Artículos Relacionados con Nvidia

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

¿Después de una valoración de 1000 millones y una fuerte apuesta de Nvidia, Prime Intellect ¿está borrando su etiqueta Web3?

Prime Intellect, una infraestructura de IA descentralizada fundada en 2024, ha completado una ronda de financiación Serie A de 130 millones de dólares con una valoración de 1.000 millones. La inversión fue liderada por Radical Ventures y contó con la participación poco común de los brazos de capital de riesgo de NVIDIA, Intel y Dell Technologies. La empresa anunció que sus ingresos anualizados (ARR) superan ya los 100 millones de dólares, con más de 6.000 clientes empresariales. La plataforma ha evolucionado desde proyectos de investigación distribuida global (como sus modelos INTELLECT) hacia un producto comercial integral: Prime Intellect Lab. Este entorno unificado permite a empresas entrenar, optimizar y desplegar sus propios modelos de IA, especialmente agentes inteligentes, sin necesidad de costosos clústeres de GPU propios. La colaboración con NVIDIA es profunda, integrando hardware Blackwell y el software de orquestación Dynamo para inferencia. Los documentos públicos que antes mencionaban contratos en redes de prueba de Web3 y distribución de recompensas en tokens han sido eliminados, señalando un cambio estratégico hacia un enfoque de "IA primero" dirigido al mercado empresarial y la viabilidad comercial, distanciándose de narrativas web3 para alinearse con inversores tradicionales.

Foresight News07/13 02:37

¿Después de una valoración de 1000 millones y una fuerte apuesta de Nvidia, Prime Intellect ¿está borrando su etiqueta Web3?

Foresight News07/13 02:37

8 billones, llega la segunda mayor OPI de la historia

Otro hito histórico: el gigante mundial de la memoria SK Hynix cotizó en el Nasdaq el 10 de julio, con una capitalización de mercado que alcanzó los 8,3 billones de RMB. Su oferta pública recaudó 26.500 millones de dólares, convirtiéndose en la segunda mayor OPI de la historia a nivel mundial. Esta exitosa salida a bolsa corona una trayectoria de más de 40 años, desde que la empresa, al borde de la bancarrota, fue adquirida por el Grupo SK en 2012. El motor de este éxito es el auge de la IA. SK Hynix, pionero y líder con el 58% del mercado de memoria HBM (de alto ancho de banda), es proveedor clave para chips como el H100 de NVIDIA. En el primer trimestre de 2026, reportó una rentabilidad operativa del 72%, superando incluso a NVIDIA. Este boom ha generado una "marea de riqueza" para sus empleados, con bonificaciones promedio proyectadas en más de 300.000 RMB para 2026. Se prevé un "súper ciclo" para la memoria impulsado por la IA, con el mercado global alcanzando los 1,7 billones de dólares para 2028. Este contexto presenta una oportunidad histórica para los fabricantes chinos. Changxin Technology, el mayor fabricante integrado de DRAM de China, iniciará pronto su suscripción pública en Shanghái, con una posible valoración de 3 billones de RMB. Su rival, Yangtze Memory, también se prepara para salir a bolsa. Aunque reconocen la brecha tecnológica y de rentabilidad con los líderes globales, el ascenso de estos "campeones nacionales" marca el comienzo de un desafío colectivo para escalar posiciones en el mercado mundial del almacenamiento.

marsbit07/11 04:08

8 billones, llega la segunda mayor OPI de la historia

marsbit07/11 04:08

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

Un megavatio alimenta 60.000 agentes, el GB300 de NVIDIA supera en 20 veces a su predecesor

NVIDIA anuncia que su nuevo sistema GB300 NVL72, utilizando un consumo de energía de un megavatio, puede manejar concurrentemente hasta 61.400 agentes de IA, una mejora de 20 veces sobre la generación anterior H200 (aproximadamente 2.600 agentes por megavatio). Este rendimiento superior se mide utilizando el nuevo punto de referencia AA-AgentPerf, el primero diseñado específicamente para evaluar la inferencia de "agentes de IA". A diferencia de los puntos de referencia tradicionales que miden solicitudes únicas, AA-AgentPerf simula la carga de trabajo real de un agente, como un asistente de programación, que ejecuta docenas o cientos de llamadas encadenadas al modelo, intercaladas con llamadas a herramientas, lo que genera contextos largos y variables. La métrica clave es "agentes concurrentes por megavatio", midiendo cuántos agentes activos puede sostener un sistema bajo un objetivo de nivel de servicio (SLO) específico, como generar 20 o 60 tokens por segundo. La ventaja del GB300 NVL72 no es solo una mejora en el chip, sino una victoria a nivel de sistema. Conecta 72 GPUs en un solo rack mediante NVLink, permitiendo que modelos grandes, como los Mixtos de Expertos (MoE), se distribuyan eficientemente. La optimización del software, incluido TensorRT-LLM, también contribuye. Los resultados muestran que, para un modelo MoE avanzado, el GB300 logra ~57.5 agentes por GPU, frente a ~1.4 del H200, una ventaja de 40 veces por GPU. Es importante señalar que la prueba simula sesiones pre-grabadas y no refleja directamente la capacidad de producción. AA-AgentPerf es un estándar emergente que busca llenar el vacío para medir el rendimiento de los agentes de IA en condiciones realistas, donde la eficiencia energética y la densidad de servicio son cruciales.

marsbit07/06 01:06

Un megavatio alimenta 60.000 agentes, el GB300 de NVIDIA supera en 20 veces a su predecesor

marsbit07/06 01:06

Tanto OpenAI como Anthropic se proponen "desarrollar sus propios chips": más allá del coste, lo más importante es el control de la capacidad de cálculo

Según informes, Anthropic está negociando con Samsung para desarrollar chips de IA personalizados, siguiendo los pasos de OpenAI. Ambas empresas buscan reducir costes y, lo más importante, controlar su infraestructura de cómputo. Actualmente, dependen en gran medida de proveedores como Nvidia, lo que genera incertidumbre y altos costes operativos. El objetivo principal no es solo sustituir a proveedores externos, sino lograr una optimización integral entre el software y el hardware. Los chips personalizados permitirían adaptar el diseño de los modelos de IA a la arquitectura del chip, mejorando la eficiencia energética y el rendimiento. Expertos señalan que la mayor ganancia de eficiencia proviene de este diseño conjunto, no solo de chips más rápidos. Aunque OpenAI y Anthropic avanzan hacia chips propios, esto no reemplazará de inmediato a las GPU de Nvidia, que mantienen ventajas en adaptabilidad y ecosistema. En cambio, los chips personalizados probablemente se usarán para cargas de trabajo específicas, como la inferencia. Esta tendencia refleja una competencia más amplia en la industria por la autonomía en cómputo. Empresas como Google, Amazon, Meta y Microsoft también desarrollan sus propios chips. Para Samsung, obtener el contrato de fabricación de Anthropic supondría un impulso significativo en el competitivo mercado de semiconductores para IA.

marsbit07/03 13:42

Tanto OpenAI como Anthropic se proponen "desarrollar sus propios chips": más allá del coste, lo más importante es el control de la capacidad de cálculo

marsbit07/03 13:42

Acciones de semiconductores se desploman, pero Anthropic quiere fabricar un chip de 2 nm

**Anthropic planea su propio chip de IA de 2nm con Samsung** La startup de inteligencia artificial Anthropic, creadora del modelo Claude, ha iniciado los primeros trabajos para diseñar su propio chip de IA, según fuentes citadas por The Information. Las conversaciones exploratorias con Samsung apuntan a utilizar el avanzado proceso de fabricación de 2 nanómetros y tecnologías de empaquetado de la empresa coreana. Esta iniciativa, aún en fase inicial y sujeta a posibles cancelaciones, tiene como objetivo principal desarrollar un chip optimizado para **inferencia**, el proceso de ejecución de modelos ya entrenados. Esto permitiría a Anthropic ejecutar sus modelos de manera más rápida, eficiente y con menor coste operativo, reduciendo su dependencia de proveedores externos como NVIDIA, AWS o Google. La elección de Samsung no es casual. El gigante tecnológico coreano participó como inversor estratégico en la última ronda de financiación de Anthropic. Para Samsung, fabricar un chip de vanguardia para una empresa líder en IA supone una oportunidad clave para competir contra TSMC en el lucrativo negocio de la **fabricación por contrato (foundry)**. Anthropic enfatiza que, a corto plazo, su expansión en capacidad de cálculo seguirá dependiendo de los chips de sus socios actuales (Trainium de AWS, TPU de Google y GPUs de NVIDIA). La compañía mantiene una estrategia de múltiples proveedores para mitigar riesgos, incluyendo acuerdos a largo plazo por valor de cientos de miles de millones con AWS y Google, y el alquiler de un enorme clúster de GPUs de NVIDIA a través de xAI. Este movimiento se enmarca en una tendencia más amplia: las principales empresas de IA (OpenAI, Google, Amazon, Meta) buscan desarrollar **chips propios personalizados** para ganar eficiencia y control en su infraestructura crítica. Sin embargo, analistas señalan que esta búsqueda de independencia crea interdependencias más complejas, ya que todas dependen de los mismos fabricantes de chips asiáticos para su producción. Pese a estos esfuerzos, NVIDIA mantiene una posición dominante, con una cuota de mercado en inferencia que roza el 75%.

链捕手07/03 10:00

Acciones de semiconductores se desploman, pero Anthropic quiere fabricar un chip de 2 nm

链捕手07/03 10:00

El artículo más 'peligroso' del año de NVIDIA: El código auto-reproductor de la IA, evolución y mejora ilimitadas

NVIDIA, junto con la Universidad de Cambridge, ha publicado un artículo titulado "Red Queen Gödel Machine" (RQGM), considerado por muchos como uno de los más arriesgados del año. El sistema implementa un mecanismo de "Recursive Self-Improvement" (RSI) donde una IA no solo escribe y prueba su propio código, eliminando las versiones fallidas, sino que también evoluciona y crea evaluadores ("examinadores") más estrictos para juzgar sus mejoras posteriores. Este ciclo de mejora mutua y acelerada entre el agente y su evaluador, inspirado en la "Hipótesis de la Reina Roja" (correr para permanecer en el mismo lugar), rompe con el límite de 20 años de la "Máquina de Gödel" original, que requería una demostración matemática previa a cualquier autocambio. En pruebas prácticas, el RQGM superó a los métodos anteriores (SOTA) en tareas como generación de código (mejorando la tasa de aprobación y reduciendo costos computacionales), escritura de artículos académicos (duplicando la tasa de aceptación simulada) y resolución de problemas matemáticos complejos. Además, logró corregir el sesgo de los LLMs que prefieren contenido generado por IA frente al humano, igualando la aceptación manteniendo alta precisión. El hallazgo aviva las predicciones, como la de Jack Clark de Anthropic, que estima un 60% de probabilidad de que surja una IA altamente autónoma y auto-evolutiva para finales de 2028. El artículo concluye que cuando una IA empieza a diseñar sus propios criterios de evaluación y a impulsarse recursivamente hacia sus límites, se acerca a un punto donde podría redefinir autónomamente la inteligencia, acortando de forma exponencial el camino hacia una Superinteligencia Artificial (ASI).

marsbit06/28 07:53

El artículo más 'peligroso' del año de NVIDIA: El código auto-reproductor de la IA, evolución y mejora ilimitadas

marsbit06/28 07:53

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