Tecnología Actual

  Los agentes de inteligencia artificial no siempre necesitan escribir una respuesta completa. Muchas veces solo tienen que tomar una decisión: elegir una herramienta, seleccionar una acción o determinar cuál de varias opciones disponibles es la más adecuada. Para este tipo de tareas llega CLM-8B , un modelo desarrollado por investigadores vinculados a Stanford y NVIDIA que utiliza un enfoque diferente al de los modelos generativos tradicionales. En determinadas pruebas, CLM-8B consiguió una latencia de hasta nueve veces menor que Jev, un sistema de referencia para este tipo de decisiones. La ventaja está relacionada con una característica especialmente interesante: la posibilidad de reutilizar las representaciones de acciones que ya han sido calculadas . ¿Qué es CLM-8B? CLM-8B pertenece a una nueva categoría denominada Contrastive Language Models (CLM) . A diferencia de un modelo de lenguaje convencional, que genera texto token por token, CLM-8B está diseñado para comparar un est...

  LTX-2.5 puede generar vídeos de 10 segundos a partir de una imagen en solo 6,8 segundos con NVIDIA GB200. Descubre por qué esta IA de código abierto es importante. La generación de vídeo mediante inteligencia artificial acaba de dar otro paso importante. LTX ha presentado LTX-2.5 , un nuevo modelo de generación de vídeo que puede transformar una imagen estática en un vídeo de 10 segundos en aproximadamente 6,8 segundos , según las pruebas publicadas por la compañía. La cifra resulta especialmente llamativa por una razón: el sistema puede generar el vídeo más rápido de lo que dura el propio vídeo . Eso significa que un clip de 10 segundos puede estar listo en menos tiempo del que necesitamos para verlo completo. Pero hay un detalle importante. Esta velocidad se consiguió utilizando dos unidades NVIDIA GB200 , hardware de centros de datos de altísimo rendimiento. Por lo tanto, no significa que cualquier ordenador equipado con una tarjeta gráfica NVIDIA pueda producir un vídeo de 10...

  La inteligencia artificial está dejando de ser una tecnología exclusiva de grandes centros de datos. Cada vez más usuarios ejecutan modelos de IA directamente en sus propios ordenadores, aprovechando procesadores y tarjetas gráficas cada vez más potentes. Ahora NVIDIA quiere llevar esta idea un paso más allá con PAIR (Personal AI Router) , una herramienta de código abierto diseñada para conectar varios ordenadores dentro de una misma red local y distribuir entre ellos las tareas de inteligencia artificial. La propuesta resulta especialmente interesante para quienes tienen más de un ordenador en casa, un pequeño laboratorio de IA o varios equipos con capacidad de procesamiento que normalmente permanecen infrautilizados. Pero ¿qué hace realmente NVIDIA PAIR y por qué puede ser importante para el futuro de la inteligencia artificial local? ¿Qué es NVIDIA PAIR? NVIDIA Personal AI Router, conocido como PAIR , es una herramienta desarrollada por NVIDIA que permite conectar varios orden...

  OpenAI ha presentado los primeros resultados de rendimiento de Jalapeño, su nuevo chip personalizado para inteligencia artificial. La compañía asegura que puede ofrecer respuestas más rápidas y una mayor eficiencia energética que algunos de los sistemas de Nvidia utilizados actualmente para inferencia de IA. OpenAI ha dado un paso importante en su estrategia de infraestructura tecnológica con Jalapeño , su primer chip diseñado específicamente para ejecutar modelos de inteligencia artificial. El nuevo procesador fue desarrollado en colaboración con Broadcom y está orientado principalmente a la inferencia , es decir, al proceso mediante el cual un modelo de IA genera una respuesta después de recibir una solicitud. La compañía acaba de mostrar los primeros resultados de rendimiento y afirma que Jalapeño puede superar a sistemas de última generación de Nvidia en determinadas pruebas. Uno de los aspectos más llamativos de las pruebas es la reducción de la latencia. Según OpenAI, Jala...

  El ecosistema del desarrollo de inteligencia artificial y supercomputación ha estado ligado a Nvidia por años, principalmente debido a CUDA, su lenguaje y arquitectura de programación exclusiva. Esto creaba un problema: si querías el mejor rendimiento, estabas obligado a usar su hardware. Sin embargo, Spectral Compute , una startup británica con sede en Londres, ha logrado romper esta barrera tras siete años de desarrollo en secreto. Su proyecto, denominado SCALE , promete cambiar las reglas del juego. ¿Qué es SCALE y por qué es importante? SCALE es un compilador nativo capaz de tomar el código fuente de CUDA (C/C++) y traducirlo directamente a lenguaje de máquina para procesadores gráficos de AMD. A diferencia de las soluciones tradicionales de AMD como HIPIFY (que traduce el código de CUDA a HIP para luego compilarlo) o capas de emulación como ZLUDA, SCALE actúa como un reemplazo directo (drop-in replacement) del propio compilador de Nvidia (nvcc). Características Principales *...

  La inteligencia artificial está transformando la tecnología, las empresas y la economía mundial. Pero mientras las grandes compañías continúan invirtiendo cantidades enormes de dinero en esta tecnología, empieza a crecer una pregunta incómoda: ¿Las expectativas de los inversores sobre la inteligencia artificial están creciendo demasiado rápido? El Banco Central Europeo acaba de poner el tema nuevamente sobre la mesa. En una publicación difundida el 17 de agosto de 2026, investigadores del BCE advirtieron que una corrección de las actuales valoraciones de las acciones tecnológicas estadounidenses es probable y podría tener consecuencias importantes para la economía europea. La IA está impulsando una enorme subida de las acciones tecnológicas El entusiasmo por la inteligencia artificial ha llevado a los inversores a apostar fuertemente por las grandes compañías tecnológicas. Empresas como Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Apple y Tesla se encuentran entre las compañías que...

  La carrera por construir la infraestructura necesaria para impulsar la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se trata únicamente de conseguir los chips más potentes: también hay que tener centros de datos terminados, electricidad disponible y toda la infraestructura necesaria para ponerlos a trabajar. Una investigación publicada este 17 de agosto plantea precisamente ese problema en el caso de Microsoft. La compañía ha invertido cientos de miles de millones de dólares en infraestructura relacionada con la inteligencia artificial desde 2022 y ha anunciado una enorme expansión de su capacidad para centros de datos. Sin embargo, una investigación del diario The Guardian cuestiona si toda esa capacidad anunciada está realmente operativa. Millones de chips, pero ¿Cuántos están funcionando? Según documentos internos analizados por The Guardian, Microsoft tendría alrededor de 2,2 millones de chips de inteligencia artificial en uso. El dato resulta llamativo cua...