Google anunció cinco compromisos para proteger recursos hídricos locales donde opera centros de datos, incluyendo reabastecimiento, financiamiento de infraestructura y uso de aguas recicladas. La compañía ya tiene cientos de proyectos y evalúa más de 700 iniciativas mediante una RFI.
MIT y el estado de Massachusetts anunciaron la creación del Quantum Systems Laboratory (QSL), un laboratorio de uso compartido en el campus de MIT que integrará computación cuántica, sensores y conectividad. La inversión estatal de $25 millones, que se suma a fondos federales y privados, busca consolidar a la región como un centro nacional de innovación cuántica y generar impactos en salud, defensa y emprendimiento.
Un experimento reciente de Dharma mostró que un modelo especializado de 3.000 millones de parámetros superó a varias APIs comerciales líderes en OCR para portugués brasileño, además de operar a una fracción del costo. Esto obliga a replantear la regla práctica de 'el más grande es el mejor' en decisiones de adquisición de IA.
Nvidia lanzó Vera, una CPU que su CEO define como optimizada para agentes de IA, y la posiciona como la puerta a un mercado de 200.000 millones de dólares. La compañía reportó ventas sólidas y asegura haber vendido ya US$20.000 millones en unidades standalone este año.
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.
Hugging Face presenta Granite Embedding Multilingual R2: dos modelos Apache 2.0 que amplían la cobertura lingüística y la longitud de contexto hasta 32K tokens. Uno es un modelo compacto de 97M parámetros con desempeño líder en su clase, y el otro es un modelo full‑size de 311M con Matryoshka embeddings.
El entrenamiento y la inferencia de modelos base ya no dependen solo de aumentar el tamaño del modelo: requieren una pila integrada de cómputo acelerado, red de alta velocidad y almacenamiento distribuido. Este artículo explica cómo se articulan esas capas en AWS y qué herramientas OSS las acompañan.
La inteligencia artificial trae consigo un nuevo vocabulario que puede confundir incluso a expertos. Aquí tienen un glosario claro y útil de los términos más comunes —desde AGI hasta modelos de difusión— con énfasis en su relevancia para organizaciones en América Latina.
En su evento Code w/ Claude 2026 Anthropic no lanzó un nuevo modelo, pero presentó mejoras importantes en productos: aumento de límites para desarrolladores, gestión avanzada de agentes, una función de 'Dreaming' y una alianza con SpaceX. Estas novedades buscan facilitar despliegues productivos y acelerar equipos de ingeniería.
La transición de modelos generativos a agentes autónomos exige gobernanza estricta: control de errores, trazabilidad y límites de autonomía. Sin una base de datos relacional limpia y políticas claras, el potencial de negocio se vuelve riesgo.
En su llamado de resultados del primer trimestre de 2026, el CEO Sundar Pichai atribuyó el sólido desempeño de Alphabet a las inversiones en IA y un enfoque full‑stack. Cloud, modelos Gemini y las mejoras en Search y productos de consumo marcaron la pauta.
Thinking Machines Lab acelera su crecimiento reclutando investigadores veteranos de Meta y cerrando un acuerdo multibillonario con Google Cloud para acceder a chips Nvidia GB300. El movimiento eleva su perfil en la carrera por la infraestructura y el talento en IA.
Los agentes de IA ya operan en redes corporativas, pero cuando intentan coordinarse sin una infraestructura común, los procesos se vuelven frágiles y costosos. Empresas como Band proponen una capa de interacción dedicada para gobernar esas relaciones y reducir riesgos.
SpaceX ha sido vinculada a planes de centros de datos en órbita como argumento para una valoración millonaria en su posible salida a bolsa. La idea despierta interés técnico y empresarial, pero choca con limitaciones de ingeniería, costo y el rol que estos centros tendrían frente a la infraestructura en tierra.
Multiverse apuesta por modelos de IA tan compactos que pueden ejecutarse en el dispositivo del usuario, ofreciendo privacidad y menor dependencia del cloud. Lanzó una app demo y un portal API para que empresas y desarrolladores prueben su tecnología CompactifAI.
En 2025 la actividad en Hugging Face se aceleró: más usuarios, modelos y datasets, y un ecosistema cada vez más fragmentado en subcomunidades. Este análisis explica las tendencias clave y lo que deberían considerar las organizaciones latinoamericanas.
Goldman Sachs señala que la fase actual de la inversión en IA privilegia a quienes controlan centros de datos y capacidad de cómputo. El cambio plantea retos de energía, ubicación y cadenas de suministro que afectan decisiones estratégicas en la región.
Los superconductores de alta temperatura (HTS) ofrecen una transmisión eléctrica prácticamente sin pérdidas, menor tamaño de cables y mayor capacidad, lo que podría transformar la infraestructura eléctrica de los datacenters. Microsoft y socios como VEIR están probando prototipos (incluido un cable superconducting de 3MW) para evaluar cómo escalar esta tecnología en la nube.
La infraestructura ya no es solo soporte: es motor de innovación. Azure IaaS centraliza recursos y buenas prácticas para diseñar plataformas resilientes, de alto rendimiento y seguras, esenciales para desplegar IA y aplicaciones globales.
En NVIDIA GTC 2026, AWS y NVIDIA anunciaron una expansión estratégica para facilitar que proyectos de IA escalen a producción. La colaboración incluye más de 1 millón de GPUs, nuevas instancias EC2 con GPUs Blackwell y mejoras en interconexión y fine-tuning de modelos.
NTT DATA integró la pila de NVIDIA para ofrecer "fábricas de IA" que reducen la brecha entre pilotos y despliegues productivos. La solución combina GPUs, redes de alto rendimiento y software como NeMo y NIM para entornos cloud y edge.