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Samsung Electronics y Broadcom han sellado una alianza histórica valorada en 200.000 millones de dólares. Este movimiento busca asegurar el suministro y la innovación en semiconductores para la era de la inteligencia artificial.
Un equipo de la Universidad de Cambridge ha desarrollado TESSERA, un modelo fundacional planetario de observación terrestre entrenado íntegramente con chips AMD. Este hito desafía el dominio de Nvidia en el mercado de IA y abre nuevas posibilidades para la soberanía tecnológica y la competencia en hardware.
OpenAI ha presentado su primer dispositivo de hardware propio: el Codex Micro, un teclado mini con iluminación RGB diseñado para monitorear y controlar agentes de IA. Fabricado en colaboración con Work Louder, el dispositivo ofrece retroalimentación visual sobre el estado de las tareas, desde inactividad hasta errores, facilitando la gestión de múltiples agentes simultáneamente.
SambaNova Systems cierra una ronda Serie F de 1.000 millones de dólares que eleva su valoración a 11.000 millones, duplicando la cifra de hace apenas cinco meses. La operación, liderada por inversores institucionales, refleja la creciente demanda de hardware alternativo para inteligencia artificial y la confianza del mercado en su arquitectura reconfigurable.
Un spin-off de Databricks ha lanzado un modelo generativo de imágenes que funciona sobre una simulación de chip oscilador, una arquitectura radicalmente diferente a las GPU y TPU actuales. La empresa afirma que, cuando exista el hardware físico, podría reducir el consumo energético de la IA en un factor de 1.000, un avance que podría aliviar la insostenible demanda energética de los centros de datos.
Apple ha reconocido un exploit de hardware en procesadores de varios modelos de iPhone que no tiene parche de software. El fallo, denominado usbliter8, reside en el BootROM y permite ataques durante el arranque. Los usuarios de dispositivos afectados deben considerar reemplazar sus equipos.
Ante el aumento de tarifas de APIs de IA y las limitaciones en la construcción de nuevos centros de datos, está surgiendo una tendencia de migración de cargas de trabajo de IA desde la nube hacia entornos locales. Usuarios reportan ahorros significativos al procesar millones de tokens diarios con hardware modesto, lo que plantea interrogantes sobre el futuro del mercado de inferencia en la nube.