Redacción DEM ADMIN HC

Categoría: Inteligencia Artificial

  • OpenAI presenta Jalapeño, su primer chip propio de IA desarrollado junto a Broadcom

    OpenAI presenta Jalapeño, su primer chip propio de IA desarrollado junto a Broadcom

    OpenAI anunció este miércoles el desarrollo de su primer chip propio de inteligencia artificial, denominado Jalapeño, un procesador diseñado para optimizar el rendimiento de sus modelos avanzados y fortalecer su infraestructura tecnológica.

    La compañía, responsable de ChatGPT, explicó que el nuevo componente fue concebido como un «Procesador de Inteligencia» o acelerador de IA, desarrollado internamente y llevado a la fase de fabricación en colaboración con Broadcom, uno de los principales productores mundiales de semiconductores.

    Según OpenAI, el objetivo de Jalapeño es incrementar la eficiencia de procesamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM), permitiendo ejecutar tareas complejas con mayor rapidez y menor consumo de recursos.

    «Al diseñar nosotros mismos una mayor parte de la infraestructura tecnológica, podemos ofrecer más inteligencia con mayor eficiencia y seguir impulsando la IA avanzada hacia un acceso más amplio», afirmó Greg Brockman, presidente de OpenAI.

    El nuevo chip fue creado para soportar las operaciones de ChatGPT, la plataforma de programación Codex, la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI y futuros productos basados en agentes inteligentes capaces de ejecutar tareas de manera autónoma.

    La empresa informó que las primeras unidades físicas del procesador fueron entregadas este miércoles al director ejecutivo, Sam Altman, y al propio Brockman, marcando el inicio de una nueva etapa en la estrategia tecnológica de la compañía.

    El anuncio también tuvo repercusiones en los mercados financieros. Tras conocerse la alianza entre ambas empresas, las acciones de Broadcom registraron un incremento cercano al 2 % en Wall Street, aunque posteriormente moderaron sus ganancias y cerraron con un avance aproximado del 1 %.

    Desde su fundación, OpenAI ha dependido en gran medida de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) fabricadas por Nvidia para entrenar y operar sus sistemas de inteligencia artificial, una tecnología que se ha convertido en pieza clave para el desarrollo del sector.

    Sin embargo, el crecimiento acelerado de la demanda de potencia computacional ha llevado a la empresa a diversificar su cadena de suministro mediante acuerdos con compañías como AMD, Cerebras y Amazon Web Services (AWS), que ofrecen alternativas para el entrenamiento y funcionamiento de modelos de IA.

    La creación de Jalapeño representa un paso estratégico para OpenAI en la carrera global por desarrollar infraestructura propia, en un mercado donde la competencia por el acceso a chips avanzados se ha convertido en uno de los principales desafíos para las empresas tecnológicas.

  • UE, Alemania y Países Bajos se suman a iniciativa de EE.UU. de cadenas de suministro de IA

    UE, Alemania y Países Bajos se suman a iniciativa de EE.UU. de cadenas de suministro de IA

    La Unión Europea, Alemania, Países Bajos y Grecia se incorporaron a Pax Silica, una iniciativa impulsada por Estados Unidos para reforzar las cadenas de suministro estratégicas vinculadas al desarrollo de la inteligencia artificial (IA), informó este martes el Departamento de Estado.

    El anuncio fue realizado durante la apertura de una cumbre de Pax Silica celebrada en Washington, donde las autoridades estadounidenses destacaron la expansión del grupo de países aliados que participan en este mecanismo de coordinación tecnológica.

    El subsecretario de Estado para Asuntos Económicos, Jacob Helberg, uno de los principales impulsores de la iniciativa, reveló que Argentina, Chile, Costa Rica, Kazajistán y Panamá también formalizarán su incorporación durante esta semana.

    Con estas adhesiones, la plataforma alcanzará un total de 24 países participantes, consolidando una red internacional enfocada en garantizar el acceso a recursos y tecnologías consideradas esenciales para el desarrollo de la inteligencia artificial.

    Helberg explicó que Pax Silica nació en 2025 con el propósito de fortalecer las cadenas de suministro relacionadas con la IA, especialmente en áreas clave como los semiconductores, los minerales críticos y la generación de energía, sectores considerados fundamentales para la transformación tecnológica global.

    Según el funcionario, la iniciativa surgió ante la necesidad de contar con un mecanismo más flexible y eficiente que organismos multilaterales tradicionales como el G7 o el G20, con el fin de acelerar la cooperación y la innovación tecnológica entre países aliados.

    El programa se enmarca dentro de la estrategia de Washington para afianzar una red internacional de socios tecnológicos en medio de la creciente competencia con China por el liderazgo en sectores estratégicos de alta tecnología.

    La disputa por el control de chips avanzados, datos, infraestructura digital y materiales críticos se ha convertido en uno de los principales ejes de la política económica y de seguridad nacional de Estados Unidos, que busca fortalecer su posición mediante alianzas con gobiernos afines.

    La ampliación de Pax Silica refleja el interés de varias economías desarrolladas y emergentes por coordinar esfuerzos en torno a la inteligencia artificial, una tecnología considerada clave para la competitividad económica y la seguridad global en las próximas décadas.

     

  • Empresa de IA Groq recauda $650 millones en una nueva ronda de financiamiento

    Empresa de IA Groq recauda $650 millones en una nueva ronda de financiamiento

    Groq confirmó una captación de 650 millones de dólares en un momento de fuerte expansión de la infraestructura para inteligencia artificial. La operación llega después del acuerdo valorado en 20.000 millones de dólares por el que Nvidia incorporó activos y talento vinculados a la propia Groq, según TechCrunch. La compañía, centrada en chips de inferencia, también está recomponiendo equipos para sostener su hoja de ruta industrial.

    El dato relevante no es solo financiero. La ronda refleja que los inversores siguen viendo margen en arquitecturas alternativas para ejecutar modelos de IA con menor latencia, mayor eficiencia energética y despliegues especializados. En el segmento de inferencia, donde se procesa la respuesta de los modelos ya entrenados, el rendimiento por vatio se ha vuelto una métrica decisiva para centros de datos y clientes empresariales.

    Qué cambia en la competencia de componentes

    La noticia encaja en un ajuste más amplio del mapa de semiconductores. Mientras empresas de diseño buscan capital y personal técnico, la cadena de suministro también se tensa en fabricación, herramientas y acceso a materiales. En paralelo, otras informaciones de la semana apuntan a la dimensión geopolítica del sector: desde dudas en torno a equipos avanzados de litografía hasta nuevos planes de expansión fabril en Estados Unidos y Asia.

    Este contexto eleva el valor de tres activos: propiedad intelectual de chip, capacidad de producción y equipos de ingeniería especializados. Para compañías como Groq, asegurar financiación en esta fase permite acelerar validación de producto, ampliar clústeres de hardware y competir por contratos en nube e inferencia empresarial.

    Por qué importa ahora

    La carrera ya no se mide solo por quién entrena el modelo más grande. También cuenta quién puede ejecutarlo de forma más rápida, económica y estable a escala. Ahí es donde los componentes vuelven al centro de la conversación tecnológica. La ronda de Groq muestra que el mercado sigue premiando soluciones concretas de hardware para IA, incluso en un entorno dominado por actores de gran tamaño.

  • La robótica y la inteligencia artificial entran en una nueva etapa de desarrollo

    La robótica y la inteligencia artificial entran en una nueva etapa de desarrollo

    La agenda reciente de robótica e inteligencia artificial muestra un cambio de etapa: la innovación se está desplazando desde los anuncios de modelos hacia su uso operativo en productos, formación y procesos empresariales. En las últimas horas han coincidido varias señales de esa transición. Una startup de selección laboral, Fika Jobs, cerró una ronda de 4 millones de dólares para desarrollar entrevistas en video asistidas por agentes de IA, mientras OpenAI activó una iniciativa para localizar y corregir fallos en software de código abierto con apoyo automatizado.

    La tendencia también aparece en herramientas de trabajo y consumo. Apple prepara una evolución de Xcode enfocada en programación asistida por IA, Google amplía funciones en Chrome para empujar el uso de su modo conversacional y Microsoft explora un esquema de interacción donde agentes de IA asumen tareas que hasta ahora dependían de aplicaciones tradicionales. En paralelo, OpenAI prueba funciones de traducción multilingüe integradas en su ecosistema, con más de 40 idiomas como referencia de despliegue práctico.

    Capacitación, infraestructura y nuevos entornos

    La expansión no se limita al software. Alemania abrió un campus con cientos de cursos gratuitos en inteligencia artificial, robótica y tecnologías inmersivas, una señal de que la competencia tecnológica también se juega en formación masiva. En hardware e infraestructura, el sector sigue atrayendo capital: Groq confirmó una financiación de 650 millones de dólares, reflejo de la presión por acelerar chips y sistemas optimizados para cargas de IA.

    En robótica, los avances recientes muestran un patrón similar: menos demostración conceptual y más prueba funcional. Desde robots humanoides en comercio minorista hasta automatización en cadena de suministro y vehículos autónomos en logística, la tecnología se orienta a resolver tareas repetitivas, ampliar productividad y reducir fricción operativa. El denominador común es claro: la IA ya no se presenta solo como promesa de laboratorio. Está entrando en interfaces, flujos de trabajo, herramientas de programación, educación técnica y automatización física con métricas de uso, inversión y despliegue cada vez más visibles.

  • Amazon entra en el mercado abierto de chips para IA

    Amazon entra en el mercado abierto de chips para IA

    Amazon prepara la venta directa de sus chips Trainium, una decisión que la lleva desde el uso interno y en su nube a una competencia más frontal con Nvidia en hardware para inteligencia artificial.

    La relevancia de la noticia está en el cambio de modelo comercial. Hasta ahora, Trainium había funcionado sobre todo como pieza estratégica dentro de AWS. Al venderlo fuera de ese entorno, Amazon convierte un componente de infraestructura en producto de mercado. Eso puede mejorar el poder de negociación de los clientes, diversificar la oferta y acelerar el desarrollo de software optimizado para arquitecturas alternativas a CUDA.

    Competencia en un mercado de alta demanda

    Nvidia mantiene la posición central en aceleradores para IA gracias a su ventaja en rendimiento, ecosistema de desarrollo y disponibilidad en centros de datos. Pero la presión competitiva aumenta. La propia cobertura reciente del sector muestra que los grandes grupos tecnológicos buscan reducir dependencia de un solo proveedor, ya sea con chips propios, acuerdos mixtos o nuevas rutas de abastecimiento.

    En paralelo, la expansión de la infraestructura para IA sigue avanzando. Nuevas facilidades regulatorias para conectar centros de datos a la red eléctrica y la creciente demanda de memoria de alto ancho de banda refuerzan la idea de que la competencia ya no se limita al chip: también abarca energía, empaquetado, software y cadena de suministro.

    Qué cambia para el ecosistema

    Para los compradores, la entrada de Amazon como vendedor directo de Trainium puede traducirse en más opciones de coste y despliegue. Para Nvidia, supone una presión adicional en el segmento más rentable de la computación acelerada. Para el mercado, confirma una tendencia: la IA se consolida como una industria de infraestructura, donde la diferenciación no depende solo de la potencia bruta, sino de la integración completa entre hardware, red, herramientas y operación.

    La conclusión es clara. Nvidia sigue como referencia, pero la venta abierta de Trainium convierte a Amazon en un competidor más visible en el punto exacto donde hoy se decide el liderazgo técnico de la IA.

  • La expansión de los centros de datos para IA deja de depender únicamente de los chips

    La expansión de los centros de datos para IA deja de depender únicamente de los chips

    La expansión de los centros de datos para inteligencia artificial ya no depende solo de chips, suelo industrial o conectividad. La variable decisiva es el acceso estable a electricidad.

    En Estados Unidos, el Departamento de Justicia defendió que el uso de turbinas de gas sin permisos para alimentar infraestructura de cómputo tiene implicaciones de seguridad nacional, económica y energética, según informó TechCrunch. El caso muestra cómo la generación privada para cargas intensivas entra en una zona de revisión regulatoria más estricta.

    El punto central no es si la IA puede crecer, sino bajo qué condiciones técnicas lo hará. Los modelos avanzados requieren centros de datos con alta disponibilidad, refrigeración continua y suministro redundante. Cuando la red local no ofrece capacidad suficiente, las empresas buscan generación dedicada, contratos renovables o almacenamiento. Esa transición exige permisos, planificación eléctrica y coordinación con operadores de red.

    Permisos, redes y renovables ganan peso

    El debate también se trasladó al ámbito laboral y municipal. The Verge reportó que empleados de Amazon enfrentan medidas disciplinarias tras apoyar límites a nuevos centros de datos en Seattle. La discusión incluye peticiones para condicionar estos desarrollos al uso de energía renovable y a una gestión más transparente del consumo eléctrico y de agua. El caso refleja una tensión creciente: las ciudades quieren atraer inversión digital, pero también preservar capacidad energética para hogares, industria y servicios públicos.

    En paralelo, las cadenas de suministro tecnológicas empiezan a cerrar acuerdos de generación limpia a gran escala. Supply Chain Digital informó de un pacto entre Foxconn y Brookfield para desarrollar 1 GW de renovables en Vietnam, con solar, eólica y almacenamiento. Esa cifra ilustra el tamaño de la respuesta industrial: los fabricantes ya no compran electricidad como insumo pasivo, sino que estructuran proyectos energéticos para asegurar costos, disponibilidad y objetivos climáticos.

    La infraestructura decide la velocidad de la IA

    La próxima fase de la inteligencia artificial dependerá de una arquitectura energética más robusta. Los centros de datos necesitarán combinar conexión a red, generación dedicada, baterías, compras renovables y eficiencia térmica. Para gobiernos y empresas, el desafío técnico es alinear permisos, inversión y resiliencia. La demanda computacional seguirá creciendo; la diferencia estará en quién logre abastecerla con energía verificable, estable y competitiva.

  • Adobe incorpora asistentes de inteligencia artificial a sus herramientas

    Adobe incorpora asistentes de inteligencia artificial a sus herramientas

    Adobe incorporó asistentes de inteligencia artificial en varias herramientas de creación profesional, incluidas aplicaciones de edición de video, diseño gráfico, maquetación y gestión audiovisual. La ampliación, reportada por TechCrunch y The Verge, lleva capacidades conversacionales y de automatización a entornos usados por equipos creativos, agencias y departamentos de marketing.

    El movimiento no se limita a generar imágenes o texto. La compañía está llevando la IA hacia tareas operativas dentro del flujo de trabajo: buscar funciones, aplicar cambios, organizar activos, preparar piezas y asistir procesos de edición. En entornos empresariales, ese enfoque puede reducir pasos manuales y acortar ciclos de producción sin sustituir la revisión creativa humana.

    The Verge también detalla una renovación del estudio de IA de la compañía, con funciones para conservar contexto entre proyectos, recordar el aspecto de creaciones previas y manejar activos reutilizables. Esa memoria operativa permite trabajar con mayor consistencia visual cuando varios usuarios colaboran sobre campañas, materiales de producto o identidades gráficas.

    Valor para equipos y operaciones

    La clave empresarial está en la estandarización. Los asistentes pueden ayudar a convertir instrucciones en acciones dentro del software, mientras los equipos mantienen control sobre tono, formatos y criterios de marca. Las funciones de proyectos, kits visuales y contexto persistente apuntan a resolver un problema común: la pérdida de coherencia cuando una organización produce contenido en múltiples canales.

    La expansión también muestra la transición de la IA generativa desde herramientas aisladas hacia capas de asistencia dentro de aplicaciones core. Para una empresa, esa diferencia importa. La productividad no depende solo del modelo, sino de cómo se integra en permisos, archivos, revisiones, entregas y colaboración diaria.

    El despliegue llega en fase beta para algunas aplicaciones, según los reportes, por lo que su impacto dependerá de la precisión de las acciones, la trazabilidad de cambios y la facilidad para adaptarse a flujos existentes. El reto técnico será ofrecer automatización útil sin romper hábitos de trabajo consolidados. Si la integración funciona, la IA pasará de ser un recurso experimental a una interfaz práctica para ejecutar tareas creativas complejas con menos fricción.

  • Comisión Europea lanza una guía para enseñar IA responsable en primaria y secundaria

    Comisión Europea lanza una guía para enseñar IA responsable en primaria y secundaria

    La Comisión Europea y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) presentaron este jueves un Marco de Alfabetización en Inteligencia Artificial (IA) dirigido a los sistemas de educación primaria y secundaria, con el objetivo de orientar a docentes y responsables educativos sobre las habilidades necesarias para que los estudiantes utilicen esta tecnología de manera responsable.

    El documento, que no tiene carácter vinculante, fue elaborado con aportes de más de 2,000 personas procedentes de más de 100 países y busca convertirse en una referencia internacional para integrar la inteligencia artificial en los procesos educativos.

    La propuesta establece 19 competencias agrupadas en cuatro áreas principales. La primera se centra en la capacidad de interactuar con la IA, identificando sus funciones y evaluando críticamente los resultados que genera. La segunda promueve la creación de contenidos con apoyo de estas herramientas sin perder el control y la toma de decisiones humanas.

    El marco también contempla la gestión de la IA, enseñando a los estudiantes cuándo y cómo delegar determinadas tareas en estas tecnologías. Además, incorpora una dimensión orientada a moldear la inteligencia artificial para que responda a principios éticos y valores humanos.

    Cada una de las competencias cuenta con tres niveles de aprendizaje: básico, intermedio y avanzado. Asimismo, incluye ejemplos prácticos que pueden aplicarse en diferentes asignaturas y adaptarse a diversos contextos educativos.

    En la elaboración del proyecto participaron especialistas internacionales y la organización educativa CodeAI, fundada en 2013 para promover la enseñanza de inteligencia artificial. La iniciativa cuenta con el respaldo de empresas tecnológicas como Microsoft, Amazon y Google.

    La Comisión Europea advirtió que el uso de la IA ya forma parte de la vida cotidiana de los jóvenes. Según sus datos, el 68 % de los adolescentes utiliza actualmente herramientas de inteligencia artificial, mientras que muchos sistemas educativos todavía no disponen de estrategias claras para incorporarlas de forma efectiva en el aprendizaje.

    La institución identificó entre los principales desafíos la ausencia de una definición común sobre alfabetización en IA, las diferencias en su implementación entre países, los conceptos erróneos sobre esta tecnología y el limitado conocimiento sobre metodologías pedagógicas apoyadas en inteligencia artificial. Además, destacó que el 63 % de los europeos considera que toda la población deberá estar alfabetizada en IA para 2030 y que el 81 % cree que los docentes deben recibir formación específica en inteligencia artificial generativa.

    La vicepresidenta ejecutiva de Derechos Sociales de la Comisión Europea, Roxana Mînzatu, sostuvo que “la alfabetización en IA es una competencia fundamental para nuestros jóvenes” y añadió que “comprender y utilizar la IA de forma responsable es esencial para la competitividad de Europa, así como para proteger nuestra democracia y cohesión social”.

    La presentación de esta guía forma parte del Plan de Acción de Educación Digital 2021-2027 y sirve como antesala al nuevo Paquete de Educación que la Comisión Europea prevé dar a conocer antes de finalizar este año.

  • Android 17 inicia su lanzamiento en los Pixel con herramientas impulsadas por IA

    Android 17 inicia su lanzamiento en los Pixel con herramientas impulsadas por IA

    Android 17 comenzó a desplegarse en teléfonos Pixel con un paquete centrado en inteligencia artificial, productividad y ajustes de experiencia móvil. La actualización, recogida por Hipertextual y The Verge, incorpora nuevas funciones asociadas a Gemini Omni y consolida el calendario de mejoras periódicas para los dispositivos de Google.

    El cambio relevante no es solo la llegada de una nueva versión del sistema operativo. Android 17 apunta a una capa de uso más contextual, donde el teléfono interpreta mejor tareas, contenidos y comandos del usuario. En la práctica, esto puede traducirse en respuestas más rápidas, asistencia dentro de aplicaciones y automatización de acciones frecuentes sin exigir tantos pasos manuales.

    La actualización también llega en un momento de presión competitiva. Los fabricantes de móviles están desplazando parte de la diferenciación desde el hardware hacia el software. Pantallas, cámaras y baterías siguen siendo decisivas, pero el margen de mejora visible para el usuario se concentra cada vez más en funciones inteligentes, integración entre servicios y soporte prolongado.

    IA móvil como capa de sistema

    La inclusión de Gemini Omni refuerza una tendencia clara: la IA deja de funcionar como una aplicación aislada y pasa a operar como una capa transversal del sistema. Este enfoque permite que el asistente procese información de contexto, ayude a redactar, resumir o buscar contenido, y reduzca fricción en tareas cotidianas. El desafío técnico está en ejecutar estas funciones con baja latencia, control de privacidad y consumo energético razonable.

    El despliegue también coincide con mejoras para móviles plegables Android, según The Verge, que menciona nuevos controles tipo gamepad para este formato. Ese avance encaja con el crecimiento de pantallas flexibles y dispositivos híbridos, donde el teléfono funciona como consola portátil, herramienta de trabajo y centro de consumo multimedia.

    Para los usuarios de Pixel, Android 17 marca una ventaja inmediata: acceso temprano a funciones que probablemente se extenderán después a otros fabricantes. Para el ecosistema Android, el movimiento confirma que la siguiente fase del móvil se decidirá por la combinación de IA integrada, formatos flexibles y actualizaciones más frecuentes.

  • Nepal evalúa permitir primer robot humanoide en el Everest

    Nepal evalúa permitir primer robot humanoide en el Everest

    Nepal estudia autorizar una expedición inédita en el monte Everest que incluiría a un robot humanoide diseñado para operar en condiciones extremas, en un proyecto que podría abrir una nueva etapa para la robótica aplicada a la exploración de alta montaña.

    La iniciativa fue presentada por una organización sin fines de lucro registrada en Estados Unidos y una empresa de expediciones nepalí, que buscan poner a prueba el desempeño de una máquina avanzada en uno de los entornos más desafiantes del planeta.

    El protagonista del proyecto es Pemba, una versión modificada del robot Unitree G1, desarrollado en China. El dispositivo mide aproximadamente 1.3 metros de altura, posee decenas de articulaciones y está diseñado para caminar, mantener el equilibrio, escalar y manipular objetos.

    La propuesta surge después de que este tipo de robots llamara la atención internacional durante una media maratón celebrada en Pekín, donde más de 100 equipos de robótica demostraron avances tecnológicos en movilidad e inteligencia artificial.

    Pemba ya alcanzó un hito este año al convertirse en el primer robot humanoide en coronar una montaña de más de 6,000 metros de altura, al llegar a la cima del volcán Chimborazo, en Ecuador.

    “Las montañas más altas del planeta son el banco de pruebas más exigente que existe: terreno inestable, frío extremo, comunicaciones limitadas, energía escasa. Si un humanoide funciona ahí, funciona casi en cualquier sitio”, afirmó Pablo Berlanga, fundador de Geologic Dome e impulsor de la iniciativa.

    Según el proyecto, el robot sería transportado por etapas entre el campamento base del Everest, situado a 5,364 metros de altitud, y el campamento IV, ubicado a 7,920 metros, donde sería ensamblado y sometido a diferentes pruebas operativas.

    Uno de los objetivos principales consiste en que el robot utilice sus manos mecánicas para recolectar pequeños residuos abandonados por montañistas, una problemática ambiental persistente en la montaña más alta del mundo.

    Los promotores también buscan evaluar el potencial de la tecnología para monitorear grietas, recopilar datos ambientales y realizar tareas de vigilancia en zonas de difícil acceso.

    Sin embargo, la misión enfrenta importantes desafíos técnicos. Las baterías del robot pueden perder capacidad cuando las temperaturas descienden por debajo de los 20 grados bajo cero, por lo que los ingenieros desarrollan sistemas de calefacción especiales para proteger sus componentes.

    Además, el equipo trabaja en algoritmos de aprendizaje automático que permitan al robot adaptarse en tiempo real a terrenos irregulares y condiciones cambiantes.

    La comunicación también representa un reto, ya que la cobertura convencional desaparece a grandes altitudes, obligando a utilizar sistemas satelitales y mayores niveles de autonomía operativa.

    Más allá de los aspectos tecnológicos, el proyecto enfrenta un obstáculo legal: Nepal no posee actualmente una legislación que regule la participación de robots en expediciones de montaña.

    El director del Departamento de Turismo de Nepal, Himal Gautam, explicó que el Gobierno solicitó una propuesta normativa para establecer procedimientos de seguridad, requisitos operativos y tarifas para este tipo de actividades.

    “Como no contamos con una ley que permita a seres no humanos escalar el Everest, incluidas las normas sobre tasas, no se autorizó al robot a escalar durante la temporada de primavera. Estamos evaluando la propuesta y preparando la legislación necesaria”, señaló Gautam.

    Los organizadores estiman que la expedición tendrá un costo de entre $200,000 y $500,000 y esperan realizar las primeras pruebas durante la temporada de otoño o invierno, una vez que Nepal defina el marco regulatorio correspondiente.