Cuando pensamos en inteligencia artificial solemos imaginar dos caminos muy claros: pagar una suscripción mensual a un gran chatbot en la nube o montar un ordenador potente capaz de ejecutar modelos locales, con todas sus limitaciones. Esa es la foto mental que tenemos muchos. Sin embargo, lo que está ocurriendo estos días con Raspberry Pi nos obliga a matizar esa idea. Según Reuters, sus acciones han registrado una subida reciente de hasta el 43% en paralelo al interés por OpenClaw, un agente de IA que no exige un equipo carísimo para ponerse en marcha. Y ahí es donde empieza lo realmente interesante.

El efecto OpenClaw. Antes de entrar en el detalle técnico, conviene aclarar de qué estamos hablando. OpenClaw no es un chatbot al uso, sino un agente de IA, es decir, un sistema capaz de ejecutar acciones por su cuenta, desde lanzar scripts hasta interactuar con servicios externos. La idea que circula es que, si los agentes autónomos se popularizan, muchos usuarios podrían acabar recurriendo a estos dispositivos físicos, tal y como también recoge Bloomberg. 

La clave es que, en este tipo de configuraciones, el modelo grande suele ejecutarse en servidores en la nube y el dispositivo local actúa como coordinador: llama a APIs, mantiene la sesión activa y ejecuta tareas en el entorno del usuario. Aunque también existen configuraciones que permiten ejecutar modelos pequeños en local mediante herramientas como Ollama o llama.cpp, con modelos como un Pi 4 o 5 con suficiente RAM.

Aislar el riesgo. Más allá del entusiasmo, la conversación también ha girado en torno a la seguridad. Desde Raspberry explican que dar acceso profundo al sistema a un agente puede suponer un riesgo real, precisamente porque puede interactuar con archivos y servicios locales, e incluso navegar por webs o rellenar formularios. Esto coincide con advertencias de expertos que consideran que estos algoritmos no están exentos de peligros. Ahí es donde cobra sentido la idea de un dispositivo dedicado: usar una Raspberry Pi como entorno separado permite contener posibles fallos y mantener cierta distancia. 

Voces escépticas. En The Register señalan que la idea de usar una Raspberry Pi para OpenClaw “no tiene sentido” y subrayan que el atractivo histórico del dispositivo era su bajo precio, algo que, según el medio, se ha erosionado con la subida de los costes de memoria. Cita como ejemplo que un modelo avanzado de Raspberry Pi 5 con 16 GB puede superar los 200 dólares, lo que dispara los costes para quienes quieren realizar este tipo de inversión. Toca esperar para saber si finalmente el movimiento que acaba de anticipar el mercado acabará convirtiéndose en realidad. 

Imágenes | Raspberry Pi

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EFE.- La actriz estadounidense Lily Collins interpretará a la leyenda de Hollywood Audrey Hepburn en un nuevo proyecto cinematográfico que narrará cómo se hizo la película “Breakfast at Tiffany’s” (”Desayuno con diamantes”) de 1961.

“Tras casi 10 años de desarrollo y toda una vida de admiración y adoración por Audrey, finalmente puedo compartir esto. Honrada y entusiasmada, no alcanzo a expresar lo que siento”, indicó Collins este lunes en su cuenta de Instagram junto a una foto de la legendaria Hepburn vestida con el atuendo que usó en la película, que es una de las más icónicas del Hollywood dorado.

Lily Collins es la protagonista de la comedia de drama de Netflix “Emily in Paris” y ahora formará parte de este proyecto, basado en el libro de Sam Wasson ”Fifth Avenue, 5 A.M.: Audrey Hepburn, Breakfast at Tiffany’s and the Dawn of the Modern Woman”, según informó The Hollywood Reporter.

El guion correrá a cargo de Alena Smith, creadora de la serie de Apple ”Dickinson”.

¿Cómo será la película de Breakfast at Tiffany’s?

Dirigida por Blake Edwards y adaptada de la homónima novela corta de Truman Capote, “Breakfast at Tiffany’s”  sigue a la socialité Holly Golightly (Hepburn) que se hace amiga de un escritor en apuros (alter ego de Capote) que se muda a su edificio de departamentos y narra la historia en primera persona.

Según los medios especializados, esta cinta no se tratará de una nueva versión del clásico de Blake Edwards (quien un par de años después haría la aún famosa “La Pantera Rosa”) y tampoco será un remake.

El proyecto, que según Collins lleva 10 años en preproducción; intentará retratar lo que ocurrió para crear la cinta, su proceso creativo y narrará la caótica preproducción de la comedia, incluyendo teorías como que Capote quería que Marilyn Monroe protagonizara la cinta.

Sobre la nueva película, que todavía no tiene título, fecha de estreno y de la que prácticamente no se han aportado detalles, se sabe que aparecerán personajes como Capote, la legendaria diseñadora de vestuario Edith Head y Edwards, de acuerdo con la revista especializada.

Aunque por el momento esto es todo lo que se sabe, la expectativa de los fanáticos va al alza debido a la popularidad de Lily Collins, de 36 años de edad. La producción promete abarcar cómo los productores originales optaron por crear el mundo de diamantes de Hepburn.

Durante años nos han repetido que el futuro de la inteligencia artificial pasa porcentros de datos cada vez más grandes, más potentes y más exigentes en consumo energético. Y es cierto que el músculo de cómputo importa. Pero hay un factor igual de determinante del que se habla mucho menos: la distancia. En la era del tiempo real no solo importa cuánto procesas, sino dónde lo haces. Cada milisegundo que un dato tarda en viajar puede alterar la capacidad de reaccionar al instante. Ese matiz, aparentemente técnico, empieza a convertirse en una cuestión estratégica para las empresas españolas.

La apuesta de Telefónica. La compañía ha activado la comercialización de sus servicios de computación en el borde para clientes B2B en cinco ciudades españolas, Madrid, Valencia, Sevilla, Bilbao y A Coruña, como parte de un despliegue más amplio que contempla 17 nodos en esta fase inicial. Esto quiere decir que empresas y administraciones pueden contratar desde ahora estas capacidades de procesamiento y almacenamiento cercanas al punto donde se genera el dato.

Datos más cerca. El edge computing, o computación en el borde, consiste en procesar la información allí donde se genera, en lugar de enviarla de forma constante a centros de datos lejanos. Según explica Microsoft, se trata de trasladar capacidad de cálculo y almacenamiento a ubicaciones periféricas de la red, como fábricas, tiendas, oficinas o infraestructuras distribuidas. En la práctica, dispositivos y servidores locales analizan y filtran los datos in situ y solo remiten a sistemas centrales aquello que resulta relevante. El objetivo es reducir la latencia, aliviar el tráfico de red y habilitar respuestas en tiempo real, complementando al cloud tradicional en lugar de sustituirlo.

El despliegue. El Plan Edge de Telefónica prevé alcanzar 17 nodos en esta primera fase a lo largo de este año. Según la compañía, 12 infraestructuras ya están desplegadas: a las cinco con servicios B2B activos se suman otros nodos en Madrid, Barcelona, Málaga, Palma de Mallorca, Valladolid, Terrassa y Mérida. Este mismo año está prevista la incorporación de Zaragoza, Las Palmas de Gran Canaria, Gijón, Santa Cruz de Tenerife y Santiago de Compostela. Muchas de estas instalaciones se ubican en antiguas centrales de cobre reconvertidas en centros Edge, adaptadas a requisitos de disponibilidad y seguridad.

Básico y Smart. Telefónica no vende “edge” en abstracto, sino dos formas concretas de utilizarlo. La primera es Edge Básico, una capa estable que acerca capacidad de cómputo al territorio y pone el foco en el control del dato y en el cumplimiento de los marcos regulatorios nacionales, regionales o locales. Cada nodo actúa como zona de disponibilidad, lo que permite desplegar aplicaciones con garantías adicionales de continuidad y resiliencia. La segunda es Smart Edge, que introduce dinamismo: selección del nodo más adecuado en cada momento, creación de instancias bajo demanda y operación con conectividad FTTH o 5G SA según el escenario.

Más allá de la infraestructura física. Telefónica integra en su portfolio capacidad de cómputo con GPUs para cargas de inteligencia artificial, disponibles como servicio y desplegadas en los nodos Edge. Esto permite a empresas e instituciones ejecutar modelos de alto rendimiento sin adquirir hardware propio y manteniendo el procesamiento dentro del entorno regional definido. La compañía también menciona la incorporación de agentes y capacidades de RAG para adaptar modelos a contextos específicos. En conjunto, la estrategia busca acercar la IA al dato bajo criterios de soberanía y cumplimiento normativo.

Cuando el milisegundo manda. Un ejemplo ayuda a dimensionar el alcance de esta arquitectura. Telefónica desarrolló con CAF un piloto que combina Edge y 5G Stand Alone para el sector ferroviario, facilitando soluciones de visión artificial que procesan datos cerca del activo en lugar de depender de infraestructuras centralizadas. Según la compañía, este enfoque evita instalar nodos de procesamiento en cada vagón y mantiene la capacidad de respuesta en niveles compatibles con operaciones en tiempo real.

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