 12:44

De Ethereum a la IA, 'CROPS': ¿Qué son estas 'variables lentas' que Vitalik enfatiza repetidamente?

marsbit06/05 12:44

La biología cambia de rumbo: el nuevo modelo de código abierto de Zuckerberg desbanca por completo a AlphaFold de Google

Resumen: La base de datos AlphaFold, referente en predicción de estructuras proteicas, se enfrenta a un gran desafío. El Biohub, fundado por Mark Zuckerberg, ha lanzado ESM Atlas, una base de datos que contiene 1.100 millones de predicciones de estructuras proteicas, superando en 800 millones a AlphaFold. Esto es gracias a su modelo de IA ESMFold2, que según sus creadores supera en rendimiento a AlphaFold3 y tiene la ventaja clave de ser completamente de código abierto y sin restricciones para uso comercial. El modelo utiliza un enfoque inspirado en los modelos de lenguaje, tratando las secuencias de proteínas como un idioma para predecir su forma tridimensional. Incluye datos de proteínas microbianas de entornos como el suelo y el océano, áreas menos cubiertas por AlphaFold. Los expertos acogen con entusiasmo el recurso, pero piden una validación independiente y señalan que la competencia en este campo es intensa, con varios modelos avanzando rápidamente. Este avance acerca la posibilidad de que la IA no solo prediga, sino que también diseñe eficazmente nuevas proteínas, acelerando la investigación en biología y medicina.

marsbit05/29 12:36

La biología cambia de rumbo: el nuevo modelo de código abierto de Zuckerberg desbanca por completo a AlphaFold de Google

marsbit05/29 12:36

El camino de DeepSeek hacia los 10 billones de dólares: Utilizar el código abierto para impulsar un ecosistema de hardware de billones

DeepSeek está siguiendo una estrategia audaz que trasciende la competencia inmediata por modelos de IA. En lugar de centrarse en monetizar aplicaciones o suscripciones, su objetivo es remodelar fundamentalmente la infraestructura de hardware para IA. A través de innovaciones arquitectónicas como MLA, DSA, CSA, Engram y técnicas de compresión de KV Cache, DeepSeek reduce drásticamente la dependencia de componentes costosos y de difícil acceso como la HBM (High Bandwidth Memory). Esto permite utilizar memoria más abundante y asequible, como NAND/SSD para almacenar cachés y LPDDR para cargar pesos y módulos Engram, intercambiando eficientemente capacidad de memoria por potencia de cálculo. Estos avances no solo hacen que los modelos de DeepSeek sean excepcionalmente eficientes en costos (su DeepSeek V4 requiere solo ~5.5GB de HBM para 1 millón de tokens de contexto, frente a los 60-89GB de competidores), sino que también crean un enorme mercado potencial para fabricantes de hardware alternativos, especialmente en China (como YMTC para NAND y CXMT para LPDDR). Iniciativas como TileLang buscan además debilitar la ventaja del ecosistema CUDA. La visión a largo plazo de DeepSeek es catalizar un ecosistema de hardware de IA valorado en billones, donde su propio valor podría alcanzar el billón de dólares, no mediante la venta directa de modelos, sino facilitando una infraestructura de IA más accesible y eficiente para todos.

marsbit05/25 13:19

El camino de DeepSeek hacia los 10 billones de dólares: Utilizar el código abierto para impulsar un ecosistema de hardware de billones

marsbit05/25 13:19

El primer informe de Mythos sale a la luz: Miles de millones de dispositivos en todo el mundo expuestos, se encontraron 10,000 vulnerabilidades críticas en 30 días

Anthropic ha lanzado los primeros resultados de su Proyecto Glasswing, utilizando su modelo avanzado Claude Mythos Preview. En 30 días, el sistema identificó más de 10,000 vulnerabilidades críticas en software de infraestructura clave, colaborando con unas 50 empresas. Entre los hallazgos destacan 2,000 fallos en Cloudflare, 271 en Firefox y errores de hasta 27 años en OpenBSD. El modelo demostró una precisión del 90.6% en la detección y fue capaz incluso de interceptar un fraude de 1.5 millones de dólares en tiempo real. Sin embargo, su eficacia ha saturado a los desarrolladores humanos, quienes no pueden reparar los fallos al ritmo en que son descubiertos. En respuesta, Anthropic ha introducido herramientas como Claude Security para generar parches automáticamente. La compañía enfatiza que, aunque el modelo representa un avance revolucionario, su lanzamiento público se retrasa por razones de seguridad, ya que podría ser mal utilizado para crear herramientas de hacking a gran escala. El futuro, según la empresa, apunta a un ecosistema donde el código sea mucho más seguro gracias a la colaboración entre IA y humanos.

marsbit05/25 00:13

El primer informe de Mythos sale a la luz: Miles de millones de dispositivos en todo el mundo expuestos, se encontraron 10,000 vulnerabilidades críticas en 30 días

marsbit05/25 00:13

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