🤖 Aumento global de contrataciones de Anthropic
Anthropic se prepara para triplicar su plantilla fuera de EE. UU., al tiempo que multiplica por casi cinco sus equipos de IA aplicada. La lógica es obvia: alrededor del 80 % del tráfico de Claude proviene ahora de fuera de Estados Unidos. A estas alturas, parece más una inevitabilidad que una sorpresa.
La atención se centra en Dublín, Londres y Zúrich, además de una flamante oficina en Tokio. Sinceramente, todo apunta a una estrategia global de captación de talento.
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La apuesta de OpenAI por la deuda y el arrendamiento de chips
Ampliar la capacidad de procesamiento no es barato. OpenAI está explorando la financiación mediante deuda y el arrendamiento de chips para impulsar "Stargate", su enorme proyecto de infraestructura.
Oracle, SoftBank, Nvidia... sí, todos involucrados en la misma red, mientras que otros cinco centros de datos en EE. UU . están en proyecto. Empieza a parecerse a una red eléctrica construida exclusivamente para la IA.
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Alibaba lanza una bestia de un billón de parámetros
Alibaba presentó Qwen3-Max, un modelo con un billón de parámetros desarrollado con la potencia de Nvidia. ¿Sus objetivos? Generación de código y agentes autónomos: ambicioso, por decir lo menos.
Pero no se limitan a presumir de modelos. Ya se están instalando nuevos centros de datos en Brasil, Francia, los Países Bajos y otros países. Parece menos una "expansión" y más una silenciosa conquista territorial en la guerra de la nube.
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Infraestructura de IA: sigue calentándose
La carrera armamentística de los centros de datos de IA está generando un acuerdo tras otro: todos persiguen una infraestructura más grande, más rápida y más potente (literalmente, más potente).
Y, en medio de todo este caos, OpenAI lanzó Pulse dentro de ChatGPT. Imagínelo como una herramienta simplificada de resumen de noticias, como un feed, pero sin la espiral interminable de malas noticias.
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El ataque de CAMIA reaviva el debate sobre la memoria
Una nueva investigación ha dado un giro inesperado: CAMIA, un ataque que demuestra que los modelos aún pueden revelar datos de entrenamiento. ¿Un desastre para la privacidad? Quizás aún no sea una crisis total, pero sin duda es un problema complejo.
El debate sobre "¿qué recuerdan exactamente los modelos?" acaba de añadir otro capítulo complicado.
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