PULSO AI · Nueva plataforma impulsada por TD
OpenAI presentó Jalapeño, su primer chip de IA, y lo hizo en un plazo sorprendentemente corto gracias al uso de sus propios modelos para acelerar el diseño. El proyecto, en colaboración con Broadcom y TSMC, busca reducir la dependencia de Nvidia y optimizar rendimiento y consumo.
La competencia tecnológica entre Estados Unidos y China ya no es solo económica o militar: la inteligencia artificial se ha convertido en la nueva trinchera. Debates sobre seguridad, auditorías y control de chips han puesto en evidencia que la regulación de la IA será clave en la rivalidad global.
Jensen Huang sostiene que Nvidia sigue siendo la plataforma fundacional de la industria de IA y reafirma una guía de crecimiento del 70% anual. Explica cómo la empresa controla cadenas de suministro, centros de datos y alianzas estratégicas que le dan visibilidad única.
La startup francesa ZML ha presentado LLMD, un servidor de inferencia diseñado para ejecutar grandes modelos de lenguaje en una variedad de chips comerciales y emergentes. La propuesta: maximizar el rendimiento de inferencia, reducir costos energéticos y ofrecer alternativas frente al dominio de proveedores tradicionales.
Investigadores del MIT presentan Gleanmer, un sistema en chip que genera mapas 3D en tiempo real usando «Gaussians» en lugar de voxeles, consumiendo solo unos 6 mW. La co-optimización de algoritmo y hardware reduce memoria y energía, abriendo aplicaciones en UAVs, inspección industrial y realidad aumentada ligera.
Además de sus GPUs, Nvidia empuja una segunda línea de productos centrada en la inferencia: el chip Vera y la plataforma Vera Rubin. Jensen Huang dice que abrirán acceso a un mercado de US$200 mil millones y que Vera podría facturar US$20.000 millones este año fiscal. La gran pregunta es si la oferta podrá sostener la demanda.
Alibaba lanzó el procesador Zhenwu M890, pensado específicamente para agentes de IA, junto a una hoja de ruta de silicio y el modelo Qwen 3.7-Max. La estrategia prioriza cargas de trabajo de agentes que exigen larga retención de contexto y comunicación entre modelos.
En una conversación en la Milken Global Conference, cinco ejecutivos y científicos de la IA trazaron por qué la expansión del sector choca con límites físicos: oferta de chips, energía, datos reales y debates sobre arquitectura. Sus conclusiones marcan prioridades para empresas y gobiernos.
