Bienvenido a Eyes on Artificial Intelligence con la reportera de IA Sharon Goldman. La máquina de memes pro-iraní trollea a Trump con caricaturas falsas de Lego… Andy Jassy de Amazon defiende el gasto de 200 mil millones de dólares de Amazon… OpenAI suspende el centro de datos Stargate en el Reino Unido, citando costos de energía.
Ha sido otra de esas semanas locas en la IA: Anthropic decidió no lanzar su nuevo modelo Claude Mythos debido a preocupaciones sobre los riesgos de ciberseguridad que plantea (y formó una coalición para utilizar una versión preliminar del modelo para reforzar las defensas de ciberseguridad); Meta lanza su primer modelo de IA desde que contrató a Alexander Wang; y las crecientes expectativas para el próximo nuevo modelo “Spud” de OpenAI.
La mayoría de estos modelos de IA funcionan con GPU de Nvidia, chips de IA complejos y costosos (que cuestan más de 30.000 dólares cada uno) que potencian su entrenamiento y rendimiento. Sin embargo, en toda la industria, el acceso a estos chips sigue siendo un cuello de botella. El presidente de OpenAI, Greg Brockman, por ejemplo, dijo que la asignación de GPU de OpenAI es “dolor y sufrimiento”.
Esta semana, en la conferencia HumanX en San Francisco, descubrí que incluso a Nvidia le faltan GPU.
Hablé con Brian Catanzaro, quien dirige la investigación de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia y supervisa los equipos que trabajan en gráficos de IA, reconocimiento de voz y simulación. Catanzaro también fue uno de los primeros, a principios y mediados de la década de 2010, en notar que los investigadores estaban comprando GPU de Nvidia para entrenar modelos de inteligencia artificial, una señal que ayudó al CEO Jensen Huang a redoblar los esfuerzos de inteligencia artificial, preparando el escenario para la carrera ahora histórica de la compañía.
Hoy, sin embargo, incluso los equipos de Catanzaro tienen dificultades para acceder a suficientes GPU. “Mi equipo utiliza mucho la IA en su trabajo y su principal queja es que quieren límites más altos”, me dijo Catanzaro. “Quieren más GPU”.
“La eficiencia también es inteligencia”
De hecho, dijo que uno de sus principales objetivos ahora es simplemente intentar proporcionar más recursos informáticos para sus equipos. “Todos tenemos una oferta limitada”, dijo. “Jensen dirá: ‘Lo siento, Brian, pero están vendidos’. Operamos dentro de estas restricciones.”
Uno de los proyectos de Catanzaro llevó al equipo a crear Nemotron de Nvidia, una familia de modelos de código abierto, lo que significa que los usuarios pueden descargarlos libremente para usarlos, estudiarlos o modificarlos. Para ser claros, Nvidia no intenta competir en la carrera de modelos con empresas como OpenAI y Anthropic. En cambio, los están construyendo para fortalecer el ecosistema de desarrolladores que permanece vinculado al hardware y software de Nvidia.
Los modelos Nemotron son conocidos por su particular eficiencia de GPU. Y Catanzaro dijo que son las propias restricciones de acceso a la GPU de Nvidia las que están impulsando la eficiencia de los modelos Nemotron. “En un mundo con oferta limitada, la eficiencia también es inteligencia”, afirmó.
Ya no es un proyecto científico
Pero, sorprendentemente, la eficiencia no es mala para los negocios. Catanzaro dijo que aquí hay una paradoja de Jevons: cuando algo se vuelve más eficiente, la demanda a menudo aumenta dramáticamente. “La gente encuentra todo tipo de nuevas formas de utilizar una cosa cuando se vuelve más eficiente”, dijo.
Sin embargo, reconoció que la creciente prominencia de Nemotron dentro de Nvidia también ayudó a liberar más recursos. “Hemos estado trabajando en Nemotron durante mucho tiempo, pero en realidad solo ha recibido más atención en los últimos seis meses. A medida que las personas dentro de Nvidia comprenden mejor la importancia de este trabajo, se obtiene una mejor narración, una mejor colaboración y más soporte en toda la empresa”.
Nvidia se dio cuenta, añadió, de que ya no podía ignorar el ecosistema de inteligencia artificial. En el pasado, Nvidia podía confiar en otros para crear modelos y aplicaciones que impulsaban la demanda de sus chips. Ahora que la IA se está volviendo más competitiva y está limitada por los chips, la empresa se ve a sí misma asumiendo un papel más activo en la configuración de la evolución de ese ecosistema.
“Algunas personas solían pensar que podíamos dejar que el ecosistema se cuidara solo”, dijo. “Ahora está mucho más claro que Nvidia tiene un papel más importante que desempeñar: una verdadera responsabilidad y oportunidad con Nemotron”.
Esta estructura también ayuda a mejorar la eficiencia de Nemotron dentro de Nvidia, donde los equipos compiten por los escasos recursos de GPU. “Este no es un proyecto científico”, dijo Catanzaro. “No soy sólo yo quien pide recursos para mi equipo. Se trata del futuro de Nvidia”.
SUERTE CON LA IA
Meta presenta Muse Spark, su primer modelo de inteligencia artificial desde que contrató a Alexander Wang y al líder del proyecto multimillonario de inteligencia artificial del CEO Mark Zuckerberg, Jeremy Kahn.
Supermicro inicia una investigación interna después de que el cofundador fuera arrestado bajo cargos de contrabando de chips por valor de 2.500 millones de dólares – Amanda Gerut
Un metaempleado creó un panel para que sus colegas puedan competir para convertirse en el usuario número uno de tokens de IA de la empresa, y Zuckerberg ni siquiera está entre los 250 primeros Por Jacqueline Muniz
IA EN LAS NOTICIAS
La máquina de memes pro-iraní trollea a Trump con dibujos animados de Lego con IA. Un nuevo informe de Wired describe cómo un grupo de jóvenes creadores proiraníes llamado Explosive Media está utilizando vídeos estilo Lego generados por IA para difundir propaganda viral sofisticada durante el conflicto actual, llegando a millones de personas a través de TikTok, X e Instagram. A diferencia de los mensajes gubernamentales tradicionales, los videos combinan humor, referencias culturales de Internet y narraciones simplificadas para resonar en el público estadounidense, e incluso incluyen memes y rap en inglés. Los investigadores dicen que la estrategia es efectiva porque convierte eventos geopolíticos complejos en contenido que se puede compartir y al mismo tiempo aprovecha las quejas existentes en los EE. UU., lo que ilustra cómo las herramientas de inteligencia artificial están permitiendo un nuevo tipo de guerra de “slopaganda”, donde las campañas de influencia se llevan a cabo más rápido, más específicas y mucho más libres culturalmente que en el pasado.
Andy Jassy de Amazon defiende el gasto de 200 mil millones de dólares de Amazon. GeekWire informó sobre la última carta del CEO de Amazon, Andy Jassy, a los accionistas, que decía que el negocio de inteligencia artificial de AWS ya ha alcanzado los 15 mil millones de dólares en ingresos anuales, lo que Jassy cree que significa que la demanda es lo suficientemente fuerte como para justificar aproximadamente 200 mil millones de dólares en gastos de capital planificados. Jassy enmarcó la IA como una oportunidad única en la vida y colocó a Amazon directamente en medio de la actual “fiebre por el territorio” de la IA, señalando la creciente demanda de sus chips personalizados como Trainium (algunos de los cuales ya se habían agotado en gran medida durante años), así como el interés de los clientes que buscan asegurar capacidad futura. La carta deja claro que Amazon está haciendo una apuesta agresiva por poseer gran parte de la pila de IA, desde la infraestructura hasta los chips, y potencialmente vender esas capacidades a empresas externas.
OpenAI está suspendiendo las operaciones en su centro de datos Stargate en el Reino Unido, alegando costos de energía. OpenAI está pausando su proyecto de centro de datos Stargate planeado en el Reino Unido, informa Bloomberg, destacando que incluso los proyectos de infraestructura de IA más agresivos enfrentan limitaciones reales, como los costos de energía y la regulación. La medida se produce cuando la compañía controla el gasto antes de una posible oferta pública inicial y reduce el enfoque de su negocio principal ChatGPT en medio de una mayor competencia de Anthropic y Google. Si bien OpenAI dice que todavía ve potencial a largo plazo en el Reino Unido, la decisión resalta una realidad más amplia: las apuestas masivas en infraestructura de inteligencia artificial -desde Texas hasta Noruega y los Emiratos Árabes Unidos- están cada vez más impulsadas no solo por la ambición, sino también por la economía, la geopolítica y el acceso a energía asequible.
ATENCIÓN A LOS NÚMEROS AI75%
Así es como muchos ejecutivos dicen que su estrategia de IA tiene más que ver con la óptica que con cualquier guía interna real, según el nuevo informe de Writer sobre Adopción de IA en la Empresa 2026, que encuestó a 2.400 trabajadores del conocimiento, incluidos 1.200 ejecutivos de nivel C y 1.200 empleados. Además, el 39% no tiene ningún plan sobre cómo la IA generará realmente ingresos. Sin embargo, el 69% planea despedir empleos este año.
En una publicación en LinkedIn, la directora ejecutiva de Writer, May Habib, calificó la tendencia como “teatro de IA en su peor momento”, y agregó que “este vacío estratégico en la cima está literalmente destrozando a las empresas”.
¿TIENES UN CALENDARIO?
8 al 10 de junio: Fortune Brainstorm Tech, Aspen, CO. Solicite participar aquí.
6 al 11 de julio: Conferencia internacional sobre aprendizaje automático (ICML), Seúl, Corea del Sur.
7 al 10 de julio: Cumbre AI for Good, Ginebra, Suiza.
4 al 6 de agosto: Ai4, Las Vegas.
