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la de la IA entre compañías chinas

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La inteligencia artificial (IA) reside en el corazón del pulso que sostienen actualmente EEUU y China. El Gobierno liderado por Donald Trump está haciendo todo lo que está en su mano para impedir que los chips de vanguardia para IA que diseñan NVIDIA, AMD, Intel o Cerebras, entre otras empresas estadounidenses, lleguen al país liderado por Xi Jinping. Mientras tanto este último está dedicando una cantidad ingente de recursos al desarrollo de sus propias GPU avanzadas y modelos de IA.

Lo curioso es que la competencia al máximo nivel en el sector de la IA no se sostiene solo sobre la rivalidad de las empresas estadounidenses y chinas. Durante los últimos cuatro años las subvenciones del Gobierno chino han propiciado que proliferen las compañías que se dedican al desarrollo de grandes modelos de IA. El mercado chino es muy grande, y, como es lógico, el mundial lo es aún mucho más, pero esta circunstancia no ha evitado que afloren los conflictos entre algunas empresas chinas. El que están librando Huawei y Alibaba es especialmente cruento.

Huawei niega haber copiado a Alibaba

Ren Zhengfei, el fundador y director general de Huawei, hizo a principios del pasado mes de junio unas declaraciones muy interesantes durante una conversación con un periodista chino del Diario del Pueblo. Según este ejecutivo “las GPU Ascend de Huawei todavía están una generación por detrás de los chips para IA de EEUU”. A priori resulta sorprendente que el máximo responsable de esta compañía haga públicamente un reconocimiento tan tajante como este.

Sus palabras llegan en un momento muy importante para la compañía que lidera. Y es que hace apenas dos meses Huawei dio a conocer dos nuevos chips para IA, las GPU Ascend 910D y 920, con las que aspira a ir arrebatando poco a poco a NVIDIA el liderazgo en rendimiento en aplicaciones de IA que sostiene tanto en China como más allá de las fronteras de este país asiático. De hecho, Noah Ark Lab, la división de investigación en IA de Huawei, ya tiene listo su primer modelo a gran escala implementado íntegramente sobre los chips Ascend.

HonestAGI ha publicado un estudio en GitHub en el que sostiene que hay una correlación entre Pangu Pro Moe y Qwen 2.5 14B

Para esta compañía el desarrollo de un modelo de lenguaje de gran tamaño en cuyo entrenamiento e inferencia ha utilizado únicamente sus propios chips, y no las GPU de NVIDIA, es un éxito. Sin embargo, la llegada de la última revisión de su modelo Pangu Pro Moe (Mixture of Experts) no ha estado exenta de sobresaltos. Y es que, según Reuters, un grupo de investigación conocido como HonestAGI ha publicado un estudio en la plataforma GitHub en el que sostiene que hay una correlación muy evidente entre el modelo Pangu Pro Moe de Huawei y Qwen 2.5 14B de Alibaba.

Esto significa, sencillamente, que Noah Ark Lab podría haber entrenado su modelo de IA utilizando Qwen 2.5 14B en vez de hacerlo partiendo desde cero. De ser así esta división de Huawei habría infringido los derechos de autor de Alibaba. No obstante, esto es lo que defiende HonestAGI en su informe, pero Huawei no ha tardado en desmentirlo. Y es que esta última compañía sostiene que Pangu Pro Moe no se afianza sobre el entrenamiento incremental a partir de los modelos de IA de otros fabricantes.

Hay otro dato importante que merece la pena que no pasemos por alto: Huawei asegura que su equipo de desarrollo se ha adherido estrictamente a los requisitos de licencia de código abierto para cualquier código de terceros que ha usado, aunque no ha especificado qué modelos de código abierto ha empleado. Por otro lado, Alibaba por el momento no se ha pronunciado, pero presumiblemente dará a conocer su opinión acerca de este conflicto durante los próximos días. Será interesante comprobar cómo se resuelve esta liza entre dos de las compañías chinas más importantes en el dominio de la IA.

Imagen | Huawei

Más información | Reuters

En Xataka | La empresa china Alibaba tiene una IA para detectar el cáncer de páncreas. Es tan buena que EEUU ha acelerado su aprobación

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La primera “red social” de la historia tiene 57.000 años, la formaban cazadores y recolectores y sirvió para evitar la extinción

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La supervivencia de los cazadores-recolectores de la prehistoria se ha explicado históricamente por dos cosas: el clima y los recursos naturales disponibles. Y aunque a grandes rasgos es cierto, un nuevo estudio propone que las relaciones sociales entre grupos humanos de por aquel entonces fueron tan decisivas que el entorno físico. 

El hallazgo. El equipo de investigación se centra en pequeños grupos de cazadores-recolectores que vivieron en el sur del Cáucaso hace entre 57.000 y 27.000 años. Al parecer, estos pequeños grupúsculos viajaban largas distancias y compartían herramientas y técnicas con otros grupos. 

Inicialmente pensaban que  por su tamaño y distancia vivirían casi aislados entre ellos, pero no. La prueba clave está en objetos de obsidiana, una roca volcánica usada para hacer herramientas cortantes, presente en yacimientos situados entre 40 y 200 km de la cantera de origen.

Por qué es importante. Porque obliga a replantearse los modelos clásicos sobre la evolución humana que atribuían el éxito o fracaso de una población casi exclusivamente a su capacidad de adaptación climática. Ahora vislumbramos que la cooperación y la circulación de información fue un factor de supervivencia esencial, lo que tiene implicaciones para entender la resiliencia humana frente al cambio ambiental.

Contexto. La zona del estudio es el sur del Cáucaso, el puente natural entre Europa y Asia donde confluyen montañas, valles y climas muy distintos en poco espacio, de modo que es un lugar clave para entender cómo se movían los humanos antiguos. En la época en la que se enmarca el estudio en otras partes del mundo convivieron neandertales y humanos modernos y también cuando las herramientas de piedra cambiaron de estilo. Por eso el Cáucaso es un magnífico lugar para comprobar si esos cambios fueron un reemplazo brusco de una población por otra o hubo convivencia entre ambas culturas.

En detalle. Cada cantera de obsidiana tiene una composición química única, lo que permite determinar exactamente cuál es el origen de cada herramienta localizada. Según el equipo de investigación, la distancia a la que están dispersas estas herramientas es demasiado grande como para que la recorriera un único grupo en busca de alimento: la explicación más plausible es que distintos grupos estaban en contacto e intercambiaban materiales.

Pero hay otra pista más: la forma de tallar la piedra se repite en yacimientos muy alejados entre sí, lo que sugiere que unos grupos aprendían de otros, no que llegaran a la misma conclusión por azar. Además, al datar las capas de tierra de distintos yacimientos, se ve que las culturas del Paleolítico Medio y el Paleolítico Superior convivieron durante miles de años en la misma zona, es decir, que una no sustituyó a la otra. Tres poderosas razones para sostener que las redes sociales ayudaron a estos grupos a sobrevivir.

Sí, pero. La inferencia de “redes sociales” o alianzas a partir de piedra tallada no deja de ser una interpretación, no una observación directa: no existen registros escritos, orales ni testimoniales del Paleolítico, así que toda conclusión sobre relaciones sociales se construye indirectamente, a partir de patrones materiales. De hecho, que la obsidiana viaje entre 40 y 200 km no prueba por sí solo intercambio social entre grupos: podría explicarse también por un único grupo con un territorio muy amplio o por reutilización de herramientas durante generaciones.

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Portada | Gemini con IA

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El live action de “Moana” tiene un estreno sin éxito: navega en la taquilla con 95 mdd en su primer fin de semana

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AP.- El liveaction de “Moana” de The Walt Disney Company no tuvo gran impacto en su primer fin de semana en los cines de Norteamérica.

La película, que según se informó costó 250 millones de dólares producir, recaudó apenas 43 millones por venta de entradas en Estados Unidos y Canadá, de acuerdo con estimaciones del estudio difundidas el domingo.

En el plano internacional, obtuvo 52 millones de dólares en 50 mercados, lo que suma un debut global de 95 millones de dólares.

El estudio apostó fuerte por “Moana”, una de sus franquicias más populares, la película animada de 2016 es la más vista en Disney+.

Su secuela, que se armó a partir de una serie para streaming que estaba prevista, superó los mil millones de dólares y estableció un récord del Día de Acción de Gracias cuando se estrenó con 225 millones de dólares en 2024. “Moana 2” también se estrenó hace apenas 19 meses.

Esta nueva “Moana”, dirigida por Thomas Kail, trae de vuelta a Dwayne Johnson como el semidiós Maui e incorpora a Catherine Laga’aia como la princesa polinesia aventurera. Pese a los elogios para Laga’aia, la película zarpó en una ola de críticas desalentadoras por parte de especialistas, al considerarse que es, en esencia, una recreación plano por plano de la original.

Actualmente tiene una calificación de 34% en Rotten Tomatoes. El público, en su mayoría mujeres (66%), fue menos negativo: según PostTrak, el 63% afirmó que “definitivamente” recomendaría la película a sus amigos. Las reacciones de los padres fueron aún más contundentes: el 78% dijo que la recomendaría a otros padres. Además, obtuvo una prometedora calificación A- en CinemaScore.

Las nuevas versiones de liveaction de Disney de películas animadas queridas, nuevas y antiguas, han tenido éxitos y decepciones.

Algunas han superado los mil millones de dólares, entre ellas “Lilo & Stitch”, “The Lion King” y “Beauty and the Beast”. Otras han naufragado, en especial “Blancanieves” del año pasado, que recaudó apenas 205 millones de dólares en todo el mundo.

Paul Dergarabedian, responsable de tendencias del mercado en Rentrak, señaló que el debut de “Moana” también podría ser producto de una sobresaturación de títulos con clasificación PG en el mercado: “Minions & Monstruos” de Universal quedó en segundo lugar con 20.5 millones de dólares y “Toy Story 5” estuvo muy cerca detrás, en el tercer puesto, con 18.5 millones.

“A las familias les encanta ir al cine, pero ahora mismo hay tres (películas)”, señaló Dergarabedian. “Eso es mucha competencia”.

Las películas con clasificación PG recaudaron más que otras en 2024 y 2025, por lo que el desempeño de “Moana” quizá no sea un caso de “fatiga de cine familiar”, sostuvo, sino que simplemente muestra que puede haber un techo.

Las familias tienen que elegir y, tras cuatro fines de semana, “Toy Story 5” sigue con fuerza, con un acumulado global de 879.1 millones de dólares.

También hay indicios de que estas películas quizá no se hundan o floten basándose únicamente en el fin de semana de estreno.

Aunque “Minions & Monstruos” abrió por debajo de lo esperado durante el feriado del 4 de julio, este fin de semana también tuvo una caída moderada del 45%. Su total acumulado nacional se ubica actualmente en 108.3 millones de dólares

El otro gran estreno del fin de semana definitivamente no fue PG: la cinta de terror con clasificación R “Evil Dead Burn”, un lanzamiento de Warner Bros., debutó con 13-7 millones de dólares y quedó en cuarto lugar.

La película de Angel Studios sobre George Washington, “Young Washington”, completó los cinco primeros puestos en su segundo fin de semana en salas, con 6.4 millones de dólares.

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Creíamos que para construir una GPU hacían falta laboratorios y millones. Un maker está montando una en casa

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Durante años hemos asumido que construir una GPU era un terreno reservado a empresas con fábricas avanzadas, equipos de ingeniería y presupuestos millonarios. No era una idea absurda: basta mirar la complejidad de cualquier tarjeta gráfica moderna para entender por qué parecía fuera del alcance de una persona. Pero lo que ha hecho Matthias Balwierz, conocido como Bitluni, obliga a matizar esa certeza. No ha replicado una GeForce ni pretende competir con NVIDIA, pero sí está construyendo desde casa una máquina gráfica con miles de microcontroladores RISC-V.

La primera fase reúne 8.192 de esos microcontroladores, cada uno vinculado directamente a un LED RGB. Esa decisión convierte el montaje en algo difícil de encajar en las categorías habituales: el diseño reúne en una misma estructura el procesamiento gráfico y la superficie en la que debe aparecer el resultado. En términos técnicos, está concebido para actuar a la vez como tarjeta gráfica y como pantalla, sin depender de un monitor separado. Eso sí, el proyecto sigue siendo un prototipo parcial, todavía lejos de la escala y las capacidades previstas para el sistema completo.

Una GPU hecha píxel a píxel

Esa arquitectura no estaba definida desde el principio. El maker comenzó pensando en construir algún tipo de pantalla, pero al estudiar el coste y la dificultad del proyecto descartó recurrir a componentes RGB direccionables, que habrían encarecido demasiado el conjunto. La alternativa fue más directa: soldar un LED a cada microcontrolador y convertir cada chip en una unidad gráfica visible por sí misma. La decisión contenía parte del presupuesto, aunque multiplicaba el trabajo de diseño, montaje y programación necesario para coordinar miles de elementos.

La escala termina de entenderse cuando miramos el objetivo completo. Una resolución de 1920×1080 habría exigido más de dos millones de microcontroladores, disparando el coste y la complejidad mucho más allá de lo que Bitluni se había marcado. El maker rebajó entonces la ambición hasta 320×200 píxeles, una resolución asociada a los videojuegos de la era DOS, pero que todavía requiere 64.000 chips. Los componentes instalados hasta ahora representan apenas una primera etapa de una máquina que multiplicaría casi por ocho su tamaño si llega a completarse.

Para ordenar semejante cantidad de hardware, Bitluni dividió el sistema en placas de 16×32 “píxeles”, concebidas como módulos independientes dentro del conjunto. Estas se distribuyen en una disposición circular que recuerda al Cray-1, el histórico superordenador de los años setenta, aunque la referencia es principalmente visual. La coordinación interna también está jerarquizada: cada grupo de 32 microcontroladores queda bajo el control de una unidad CH32V más potente, encargada de organizar el funcionamiento de esa sección y de servir como nivel intermedio dentro de la máquina.

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La elección del QingKe CH570 explica parte de la lógica económica del proyecto. Se trata de un microcontrolador con una CPU RISC-V de 32 bits, un conjunto de instrucciones limitado y una frecuencia de hasta 100 MHz. También integra un controlador USB, un transceptor de 2,4 GHz y compatibilidad con Bluetooth 5.0 LE. Bitluni pudo comprar cada unidad por unos 0,13 dólares, pero la ventaja se diluye al multiplicarla por toda la matriz prevista: solo los chips necesarios para alcanzar los 320×200 píxeles superarían los 8.000 dólares.

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El problema crece al proyectar la alimentación del sistema completo. Habla de una estimación de 2.161 W, equivalentes a unos 655 amperios a 3,3 V, para la configuración final prevista. El medio señala que cada microcontrolador consume alrededor de 10 mA, aunque no ofrece un desglose que permita separar el gasto de los chips, los LED y la electrónica auxiliar. Para sostener semejante carga, Bitluni ha recurrido a una fuente Corsair WS3000 y a convertidores propios capaces de transformar los 12 V de salida en los 3,3 V requeridos.

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Buena parte del proyecto consiste también en fabricar la infraestructura que permite que todo lo demás funcione. Bitluni diseñó las PCB, los circuitos de alimentación, las placas de interfaz y las placas de prueba, y se enfrentó por primera vez a una placa de seis capas. Lla complejidad del diseño terminó llevándole hasta los límites del servicio de fabricación que utilizó. En paralelo, estudió una solución de refrigeración por inmersión y llegó a dimensionar el contenedor acrílico que habría necesitado, aunque dejó esa opción en suspenso por razones económicas y medioambientales.

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La programación planteaba otro problema de escala: no bastaba con fabricar las placas, también había que cargar el código en cada microcontrolador. Para evitar hacerlo a mano, Bitluni imprimió en 3D una pequeña herramienta con tres contactos y la fijó al carro de una impresora 3D. Un script de Python enviaba órdenes G-code para moverla hasta la posición exacta de cada chip y completar el proceso de forma repetible. La impresora dejó así de fabricar piezas para convertirse en una máquina de programación automatizada.

Esta máquina no compite en rendimiento, eficiencia ni tamaño con una tarjeta gráfica moderna, y tampoco ha alcanzado todavía la escala que Bitluni proyectó. Su valor está en exponer, mediante componentes separados, tareas que una solución comercial concentra o reparte entre chips y circuitos especializados: cálculo, control, alimentación, coordinación y visualización. Al reconstruirlas con microcontroladores de bajo coste, el maker ha convertido una idea poco habitual en un sistema que puede diseñarse, probarse y ampliar por etapas. No es una GPU doméstica convencional, sino un experimento de ingeniería llevado hasta límites poco frecuentes.

Imágenes | Bitluni

En Xataka | He Tingbo, de Huawei: “Es la primera vez que China propone un nuevo principio para la industria de chips”. No todos están convencidos



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