🧩 Broadcom firma un acuerdo a largo plazo para desarrollar los chips de IA personalizados de Google ↗
Broadcom firmó un acuerdo a largo plazo con Google para fabricar futuras generaciones de chips de IA personalizados y componentes de rack relacionados. Además, firmó un acuerdo independiente que otorga a Anthropic acceso a aproximadamente 3,5 gigavatios de capacidad de procesamiento de IA basada en procesadores de Google, lo cual no es un detalle menor.
Lo más importante es que los chips personalizados siguen ganando terreno a medida que las empresas buscan alternativas más económicas, o al menos menos dependientes de Nvidia. Las TPU de Google se están convirtiendo en un elemento clave de su estrategia en la nube, mientras que Anthropic afirmó que la tasa de ingresos de Claude ha aumentado considerablemente debido a la creciente demanda. (Reuters)
⚙️ La adquisición de SchedMD por parte de Nvidia genera preocupación entre los especialistas en IA sobre el acceso al software ↗
La adquisición de SchedMD por parte de Nvidia está inquietando a quienes dependen de Slurm, el gestor de cargas de trabajo de código abierto que ayuda a ejecutar tareas de entrenamiento de IA y grandes supercomputadoras. Puede parecer un nicho de mercado, pero Slurm es como una tubería silenciosa en la pared: te das cuenta en cuanto alguien compra la infraestructura.
Investigadores y especialistas en infraestructura temen que otorgar a la empresa líder en chips de IA el control de un planificador tan importante pueda desequilibrar la competencia en detrimento de sus rivales y operadores de centros de datos independientes. Slurm se utiliza mucho más allá de los chatbots, incluso en entornos de supercomputación gubernamentales, lo que hace que la cuestión de la equidad parezca más relevante que un simple acuerdo de software. (Reuters)
💧 Los inversores presionan a Amazon, Microsoft y Google sobre el consumo de agua y energía en los centros de datos de EE. UU ↗
Más de una docena de inversores están presionando a las principales empresas tecnológicas para que divulguen con mayor claridad el uso del agua y la energía en sus centros de datos, después de que varios proyectos de gran envergadura se toparan con la oposición de la comunidad. La presión se está alejando del lenguaje general sobre sostenibilidad y se centra en cuestiones locales específicas: cuánta agua se consume, dónde y quién soporta la presión.
Reuters señala que los centros de datos norteamericanos consumieron casi un billón de litros de agua, mientras que los inversores argumentan que la información actual es incompleta y a menudo no específica de cada sitio. Alphabet enfrenta presión de los accionistas por sus objetivos climáticos, Amazon afirma que está divulgando más datos locales y Microsoft asegura que la sostenibilidad sigue siendo un valor fundamental; sin embargo, la queja subyacente es que la expansión de la IA avanza más rápido que la transparencia. (Reuters)
🏛️ La visión de OpenAI para la economía de la IA: fondos públicos de riqueza, impuestos a los robots y una semana laboral de cuatro días ↗
OpenAI presentó una propuesta política que combina fondos públicos para la gestión de patrimonios, mayores redes de seguridad social, impuestos a los robots e incluso una jornada laboral más corta. Su mensaje resulta ambicioso y a la vez cuidadosamente pragmático: un manifiesto de una gran empresa que intenta no parecerlo.
TechCrunch lo presenta como una explicación de OpenAI sobre cómo cree que la riqueza y el trabajo podrían reorganizarse en una economía basada en la IA, en medio de la creciente preocupación por la pérdida de empleos, la concentración de poder y la construcción de gigantescos centros de datos. Así que sí, se trata de un debate político, pero también de gestión de la reputación, o algo muy parecido. (TechCrunch)
🎙️ Google ha lanzado una aplicación gratuita de dictado con inteligencia artificial que funciona sin conexión a internet y que pulirá automáticamente tu forma de hablar. ↗
Google lanzó discretamente AI Edge Eloquent, una aplicación de dictado que funciona sin conexión, es gratuita y no tiene límites de uso. Transcribe el habla en tiempo real y luego la limpia eliminando palabras de relleno y autocorrecciones, lo que puede resultar útil o un tanto inquietante, según el estado de ánimo.
Actualmente está disponible para iOS, y se prevé su lanzamiento para Android y macOS más adelante. Lo interesante no es solo la aplicación en sí, sino el mensaje que transmite: Google está impulsando más funciones de IA directamente en los dispositivos, donde la privacidad, la latencia y el coste cobran mucha más importancia. (The Verge)
🛰️ La empresa española Xoople recauda 130 millones de dólares en su ronda de financiación Serie B para cartografiar la Tierra con inteligencia artificial ↗
Xoople recaudó 130 millones de dólares para generar datos de observación de la Tierra de mayor calidad para sistemas de IA, presentándose como una fuente de información fidedigna para uso empresarial. La compañía está construyendo una constelación de satélites y afirma que sus sensores deberían proporcionar datos mucho mejores que los sistemas de monitoreo actuales; una afirmación audaz, sin duda, pero ese es el camino que está tomando.
La startup también anunció una alianza con L3Harris para construir sensores para su nave espacial y afirmó que busca integrar sus datos directamente en plataformas empresariales. La idea general es convertirse en una especie de sistema de referencia terrestre para modelos de IA utilizados en logística, agricultura, infraestructura y monitoreo de desastres. Un objetivo ambicioso, quizás, pero no insignificante. (TechCrunch)
Preguntas frecuentes
¿Por qué es tan importante el acuerdo a largo plazo de Broadcom con Google para el desarrollo de chips de IA personalizados?
Es importante porque demuestra la seriedad con la que las grandes empresas tecnológicas invierten en su propio hardware de IA. Google no se limita a comprar capacidad genérica; está desarrollando futuras generaciones de chips y sistemas de rack relacionados con Broadcom. Esto permite un mejor control de costes, una planificación de la cadena de suministro más eficiente y un rendimiento óptimo. Además, refuerza la justificación de Google para utilizar sus propios procesadores como elemento central de su estrategia de IA en la nube.
¿Se están convirtiendo los chips de IA personalizados en una alternativa real a Nvidia?
Están adquiriendo mayor importancia, especialmente para las empresas que buscan reducir costos o depender menos de un único proveedor. En este análisis, las TPU de Google se perfilan como elementos clave para su infraestructura de IA y su posición en la nube. Esto no resta relevancia a Nvidia, sino que sugiere que el mercado se está expandiendo y que los chips personalizados están ganando terreno en empresas que desean un mayor control sobre el rendimiento y la rentabilidad.
¿Por qué les preocupa a los especialistas en IA que Nvidia compre SchedMD?
La preocupación no se limita a una sola empresa de software. SchedMD está vinculada a Slurm, un gestor de cargas de trabajo de código abierto utilizado para programar tareas de entrenamiento de IA y grandes supercomputadoras. Dado que Nvidia ya posee un gran poder en el campo de los chips de IA, algunos investigadores temen que controlar una capa de software importante pueda generar ventajas injustas. En esencia, la cuestión radica en la neutralidad en la infraestructura compartida.
¿Cómo podría afectar el control de Slurm a los investigadores y a los centros de datos independientes?
Un planificador como Slurm ocupa una posición crucial, ya que ayuda a determinar cómo se gestionan las cargas de trabajo en los recursos informáticos. Si una empresa de chips dominante controla esa capa, los competidores y operadores independientes pueden preocuparse por el acceso, las prioridades o la compatibilidad futura. El artículo no denuncia ningún abuso específico, sino que muestra por qué se considera esto una cuestión de equidad más amplia, especialmente en entornos informáticos de investigación y gubernamentales.
¿Por qué los inversores están presionando para que haya más transparencia en el consumo de agua y energía de los centros de datos de IA?
Los inversores parecen exigir algo más que promesas generales de sostenibilidad. Solicitan información específica para cada lugar, ya que la oposición de la comunidad suele basarse en cuestiones prácticas como el consumo de agua, la demanda de electricidad y quién soporta la carga. El artículo sugiere que la infraestructura de IA se está expandiendo más rápido que los estándares de información. Esta brecha dificulta que los accionistas y las comunidades evalúen con precisión las ventajas y desventajas ambientales.
¿Qué propone OpenAI para la economía de la IA?
La visión política de OpenAI incluye ideas como fondos públicos de inversión, redes de seguridad más sólidas, impuestos a los robots e incluso una semana laboral de cuatro días. El hilo conductor es cómo distribuir de forma más amplia los beneficios de la IA si la automatización transforma el empleo y la riqueza. El artículo plantea esto como una estrategia tanto de política pública como de gestión de la imagen. En otras palabras, trata sobre economía, pero también sobre cómo OpenAI quiere ser percibida.
¿Qué revela la aplicación de dictado sin conexión de Google sobre la dirección que está tomando la IA en los dispositivos?
Esto sugiere que Google ve un valor creciente en integrar la IA directamente en los dispositivos, en lugar de gestionar todo a través de la nube. La aplicación funciona sin conexión, no tiene límites de uso y corrige automáticamente el texto hablado eliminando palabras de relleno y autocorrecciones. Esta combinación apunta a un enfoque en la privacidad, una menor latencia y menores costos de servicio. También muestra cómo las herramientas de IA para el consumidor se están integrando cada vez más en los flujos de trabajo cotidianos.
¿Por qué es importante la financiación de Xoople para los modelos de IA que dependen de datos del mundo físico?
Xoople apuesta a que mejores datos de observación de la Tierra pueden convertirse en un insumo clave para los sistemas de IA empresariales. Su propuesta no se limita a satélites para obtener imágenes, sino que ofrece datos de referencia de mayor calidad para aplicaciones como la logística, la agricultura, la infraestructura y la monitorización de desastres. Esto es importante porque muchos sistemas de IA de producción dependen de datos fiables del mundo físico. Unos mejores datos de entrada pueden ser tan importantes como unos mejores modelos.