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AMD Helios apunta a racks de IA para entrenamiento e inferencia en centros de datos empresariales. Te explicamos qué cambia para equipos de infraestructura en LatAm, qué promete la arquitectura y dónde puede competir frente a Nvidia.
NVIDIA promete 25x más rendimiento por vatio, pero la clave no es el número en sí: es cómo afecta costos, densidad y operación en data centers de IA. Un análisis para equipos técnicos y de negocio en LatAm.
Trainium3 de AWS apunta a subir el throughput de entrenamiento de IA sin disparar el consumo, una propuesta clave para equipos que buscan alternativas a GPU. Aquí ves qué cambia, para quién sirve y qué tan real es la presión sobre Nvidia.
Vera Rubin, la nueva plataforma de NVIDIA, apunta a mejorar la inteligencia por dólar para entrenamiento y post-entrenamiento. Aquí ves qué cambia para equipos de IA en LatAm y cómo leer su impacto real en infraestructura.
CUDA sin Nvidia ya no es una idea rara: empresas y centros de datos evalúan alternativas para reducir dependencia, ajustar costos y mover cargas de IA a hardware distinto. Aquí ves qué existe, qué falta y cómo impacta en LatAm.
La rebaja de Oracle a BBB pone foco en la deuda y el capex detrás de la infraestructura de IA. Si sigues el mercado tecnológico desde Latinoamérica, aquí verás por qué el riesgo financiero ya pesa tanto como la narrativa.
Meta recicla RAM para servidores de IA con un chip puente propio para alargar la vida del hardware y contener costos. Te explicamos qué cambia en el diseño de data centers y por qué esto importa para equipos de infraestructura en LatAm.
Qualcomm vuelve al data center con Dragonfly C1000 y una apuesta clara por eficiencia para IA. Te contamos qué cambia, por qué Meta entra en la jugada y qué significa para quienes siguen la competencia en centros de datos en LatAm.
Together AI levanta 800 millones y deja claro que la infraestructura para modelos abiertos ya mueve mucho dinero. Aquí ves qué cambia para empresas y equipos en Latinoamérica que buscan inferencia y entrenamiento más baratos.
La nueva carrera por hacer más eficiente la IA ya no pasa solo por modelos más grandes, sino por reducir costo por token, controlar la infraestructura y exprimir hardware, software y serving para equipos técnicos en LatAm.
Más rendimiento por dólar está cayendo rápido y eso cambia la cuenta para IA, servidores y despliegues a escala. Aquí ves qué significa para equipos en LatAm, con ejemplos concretos, costos relativos y decisiones de infraestructura más sensatas.
AWS vende chips de IA fuera de la nube y abre una nueva etapa para empresas y equipos técnicos en LatAm, donde la compra de aceleradores, la soberanía de datos y el costo por inferencia pesan cada vez más en la infraestructura.
DigitalOcean 1-Click Models facilita desplegar modelos de IA populares en GPU con un clic, una opción pensada para equipos en Latinoamérica que quieren probar, escalar y pagar solo por lo que usan sin pelearse con la infraestructura.
xAI ya parece un negocio de data centers: una lectura clara para entender cómo la empresa de Elon Musk está combinando cómputo, alquiler de infraestructura y financiamiento para competir en IA, con contexto útil para lectores de Latinoamérica.
Lovable firmó un acuerdo multianual con Google Cloud para multiplicar por 5 su uso de infraestructura de IA. Analizamos qué dice este movimiento sobre costos, escalado y dependencia de nube para startups y equipos técnicos en LatAm.
La memoria ya representa gran parte del costo de los chips de IA y eso cambia cómo compras hardware, calculas márgenes y planificas infraestructura. Aquí ves el impacto para equipos técnicos y negocios en LatAm.
Deep learning desde cero para entender cómo optimizar entrenamiento, memoria y throughput con criterio. Una guía técnica para equipos en Latinoamérica que ya usan modelos y quieren operar infraestructura de IA con números, trade-offs y decisiones concretas.