Categoría: Inteligencia Artificial

  • Almacenamiento con baterías de automóvil para una red más flexible

    Almacenamiento con baterías de automóvil para una red más flexible

    Estas unidades, que ya no cumplen los requisitos de autonomía para el automóvil pero conservan buena parte de su capacidad, se integran en contenedores modulares que se conectan a la red o a instalaciones aisladas. El objetivo es cubrir la demanda creciente de potencia de centros de datos, industrias y comunidades, suavizando picos de consumo y facilitando la integración de renovables variables como la solar y la eólica.

    El modelo combina economía circular y flexibilidad de red: alarga la vida útil de las baterías, reduce residuos y aplaza la necesidad de fabricar nuevos sistemas de almacenamiento. En paralelo, responde a lo que la compañía define como demanda casi ilimitada de potencia firme para electrificación del transporte, expansión de servidores en la nube y uso intensivo de inteligencia artificial.

    Un “cerebro artificial” que reduce el gasto energético de la IA

    En el otro extremo del sistema, investigadores presentaron un chip de cómputo inspirado en el cerebro que busca recortar drásticamente la energía necesaria para procesar modelos de IA. La arquitectura se basa en computación en memoria, donde el almacenamiento y el procesamiento se realizan en el mismo lugar físico, reduciendo los traslados de datos que hoy concentran buena parte del consumo en las GPU tradicionales. Este enfoque neuromórfico pretende ejecutar tareas de aprendizaje automático con menor latencia y menos vatios por operación.

    Aplicado a centros de datos que alojan modelos de lenguaje y generadores de vídeo de última generación, un hardware más eficiente puede moderar el impacto energético de la expansión de la IA. La combinación de chips especializados, algoritmos optimizados y gestión inteligente de cargas permite que el aumento de capacidad no implique un crecimiento proporcional en emisiones, especialmente si se alimenta con energía renovable almacenada en sistemas de segunda vida como los de Moment Energy.

    Infraestructuras locales: del parking solar a las redes comerciales digitales

    En el ámbito urbano, Zaragoza prueba una solución de marquesinas fotovoltaicas sobre plazas de aparcamiento que generan electricidad in situ y reducen la acumulación de calor en los vehículos. Estas estructuras pueden abastecer puntos de recarga o inyectar energía a la red, reforzando el autoconsumo y descargando subestaciones en horas de máxima radiación.

    A escala global, redes de comercio digital basadas en análisis de datos y modelos de IA optimizan rutas marítimas, trazabilidad y tiempos de entrega. Esta visibilidad en tiempo real permite planificar mejor el transporte de combustibles, equipos eléctricos y componentes de baterías, reduciendo kilómetros innecesarios y consumo asociado. Junto a sistemas de almacenamiento distribuido y chips de baja potencia, estas herramientas delinean una transición energética donde la clave no solo es producir más, sino gestionar mejor cada kilovatio hora.

  • La IA dispara la inversión en chips y materiales avanzados

    La IA dispara la inversión en chips y materiales avanzados

    El aumento de capacidad de cálculo necesario para entrenar y desplegar modelos generativos ha convertido a los chips avanzados y a su ecosistema de proveedores en un eje central de la economía digital.

    Empresas de referencia del sector de memorias y procesadores ven cómo la demanda ligada a centros de datos y servicios de IA sostiene subidas bursátiles de gran escala, mientras competidores como AMD revisan su dependencia de un único gran fabricante como TSMC y abren la puerta a diversificar producción. En paralelo, proveedores de materiales especializados, como un fabricante de vidrio técnico que pasó de suministrar pantallas de móviles a desarrollar soluciones para aceleradores de IA, se posicionan como eslabones críticos en la cadena de valor del hardware.

    Para aliviar cuellos de botella, se proyectan decenas de nuevas plantas de semiconductores y componentes, concentradas en pocos países asiáticos y en algunos polos emergentes, con fuertes subvenciones públicas y compromisos de compra a largo plazo por parte de la industria tecnológica.

    Dependencia tecnológica de EEUU y búsqueda de alternativas

    Mientras se acelera la infraestructura para IA, gobiernos y empresas intentan reducir su dependencia estructural de proveedores y plataformas estadounidenses. Análisis sectoriales señalan que, aunque existen planes para impulsar alternativas locales en software, cloud y hardware, la comodidad con el ecosistema actual —por coste, madurez técnica y red de socios— dificulta cambios rápidos.

    El resultado es una transición gradual: más incentivos para diseñar chips y sistemas propios, diversificación geográfica de fábricas y negociaciones para compartir capacidades productivas, pero sin un abandono brusco de las soluciones dominantes. En paralelo, las alianzas industriales en otros sectores —como redes logísticas digitales o producción de vehículos eléctricos en Europa— muestran un patrón común: uso intensivo de datos, automatización y acuerdos de capacidad compartida para ganar eficiencia sin perder resiliencia.

    En este contexto, la IA se consolida como palanca económica: impulsa inversiones millonarias, redefine posiciones de poder en la cadena de suministro y obliga a repensar estrategias de soberanía tecnológica, con un enfoque técnico en resolver escalabilidad, costes energéticos y concentración de proveedores.

  • Europa blinda sus datos críticos y presiona a los grandes de la nube

    Europa blinda sus datos críticos y presiona a los grandes de la nube

    El objetivo es reforzar la soberanía digital de la UE, reducir la dependencia de infraestructuras externas y favorecer ecosistemas cloud con garantías de jurisdicción europea. Esta estrategia puede obligar a administraciones públicas y grandes compañías a revisar contratos de nube, arquitectura de datos y planes de continuidad de negocio.

    El movimiento se encuadra en un contexto de regulación intensiva (NIS2, DORA, Data Act) que empuja a las empresas a segmentar cargas de trabajo, diversificar proveedores y auditar el flujo transfronterizo de información sensible. El impacto inmediato será un incremento de proyectos de multinube y nube soberana, así como la negociación de nuevas cláusulas de localización de datos y soporte.

    IA, chips y planificación avanzada reconfiguran el enterprise

    En paralelo, la explosión de la demanda de inteligencia artificial impulsa a fabricantes y proveedores de hardware a máximos históricos. TechCrunch detalla cómo el auge de la IA ha empujado la capitalización de Samsung hacia el umbral del billón de dólares, reflejando el valor estratégico de los semiconductores para centros de datos y servicios empresariales basados en modelos avanzados. Xataka apunta a que decisiones recientes de grandes clientes como AMD comienzan a fragmentar el dominio de TSMC, introduciendo más competencia en la fabricación de chips de alto rendimiento.

    En el plano del software, Supply Chain Digital Magazine describe cómo la plataforma o9 integra capacidades de planificación empresarial basadas en IA con el entorno de datos de Snowflake para unificar información de demanda, inventario y producción. Este tipo de soluciones permite simular escenarios, anticipar roturas de stock y optimizar la red logística con datos casi en tiempo real, reduciendo costes y mejorando la resiliencia operativa.

    Seguridad, regulación de la IA emocional y nuevas alianzas

    La seguridad corporativa vuelve a situarse en primer plano tras el ataque a la plataforma educativa Canvas, que según The Verge derivó en un acuerdo con los atacantes para mitigar el uso de datos robados. El caso reabre el debate sobre la gestión de crisis, la comunicación con clientes y la negociación en incidentes críticos, especialmente en entornos con grandes volúmenes de datos personales y académicos.

    Al mismo tiempo, Infobae recoge la preocupación regulatoria en torno a sistemas de IA capaces de inferir emociones y estados afectivos a partir de voz, texto o imagen. Juristas y expertos plantean marcos legales que definan límites claros para usos comerciales, laborales o de vigilancia, orientando su aplicación a contextos transparentes y con consentimiento informado. Para las empresas, esto implica reforzar la gobernanza de datos, la trazabilidad de modelos y las evaluaciones de impacto ético.

    En el terreno de las alianzas, Infobae destaca el acuerdo entre una gran compañía de software y una plataforma de comunicación social para simplificar la suscripción a servicios de videojuegos en la nube. El movimiento ilustra cómo las grandes tecnológicas continúan integrando ecosistemas y canales para ampliar su base de usuarios y monetizar servicios recurrentes.

    En conjunto, estos frentes —soberanía digital europea, chips para IA, planificación avanzada, ciberseguridad y regulación algorítmica— obligan a las organizaciones a revisar su estrategia enterprise: dónde residen los datos, cómo se protegen, qué infraestructura soporta la IA y bajo qué reglas se despliega.

  • La IA entra en el PC: más funciones, más consumo de recursos

    La IA entra en el PC: más funciones, más consumo de recursos

    Chrome integra Gemini Nano en PC y Mac para ofrecer funciones de resumen y ayuda contextual sin depender siempre de la nube. El componente se descarga en segundo plano, lo que ha despertado dudas sobre consumo de almacenamiento, CPU y memoria, así como sobre la posibilidad de desactivarlo o eliminarlo desde la configuración avanzada del navegador.

    En paralelo, aplicaciones como Locally AI facilitan instalar modelos como Llama, Gemma, Qwen o DeepSeek en modo local en iPhone, iPad y Mac. El enfoque es ejecutar modelos directamente en el dispositivo, aprovechando CPU, GPU y aceleradores de IA, con dos ventajas claras: menor latencia y más control sobre los datos, que pueden permanecer en el equipo sin enviarse a servidores externos, a cambio de un mayor uso de recursos y necesidad de ajustar parámetros para no saturar el sistema.

    Asistentes de escritorio y optimización de Windows 11

    El movimiento no es exclusivo del ecosistema móvil. Un nuevo asistente descrito como «Personal Computer» para Mac conecta modelos de IA con archivos locales, conectores y web desde una interfaz unificada en el escritorio. El objetivo es convertir el ordenador en un centro de comando que entiende contexto, documentos y aplicaciones, manteniendo parte del procesamiento de forma local para mejorar respuesta y preservar información sensible.

    En Windows 11, la apuesta pasa por optimizar lo que ya existe. La herramienta PowerToys incorpora un modo de memoria reducida que ajusta el consumo de RAM de procesos en segundo plano para liberar recursos. Esta función resulta relevante en un contexto en el que la memoria es un cuello de botella creciente por el peso de navegadores, juegos y ahora componentes de IA, y busca alargar la vida útil de PCs que no pueden ampliarse fácilmente.

    Mercado del PC, crisis de RAM y configuraciones clave

    La presión sobre la RAM tiene impacto directo en el mercado del PC. La combinación de sistemas más exigentes, aplicaciones pesadas y módulos de memoria encarecidos tensiona especialmente el segmento de portátiles baratos con poca RAM ampliable. Este escenario favorece a fabricantes que integran memoria unificada y diseños optimizados, mientras obliga al resto del sector a cuidar mejor el equilibrio entre precio, capacidad de memoria y soporte futuro para cargas de IA y multitarea.

    Para los usuarios que estrenan ordenador con Windows 11, la configuración inicial se vuelve crítica. Ajustar opciones de privacidad, desactivar aplicaciones en segundo plano que no aportan valor, revisar permisos de localización y telemetría, y definir qué servicios de sincronización y copia en la nube estarán activos desde el primer día marca la diferencia en rendimiento y seguridad. Con la llegada masiva de componentes de IA y nuevas utilidades de sistema, gestionar memoria, procesos y datos ya no es un ajuste avanzado: es una tarea básica para aprovechar el hardware durante más años.

  • El 77 % de padres pide a los gobiernos leyes para controlar a empresas de IA en Europa

    El 77 % de padres pide a los gobiernos leyes para controlar a empresas de IA en Europa

    El 77 % de los padres pide a los gobiernos leyes para controlar a las empresas de inteligencia artificial (IA), según una encuesta realizada en España y otros tres países europeos por la organización estadounidense Common Sense Media.

    El sondeo, difundido la víspera de una conferencia internacional sobre IA y jóvenes en el Parlamento danés, apunta a que solo el 14 % de los padres confía en que las compañías de IA vayan a innovar de forma responsable sin necesidad de regulaciones.

    El estudio -que incluye también a Dinamarca, Holanda y Polonia- revela una falta de confianza en esas firmas: solo el 8 % de los padres y el 27 % de los jóvenes confía en que prioricen la protección de los menores.

    Dos de cada tres padres creen que la IA supondrá un cambio tan dramático como supusieron la electricidad o internet y el 40 % confía en que ayudará a la sociedad a largo plazo, un porcentaje que aumenta al 59 % en el caso de los jóvenes encuestados, con edades entre los 12 y los 17 años.

    Casi uno de cada tres adolescentes están interesados en herramientas que usen IA para ayudarles a aprender, aunque el 78 % admite que deberían aprender a pensar de forma crítica sin IA y el 27 % reconoce que ese instrumento les hace estar menos motivados para hacerlo por su cuenta.

    Mientras la mitad de los jóvenes espera un impacto positivo de la IA en su aprendizaje, ese porcentaje baja al 22 % en el caso de los padres.

    El 71 % de los adolescentes y el 66 % de los padres está a favor de que las escuelas enseñen a los alumnos a utilizar la IA de forma responsable, creando una base común para futuras políticas y uso práctico.

    De acuerdo con el sondeo, el 48 % de los jóvenes españoles están preocupados por su futuro económico a causa de la IA, casi tres veces más que el porcentaje de daneses; y el 36 % cree que la IA hará más difícil encontrar trabajo, el número más elevado en los cuatro países estudiados.

    El 59 % de los adolescentes españoles cree que los programas de IA tendrán un impacto positivo en su aprendizaje, el porcentaje más alto en los cuatro países.

    Los padres españoles son los que más creen (75 %) que la inteligencia artificial cambiará su vida de forma dramática.

    Los jóvenes españoles son los más entusiastas sobre el impacto a largo plazo de la IA (63 %) y el 82 % está interesado en recurrir a ese tipo de herramientas para su aprendizaje.

    El estudio será presentado mañana en la conferencia ‘Mantener seguros a nuestro niños y familias en la era de la IA’, impulsada por Common Sense Media, una organización sin fines de lucro dedicada a la seguridad en línea de los niños, y la oenegé Save the Children.

    La conferencia será inaugurada por el rey Federico X de Dinamarca y en ella intervendrán, entre otros, la presidenta de la Comisión Europea (CE), Ursula von der Leyen, y por videoconferencia, la exsecretaria de Estado estadounidense Hillary Clinton.

  • Malware disfrazado de apps y servicios populares

    Malware disfrazado de apps y servicios populares

    Investigadores de seguridad han detectado varias campañas de malware dirigido a ordenadores personales que se apoyan en el uso cotidiano de servicios digitales. Una de ellas replica una web falsa de un conocido asistente de IA para distribuir código malicioso en equipos Windows, aprovechando descargas manuales de supuestos instaladores. Otra afecta a una aplicación con millones de descargas utilizada para gestionar imágenes de disco: versiones manipuladas incorporan un troyano que abre la puerta a robos de datos y control remoto del sistema.

    En paralelo, un malware identificado como CloudZ explota características de Windows 11 para interceptar SMS y credenciales, combinando técnicas de keylogging, acceso a notificaciones y exfiltración cifrada. El patrón común es claro: los atacantes buscan programas y servicios de uso masivo —incluidos asistentes de IA— para insertarse en la cadena de instalación o actualización, sin vulnerar necesariamente los servicios originales.

    Las medidas de mitigación pasan por descargar software solo desde sitios oficiales, comprobar dominios y certificados, evitar instaladores de terceros y mantener sistemas y antivirus actualizados. Los expertos insisten en que el vector principal sigue siendo el descuido del usuario, no fallos estructurales de la tecnología subyacente.

    IA de escritorio y nuevos horizontes de cómputo

    Al mismo tiempo, el ecosistema de ordenadores incorpora capacidades de IA más avanzadas en el propio escritorio. Una compañía de modelos generativos ha liberado para todos los usuarios de Mac su herramienta de «ordenador personal» basada en agentes, que opera como asistente local integrado en el flujo de trabajo: organiza información, automatiza tareas repetitivas y actúa como capa inteligente sobre aplicaciones existentes. Otro gran proveedor de IA está probando un modo de colaboración persistente para escritorio, que mantiene contexto y coedita contenidos con el usuario.

    En el plano del hardware de próxima generación, la investigación en superátomos gigantes como cúbits promete ordenadores cuánticos universales más estables, con cúbits menos sensibles al ruido ambiental. Estos avances apuntan a máquinas capaces de resolver problemas de optimización y simulación hoy inabordables, con impacto esperado en criptografía, materiales y logística. La convergencia entre IA más próxima al usuario y arquitecturas de cómputo más potentes refuerza la necesidad de fortalecer la seguridad desde el diseño y educar al usuario final para reducir el margen de maniobra del malware.

    Mercado de portátiles en ajuste y cadenas de suministro más inteligentes

    En el segmento de consumo, se anticipa la posible retirada de la configuración básica de 256 GB de un popular portátil de entrada, lo que encarecería el acceso al ecosistema de ordenadores de esa marca y desplazaría a los usuarios hacia modelos de mayor capacidad. Este movimiento se suma a la consolidación de dispositivos complementarios —como pulseras inteligentes sin pantalla— que recogen datos de salud y sueño, y se apoyan en el PC o el móvil como centro de procesamiento.

    En la industria, cada vez más fabricantes incorporan IA en la cadena de suministro mediante gemelos digitales, sensores IoT y modelos predictivos. El uso de estas herramientas busca reducir costes, anticipar roturas de stock y optimizar rutas logísticas.

  • OpenAI lanza GPT-5.5-Cyber para competir con Anthropic en el sector de la ciberseguridad

    OpenAI lanza GPT-5.5-Cyber para competir con Anthropic en el sector de la ciberseguridad

    La empresa tecnológica OpenAI anunció este jueves el lanzamiento en modalidad de “adelanto limitado” de GPT-5.5-Cyber, una versión especializada de su modelo de inteligencia artificial enfocada en tareas avanzadas de ciberseguridad.

    La nueva herramienta fue diseñada para asistir a equipos encargados de proteger infraestructuras críticas y responder a amenazas digitales complejas, en medio de una creciente competencia entre compañías dedicadas al desarrollo de inteligencia artificial aplicada a seguridad informática.

    El lanzamiento ocurre apenas un mes después de que Anthropic presentara Mythos, un sistema de inteligencia artificial orientado a la defensa cibernética que captó la atención de inversionistas y funcionarios gubernamentales en Estados Unidos.

    Según explicó OpenAI en un comunicado, GPT-5.5-Cyber no busca representar un salto radical en capacidad tecnológica, sino ofrecer un comportamiento más flexible y permisivo para tareas relacionadas con la seguridad informática.

    “GPT-5.5-Cyber permite que un grupo reducido de socios estudie flujos de trabajo avanzados donde el comportamiento de acceso especializado puede ser importante”, señaló la compañía.

    La empresa indicó que esta versión preliminar estará disponible inicialmente para un número limitado de organizaciones asociadas, con el objetivo de analizar escenarios complejos vinculados a la protección de sistemas digitales y operaciones críticas.

    La expansión de modelos especializados en ciberseguridad refleja la creciente preocupación global por ataques informáticos, espionaje digital y amenazas contra infraestructuras estratégicas como redes eléctricas, telecomunicaciones y sistemas financieros.

    Anthropic también restringió inicialmente el acceso a Mythos mediante un programa especial llamado Proyecto Glasswing, reservado para empresas seleccionadas dentro del ámbito de la seguridad tecnológica.

    La competencia entre OpenAI y Anthropic se intensifica en momentos en que las compañías tecnológicas buscan posicionarse como líderes en el desarrollo de inteligencia artificial aplicada a defensa y protección digital.

    El avance de estas plataformas ocurre además en un contexto de creciente interés de gobiernos y grandes corporaciones por utilizar inteligencia artificial para fortalecer sistemas de detección de amenazas y automatizar respuestas ante incidentes cibernéticos.

  • Wearables: de las pantallas al sensor continuo

    Wearables: de las pantallas al sensor continuo

    La categoría de wearables entra en una fase más silenciosa y técnica: menos impacto visual, más recolección de datos. El nuevo reloj deportivo analizado por Hipertextual, el Watch Fit 5 Pro de Huawei, refina un diseño rectangular ya maduro con mejoras incrementales en autonomía, precisión de sensores y funciones de entrenamiento, consolidándolo como opción sólida para seguimiento de salud y deporte.

    En paralelo, se consolida la tendencia de las pulseras sin pantalla. Tanto Xataka como The Verge e Infobae coinciden en destacar el Fitbit Air como confirmación de un movimiento que imita a Whoop: dispositivos casi invisibles, centrados en medir sueño, recuperación, variabilidad de la frecuencia cardíaca y estrés, delegando la visualización de datos a la app móvil y a servicios de análisis basados en IA.

    El objetivo ya no es solo contar pasos, sino convertir el cuerpo en una fuente continua de biomarcadores que alimentan algoritmos de coaching, prevención y mejora del rendimiento físico.

    Móviles y pantallas: calidad alta, precios contenidos

    En smartphones, Hipertextual subraya al Realme 16 Pro como un ejemplo de cómo la gama media empieza a replicar funciones de la alta (cámaras avanzadas, pantallas fluidas, buen rendimiento) manteniendo costes contenidos. En portátiles, Infobae apunta a un posible fin de las configuraciones más baratas del MacBook Neo de 256 GB, señal de que el segmento de entrada se encarece en paralelo al aumento de capacidades de cómputo y almacenamiento necesarias para tareas de IA local.

    En el salón, Infobae destaca un televisor plegable capaz de doblarse en cinco secciones, diseñado para facilitar su transporte e instalación en edificios. El foco aquí es la ingeniería mecánica aplicada a paneles de gran formato, una respuesta práctica a las limitaciones físicas de pantallas gigantes en viviendas urbanas.

    Robots, vehículos y la capa de datos que une todo

    La frontera entre gadget y sistema de datos se difumina en la movilidad y la robótica. TechCrunch detalla cómo Uber propone usar su red de millones de conductores como malla de sensores para empresas de conducción autónoma, convirtiendo cada vehículo en un nodo que captura información del tráfico y el entorno urbano para entrenar modelos de conducción.

    En paralelo, otra pieza de TechCrunch informa de la compra de una startup de robótica por parte de Meta para reforzar sus ambiciones en robots humanoides impulsados por IA. The Verge y Xataka, por su parte, describen cómo empresas de iluminación inteligente y plataformas de salud integran IA, robótica ligera y terapias de luz roja en productos domésticos, orientados a bienestar y automatización del hogar.

    Incluso en el campo médico, Infobae recoge avances en robótica neuroquirúrgica capaz de navegar por el cerebro con alta precisión, ampliando el papel del hardware especializado como interfaz entre datos biológicos y sistemas de planificación quirúrgica asistidos por software.

    IA como infraestructura silenciosa en la electrónica de consumo

    Más allá del hardware, Xataka destaca cómo herramientas como Claude Mythos permiten localizar y corregir fallos de seguridad en navegadores a un ritmo muy superior al de ciclos previos, y cómo los modelos generativos se integran en buscadores apoyándose en contenidos de comunidades como Reddit. En academia, otra pieza señala tensiones en la investigación en IA, donde la presión por publicar puede frenar avances más profundos.

    El denominador común de todas estas noticias es que los gadgets dejan de ser objetos aislados para convertirse en nodos de una red de datos e inferencia.

  • Nvidia y Corning acuerdan inversión para producción de fibra óptica para la IA en EE.UU.

    Nvidia y Corning acuerdan inversión para producción de fibra óptica para la IA en EE.UU.

    Las compañías tecnológicas Nvidia y Corning anunciaron este miércoles un acuerdo de inversión para ampliar la producción de fibra óptica destinada a infraestructuras de inteligencia artificial en Estados Unidos, en medio del crecimiento acelerado de esta industria.

    El convenio contempla la construcción de tres nuevas plantas en los estados de Carolina del Norte y Texas, con las que ambas empresas esperan generar más de 3,000 empleos altamente remunerados en territorio estadounidense.

    Según un comunicado conjunto, Corning aumentará diez veces su capacidad de producción de conectividad óptica en Estados Unidos y ampliará en más del 50 % la fabricación de fibra óptica para responder a la creciente demanda de centros y fábricas de inteligencia artificial.

    Las empresas señalaron que las cargas de trabajo vinculadas a la inteligencia artificial requieren miles de procesadores gráficos de Nvidia, conocidos como GPU, los cuales necesitan grandes volúmenes de fibra óptica y sistemas fotónicos de alto rendimiento para mover datos a gran velocidad.

    Nvidia explicó que la conectividad óptica se convertirá en uno de los componentes más importantes para el funcionamiento de las infraestructuras de inteligencia artificial, especialmente ante el crecimiento de las fábricas tecnológicas y centros de procesamiento de datos.

    De acuerdo con documentos presentados ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC), Nvidia invertirá inicialmente $500 millones en Corning y tendrá la posibilidad de ampliar esa inversión hasta $2,700 millones adicionales durante los próximos tres años.

    Corning, conocida también por ser proveedora de Apple, continúa consolidándose como un actor estratégico dentro de la industria tecnológica vinculada a la inteligencia artificial. Este nuevo acuerdo llega después de otra inversión de $6,000 millones realizada por Meta para ampliar una planta de fibra óptica en Carolina del Norte.

    El mercado bursátil reaccionó positivamente tras el anuncio. Las acciones de Nvidia subieron 5.7 % durante la jornada, mientras que los títulos de Corning registraron un incremento de 12 %.

    La expansión de estas capacidades productivas forma parte de la estrategia de Estados Unidos para fortalecer la fabricación local de componentes tecnológicos clave y reducir la dependencia de cadenas de suministro extranjeras en sectores estratégicos.

  • Apple unifica piezas en el iPhone 18 para reducir el coste del hardware

    Apple unifica piezas en el iPhone 18 para reducir el coste del hardware

    Apple planea rediseñar la familia iPhone 18 compartiendo más componentes entre el modelo estándar y una variante más económica identificada como iPhone 18e. Según los avances publicados, la compañía busca reducir costes de fabricación mediante módulos comunes de cámara, diseño interno y otros elementos de hardware, alejándose de la estrategia de diferenciación fuerte incluso dentro de la misma generación.

    El enfoque pasaría por un mayor reaprovechamiento de piezas y una estructura interna más homogénea, lo que simplifica la cadena de suministro y aumenta el volumen de producción de cada componente. Este rediseño apunta a mantener precios competitivos sin renunciar a características clave, trasladando parte de la innovación a software y servicios en lugar de multiplicar configuraciones físicas.

    Google reajusta los componentes de IA: de Chrome al buscador y las apps móviles

    En paralelo, Google está ajustando cómo y dónde despliega los componentes de sus modelos de IA. En Chrome, el navegador incluye un archivo de pesos de red neuronal que puede ocupar alrededor de 4 GB en equipos de algunos usuarios, asociado a funciones locales como resúmenes de contenido o asistencia contextual. La compañía ofrece controles para activar o desactivar estas capacidades, lo que en la práctica permite gestionar el espacio que ocupa la IA en el almacenamiento del dispositivo.

    En el buscador, los resúmenes generados por IA empiezan a integrar contenido procedente de comunidades en línea como Reddit, combinándolo con otras fuentes abiertas. El objetivo declarado es ofrecer respuestas más contextuales y ancladas en experiencias de usuarios reales, incorporando estos datos como un componente más dentro del sistema de recuperación y síntesis de información.

    En dispositivos móviles, la aplicación de un asistente conversacional con IA renueva su interfaz en iOS con elementos semitransparentes, menús reorganizados y herramientas como cuadernos para estructurar contenidos generados. El rediseño busca que las funciones inteligentes se integren de forma más clara en la experiencia diaria, haciendo más accesibles las opciones de organización y reutilización del contenido producido por el modelo.

    Datos de usuario y control: el otro componente crítico de los sistemas de IA

    Investigaciones recientes citadas por medios especializados apuntan a que algunos servicios de IA pueden utilizar rastreadores de navegación y otros mecanismos de recopilación de datos para mejorar personalización y entrenamiento. Este uso de datos se configura como un componente técnico clave del rendimiento de los modelos, pero también abre un debate sobre privacidad y transparencia.

    Guías paralelas explican cómo los usuarios pueden limitar o impedir que sus datos se utilicen para entrenamiento, ya sea a través de paneles de privacidad, exclusión del uso de historiales de chat o bloqueo de determinados rastreadores. Con ello, la arquitectura de las plataformas de IA se organiza cada vez más en torno a tres capas de componentes: el modelo (y sus pesos), la interfaz que lo hace utilizable y las políticas de datos que regulan qué información entra de nuevo en el ciclo de mejora del sistema.