La respuesta más sorprendente fue la de Sam Altman, CEO de OpenAI, quien publicó en X un mensaje felicitando a Google y reconociendo que Gemini 3 es un modelo muy sólido. Que el principal rival de Google haga un comentario así en público deja clara la magnitud del avance.

Congrats to Google on Gemini 3! Looks like a great model.

— Sam Altman (@sama) November 18, 2025

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Nvidia también reaccionó en X. En su mensaje, la compañía celebró el progreso de Google y recordó que seguirá siendo uno de sus principales proveedores de tecnología. A la vez, explicó que sus chips siguen siendo más flexibles y potentes para tareas variadas, en comparación con los chips especializados que Google fabrica para su propio ecosistema.

We’re delighted by Google’s success — they’ve made great advances in AI and we continue to supply to Google.

NVIDIA is a generation ahead of the industry — it’s the only platform that runs every AI model and does it everywhere computing is done.

NVIDIA offers greater…

— NVIDIA Newsroom (@nvidianewsroom) November 25, 2025

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El lanzamiento de Gemini 3 llegó acompañado de su integración inmediata en varios servicios de Google. El buscador activó nuevas funciones impulsadas por IA, la app Gemini recibió mejoras importantes y las herramientas para desarrolladores ya pueden trabajar directamente con el modelo. La idea es que el avance técnico se convierta rápidamente en beneficios para los usuarios.

Google también reforzó su estrategia en hardware con sus chips Tensor, diseñados para tareas muy específicas relacionadas con el funcionamiento de sus modelos de IA. Aunque no pretenden reemplazar a las tarjetas gráficas más versátiles del mercado, sí buscan mejorar la eficiencia de sus sistemas y reducir costos en operaciones de gran escala.

A pesar de estos avances, Nvidia sigue siendo la empresa dominante en este campo. Su combinación de chips muy potentes, software especializado y soluciones para grandes centros de datos la mantiene en la cima. Incluso Google continúa usando su tecnología, lo que demuestra que el equilibrio del mercado no cambia de un día para otro.

También comienzan a verse señales de cambio en la industria. Varias grandes compañías están explorando opciones de chips distintos a los tradicionales, lo que apunta a un futuro donde se combinen diferentes tecnologías según las necesidades de cada proyecto. En ese escenario, no habrá un único ganador, sino múltiples soluciones conviviendo.

Las reacciones públicas de Sam Altman y Nvidia, sumadas al rendimiento inicial de Gemini 3, vuelven a colocar a Google en el centro del debate sobre inteligencia artificial. No significa que haya ganado la carrera, pero sí demuestra que aún puede marcar el ritmo y obligar a sus competidores a responder.

Imagen: ENTER.CO

Según la firma Janus Henderson Investors, la medida marca el inicio de una era de “desacoplamiento” en el sector de semiconductores; aunque Estados Unidos ha mantenido históricamente el dominio en este campo, las tensiones con China están empujando a este último a acelerar su autosuficiencia tecnológica.

La prohibición de venta del H20, diseñado exclusivamente para el mercado chino, podría forzar a Beijing a desarrollar aceleradores de IA domésticos. Y aunque ese camino será complejo y costoso, la urgencia geopolítica podría acelerar el proceso.

Desde un punto de vista crítico, esta política proteccionista plantea un dilema de fondo, ¿puede Estados Unidos liderar la revolución de la inteligencia artificial mientras restringe el acceso a sus propios avances? Empresas como NVIDIA han advertido que estas medidas debilitan el posicionamiento global de la industria norteamericana, justo en el momento en que la carrera por la supremacía en IA se vuelve más competitiva.

La presión sobre la administración Trump se intensifica, especialmente tras el anuncio de la compañía de invertir 500 billones de dólares en infraestructura de supercomputación dentro del país.

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La paradoja es clara: mientras se busca frenar a China, se castiga a empresas locales que son clave para el liderazgo estadounidense en innovación. La posible pérdida por el bloqueo del chip H20 no solo afecta a NVIDIA, sino que sacude la cadena de valor tecnológica, desde proveedores hasta usuarios finales.

Para los usuarios comunes, este tipo de restricciones podría traducirse en aumentos de precio, menor disponibilidad de productos de IA avanzados y un freno a la evolución de servicios inteligentes en todo el mundo.

Si China decide replicar estas políticas y limita la exportación de materiales esenciales —como tierras raras o componentes electrónicos—, el efecto dominó podría alcanzar desde smartphones hasta automóviles.

La situación también pone en evidencia la vulnerabilidad de depender de un solo mercado. NVIDIA diseñó el H20 exclusivamente para China, una apuesta riesgosa en un entorno político volátil. La estrategia funcionó mientras las tensiones comerciales se mantenían contenidas, pero ahora se convierte en un talón de Aquiles que puede costar miles de millones.

Por ahora, la comunidad financiera observa con cautela. Algunos analistas sostienen que una eventual reunión entre Trump y el CEO de NVIDIA, Jen Hsun-Huang, podría suavizar la medida, en un intento por equilibrar los intereses geoestratégicos con la competitividad industrial. Sin embargo, la señal ya está dada: la era de la cooperación abierta entre potencias tecnológicas ha terminado.

La inteligencia artificial, antes un símbolo de progreso global compartido, se está convirtiendo en un instrumento de poder geopolítico; y como suele ocurrir en estas disputas, los mayores damnificados podrían ser los usuarios finales. El futuro de la IA ya no se escribe solo con código, se define también en las salas de política exterior.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Estos procesos de selección rigurosos no solo buscan evaluar las habilidades técnicas de los candidatos, sino también su adecuación cultural y capacidad para enfrentar desafíos complejos.

Para quienes aspiran a trabajar en estas empresas, es fundamental prepararse a fondo, comprender la cultura organizacional y desarrollar habilidades de comunicación y resolución de problemas. Aunque el camino sea desafiante, el esfuerzo puede conducir a oportunidades profesionales excepcionales.​

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Google: el desafío de ser “Googley”

Google encabeza la lista con una calificación promedio de dificultad de 3.5 sobre 5. Los candidatos enfrentan múltiples rondas de entrevistas que incluyen evaluaciones técnicas, tareas prácticas y preguntas conductuales. Una pregunta común es: “¿Qué significa ser ‘Googley’?”, lo que refleja la importancia que la empresa otorga a la adecuación cultural. Además, se plantean desafíos técnicos complejos, incluso para roles no técnicos.​

Nvidia: comunicación técnica bajo la lupa

Nvidia, líder en la industria de semiconductores, también se destaca por su riguroso proceso de selección. Los candidatos deben demostrar habilidades técnicas y de comunicación, enfrentando preguntas como: “¿Cómo describirías esta tecnología a una persona no técnica?”. Estas evaluaciones buscan garantizar que los empleados puedan comunicar conceptos complejos de manera efectiva.​

Amazon: variabilidad según el rol

Amazon presenta una amplia variabilidad en la dificultad de sus entrevistas, dependiendo del puesto. Por ejemplo, el rol de Brand Specialist tiene una calificación de dificultad de 3.9, mientras que el de Fulfillment Associate es de solo 1.1. Esto refleja cómo la complejidad del proceso de selección se adapta a las responsabilidades específicas de cada posición.​

Tesla: ingeniería al máximo nivel

En Tesla, los roles técnicos, como el de ingeniero de diseño mecánico, son particularmente desafiantes, con una calificación de dificultad de 4.1. Los candidatos deben demostrar habilidades técnicas avanzadas y resolver problemas complejos bajo presión, alineándose con la cultura de innovación de la empresa.​

McKinsey & Company

McKinsey & Company es reconocida por su exigente proceso de selección, que incluye estudios de caso que evalúan la capacidad de análisis y resolución de problemas en tiempo real. Los candidatos deben demostrar habilidades de liderazgo y pensamiento estratégico, reflejando el alto nivel de exigencia de la firma.​

Imagen: Generada con IA

Aunque la administración de Donald Trump decretó una suspensión temporal de 90 días en la implementación de aranceles para ciertos países, China quedó excluida. El gobierno estadounidense anunció un incremento arancelario de hasta 145 % sobre productos procedentes del gigante asiático.

En represalia, China respondió con un nuevo arancel del 125 % a importaciones norteamericanas, valoradas actualmente en más de 143.000 millones de dólares. Esta escalada encendió alertas en los mercados bursátiles a nivel global.

Los principales índices reaccionaron de inmediato. El S&P 500 mostró una semana de vaivenes: repuntó 9,5 % el miércoles, se desplomó 3,5 % el jueves y abrió con una ligera baja del 0,16 % este viernes. Un reflejo claro de la incertidumbre que impera.

El Dow Jones, por su parte, retrocede un 0,30 % este viernes. En medio del pulso arancelario, los inversores reaccionan con cautela, esperando nuevos anuncios desde Washington y Pekín.

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El Nasdaq, más ligado al sector tecnológico, abrió hoy con una ganancia del 0,17 %. A pesar de una caída abrupta del 4,3 % el jueves, el índice cierra su mejor semana del año con un avance acumulado del 5,1 %.

En medio de esta volatilidad, muchos se preguntan cómo pueden los colombianos aprovechar la situación sin ser expertos financieros. La academia Investopi identificó cinco acciones recomendadas que se pueden comprar desde tan solo 10 dólares.

Según Marcelo Granada, CEO de Investopi, el sector tecnológico muestra una alta capacidad de recuperación. A pesar de la crisis, estas compañías continúan creciendo e innovando, lo que las convierte en apuestas estratégicas para nuevos inversionistas.

1. NVIDIA (NVDA): Líder mundial en procesadores gráficos y con fuerte presencia en inteligencia artificial. Sus acciones suben hoy un 2 % y se cotizan a 109,71 dólares, recuperándose de una baja del 5,9 % el día anterior.

2. Microsoft (MSFT): Con su plataforma Azure y el impulso de la IA, la compañía se mantiene sólida. Hoy, sus acciones registran una leve subida del 0,32 % y alcanzan los 382,58 dólares por unidad.

3. Apple (AAPL): La innovación constante y su base fiel de usuarios mantienen su valor al alza. Actualmente, sus acciones cotizan en 192,88 dólares, con un incremento diario del 1,29 %.

4. Amazon (AMZN): Pese a las turbulencias, su dominio en comercio electrónico y servicios en la nube la sostienen. Sus acciones bajan hoy 0,84 % y se ubican en 179,70 dólares, en una semana de altibajos.

5. Alphabet (GOOGL): La matriz de Google avanza con fuerza gracias a sus inversiones en publicidad digital, IA y movilidad. Sus títulos suben 1,78 % y se cotizan a 155,54 dólares.

¿Cómo invertir?

Si quiere invertir desde Colombia, no necesita grandes sumas ni complicados trámites. Hoy, es posible ingresar a Wall Street desde solo 10 dólares, gracias a las nuevas plataformas digitales que facilitan el proceso.

• Paso 1: elija la plataforma adecuada. Puede optar por firmas comisionistas reguladas por la Superfinanciera o por apps internacionales. Estas últimas permiten abrir una cuenta desde solo 1 dólar (aproximadamente 4.150 pesos), de forma completamente digital.
• Paso 2: seleccione en qué invertir. Puede comprar acciones completas o fraccionadas de gigantes tecnológicos, o diversificar con fondos. Todo se hace desde el celular o computador, con unos cuantos clics y herramientas básicas de análisis.
• Paso 3: gestione el riesgo. Empiece con poco: 10 dólares o menos es suficiente para probar. Recuerde revisar las comisiones de cada plataforma, muchas de las cuales ofrecen transacciones sin costo adicional.
• Paso 4: edúquese financieramente. Si es su primera vez invirtiendo, apoyarse en formación es fundamental. En Colombia, academias como Investopi brindan orientación y recursos para tomar decisiones más seguras e informadas.

La finalidad de Blue es ofrecer una experiencia de interacción más intuitiva y emocionalmente expresiva. Equipado con el motor de física Newton, desarrollado por Nvidia, Blue puede moverse con precisión y reaccionar de manera fluida a su entorno. Esta tecnología permite que el robot exprese emociones básicas mediante movimientos y sonidos, imitando el comportamiento de personajes como R2-D2 y C-3PO.

El motor Newton no solo dota a Blue de movimientos más realistas, sino que también facilita su entrenamiento en entornos virtuales antes de ser desplegado en el mundo real. Esta característica permite optimizar su aprendizaje y reducir riesgos en la experimentación física, lo que podría marcar un antes y un después en la evolución de la robótica.

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Si bien la estética y el comportamiento de Blue remiten a los droides de la ciencia ficción, su desarrollo no está pensado únicamente para el entretenimiento. Se espera que robots con estas características sean implementados en parques temáticos, donde podrán interactuar con los visitantes de manera dinámica y realista, enriqueciendo la experiencia de los asistentes.

Además, Blue y tecnologías similares podrían encontrar aplicaciones en el ámbito educativo y en la asistencia médica. En educación, los robots con inteligencia artificial pueden convertirse en asistentes personalizados para el aprendizaje, brindando apoyo a estudiantes con diferentes necesidades.

En el sector de la salud, podrían desempeñar funciones de acompañamiento, asistencia en terapias y apoyo a personas con discapacidades, mejorando su calidad de vida.

La apuesta de las compañías desarrolladoras

La colaboración entre Nvidia, Disney Research y Google DeepMind demuestra el creciente interés de las grandes compañías tecnológicas en la robótica avanzada y la inteligencia artificial aplicada a la interacción humano-máquina. Nvidia, líder en el desarrollo de GPU y procesamiento de datos, busca consolidar su posición como pionera en la integración de IA en hardware especializado.

Disney, por su parte, ve en este avance una oportunidad para revolucionar la forma en que los visitantes interactúan con sus parques temáticos y experiencias de entretenimiento inmersivo. Google DeepMind, conocida por sus logros en inteligencia artificial, aporta su experiencia en aprendizaje automático y procesamiento de datos para mejorar la capacidad adaptativa del robot.

Esta sinergia entre empresas tecnológicas y de entretenimiento sugiere que el futuro de la robótica se encamina hacia dispositivos cada vez más autónomos, expresivos y capaces de interactuar de manera natural con los humanos. Aunque Blue es solo un prototipo, su desarrollo marca un hito en la evolución de los robots sociales y abre la puerta a nuevas aplicaciones en múltiples sectores.

Imagen: Captura de Pantalla

Fundada en 2017 en Seúl, esta empresa ha captado la atención del sector por su capacidad de innovación en un terreno liderado por gigantes como Nvidia. En pocos años, ha recaudado más de 115 millones de dólares y se prepara para lanzar su chip RNGD, cuya producción en masa comenzará en la segunda mitad de 2025.

Meta, empresa matriz de Facebook e Instagram, tiene razones de peso para interesarse en este tipo de adquisiciones. Con su estrategia de reducir la dependencia de Nvidia, ha desarrollado sus propios chips, como el MTIA de segunda generación, que usa arquitectura de 7 nanómetros. Sin embargo, aún enfrenta dificultades para escalar esa tecnología a gran nivel.

En ese contexto, FuriosaAI representa un socio atractivo, gracias a su tamaño ágil y desarrollo avanzado. Pero en lugar de aceptar la oferta, la startup surcoreana optó por continuar su camino independiente. Actualmente está en negociaciones para cerrar una ronda de inversión Serie C, que le permitiría ampliar operaciones sin ceder el control de su visión.

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Este rechazo también refleja una tendencia creciente en el ecosistema tecnológico: startups que prefieren construir su propio camino, en lugar de venderse a grandes corporaciones. Apostar por alianzas estratégicas o financiamiento externo no implica rendirse, sino fortalecer su capacidad de competir desde otro enfoque.

Mientras tanto, la carrera por el dominio del hardware de IA sigue creciendo. Meta, Google, Amazon y otros actores tecnológicos buscan alternativas frente a la posición dominante de Nvidia. En ese tablero, la startup en cuestión, se convierte en una pieza clave con potencial para marcar diferencias.

Aunque rechazó la propuesta, es probable que su nombre siga sonando en futuras negociaciones. Esta decisión refuerza su imagen como un competidor sólido, con visión estratégica y capacidad de ejecución.

Con un mercado cada vez más enfocado en eficiencia y personalización, FuriosaAI deja claro que su ambición no es solo competir, sino también definir las reglas del juego en el desarrollo de chips para inteligencia artificial.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

NVIDIA tiene una serie de cursos gratuitos dirigidos a todo público. Desde iniciarse en la IA generativa hasta construir redes neuronales en minutos, esta iniciativa busca formar a la próxima generación de expertos en una de las tecnologías más disruptivas de la actualidad.

La Inteligencia Artificial está transformando múltiples sectores, desde la salud hasta la industria del entretenimiento. Conscientes de la creciente demanda de conocimientos en esta área, NVIDIA ha diseñado un programa de formación accesible que abarca desde lo más básico hasta conocimientos avanzados.

Los cursos están dirigidos a estudiantes, profesionales y entusiastas de la tecnología que deseen comprender y aplicar la IA en sus proyectos. Aunque la mayoría del material se encuentra en inglés, la plataforma ofrece recursos didácticos que facilitan el aprendizaje autónomo.

¿Cuáles son los cursos disponibles?

Introducción a la IA Generativa:Una exploración de cómo la IA puede crear contenido original, como imágenes y textos, a partir de datos existentes.

Introducción a la IA con Jetson Nano: Ideal para quienes buscan desarrollar aplicaciones de visión por computadora utilizando el kit de desarrollo Jetson Nano.

Construir un cerebro en 10 minutos: Un curso que explica los fundamentos matemáticos detrás de las redes neuronales.

Creación de aplicaciones de IA de vídeo en Jetson Nano: Enseña a procesar flujos de vídeo mediante redes neuronales y herramientas como DeepStream.

Aceleración de flujos de trabajo de ciencia de datos: Cómo optimizar el procesamiento de datos sin modificar código, combinando CPU y GPU.

Creación de aplicaciones DeepStream para vídeo: Análisis de vídeo en tiempo real con IA para reconocer y clasificar objetos.

Introducción a la IA en el centro de datos: Curso en español sobre IA en infraestructuras de centros de datos y arquitecturas de GPU.

Además, la compañía ofrece formación complementaria en su canal de YouTube, abordando temas como la construcción de sistemas de recomendación y la clasificación de imágenes a gran escala.

¿Cómo inscribirse en los cursos?

El proceso de inscripción es simple y accesible para cualquier persona interesada en aprender sobre IA; visita la página del NVIDIA Deep Learning Institute, luego crea una cuenta gratuita en la plataforma y selecciona el curso de tu interés.

Para finalizar haz clic en “Enroll Now” para iniciar tu formación. Algunos cursos son autoguiados, mientras que otros cuentan con la asistencia de instructores expertos, lo que permite una experiencia de aprendizaje más completa.

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Sobre los requisitos,  cabe mencionar que si bien no es obligatorio tener conocimientos previos en IA, es recomendable contar con nociones básicas de programación en Python 3, análisis de datos y familiaridad con la línea de comandos de Linux. Esto permitirá aprovechar mejor los contenidos y realizar las prácticas propuestas en los cursos más avanzados.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Una experiencia de IA local y accesible

NVIDIA ha dado un gran paso al lanzar nuevas herramientas que aprovechan el poder de sus últimas tarjetas gráficas. las cuales permiten que los usuarios puedan ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en sus computadores, sin tener que depender de sistemas grandes o costosos. Esto hace que la inteligencia artificial esté al alcance de más personas.

Lo mejor de todo es que estas herramientas son fáciles de usar, incluso para aquellos que no tienen experiencia técnica. Con plataformas sencillas, cualquier persona puede empezar a trabajar con inteligencia artificial sin complicaciones. Esto abre nuevas posibilidades para crear contenido, desarrollar aplicaciones o incluso crear agentes digitales, todo de manera accesible y sin necesidad de ser un experto.

Modelos de IA adaptados a las necesidades del usuario

Una de las principales ventajas de estas nuevas herramientas es que se conectan directamente con opciones fáciles de usar, lo que permite a los usuarios crear, modificar y usar modelos de inteligencia artificial en sus propias computadoras. Además, NVIDIA ha preparado guías listas para usar que facilitan tareas complejas, como la creación de avatares digitales o la generación de contenido multimedia. Estos planes ya configurados hacen que el proceso sea aún más sencillo, permitiendo que cualquier persona, sin importar su experiencia, aproveche al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.

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Con sus nuevas herramientas y tarjetas gráficas, NVIDIA ha hecho que la inteligencia artificial sea accesible para todos, permitiendo no solo tareas comunes como crear imágenes o trabajar con texto, sino también innovaciones como la creación de imágenes 3D.

Ahora, cualquier persona puede trabajar con inteligencia artificial en su propia computadora, sin necesidad de equipos costosos o conocimientos técnicos avanzados. NVIDIA está transformando la forma en que los usuarios interactúan con esta tecnología, haciendo que la IA sea accesible para todos. Con herramientas fáciles de usar y potentes opciones, la IA se convierte en parte del día a día, facilitando la creación de contenido, el desarrollo de software y la experimentación, lo que abre mayores posibilidades para la innovación.

Imagen: Nvidia

AMD lidera el camino con procesadores Ryzen para gaming e IA

Procesadores basados en la arquitectura Zen 5, estos procesadores ofrecen un rendimiento excepcional y una eficiencia energética sin precedentes. Los modelos Ryzen 9950X3D y 9900X3D están pensados para jugadores y creadores de contenido, brindando una experiencia fluida y rápida. Además, los Ryzen Z2 Handheld Gaming están enfocados en ofrecer una experiencia de alta calidad en dispositivos portátiles, llevando el gaming de última generación a cualquier lugar.

Nvidia revoluciona los gráficos con la tecnología de IA Blackwell y los chips RTX 50

Nvidia ha presentado sus nuevos chips RTX 50, que mejoran la calidad visual de los juegos al ofrecer gráficos impresionantes y detalles nunca antes vistos. Gracias a la integración de la tecnología de Inteligencia Artificial, estos chips elevan la experiencia de juego, llevando los gráficos a un nivel superior. Además, Nvidia ha revelado su superordenador personal Digits, diseñado para desarrolladores y entusiastas de la IA, lo que abre nuevas posibilidades en la creación de videojuegos más avanzados.

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El CES 2025 ha dejado claro que tanto AMD como Nvidia están a la vanguardia de la próxima generación de gaming e Inteligencia Artificial. Los avances presentados en procesadores y chips no solo optimizan el rendimiento y la eficiencia, sino que también elevan la calidad visual de los videojuegos, gracias a la integración de IA. Con estas innovaciones, entramos en una nueva era donde el gaming se combina con la IA para ofrecer experiencias más inmersivas y realistas.

Imagen: MF3D

Este equipo cuenta con un potente procesador diseñado para ofrecer un rendimiento excepcional, lo que permite realizar tareas complejas de inteligencia artificial de manera rápida y precisa. Además, cuenta con una tarjeta gráfica de última generación y un procesador con múltiples núcleos, lo que facilita el manejo de grandes cantidades de datos. Con 128 GB de memoria y hasta 4 TB de almacenamiento, Project Digits es capaz de ejecutar modelos avanzados de inteligencia artificial de forma eficiente, sin ocupar mucho espacio ni perder rendimiento.

Para facilitar el trabajo con IA, tanto para expertos como para quienes recién comienzan en el campo, estas son algunas de las ventajas más relevantes:

Potencia de procesamiento: Ofrece una plataforma de alto rendimiento para trabajar con modelos de IA complejos.
Agilidad en el desarrollo: Permite crear y ajustar modelos de IA rápidamente, ahorrando tiempo en el proceso de prototipado.

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Acceso a herramientas avanzadas: Los usuarios pueden utilizar una variedad de software y recursos de IA proporcionados por Nvidia, lo que amplía las posibilidades de experimentación y desarrollo.

Escalabilidad: Si se necesitan más recursos, es posible conectar dos máquinas Project Digits para manejar modelos aún más grandes, con hasta 405 mil millones de parámetros.

El proyecto DIGITS estará disponible en mayo a través de NVIDIA y sus principales socios, a un precio inicial de 3000 USD.

Imagen: NVIDIA

Imagina crear música, efectos sonoros o voces personalizadas con solo describir lo que tienes en mente. Eso es exactamente lo que NVIDIA propone con Fugatto, su nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado para entender y generar audio de manera natural y rápida. Si te interesa la música, los videojuegos o cualquier cosa relacionada con el sonido, esta nueva herramienta te va a entretener. 

¿Qué es Fugatto y cómo funciona?

Fugatto es una IA avanzada capaz de crear y editar sonidos con comandos de texto. Por ejemplo, puedes pedirle que haga una melodía con toques de jazz, sonidos de lluvia de fondo o una voz que suene relajada en español. Todo esto sin necesidad de estudios complicados o programas especializados. Además, Fugatto puede modificar sonidos existentes, como cambiar el ritmo de una canción o añadir efectos específicos.

¿Cómo lo logra? Gracias a su diseño basado en transformadores generativos, que le permiten analizar patrones complejos y producir resultados coherentes. Esto no solo incluye sonidos estáticos, sino también aquellos que cambian con el tiempo, como el ruido de un tren acercándose o una tormenta que se intensifica.

¿Quién puede usar Fugatto?

Aquí es donde Fugatto se pone interesante. Esta herramienta está pensada para muchos tipos de usuarios:

Artistas y músicos: ideal si buscas inspiración rápida o quieres experimentar con sonidos nuevos sin pasar horas en programas complicados.

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Gamers y desarrolladores: si trabajas en videojuegos, puedes usarlo para ajustar los efectos sonoros en tiempo real y hacerlos más dinámicos.

Creadores de contenido: perfecto para quienes hacen podcasts, videos o incluso clases, ya que permite añadir audios personalizados fácilmente.

Curiosos: si simplemente te interesa jugar con sonidos o aprender cómo funciona la generación de audio, también puedes usarlo.

¿Cuánto cuesta?

Actualmente, Fugatto está en fase experimental, lo que significa que no está completamente abierto al público. NVIDIA está ofreciendo acceso a través de su plataforma NVIDIA AI Enterprise, que está enfocada en empresas y desarrolladores. Esto quiere decir que, por ahora, no es gratis ni está disponible como una aplicación sencilla para descargar. Sin embargo, NVIDIA podría abrir más opciones en el futuro, ya sea versiones gratuitas limitadas o integraciones con otros servicios.

Desde música hasta efectos especiales para videojuegos, esta IA promete hacer que el diseño sonoro sea tan fácil como escribir lo que imaginas.

Imagen:NVIDIA

La compañía más grande de chips computacionales abrió varios cursos gratuitos online en los que los interesados podrán aprender algunos temas como ciencia de datos, LLM, entre otros. Estos cursos están dirigidos a principiantes, mientras que algunos otros sí requieren conocimientos previos. 

Explicación de la IA generativa

En los últimos tiempos, la IA generativa implica el uso de redes neuronales para identificar patrones y estructuras dentro de los datos existentes para generar contenido nuevo. En este curso, aprenderás los conceptos y aplicaciones de la IA generativa, así como los desafíos y las oportunidades en este campo.

Este curso sin codificación proporciona una descripción general de los conceptos y aplicaciones de la IA generativa, así como de los desafíos y oportunidades en esta área. Este curso es para principiantes, puesto que no debes tener conocimientos previos.

Si te interesa este curso, puedes inscribirte aquí.

Aumente su LLM utilizando la Generación Aumentada de Recuperación

Retrieval Augmented Generation (RAG): introducida por Facebook AI Research en 2020, es una arquitectura que se utiliza para optimizar el resultado de un LLM con datos dinámicos específicos del dominio sin la necesidad de volver a entrenar el modelo. RAG es una arquitectura de extremo a extremo que combina un componente de recuperación de información con un generador de respuestas. 

En esta introducción, la compañía ofrece un punto de partida utilizando componentes que ya han utilizado internamente. 

Este curso está enfocado en principiantes, quienes se pueden registrar totalmente gratis a través de este enlace. 

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Acelere los flujos de trabajo de ciencia de datos sin realizar cambios en el código

En todos los sectores, la ciencia de datos moderna requiere que se procesen grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente. Estas cargas de trabajo deben acelerarse para garantizar resultados rápidos y aumentar la productividad general. NVIDIA RAPIDS ofrece una experiencia perfecta que permite la aceleración por GPU para muchas tareas de ciencia de datos existentes sin necesidad de realizar cambios en el código.

En este curso, aprenderás a utilizar RAPIDS para acelerar sus flujos de trabajo de ciencia de datos basados ​​en CPU. Este curso también está enfocado en principiantes, pero a diferencia de los dos primeros, sí requiere conocimientos previos. Los interesados deben tener conocimientos básicos en procesamiento de datos,  conocimiento de un flujo de trabajo estándar de ciencia de datos en datos tabulares y experiencia en el uso de bibliotecas comunes de Python para análisis de datos.

Si quieres aprender sobre flujos de trabajo en ciencia de datos sin cambiar código, puedes inscribirte acá. 

Creación de agentes RAG con LLM

La evolución y la adopción de grandes modelos de lenguaje (LLM) han sido nada menos que revolucionarias, y los sistemas basados ​​en recuperación están a la vanguardia de este salto tecnológico. Estos modelos no son solo herramientas para la automatización; son socios en la mejora de la productividad, capaces de mantener conversaciones informadas mediante la interacción con una amplia gama de herramientas y documentos. 

Este curso está diseñado para aquellos ansiosos por explorar el potencial de estos sistemas, centrándose en la implementación práctica y la implementación eficiente requerida para gestionar las considerables demandas tanto de los usuarios como de los modelos de aprendizaje profundo. 

Eso sí, el curso está diseñado para un nivel intermedio, por lo que deberás tener conocimientos introductorios de aprendizaje profundo, con comodidad con PyTorch y aprendizaje por transferencia, preferentemente.

Los interesados pueden registrarse gratis aquí. 

Construyendo un cerebro en 10 minutos

Este curso explora las inspiraciones biológicas y psicológicas de las primeras redes neuronales del mundo.Los objetivos de este ejercicio incluyen la exploración de cómo las redes neuronales utilizan datos para aprender. Además, se pretende que el estudiante entienda las matemáticas detrás de una neurona.

Está enfocado a estudiantes principiantes, pero la compañía comenta: cualquiera puede ejecutar el código para ver cómo funciona, pero para aprovechar al máximo este contenido, recomendamos:

Una comprensión de los conceptos fundamentales de programación en Python 3, como funciones, bucles, diccionarios y matrices.

Una comprensión de cómo calcular una línea de regresión .

Si estás interesado en este curso gratuito puedes registrarte acá. 

Aprovecha estos cursos gratuitos de NVIDIA para aprender más sobre la IA.

Imagen: BoliviaInteligente

La caída, que alcanzó un 26% en un solo día, provocó la pérdida de unos USD 32.000 millones de valor de mercado, lo que supone la mayor pérdida en el valor de las acciones, al menos desde 1982. Pero, si Intel era una de las compañías más costosas en el mundo la semana pasada, ¿qué ocurrió?

La pérdida de liderazgo tecnológico está relacionada con la apuesta fallida por la fabricación propia y la lenta adaptación al auge de la inteligencia artificial (IA). Intel se quedó atrás en el desarrollo de chips para móviles, mientras que Qualcomm y Mediatek le ganaron terreno. Además, la empresa mantuvo sus propias fábricas, lo que resultó ineficiente.

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La empresa ha registrado pérdidas de 2.091 millones de dólares durante la primera mitad del año, lo que representa un 61,46% más que los 1.295 millones de dólares que perdió en el mismo período de 2023. Ahora, Intel planea recortar más del 15% de su fuerza laboral y suspender el pago de dividendos a los accionistas a partir del cuarto trimestre. Estas medidas ahorrarán 10.000 millones de dólares en 2025, según el CEO de Intel, Pat Gelsinger.

Sin embargo, mientras Intel lucha por mantenerse a flote, NVIDIA se ha disparado gracias a sus chips para IA, y AMD ha más que duplicado sus ingresos por la división de centros de datos. TSMC, como fabricante de chips, es líder absoluto y ha superado tecnológicamente a Intel.

La caída de Intel ha generado una gran preocupación en el mercado, ya que la empresa es una de las más importantes del panorama tecnológico desde hace más de 50 años. La situación de la compañía es un reflejo de los graves problemas estructurales que atraviesa y su incapacidad para adaptarse a las nuevas tendencias tecnológicas. El futuro de la empresa es incierto, y solo el tiempo dirá si podrá recuperar su posición de liderazgo en la industria.

Imagen: Pok Rie

CoSAI reúne a una diversidad de actores, entre ellos líderes de la industria, académicos y expertos en seguridad, para enfrentar el fragmentado panorama actual de la seguridad en IA.

Entre los principales patrocinadores se encuentran grandes nombres como Google, IBM, Intel, Microsoft, NVIDIA y PayPal, junto con Amazon, Anthropic, Cisco, Chainguard, Cohere, GenLab, OpenAI y Wiz.

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El objetivo central de CoSAI es incrementar la confianza y la seguridad en el uso y la implementación de la IA. Su trabajo abarca desde la creación hasta la operación segura de sistemas de IA, con especial atención en mitigar riesgos como el robo de modelos, el envenenamiento de datos y los ataques de inferencia. La coalición se propone desarrollar medidas de seguridad integrales que respondan a los riesgos tanto tradicionales como específicos de los sistemas de IA.

Funcionando como una comunidad de código abierto, CoSAI estará dirigida por una Junta Directiva del Proyecto y un Comité Directivo Técnico, compuesto por expertos en IA del ámbito académico y la industria. Estos grupos serán responsables de supervisar los flujos de trabajo y asegurar el avance de la agenda técnica.

La creación de CoSAI surge de la necesidad urgente de unificar y estandarizar las prácticas de seguridad en IA. Actualmente, proteger estos sistemas es una tarea dispersa, con desarrolladores enfrentando una variedad de directrices y estándares inconsistentes, lo que complica la evaluación y mitigación de riesgos específicos de la IA, incluso para organizaciones experimentadas.

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David LaBianca, copresidente del Consejo de Administración de CoSAI en Google, destacó la importancia de democratizar el conocimiento y los avances en seguridad de la IA. Por su parte, Omar Santos, copresidente de la Junta Directiva de Cisco, subrayó la necesidad de eliminar redundancias y amplificar el impacto colectivo mediante asociaciones clave centradas en la seguridad.

En su fase inicial, CoSAI formará tres grupos de trabajo: uno enfocado en la seguridad de la cadena de suministro de software para IA, otro en la preparación de defensores ante el cambiante panorama de ciberseguridad, y un tercero en la gobernanza de la seguridad de la IA. La coalición invita a todos los interesados a contribuir a esta iniciativa, y aquellos que deseen participar pueden contactarse a través del correo join@oasis-open.org.

Con su enfoque colaborativo y el apoyo de líderes de la industria, CoSAI promete ser un actor clave en la creación de un ecosistema de IA seguro y confiable.

Imagen: CoSAI

La noticia de que una nueva compañía se había posicionado como la más valiosa del mundo por encima de Microsoft le dio la vuelta al mundo hace unas semanas. Tanto ha sido el crecimiento del valor de sus acciones, que Nvidia ha decidido expandirse a Colombia para que nuevos accionistas se sumen. El MGC, sección dedicada al mercado bursátil que permite la negociación de valores internacionales, será la encargada de la venta de acciones de Nvidia en el país. Esto se ha logrado con el patrocinio de la firma comisionista Acciones & Valores. 

Los interesados podrán empezar a comprar acciones del gigante tecnológico a partir del próximo jueves 11 de julio. Además de hacerlo mediante la página oficial del Mercado Global Colombiano, también se podrán adquirir montos más bajos a través de la plataforma Trii. Por si no lo sabes, esta última es una aplicación que puedes descargar en tu celular para realizar inversiones, la cual cuenta con alianza directa con los comisionistas. 

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Aún no está claro cuál será el valor de cada acción de Nvidia en el país, pero podemos hacernos a una idea con los más recientes datos de la compañía. Actualmente, Nvidia cuenta con un valor de $3.3 billones de dólares en la Bolsa de New York. Tan solo este año, el valor de las acciones de la empresa subieron en un 190,46% (hasta el 20 de junio), lo que terminó posicionando las acciones en un precio de $128.20 dólares por título. 

Nvidia está en el centro de la conversación gracias a las nuevas tecnologías

Aunque Nvidia logró llegar a ser reconocida por el desarrollo de chips que llegaron para mejorar los gráficos 3D en los videojuegos, se ha trasladado también a otros ámbitos del mundo tecnológico. Con el auge de la inteligencia artificial, Nvidia se ha convertido en una ficha clave para su desarrollo. 

Tal es el ejemplo de OpenAI, la empresa de inteligencia artificial más importante del momento, donde utilizan los procesadores de Nvidia para soportar el modelo de lenguaje de ChatGPT, su mejor servicio. Todo indica que el gigante tecnológico continuará aumentando su valor. 

Imagen: Stas Knop

Después de varías semanas en el que el precio de las acciones de Nvidia comenzó a despegar de manera impresionante, la compañía ha alcanzado este 18 de mayo una valoración de $3.33 billones de dólares.

Con esta cifra la compañía también ha superado a los otros gigantes tecnológicos que durante mucho tiempo ocuparon el top cinco: Microsoft ($3.32 billones de dólares), Apple ($3.27 billones de dólares), Alphabet ($2.169 billones de dólares) y Amazon $1.90 billones de dólares).

Los últimos años han representado un salto importante para las acciones de la compañía, impulsadas principalmente por la capacidad que ha tenido la compañía de saltar hacía algunas de las tendencias tecnológicas más importantes de los años recientes. Por ejemplo, el primer salto de sus acciones ocurrió con el boom de las criptomonedas que al mismo tiempo incrementó las ventas de GPU.

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Recientemente Nvidia ha incrementado el precio de su compañía debido a la fiebre por modelos de inteligencia artificial que despertó GPT. Con muchas compañías apostando por esta tecnología y comprando sus chips, el precio de las acciones de Nvidia ha crecido más de 200% en el último año. De hecho, el valor actual de las acciones de la empresa es tan alto que tan solo el aumento del 3.2% que tuvo este 18 de junio fue suficiente para añadir más de 100 mil millones de dólares al valor de la empresa. Al momento de publicación de este artículo, el valor por acción de la empresa está cerca de los $135 dólares.

¿Puede permanecer Nvidia como la empresa más valiosa del mundo? A diferencia del mercado de las criptomonedas, más miembros de la industria parecen coincidir en que los modelos que usen IA generativa tendrán un impacto enorme a futuro. De hecho, en los últimos años hemos visto a casi todas las empresas importantes saltar en búsqueda del próximo ‘GPT’, al mismo tiempo que más startups comienzan a desarrollar productos que tienen como centro la IA. Con este panorama, la IA generativa tendría que chocar contra un muro importante para detener el crecimiento de Nvidia.

El bloqueo más importante en estos momentos es la inminente legislación global sobre la IA. Para dar un ejemplo, uno de los puntos más críticos es la propiedad intelectual al momento de crear o producir contenido utilizan do estos modelos. Otro problema está en el barrido de datos o información para entrenar estas IA o el impacto a largo plazo que puede tener en diferentes sectores económicos. En estos momentos varias potencias mundiales están preparando diferentes legislaciones para intentar crear estos ‘límites’, pero no es claro hasta qué punto estas normas limitarán o impactarán la aplicación de IA y, por supuesto, el valor de Nvidia como compañía.

Imágenes: Nvidia

Esta nueva herramienta de IA estaría integrada directamente en los videojuegos, de manera que cuando no encuentres salida, puedas abrir la ventana de G-Assist y hacer la pregunta que necesites. El sistema de Nvidia tendrá acceso a entradas de voz y texto del jugador y a la imagen en pantalla. 

“La instantánea se introduce en modelos de visión de IA que brindan conocimiento del contexto y comprensión específica de la aplicación para el modelo de lenguaje grande (LLM), que está conectado a una base de datos de conocimiento del juego, como una wiki. El resultado del LLM es una respuesta reveladora y personalizada, ya sea texto o voz de la IA, basada en lo que sucede en el juego.”, explicó la compañía en su anuncio. 

Los jugadores podrán establecer una tecla de acceso rápido para activar la ventana del Project G-Assist  e incluso, una frase de activación. 

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¿Un verdadero asistente de juego?

Nvidia hizo una demostración de este nuevo asistente de IA usando ARK: Survival Ascended, un Unreal Engine 5 de Studio Wildcard. Este videojuego de supervivencia se desarrolla en medio de un mundo abierto lleno de dinosaurios. Al presionar la tecla de acceso o decir la frase de activación, se habilita la ventana del asistente. 

El Asistente de IA puede ayudar a los jugadores con preguntas que a menudo encuentran en línea: ya sea sobre misiones, elementos, historia o jefes difíciles de enfrentar. En la captura compartida se observa que el asistente sugiere cuál es la mejor arma y dónde encontrar los materiales necesarios para su fabricación. 

Gracias a que el asistente es consciente del contexto, puede personalizar las recomendaciones para cada uno de los juegos de PC. Puede analizar los puntos de habilidad, el menú de creación y los engramas actualmente bloqueados, por ejemplo, y sugerir qué elegir a continuación para ayudar a los jugadores a conquistar áreas de mayor nivel. y enemigos.

Imágenes: Nvidia

De acuerdo con un artículo de Reuters, la valoración de Nvidia alcanzó los $1.83 billones de dólares. La empresa también está subiendo puestos en la escala mundial solo detrás de Microsoft ($3.04 billones de dólares), Apple ($2.84 billones de dólares) y la compañía petrolera Saudi Aramco ($2.7 billones de dólares).

¿Por qué razón Nvidia es hoy una de las empresas más valoradas del mundo?

El ascenso de Nvidia en los últimos años ha sido espectacular de ver. La principal razón por la que la compañía hoy ha alcanzado márgenes de ganancia han sido que las dos tendencias en tecnología de años recientes han estado principalmente apoyadas en el uso de componentes que produce.

Inicialmente Nvidia comenzó a ver su época dorada con el boom de las criptomonedas y NFT. Con una mayor demanda por GPU capaces que alimentaran las granjas y servidores, el valor de las tarjetas gráficos comenzó a subir como espuma al mismo tiempo que existía una mayor demanda. Usualmente la caída en gracia de esta industria habría parado la valoración de la compañía, pero de inmediato Nvidia encontró su nueva gallina de los huevos dorados: la Inteligencia artificial. Hoy la empresa es la proveedora de los chips H100 que son utilizados para operar los modelos de lenguaje grandes (LLMs) para compañías como Open AI, Meta, Google y Amazon.

De acuerdo con Engadget hoy cerca de un 80% del mercado de chips está en manos de Nvidia. Esto hace que sea hoy la pieza más importante en la guerra de por la IA sin realmente ser algún competidor directo. La empresa debería presentar su reporte de ganancias el próximo 21 de febrero y la mayoría espera que sea bastante positivo. ¿Es posible que la valoración de la empresa se incremente más? De acuerdo a la mayoría es seguro que la valoración de la empresa bajará un poco a menos de que el reporte sea excelente… algo que no está fuera de lo posible considerando que muchos pronostican un incremento en las ganancias del 400% con $11.38 mil millones de dólares en ganancias durante el último trimestre.

Imágenes: Nvidia

NVIDIA lanzó una inteligencia artificial (IA) que permite a desarrolladores y consumidores  personalizar un modelo de lenguaje grande (LLM) GPT, que conecta  tu propio contenido, como documentos, notas y videos. Así funciona.

Se trata de “Chat With RTX”, un asistente virtual personalizado que pueda entender tus preguntas y proporcionar respuestas relevantes basadas en tu propio contenido. 

La IA utiliza tecnologías avanzadas como la generación de recuperación aumentada (RAG), TensorRT-LLM y la aceleración RTX para ofrecer respuestas rápidas y seguras directamente en tu PC o estación de trabajo con Windows RTX.

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Según NVIDIA lo interesante es que esta aplicación admite varios formatos de archivo, desde texto y PDF hasta documentos Word (doc/docx) y XML. Simplemente apuntas la aplicación a la carpeta que contiene tus archivos, y en cuestión de segundos, los carga en su biblioteca, lista para responder a tus preguntas.

Además te permite ingresar archivos locales, también puedes proporcionar la URL de una lista de reproducción de YouTube, y la aplicación cargará las transcripciones de los videos en la lista, permitiéndote consultar fácilmente el contenido que cubren.

¿Y los desarrolladores?

En tanto a los desarrolladores, la compañía de software lanzó TensorRT-LLM RAG disponible en GitHub. Esto significa que los desarrolladores pueden utilizar esta referencia para crear sus propias aplicaciones basadas en RAG para RTX, aceleradas por TensorRT-LLM.

NVIDIA  tiene el propósito de llevar la inteligencia artificial generativa a millones de personas con sus GPU Tensor Core, LLM y herramientas para PC y estaciones de trabajo RTX. Las GPU RTX son potentes unidades de procesamiento gráfico capaces de ejecutar una amplia gama de aplicaciones con un rendimiento máximo, lo que las convierte en la base ideal para la revolución de la inteligencia artificial generativa.

Además, NVIDIA ha anunciado nuevas GPU GeForce RTX SUPER y portátiles con capacidades de inteligencia artificial de varios fabricantes principales. Esto incluye tarjetas gráficas como la GeForce RTX 4080 SUPER, que ofrece un rendimiento de IA sobrealimentado.

Imagen: Archivo ENTER.CO

El ‘modding’, una práctica extendida en la personalización de software, especialmente en videojuegos, alcanza un nuevo nivel con RTX Remix. Nvidia informa que más de 10 mil millones de modificaciones de juegos son descargadas anualmente, evidenciando la popularidad de esta actividad. RTX Remix se propone como una solución para revitalizar juegos con tecnologías modernas, extendiendo su relevancia y atractivo en el tiempo.

Esta plataforma se apoya en herramientas avanzadas del Nvidia Studio y la tecnología Nvidia Omniverse, que utiliza inteligencia artificial para mejorar automáticamente las texturas de las imágenes de los videojuegos. RTX Remix está diseñado para trabajar con juegos que utilicen APIs DirectX 8 y 9, abriendo un amplio abanico de posibilidades para títulos como Call of Duty 2, Hitman 2: Silent Assassin y Garry’s Mod, entre otros.

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Además de las mejoras visuales, RTX Remix introduce componentes avanzados para la creación y la inyección de recursos remasterizados en los juegos, ofreciendo una experiencia más inmersiva y detallada. Sin embargo, Nvidia enfatiza que la plataforma no es una solución instantánea, sino que requiere compromiso y esfuerzo para lograr modificaciones de alta calidad.

Para acceder a RTX Remix, los usuarios pueden descargarlo gratuitamente a través del Omniverse Launcher, bajo la pestaña ‘Intercambio’. Esta apertura de Nvidia hacia la comunidad de ‘modding’ promete cambiar la manera en que los jugadores interactúan y disfrutan de sus videojuegos clásicos, brindando una segunda vida llena de mejoras gráficas y tecnológicas.

Un ejemplo notable de lo que RTX Remix puede lograr se ha visto en la reciente remasterización de Half-Life 2 por un equipo de ‘modders’, demostrando mejoras visuales impresionantes y estableciendo un precedente emocionante para futuras transformaciones de juegos clásicos. Con RTX Remix, Nvidia no solo impulsa la creatividad en el ‘modding’, sino que también asegura que los juegos clásicos sigan siendo relevantes y atractivos en la era moderna de los videojuegos.

Imagen: Nvidia oficial

*Contenido creado con apoyo de IA y curado por ENTER.CO*

Este nuevo avance hace parte del  paquete de soluciones desde AI que Nvidia está realizando para la creación de videojuegos. Esto incluye un software que utiliza inteligencia artificial para crear avatares dentro de un videojuego. La presentación de la compañía durante Computex 2023 dio una muestra de cómo se verían estos NPC creados por IA con una presentación en “tiempo real” de cómo puede funcionar ACE, consiguiendo empatar el audio con las expresiones faciales. Puedes ver el video (que inicia en el minuto exacto de la demo) al inicio de este artículo. 

Si podemos creer en la presentación, el NPC es capaz de responder en tiempo real a las preguntas que el jugador está realizando a través de su micrófono. La IA luego reconoce cómo dirigir la conversación hacia el destino natural de estas interacciones que es entregar una misión al jugador. De acuerdo con Nvidia, el modelo permite integrar una ‘personalidad’ y un trasfondo a cada uno de estos NPC, pero el diálogo es 100% improvisado por el modelo basado en lo que el jugador está diciendo.

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Por supuesto, lo que Nvidia está proponiendo es el utilizar IA para la creación de estos NPC con la promesa de tener personajes capaces de adaptarse a la conversación y, más importante, reducir la dependencia en desarrolladores para la creación de estos personajes en los juegos. Considerando la calidad actual de diálogo e interacción que ofrecen los NPC en la mayoría de los títulos la meta a superar no es muy alta.

¿Está en peligro el trabajo de los desarrolladores de videojuegos? No hay que ser muy brillante para encontrar los principales problemas en los NPC creados por ACE.

Para empezar, es poco probable que las interacciones con un jugador sean claras como muestra el demo. Si algo nos enseñó ‘The Stanley Parable’ es que cualquier oportunidad de dar libertad al jugador suele terminar en él probando lo imposible. ¿Reacciona con la misma lógica un NPC si un jugador le pregunta cuál es su película favorita de Star Wars? ¿Qué pasa si se habla en otro idioma? ¿Si el jugador le canta Baby Shark puede la IA responder?

El segundo problema está en que la actuación de voz se  entrega un tono bastante monótono lo que sin duda lastima cualquier intento de improvisación por parte de este modelo. Es probable que este punto se pueda pulir o que la primera aplicación sea en NPC que solo respondan con texto, pero sin duda cualquier reemplazo de actores tendría que primero resolver cómo entregar emociones improvisando, todo con un  software que pueda correr a la velocidad que se espera. 

Por supuesto, por fuera de estas aplicaciones lo cierto es que la IA de Nvidia promete un futuro en el que una parte importante de la producción de contenido en juego esté a cargo del software y no de un desarrollador. El modelo de Nvidia, entre otras cosas, promete crear y generar luz para ciertas escenas, desarrollar líneas completas de diálogo para diferentes personajes, crear avatares cuyo movimiento facial se acople a las grabaciones de voz.

Imágenes: captura de pantalla 

Con esta nueva herramienta que lleva el nombre de ‘NeMo Guardrails’, los desarrolladores pueden crear aplicaciones de IA generativa más precisas y seguras, según NVIDIA. En total, NeMo Guardrails permite que los desarrolladores e ingenieros establezcan tres tipos de límites diferentes en sus LLM  internos. Específicamente, los fabricantes pueden evitar que los modelos de IA respondan con datos incorrectos, que hablen sobre temas dañinos o abran brechas de seguridad.

Dichas limitaciones se pueden establecer para crear “barreras de protección temáticas”, de manera que los aplicativos no aborden temas para los que no han sido capacitados. NVIDIA expone el ejemplo de un chatbot diseñado para el servicio al cliente, el cual, con ayuda de su nuevo software, se negaría a responder a preguntas sobre el clima.

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NeMo Guardrails se encuentra entre el usuario y el modelo de lenguaje grande (LLM) que están utilizando. De esta manera, la herramienta puede interceptar las respuestas generadas por el chatbot, antes de que lleguen al usuario. Si el software detecta una respuesta incorrecta por parte del LLM, evitará que la respuesta llegue al usuario o le dará algunas instrucciones al chatbot para que sepa cómo responder asertivamente.

Tal y como lo informaron desde NVIDIA, su nueva herramienta es compatible con todos los LLM, incluido ChatGPT. Así mismo, explican que “No es necesario ser un experto en aprendizaje automático o un científico de datos” para usar NeMo Guardrails.  Dado que el software es de código abierto, la compañía explica que funciona con todas las herramientas que los desarrolladores empresariales utilizan actualmente.

Los clientes comerciales que deseen tener acceso a NeMo, podrán adquirirlo a través de la sección de software de IA de NVIDIA. Habrá que esperar si empresas como OpenAI, Microsoft y Google deciden implementar la nueva herramienta en sus chatbots y navegadores.

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Un nuevo informe sostiene que Musk está desarrollando un proyecto relacionado con IA que se integraría directamente con Twitter. Todo indica que el ahora dueño de la red social contrató a ex investigadores de DeepMind, la compañía de Inteligencia artificial de Alphabet. Para completar las sospechas, se conoció la comprade 10,000 GPY H100 de Nvidia por parte del multimillonario.

Según nuestros colegas de Business Insider, Musk tiene pensado diseñar una inteligencia artificial generativa generativa basada en un modelo de lenguaje específico de Twitter. Tal y como lo mencionaron las fuentes cercanas, el proyecto se encuentra tan solo en sus inicios, no obstante, no es difícil suponer el objetivo que tiene el ejecutivo con la IA en Twitter.

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Desde que Elon Musk llegó al poder de Twitter, la red social ha venido cayendo en un descenso sin precedentes, se han presentado múltiples errores en la plataforma, falsificación de cuentas y despidos masivos. Es por esto que Musk está buscando la manera de recuperar los $44mil millones de dólares que invirtió y la IA sería el camino más adecuado.

Ahora, el dueño de Tesla busca competir con OpenAI, la empresa que él mismo fundó hace unos años. Habrá que esperar si el modelo que Musk tiene en mente para Twitter dista mucho de las capacidades de ChatGPT de manera que logre superarlo o si al contrario, tendrá habilidades similares o inferiores.

Imagen: Wiki Commons

A estas alturas resulta redundante decir que la Inteligencia artificial (AI) está revolucionando la manera en la que se desarrolla software. Nos tomó menos de 24 horas descubrir el potencial que modelos como Chat-GPT-4 tenía para aplicarse a cientos de industrias, incluida la ingeniería de sistemas y programación: desde la creación de páginas web hasta la construcción de documentos legales. Y, como resultado, las compañías de tecnología se lanzaron a buscar maneras de utilizar estos mismos para ser los primeros en desarrollar herramientas AI.

Pero hay un problema en el desarrollo de AI. Y no se trata de una carta firmada por Elon Musk sobre los peligros de la inteligencia artificial. El mayor bloqueo que hoy tienen los desarrolladores está en la falta de computadores especializados para poder correr, entrenar y utilizar estos modelos.

Un reporte publicado por The Information describe la situación en la que se encuentran hoy muchas compañías de tecnología que no pueden continuar proyectos utilizando AI porque no hay servidores disponibles para hacerlo. La escasez de este tipo de computadores tiene dos razones: hay una alta demanda por servidores que puedan ser utilizados en AI, sumado a los problemas que hoy existen en oferta de chips.

Del minado de cripto a ChatGPT-4: ¿otra vez estamos frente a una escasez de GPUs?

Desde que ChatGPT comenzó a ganar renombre uno de los temores es que estemos frente a otra escasez de GPU. Es un miedo natural, considerando que durante los últimos años el precio de componentes y chips ha incrementado de manera importante, cortesía (entre otras cosas) del boom que tuvo la industria de las criptomonedas. Y desde hace algunos meses la situación se ha ‘normalizado’ en parte gracias a que el sector de las criptomonedas no es el más atractivo y por otro lado gracias a la producción de GPUs especializadas en minado, que ha reducido la demanda por tarjetas gráficas pensadas para otras tareas.

Pero existe problema: hay una escasez de componentes desde hace algún tiempo. Nvidia ha sido el centro de esta falta de GPUs, siendo uno de los principales proveedores de estas partes que son vitales en el entrenamiento de estos modelos y, más importante, las piezas necesarias para las GPU de servidores en la nube ahora que los centros de datos de compañías como Google y Amazon, así como otras empresas más pequeñas, están buscando expandirse para responder a la demanda actual de capacidad para correr estos modelos.

Otro problema de desarrollar AI: La energía también está siendo un problema

The Information también menciona que otro de los problemas en los que se están encontrando los centros de datos está en los requisitos de energía que supone la nueva demanda de servidores en la nube. Este es un problema que solo se ha acumulado en años recientes y que, al mismo tiempo, está poniendo a los proveedores medianos de estas plataformas en aprietos. Para hacer más complicada la situación el entrenamiento de software AI requiere tanto poder de procesamiento que algunos centros de datos no cuentan con la capacidad de separar a sus clientes, lo que significa que en algunos casos solo pueden atender las necesidades de diferentes clientes de manera simultánea.

Imágenes: Montaje ENTER.CO

 Enter.co/dev  es una colaboración con Coderise.org y Holberton Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.

Recordemos que las compañías que crean modelos de inteligencia artificial, en su mayoría, utilizan chips Nvidia; sin embargo, Google lazó desde 2020 un chip personalizado conocido como Unidad de procesamiento de Tensor (TPU). La supercomputadora que Google utiliza para crear modelos de IA cuenta con miles de chips TPU.

TPU está ahora en su cuarta generación y en un artículo científico publicado por Google ha revelado cómo ha unido más de 4.000 chips en una supercomputadora utilizando sus propios interruptores ópticos desarrollados a medida para ayudar a conectar máquinas individuales.

Según el estudio este sistema es “mucho más económico, de menor consumo y más rápido que Infiniband, los OCS y los componentes ópticos subyacentes cuestan menos del 5 % del costo del sistema y menos del 3 % de la energía”.

Además explica que cada TPU de cuarta generación, incluye SparseCores, procesadores de flujo de datos que aceleran los modelos que se basan en incrustaciones de 5 a 7 veces, pero que usan solo el 5 % del área del dado y de la energía”.

TPU cuarta generación superaría las anteriores, ya que mejora el rendimiento- vatio. “La supercomputadora TPU v4 es 4 veces más grande con 4096 chips y, por lo tanto, aproximadamente 10 veces más rápida en general, lo que, junto con la flexibilidad de OCS, ayuda a los modelos de lenguaje grandes”.

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De otra parte, David Patterson, ingeniero de Google, explica que “las supercomputadoras de TPU también son las primeras con soporte de hardware para incrustaciones, un componente clave de los modelos de recomendación de aprendizaje profundo (DLRM) que se utilizan en publicidad, clasificación de búsqueda, YouTube y Google Play”.

La investigación publicada por Google dijo que, para sistemas de tamaño similar, sus chips son hasta 1,7 veces más rápidos y 1,9 veces más eficientes energéticamente que un sistema basado en el chip A100 de Nvidia que estaba en el mercado al mismo tiempo que el TPU de cuarta generación.

Imagen: Google

La investigación de doctorado realizada por Lorena Uribe Hurtado y el Grupo de Ambientes Inteligentes Adaptativos de la Universidad Nacional de Colombia, reseña que “crearon y ejecutaron algoritmos computacionales –cuyas versiones son costosas en el mercado–, para generar una función equitativa, ‘paralela’, de los núcleos disponibles en cada dispositivo y mejorar su rendimiento”.

De acuerdo con la Agencia de Noticias UNAL, la capacidad de los dispositivos tecnológicos para procesar una acción varía según la gama del equipo: los de baja pueden tener entre 8 y 18 núcleos, y los de alta, o más avanzados, cuentan con hasta 128 núcleos, lo que quiere decir, que a mayor cantidad de núcleos, mejor será su flujo de trabajo.

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Los investigadores realizaron varios experimentos como indicarle a dichos algoritmos, mediante código de programación, es decir, de una serie de instrucciones que un desarrollador le “ordena” ejecutar a un computador, que el procesador hiciera una ejecución lineal o una lista de acciones consecutivas para reducir los tiempos de ejecución y el número de pasos de una tarea.

La universidad también explica que intervinieron la unidad central de procesamiento (CPU), una de las partes esenciales de los dispositivos electrónicos, algo así como su cerebro, pues ahí reposa la información (datos, cifras, operaciones, etc.).

Así mismo, con la unidad de procesamiento gráfico o GPU, que es como el corazón, donde se encuentran todos los componentes visuales (imágenes, videos, fotos). Cada unidad utiliza una cantidad de núcleos para desarrollar una tarea.

“Para el estudio se modificó el sistema de fábrica para que ejecutara la acción en un solo núcleo, y que los restantes le sirvieran de refuerzo; si se distribuye el trabajo de un computador en todos los núcleos disponibles, no habría ralentización o sobrecarga en el dispositivo”, explica la investigadora.

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Para lograr la paralelización se utilizaron tres herramientas informáticas: API, OpenMP y OpenACC, las cuales aceleran los códigos de programación creados por ella, para que el sistema interprete con mayor rapidez la lectura de información que se debe hacer, que en este caso fue clasificación y agrupamiento de datos.

Mediante el lenguaje programación C++ y Python se obtuvieron dos métodos algorítmicos de clasificación y tres de agrupamiento.

“Es un reto programar esta ruta de acción, debido a que no existe un parámetro o regla establecida para elaborar un código de paralelización”, comenta la doctora.

Según la UNAL, estos procesos o pasos generan un consumo de espacio de memoria y la carga de volúmenes de información y operaciones numéricas para contar o agrupar, lo cual puede tardar hasta 20 horas en un proceso de producción.

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Sin embargo, mediante el aprovechamiento de distribución de la información, poniendo a trabajar todos los núcleos de forma secuencial, la investigadora redujo los tiempos de lectura de 5 a 20 minutos.

El resultado determina que la ejecución de una tarea computacional se puede desarrollar en menos de dos pasos, “que es lo que buscamos con la paralelización: optimizar los recursos existentes, como la cantidad de núcleos disponibles en un equipo”.

La investigadora menciona que este tipo de flujos de la información, mediante procesos de programación, requieren de tiempo de desarrollo para que la máquina pueda paralelizar la información en sus núcleos, siempre y cuando tenga un sistema computacional que le permita modificar las características que vienen por defecto o de fábrica, como los sistemas Intel, AMD O NVIDIA.

Imagen:  pixabay

En caso de que no lo sepas, Nvidia cuenta con su propio paquete de productos para transmisión. Uno de estos programas es Nvidia Broadcast, que está pensado como un software para mejorar las transmisiones en vivo y video conferencias. Hace unas semanas la plataforma lanzó el parche de actualización 1.4 en el que incluyó Eye Contact.

El objetivo de la función es bastante sencillo: utilizando un sistema de traqueo junto con Inteligencia artificial el programa puede detectar cuando el iris del ojo está mirando en otra dirección y luego utilizando inteligencia artificial remplaza el video para mantener contacto visual. El propósito de esta función es ayudar a las personas a mantener la vista en la cámara, por ejemplo, cuando están leyendo un guion o están revisando una segunda pantalla.

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Por supuesto, lo interesante está en el uso que muchas personas le han dado a la herramienta. Una serie de creadores de contenido han aprovechado Eye Contact para hacer que durante escenas completas de películas todos los actores estén mirando a la cámara. Y el efecto conseguido es… un poco perturbador y capaz de incomodar a cualquier persona que ya tenga problemas de ansiedad con las miradas intensas.

Jurassic Park with Eye Contact pic.twitter.com/bfX4VRYyfy

— ActionMovieDad (@ActionMovieKid) January 25, 2023

La función de Eye Contact todavía se encuentra en beta, pero no sorprendería si en algún momento una función similar utilizando Inteligencia Artificial es implementada en otras soluciones de video o incluso en aplicaciones como TikTok o Instagram.

Por ahora, parece que el interés principal de muchos está en normalizar el uso de estas aplicaciones como ‘asistentes’ de las tareas del día a día. Por ejemplo, muchos están proponiendo el utilizar Chat GPT como una herramienta para la construcción base de textos, que luego pueda ser modificada. En el caso de DALL-E hay una búsqueda similar, con compañías probando su uso para la generación de imágenes de stock.

Por supuesto, y como ha sido el caso de Eye Contact, su uso actual parece estar centrado principalmente en hacer memes o incomodar a los internautas con arqueólogos hablando de dinosaurios mientras te miran a los ojos.

Imágenes: Captura de pantlla y Nvidia

La RTX 4070 Ti incluye 7.680 núcleos CUDA, un reloj de aumento de 2,61 GHz y 12 GB de memoria. Nvidia afirma que la tarjeta es capaz de superar a la RTX 3080 en un 3,5 veces aproximadamente al jugar a Cyberpunk 2077 con DLSS 3 habilitado y el modo de Ray Tracing: Overdrive del juego.

La RTX 4070 Ti estará disponible a partir del próximo 5 de enero; no estará disponible como una Founders Edition y solo se venderá a través de socios.

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No es el único as bajo la manga de Nvidia

En otras noticias, Nvidia ha anunciado mejoras en su servicio de juegos en la nube, GeForce Now, incluyendo la adición de nuevos servidores con componentes de hardware mejores a su plan premium. La empresa ahora está utilizando unidades de procesamiento gráfico GeForce RTX 4080-class en sus servidores de alta gama, que anteriormente estaban equipados con servidores equivalentes a los GeForce RTX 3080.

GeForce Now permite a los usuarios jugar sus propios juegos desde la nube en una variedad de dispositivos, incluyendo Windows, macOS, Android y ciertos navegadores web. Sin embargo, algunos editores de juegos no permiten que sus juegos sean compatibles con la plataforma, que actualmente cuenta con 1.500 juegos compatibles, incluyendo Fortnite, League of Legends y Cyberpunk 2077.

El servicio ofrece una prueba gratuita con sesiones de juego de 60 minutos, o los usuarios pueden pagar por una membresía Prioridad por 9,99 dólares al mes para jugar sin límites y acceder a características propietarias como DLSS 3 y Nvidia Reflex. La tarifa premium, llamada GeForce Now Ultimate, se ha renombrado desde GeForce Now RTX 3080 y ahora admite resolución 4K y hasta 240Hz para monitores de juego, así como compatibilidad con G-Sync. El servicio está disponible por 19,99 dólares al mes.

Imagen: Nvidia oficial

En el documento publicado por la Comisión, se afirma que Nvidia engañó a los inversionistas de la compañía. Según la entidad, la compañía de tarjetas gráficas informó un alto aumento en los ingresos, que supuestamente, estaban ligados a los “juegos”. Realmente se determinó que las ganancias existían pero provenían de la venta del éxito en el criptomercado.

La SEC argumenta que Nvidia logró tal magnitud de ventas de criptominería en el año 2017, cuando las recompensas de la minería de Ethereum crecieron exponencialmente. Incluso, se divulgó que la criptominería fue la causante de la escasez de GPU por la que pasó la compañía.

Ante dicho panorama, la empresa decidió lanzar su línea CMP, dedicada exclusivamente a la minería, de manera que los jugadores pudieran contar con las tarjetas GPU. No obstante, varios empleados argumentaron que muchas GPU de juegos seguían destinándose a los mineros. El personal de ventas de la compañía, en particular en China, informó lo que creían que eran aumentos significativos en la demanda de GPU para juegos como resultado de la criptominería”, dice la orden.

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Con esto se determinó que realmente, las cifras de venta de Nvidia no indicaba necesariamente un crecimiento futuro que fuera confiable, por lo que terminó siendo más riesgoso. “ Los analistas e inversores de NVIDIA estaban interesados en comprender hasta qué punto los ingresos de juegos de la empresa se vieron afectados por la criptominería y preguntaron de forma rutinaria a la alta dirección sobre la medida en que los aumentos en los ingresos de juegos durante este período de tiempo fueron impulsados por la criptominería”, argumenta la SEC.

Por su parte, la compañía no acepta haber actuado mal al respecto, pero aceptó firmar el acuerdo en el que aseguran detener cualquier anomalía ilegal en próximos informes. Incluso, la compañía no relacionó la minería con el éxito de sus ventas, mencionó a cambio a las criptomonedas como un factor importante en otros mercados.

Imagen: Archivo

NeRF solo necesita un par de fotografías bidimensionales; basado en ellas se encarga de llenar los espacios en blanco, interpolando lo que las fotos no alcanzaron a capturar. Y no, esta no es la primera tecnología que se encarga de desarrollas escenarios 3D a partir de imágenes, pero NVIDIA afirma que es la más rápida hasta el momento, pues solo necesita unos cuantos segundos para hacer su magia.

Eso sí, debes tener en cuenta que necesitas varias fotos desde diferentes ángulos en el espacio y “unas decenas de milisegundos” para poder recrearlo en 3D. Si quieres que en la escena hayan personas, deberás tomar las imágenes lo más nítidas posibles, sin un solo movimiento, pues la escena podría quedar borrosa.

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La compañía comenta que los primeros modelos creador de NeRF por otras empresas tampoco demoran demasiado en producir escenas 3D. De hecho, para renderizar un espacio solo necesitan algunos minutos, incluso si algún sujeto quedó obstruido por muebles, repisas u otros objetos en las fotografías. No obstante, NVIDIA asegura que entrenarlos si tomó bastantes horas.

En esta nueva versión de NVIDIA se pudo desarrollar la tecnología de manera que solo tome unos cuantos segundos entrenarla. Esto se logró gracias a una técnica desarrollada por la empresa que se llama ‘codificación de cuadrícula hash de resolución múltiple’, la cual está optimizada para que se ejecute eficientemente en una sola GPU.

La compañía espera que con Instant NeRF se pueda utilizar en el campo del entretenimiento y la arquitectura, claramente, para desarrollar escenarios 3D. Por otro lado, en el sector de la tecnología, la compañía cree que este proyecto puede entrenar robots y ayudar a los sistemas de conducción autónomo para hacerse a una idea del tamaño real de los objetos.

Imagen: Captura de pantalla NVIDIA