Dentro de los movimientos ejecutivos de Google que llevaron a su gran reorganización de la IA ↗
Google está reforzando su control sobre DeepMind mientras trabaja para que Gemini vuelva a ocupar un lugar destacado. Según se informa, Sergey Brin ha estado instando al personal de IA a que se centre por completo en Gemini, incluyendo el trabajo en torno al autoaprendizaje recursivo.
La reorganización también otorga mayor autoridad al arquitecto jefe de IA, Koray Kavukcuoglu, mientras que algunos equipos se integran más directamente en Google. ¿Lo más incómodo? Según se informa, el próximo modelo insignia de Gemini se ha retrasado tras quedar rezagado frente a sus rivales en áreas como la programación. (Reuters)
La plataforma de revisión de código con IA CodeRabbit ha sido valorada en 1.500 millones de dólares en su última ronda de financiación ↗
CodeRabbit recaudó 143 millones de dólares en una ronda de financiación codirigida por Atomico y Smash Capital, lo que elevó su valoración a 1.500 millones de dólares. La compañía afirma que ya realiza más de 2 millones de revisiones de código semanales para más de 17.000 clientes.
El momento es oportuno: a medida que la IA desarrolla más software, alguien —o quizás otra IA— necesita inspeccionar la avalancha. CodeRabbit planea expandirse aún más por Europa y Asia, y afirma que invertirá más de 10 millones de dólares para que sus herramientas de revisión de IA sigan siendo gratuitas para proyectos de código abierto. (Reuters)
La startup de codificación de lenguaje natural Lovable recauda 400 millones de dólares con una valoración de 13.300 millones de dólares ↗
Lovable recaudó otros 400 millones de dólares, duplicando su valoración a 13.300 millones de dólares. Menlo Ventures y el fondo Scaleup Europe de EQT codirigieron la ronda, con Tencent y Balderton Capital entre otros inversores.
La empresa desarrolladora de aplicaciones de lenguaje natural afirma que sus ingresos recurrentes anuales casi se han triplicado, pasando de 200 millones de dólares a alcanzar los 600 millones. Los usuarios han creado más de 60 millones de proyectos: la programación en lenguaje natural ha pasado de ser un experimento de nicho a un negocio bastante grande, o al menos eso parece. (Reuters)
Las acciones de Cerebras se desploman un 16% después de que los resultados no impresionaran a los inversores ↗
El fabricante de chips de IA Cerebras cayó un 16% en las operaciones posteriores al cierre del mercado después de que sus ingresos trimestrales no alcanzaran las estimaciones de Wall Street, a pesar de que la compañía elevó sus previsiones para todo el año. Las ventas alcanzaron los 180,11 millones de dólares, mientras que los analistas esperaban 194,23 millones.
Su negocio en la nube prácticamente se cuadruplicó, alcanzando los 126 millones de dólares, aunque las ventas de hardware disminuyeron. Cerebras también está ampliando la capacidad de su enorme acuerdo de computación de 20.000 millones de dólares con OpenAI, por lo que la historia de crecimiento sigue muy viva; los inversores simplemente querían que se les sirviera con más intensidad. (Reuters)
Cisco prevé ingresos anuales superiores a las estimaciones gracias al gasto sostenido en IA ↗
Cisco pronosticó ingresos anuales superiores a las expectativas de Wall Street, ya que la demanda de equipos de red para clústeres de IA sigue en aumento. La compañía registró pedidos de infraestructura de IA por valor de 9300 millones de dólares durante su último ejercicio fiscal, incluyendo 4000 millones solo en el último trimestre.
Aun así, las acciones cayeron tras el cierre del mercado, ya que los inversores analizaron detenidamente los márgenes y las expectativas, que ya eran elevadas. La infraestructura de IA se está convirtiendo en una extraordinaria fuente de ingresos, pero, al parecer, incluso una fuente de ingresos necesita generar más dinero en estos tiempos. (Reuters)
Nebius supera las previsiones mientras los clientes se apresuran a asegurar capacidad de IA ↗
El proveedor de servicios en la nube para IA, Nebius, superó las expectativas de ingresos trimestrales gracias a la rápida adquisición de capacidad de procesamiento por parte de las empresas, lo que impulsó notablemente el precio de sus acciones. El valor de sus acuerdos de servicios en la nube para IA casi se cuadruplicó, con cuatro contratos que promediaron más de mil millones de dólares cada uno.
Nebius también elevó su objetivo de capacidad de potencia y afirmó que la demanda es lo suficientemente fuerte como para vender toda la capacidad prevista para el próximo año en las condiciones actuales. La escasez de capacidad de cómputo, de alguna manera, sigue comportándose como una propiedad frente al mar con GPU incorporadas. (Reuters)
Los creadores de modelos de IA estadounidenses vislumbran una oportunidad ↗
Los modelos chinos de peso abierto, económicos y eficientes, están obligando a las empresas estadounidenses de IA a replantearse sus estrategias. Meta está volviendo a los modelos de peso abierto, mientras que Nvidia está desarrollando sistemas Nemotron más grandes con el objetivo de competir con las principales alternativas de peso abierto.
La clave está en la economía. Las empresas cada vez necesitan menos el mejor modelo de vanguardia para cada tarea, lo que hace que los modelos abiertos más económicos resulten más atractivos y ejerce una mayor presión sobre las costosas soluciones cerradas de OpenAI y Anthropic. (Reuters)
Preguntas frecuentes
¿Qué implica la reorganización de la IA de Google para Gemini y DeepMind?
Google está integrando más estrechamente a DeepMind en su estrategia general de IA, al tiempo que otorga mayor autoridad al arquitecto jefe de IA, Koray Kavukcuoglu. Según se informa, Sergey Brin también ha animado a los equipos a centrarse en Gemini, incluyendo la investigación sobre la auto-mejora recursiva. Estos cambios sugieren que Google busca una coordinación más estrecha y rápida para fortalecer Gemini frente a los modelos de vanguardia de la competencia.
¿Por qué, según se informa, se ha retrasado el lanzamiento del próximo modelo de IA insignia de Gemini?
Según se informa, el próximo modelo insignia de Gemini ha sufrido retrasos tras quedarse atrás respecto a la competencia en áreas como la programación. La reorganización ejecutiva de Google parece tener como objetivo, en parte, mejorar la coordinación entre la investigación en IA, el desarrollo de productos y el liderazgo. Una estructura más integrada podría ayudar a la empresa a responder con mayor rapidez cuando el rendimiento de los modelos no cumpla con las expectativas internas o de la competencia.
¿Por qué empresas de programación de IA como CodeRabbit y Lovable atraen tanta inversión?
Los inversores están respaldando a empresas que abarcan diferentes aspectos del flujo de trabajo de software de IA, en rápida expansión. Lovable ayuda a los usuarios a crear aplicaciones mediante instrucciones en lenguaje natural, mientras que CodeRabbit se centra en la revisión de código, tanto generado por IA como escrito por humanos. A medida que la IA produce más software, las herramientas para crearlo, verificarlo y mantenerlo se convierten en elementos cada vez más valiosos del proceso de desarrollo.
¿Qué factores impulsan la demanda de infraestructura de IA de Cisco y Nebius?
Las empresas están invirtiendo fuertemente en redes, capacidad en la nube y recursos informáticos necesarios para ejecutar cargas de trabajo de IA cada vez mayores. Cisco reportó un fuerte volumen de pedidos de infraestructura de IA, mientras que Nebius indicó que los clientes se apresuraban a asegurar capacidad de cómputo mediante grandes acuerdos en la nube. Estas cifras sugieren que la demanda se mantiene sólida tanto en la capa de redes físicas como en los servicios especializados de IA en la nube.
¿Por qué cayeron las acciones de Cerebras a pesar de la fuerte demanda de chips de IA?
Las acciones de Cerebras cayeron tras la publicación de unos ingresos trimestrales inferiores a las expectativas de Wall Street, a pesar de que la compañía elevó sus previsiones para todo el año. Su negocio en la nube experimentó un crecimiento sustancial, mientras que las ventas de hardware disminuyeron. Esta reacción demuestra que una sólida demanda a largo plazo de IA no protege necesariamente a una empresa de la decepción del mercado a corto plazo cuando los ingresos u otros resultados clave no alcanzan las expectativas de los inversores.
¿Por qué las empresas estadounidenses de IA están mostrando un mayor interés en los modelos de ponderación abierta?
Los modelos chinos de código abierto, económicos y eficientes, están ejerciendo mayor presión sobre las empresas estadounidenses de IA para que ofrezcan alternativas más competitivas. Meta está volviendo a los modelos de código abierto, mientras que Nvidia está desarrollando sistemas Nemotron más grandes. Para muchas tareas empresariales, los usuarios pueden preferir un modelo de menor coste con un rendimiento suficientemente bueno en lugar de pagar por el modelo de vanguardia más potente disponible.