El desarrollo fue realizado junto a Broadcom y marca un movimiento poco habitual para una empresa conocida principalmente por sus modelos de inteligencia artificial. Con este anuncio, OpenAI deja de depender exclusivamente de proveedores externos de hardware y empieza a participar directamente en una de las áreas más costosas y estratégicas del sector tecnológico.

La compañía asegura que las primeras pruebas muestran una mejora significativa en eficiencia energética frente a los aceleradores de IA disponibles actualmente. Aunque todavía no ha publicado cifras definitivas de rendimiento, el objetivo es claro: obtener más capacidad de procesamiento consumiendo menos electricidad.

¿Qué es un chip de inferencia y por qué importa?

Cuando haces una pregunta en ChatGPT y recibes una respuesta, ocurre un proceso conocido como inferencia. Es el momento en que un modelo ya entrenado analiza una solicitud y genera una respuesta en tiempo real.

Esa tarea requiere enormes cantidades de recursos computacionales. Actualmente gran parte de ese trabajo se realiza sobre procesadores especializados fabricados por NVIDIA, empresa que domina el mercado mundial de aceleradores para inteligencia artificial.

Te puede interesar: Huawei Cloud MaaS llega a Colombia con DeepSeek y GLM para reducir el costo de la IA

Jalapeño fue diseñado específicamente para esa función. Según OpenAI, su arquitectura reduce movimientos innecesarios de datos dentro del sistema y optimiza el uso de memoria, red y procesamiento para que los modelos funcionen de manera más eficiente.

La compañía explica que el chip fue desarrollado tomando como referencia el comportamiento real de productos como ChatGPT, Codex y su plataforma para desarrolladores. Esto significa que el hardware fue adaptado a las necesidades de los modelos de lenguaje modernos, en lugar de reutilizar diseños creados originalmente para otras cargas de trabajo.

Otro dato llamativo es la velocidad del proyecto. OpenAI afirma que el chip pasó desde el diseño inicial hasta la fabricación en apenas nueve meses, un plazo inusualmente corto para la industria de semiconductores avanzados.

Una competencia que va más allá de los modelos de IA

La presentación de Jalapeño refleja un cambio importante en la carrera tecnológica actual. Durante años, la competencia se centró en desarrollar modelos más potentes. Ahora la batalla también se libra en los centros de datos y en los chips que permiten ejecutarlos.

Google lleva años utilizando sus procesadores TPU para alimentar Gemini. Amazon cuenta con las familias Inferentia y Trainium. Microsoft desarrolla sus propios aceleradores para Azure. Con Jalapeño, OpenAI entra oficialmente en ese grupo.

La apuesta tiene implicaciones económicas importantes. Si la empresa logra reducir el costo de ejecutar modelos de IA, podría ofrecer servicios más baratos, atender a más usuarios simultáneamente y acelerar el desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial.

OpenAI afirma que este es apenas el primer integrante de una plataforma de hardware que evolucionará durante varios años y que comenzará a desplegarse a gran escala a partir de 2026.

Más allá de las especificaciones técnicas, el anuncio revela una transformación profunda. OpenAI ya no quiere limitarse a crear modelos de inteligencia artificial. También quiere controlar la infraestructura física que hará posible la próxima generación de servicios basados en IA.

La apuesta llega en un momento en el que las cargas de trabajo con IA, edición de video, programación asistida y creación de contenido exigen equipos más potentes, pero también más eficientes. La promesa de estas nuevas máquinas es sencilla: ofrecer más rendimiento en equipos ligeros, delgados y con batería para toda la jornada.

Los nuevos computadores llegarán primero en portátiles y pequeños equipos de escritorio fabricados por marcas como Surface, ASUS, Dell, HP, Lenovo y MSI.

IA local, gráficos avanzados y más memoria

RTX Spark combina arquitectura Arm, GPU Blackwell de NVIDIA y optimizaciones específicas de Windows. Según Microsoft, la plataforma puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para inteligencia artificial, además de incorporar hasta 128 GB de memoria unificada.

Esto tiene implicaciones directas para quienes trabajan con modelos de IA, renderizado 3D o grandes proyectos multimedia. Al tener más memoria accesible entre CPU y GPU, los equipos podrán ejecutar modelos locales más grandes o procesar proyectos complejos sin depender tanto de servidores externos.

Microsoft también aseguró que optimizó Windows 11 para sacar provecho de esta arquitectura. Entre los cambios aparecen mejoras en la administración energética, distribución inteligente de tareas entre núcleos de procesamiento y una gestión más eficiente de la memoria compartida.

Otro elemento importante es Prism, el sistema de emulación para ejecutar aplicaciones x86 en dispositivos Arm. La compañía afirma que seguirá mejorando compatibilidad y rendimiento para reducir una de las principales barreras de adopción de computadores basados en esta arquitectura.

Una nueva generación de PCs pensada para agentes de IA

Uno de los anuncios más llamativos está relacionado con los llamados agentes de inteligencia artificial. Microsoft quiere que Windows se convierta en una plataforma preparada para ejecutar asistentes y herramientas autónomas directamente en el computador.

Para lograrlo, Windows incorporará mecanismos de seguridad, contención y permisos que permitan controlar qué información pueden usar estos agentes y cómo interactúan con el sistema.

El movimiento también busca atraer a desarrolladores. Herramientas como GitHub Copilot, Cursor, Claude Code y otras plataformas enfocadas en IA ya funcionan sobre este ecosistema. A eso se suman tecnologías para entrenamiento y ejecución de modelos acelerados por GPU.

En paralelo, el catálogo de aplicaciones compatibles sigue creciendo. Programas creativos como Photoshop, Premiere, Blender, DaVinci Resolve o CapCut ya cuentan con soporte para Arm. En videojuegos, Microsoft promete una mejor experiencia para títulos AAA, junto con soporte ampliado para sistemas anti-cheat y juegos competitivos.

Entre los equipos anunciados destaca Surface Laptop Ultra, un portátil orientado a profesionales creativos y desarrolladores que necesitan ejecutar cargas intensivas de IA y procesamiento gráfico.

Pero la ambición va más allá del portátil. Microsoft confirmó que Windows también llegará a sistemas basados en NVIDIA GB300, llevando capacidades de supercomputación local a estaciones de trabajo empresariales.

El mensaje detrás de RTX Spark es claro: Microsoft y NVIDIA quieren que la inteligencia artificial deje de vivir únicamente en la nube y empiece a ejecutarse cada vez más cerca de ti, directamente en tu PC.

El regreso de James Bond al gaming funciona como uno de los ejemplos más visibles de esta transición. En 007 First Light, los jugadores acompañarán a una versión joven del agente secreto durante su formación dentro del MI6, en una aventura que mezcla acción, infiltración y exploración en tercera persona.

Más allá del personaje, gran parte de la atención está puesta en la tecnología. El juego llegará con soporte para DLSS 4.5 Super Resolution y Dynamic Multi Frame Generation, herramientas diseñadas para aumentar la cantidad de cuadros por segundo sin exigir más recursos del hardware.

James Bond vuelve con gráficos impulsados por IA

La apuesta técnica detrás de 007 First Light apunta a aprovechar el potencial de las tarjetas gráficas más recientes, especialmente la línea GeForce RTX Serie 50. NVIDIA confirmó además que próximamente añadirá tecnologías como Path Tracing y DLSS Ray Reconstruction.

Estas funciones utilizan inteligencia artificial para mejorar reflejos, iluminación y sombras en tiempo real. En la práctica, esto significa entornos con más detalle, efectos visuales más naturales y una representación más precisa de la luz dentro del juego.

La estrategia también responde a un problema recurrente del gaming moderno: los videojuegos son cada vez más complejos gráficamente, pero los jugadores siguen buscando altas tasas de rendimiento y menor latencia.

RTX llega a más juegos y cambia las prioridades del hardware

La expansión de estas herramientas ya no está limitada a un solo lanzamiento. Títulos como World of Tanks: HEAT, Starminer, Helldivers 2 y F1 25 también incorporarán tecnologías RTX para mejorar rendimiento y calidad visual.

En F1 25, por ejemplo, debutarán efectos avanzados de Path Tracing dentro de la franquicia, mientras que Helldivers 2 sumará DLSS 4.5 y NVIDIA Reflex para reducir retrasos entre las acciones del jugador y la respuesta en pantalla.

Te puede interesar: El 48% de los desarrolladores de videojuegos afectados por despidos masivos no encuentra trabajo

Precisamente Reflex se está convirtiendo en otra pieza importante dentro de esta evolución. La herramienta reduce la latencia del sistema, algo especialmente relevante en juegos competitivos donde fracciones de segundo pueden marcar diferencias.

Lo que muestran estos anuncios es un cambio más amplio dentro de la industria: el rendimiento ya no depende únicamente de tener hardware más potente. Cada vez más, la inteligencia artificial está asumiendo tareas que antes requerían fuerza bruta de procesamiento.

Para los jugadores, eso significa gráficos más avanzados, respuestas más rápidas y experiencias visuales más inmersivas. Para la industria, representa una nueva carrera tecnológica donde la IA empieza a convertirse en parte central del desarrollo de videojuegos.

El dato más llamativo es que Google recuperó el primer lugar como la marca más valiosa del mundo tras crecer un 57 % en un año. La compañía alcanzó una valoración de 1,5 billones de dólares y desplazó a Apple, que lideró durante los últimos cuatro años.

Te puede interesar: Netflix asegura haber generado 425.000 empleos y 325.000 millones de dólares en 10 años

La IA aparece como el motor detrás de este cambio. Según el estudio, herramientas como Gemini, los sistemas de personalización y las mejoras en motores de búsqueda están modificando la manera en que las personas descubren productos, consumen contenido y toman decisiones de compra.

El ranking también muestra cómo las marcas tecnológicas siguen ampliando su dominio global. Microsoft, Amazon y NVIDIA aparecen entre las cinco compañías más valiosas del mundo, impulsadas por el auge de la inteligencia artificial generativa y la demanda de infraestructura para entrenar modelos avanzados.

La IA cambió el juego para las marcas

El informe de Kantar explica que la inteligencia artificial está alterando miles de puntos de contacto entre las marcas y los consumidores. Desde recomendaciones automáticas hasta asistentes conversacionales, las empresas ahora dependen de sistemas inteligentes para definir qué mostrarte y cuándo hacerlo.

Eso también elevó la competencia. Hoy las marcas necesitan diferenciarse en espacios digitales saturados por algoritmos y contenido automatizado.

Uno de los casos más llamativos del listado es OpenAI. Aunque la empresa no aparece directamente en el top 10, su producto ChatGPT registró el mayor crecimiento porcentual de valor de marca en todo el ranking, con un aumento del 285 %.

Te puede interesar: Dell Technologies: solo 36 % de compañías en Colombia tiene estrategia completa de ciberresiliencia ¿Cómo afecta esto?

Otra sorpresa fue el debut de Claude, el chatbot de Anthropic, que entró directamente en la posición 27 con un valor estimado cercano a los 96.600 millones de dólares.

Mientras tanto, las compañías chinas siguen creciendo con fuerza. Tencent regresó al top 10 global y firmas como Alibaba y Xiaomi aumentaron notablemente su valor de marca.

Mercado Libre mantiene viva a Latinoamérica en el top global

En medio del dominio tecnológico de Estados Unidos y China, solo una marca latinoamericana logró mantenerse dentro del Top 100 mundial: Mercado Libre.

Kantar destaca que la empresa logró sostener su crecimiento gracias a un ecosistema digital que mezcla comercio electrónico, pagos, logística y publicidad digital. La firma se convirtió en una de las pocas compañías de la región capaces de competir a escala global en un mercado dominado por gigantes tecnológicos.

El reporte también deja cambios interesantes por sectores. Zara superó a Nike como la marca de moda más valiosa del mundo, mientras Hermès desplazó a Louis Vuitton en lujo.

En servicios financieros, bancos tradicionales como Chase y HSBC fortalecieron su posición gracias a estrategias enfocadas en confianza y relación con los usuarios.

Más allá de las cifras, el informe deja una conclusión evidente: la inteligencia artificial ya no es una promesa experimental. Hoy influye directamente en el valor económico de las marcas más poderosas del mundo y está cambiando la competencia digital a una velocidad que pocas industrias habían experimentado antes.

A la cumbre con el presidente chino Xi Jinping llegaron ejecutivos como Apple, Nvidia, Tesla, Qualcomm y Meta, junto a figuras de Wall Street y altos miembros de la administración estadounidense.

La presencia de empresarios como Elon Musk, Tim Cook y Jensen Huang deja ver que la tecnología será uno de los temas centrales del encuentro entre Washington y Pekín.

Aunque oficialmente la agenda incluye comercio, inversiones y tensiones geopolíticas, detrás de la reunión aparece una competencia mucho más profunda: quién liderará la próxima década de la inteligencia artificial.

La guerra tecnológica entre EE. UU. y China

Uno de los puntos más sensibles está relacionado con los chips de IA. Estados Unidos mantiene restricciones para exportar procesadores avanzados a China, especialmente aquellos diseñados para entrenar modelos de inteligencia artificial.

En el centro de esa discusión aparece Nvidia. La compañía lleva meses presionando a Washington para flexibilizar algunas limitaciones sobre sus chips H200, argumentando que bloquear completamente el mercado chino podría terminar fortaleciendo a fabricantes locales.

La visita de Jensen Huang sorprendió porque inicialmente no estaba prevista. Su llegada a Pekín junto a Trump refuerza la idea de que el negocio de los semiconductores se convirtió en una prioridad diplomática.

La discusión no se limita al hardware. También involucra ciberseguridad, propiedad intelectual y el avance acelerado de modelos de IA desarrollados en China.

Empresas como Huawei, Alibaba y ByteDance han aumentado sus inversiones en chips propios y sistemas de inteligencia artificial, intentando reducir la dependencia tecnológica de Estados Unidos.

Al mismo tiempo, China sigue ganando terreno en áreas como robótica, publicaciones científicas y patentes relacionadas con IA, mientras Estados Unidos conserva ventaja en infraestructura y acceso a chips avanzados.

Musk, Cook y el nuevo mapa de poder tecnológico

El viaje también evidencia cómo las grandes tecnológicas se volvieron actores políticos internacionales.

Elon Musk mantiene una posición delicada. Tesla depende fuertemente de sus fábricas y operaciones en China, mientras Washington endurece su postura frente al gobierno chino. Aun así, Musk sigue siendo una figura influyente dentro del círculo cercano de Trump.

Tim Cook también enfrenta presión. Apple necesita mantener su cadena de producción en Asia, pero al mismo tiempo busca aumentar inversiones dentro de Estados Unidos para evitar impactos por aranceles y restricciones comerciales.

La presencia conjunta de ejecutivos de tecnología, finanzas y manufactura muestra que la rivalidad entre Estados Unidos y China ya no gira únicamente alrededor de productos baratos o exportaciones. Ahora el centro de la disputa está en la inteligencia artificial, los datos, los chips y la capacidad de controlar las tecnologías que definirán la economía global.

La reunión entre Trump y Xi Jinping podría terminar marcando nuevas reglas para la industria tecnológica mundial. Y aunque no se anuncien acuerdos inmediatos sobre IA o semiconductores, las decisiones que salgan de Pekín tendrán impacto directo en compañías que fabrican desde celulares y computadores hasta sistemas de defensa y plataformas de inteligencia artificial.

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

;

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

;

Te puede interesar: Así funciona Gemini 3, la actualización que impulsa el uso de IA en el Buscador y en las herramientas de Google

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.

Te puede interesar: Rodar fuera saldrá caro: Donald Trump declara la guerra a las películas extranjeras con arancel del 100%

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.​

Te puede interesar: Microsoft revela el listado de las profesiones tecnológicas 2025 más buscadas en Colombia

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.

Te puede interesar: Nubank lanza opción de ahorro con rendimientos del 15% al 110% y liquidez inmediata, ¿en qué países aplica?

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.

Te puede interesar: Reviven cyborg líquido de “Terminator 2”: Surcorea desarrolló robot blando inspirado en el policía asesino

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.

Te puede interesar: 7 cursos gratuitos de NVIDIA para aprender de IA, creación de apps y ciencia de datos: aquí te puedes inscribir

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.

Te puede interesar: Lanzan cursos gratis en marketing digital y creación de marca enfocados en el mercado del café ¿Cómo postularme?

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.

Te puede interesar: CES 2025: Nvidia lanza Project Digits, la revolución de la IA en tu escritorio

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.

Te puede interesar: CES 2025: Nvidia lanza Project Digits, la revolución de la IA en tu escritorio

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.

Te puede interesar: CES 2025: “IA para todos: Todos los días, en todas partes”

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.

Te puede interesar: Esta es la primera discográfica de artistas creados con IA: su música es buena y ya planean conciertos

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. 

Te puede interesar: Descubre las soluciones de IA para tu empresa con expertos del sector en EXPODIGITAL 2024

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.

Te puede interesar: Las acciones de Nvidia, la empresa más valiosa del mundo, se empezarán a vender en Colombia: dónde comprarlas

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.

Te puede interesar: OpenAI sorprende con GPT-4o mini, el nuevo modelo barato para desarrolladores

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.

Te puede interesar: AWS lanza plataforma para crear apps empresariales en minutos: para profesionales sin saber de software

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. 

Te puede interesar:Nvidia anuncia asistente IA que te ayuda a resolver las partidas en tus juegos de PC

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.

Te puede interesar: NVIDIA lanza IA: ‘Chat With RTX’ que te permite personalizar tu propio contenido en PC

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. 

Te puede interesar: Los anuncios más importantes del State of Play de mayo de 2024

¿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.

Te puede interesar: Usar inteligencia artificial para clonar voces en llamadas automáticas son declaradas ilegales en EE.UU.

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.

Te puede interesar: Steam ahora permitirá e indicará juegos que hayan sido creados con contenido generado por IA

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.

Te puede interesar: Nvidia multada por ocultar cuantas GPU vendió para minería de criptomonedas

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.

Te puede interesar: Rusia anuncia GigaChat, el chatbot que llega a competir con ChatGPT

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.

Imagen:

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.

Te puede interesar: OpenAI te pagará por cada error que encuentres en ChatGPT

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”.

Te puede interesar: ¿Cómo ha cambiado el planeta entre 1984 y 2022? Google Earth Timelapse lanza nuevas imágenes

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