Actualidad
Unos neurocientíficos creen haber encontrado el truco para resolver los problemas más complicados: echarse una siesta
Seguramente, en alguna ocasión te has obcecado en encontrar la solución a un determinado problema y, por más que te empeñas en encontrar una solución, nada, no hay forma. Sin embargo, otro día, sin venir a cuento, ¡zas! Una solución brillante y creativa aparece ante ti como una revelación. Enhorabuena, eso es un “momento Eureka“.
Nadie sabe con exactitud qué mecanismos en el cerebro activan ese momento de iluminación creativa espontánea, aunque un grupo de neurocientíficos del Instituto de Psicología de la Universidad de Hamburgo, creen haber encontrado un culpable: el sueño ligero o N2, que se alcanza principalmente a tomar una siesta. Pero una breve, que nos conocemos.
El sueño N2 y las conexiones creativas
Un grupo de neurocientíficos ha publicado un estudio en la revista científica PLOS Biology que apunta a que dormir una (o varias) siestas ligeras durante el día puede ser la clave para desbloquear la creatividad y la capacidad de resolver problemas difíciles.
Este descubrimiento no solo llama la atención por su sencillez, sino que también pone en valor una práctica tan saludable como es dormir la siesta. Los resultados del estudio sugieren que, lejos de ser una pérdida de tiempo, dormir unos minutos puede activar determinados mecanismos involucrados en la creación de conexiones neuronales y en el procesado de conceptos abstractos.
Para llegar a estas conclusiones, los científicos reclutaron a 90 voluntarios jóvenes y sanos. A cada uno se le asignó una tarea aparentemente sencilla, pero no se les reveló que había un truco para resolverla de forma más sencilla, por lo que debían descubrirlo por sí mismos.
Tras cuatro rondas de ensayos, los voluntarios fueron invitados a dormir una siesta de 20 minutos mientras monitorizaban su actividad cerebral con un electroencefalograma. Los resultados mostraron que todos los grupos mejoraron su rendimiento tras la siesta, pero la diferencia fue notable dependiendo de la fase de sueño se alcanzada.


Un 85,7% de quienes llegaron a la fase N2 del sueño, es decir, un estado de sueño ligero, lograron descubrir la solución al problema. En cambio, sólo el 63,6% de los que se quedaron en la fase N1 (un nivel de sueño más superficial) lo consiguió. Solo el 55,5% de los que permanecieron despiertos encontró el truco para resolver la tarea.
“Los datos del EEG del sueño mostraron que el sueño N2, pero no el N1, aumenta la probabilidad de tener lucidez mental después de una siesta, lo que sugiere un papel específico del sueño más profundo. Encontramos un efecto beneficioso del sueño N2 en la probabilidad de tener una visión posterior a la siesta, lo que sugiere la necesidad de un sueño más profundo para tener una visión”, señalan los investigadores en el estudio.
“Lo que realmente me impactó al compartir estos hallazgos con mi entorno, especialmente con las personas creativas, fue la gran repercusión que tuvieron. Muchos se identificaron con nuestros resultados y experimentaron personalmente un gran avance (creativo) después de una siesta”, aseguraba a Newsweek Anika Löwe, una de las autoras del estudio.
Limitaciones y matices del estudio
Aunque los datos son prometedores, los propios autores advierten que el método empleado no permite concluir con precisión si el beneficio observado se debe exclusivamente a entrar en un determinado estado de sueño, al simple descanso, o a otros factores mentales que ocurren durante la pausa.
No obstante, como señalan en su investigación, los resultados obtenidos solo delimitan un incremento de las probabilidades de conseguir un momento Eureka tras alcanzar una fase de sueño N2, pero reconocen que no pueden determinar con exactitud el motivo por el que se produce esa inspiración espontánea.
“En resumen, nuestros hallazgos sugieren un papel del sueño N2 en la facilitación de la inspiración, pero se necesita más trabajo para determinar los mecanismos precisos y para distinguir los efectos del sueño de otros factores como la desconexión de la tarea o el descanso”, lo que implica que aún quedan preguntas abiertas sobre los mecanismos exactos que facilitan estos momentos Eureka.
Alejarse del problema para encontrar la solución
El descanso, el cambio de enfoque o el simple hecho de “tomar distancia” del problema podrían estar jugando un papel tan importante como el propio sueño en sí mismo. Por tanto, aunque la fase N2 parece estar asociada a un mayor número de probabilidades de tener un momento Eureka, no se puede descartar que otros elementos, como la relajación mental o la desconexión temporal de la tarea, también sean determinantes.
En declaraciones a Eldiario.es, Pablo Barrecheguren neurocientífico experto en sueño, destaca que los candidatos fueron expuestos a la prueba sometidos a una falta de sueño del 30% durante la noche anterior, por lo que “Además, al realizar solo siestas muy cortas, el trabajo tampoco da información sobre cuál es el efecto de dejar a los sujetos dormir siestas más largas hasta alcanzar los estados más profundos del sueño”.
Más allá de los detalles técnicos y las dudas sobre los mecanismos neuronales implicados, el mensaje principal es claro y aplicable a la vida cotidiana: si te enfrentas a un problema complejo y no logras encontrar la salida, lo más recomendable es cambiar de actividad, tomar distancia y, si es posible, dormir una breve siesta.
“A menudo se informa que la inspiración ocurre durante períodos de descanso o sueño, cuando la mente está desconectada del problema en cuestión”, por eso los momentos Eureka acostumbran a aparecer en la ducha, cuando friegas los platos o mientras conduces. Son momentos en los que el cerebro no está enfocado de forma consciente en el problema y puede activar su capacidad de abstracción.
Esta idea no es nueva. Genios como Thomas Edison o Salvador Dalí ya practicaban la siesta creativa para estimular su ingenio propiciando la aparición de estos momentos de revelación. Friedrich August Kekulé, aseguró haber descifrado el secreto de la cadena de benceno tras despertarse de una siesta.
Ahora, la ciencia empieza a demostrar que, efectivamente, dormir una siesta ligera puede ser el truco definitivo para resolver los desafíos más difíciles. Si no funciona, pues eso que te llevas.
En Xataka | “No hacer nada” es una técnica estupenda para mejorar tu productividad. La neurociencia lo tiene claro
Imagen | Unsplash (Mika Ruusunen, Adrian Swancar)
ues de anuncios individuales.
Source link
Actualidad
qué esconden los 10.000 millones con los que BMW crea eléctricos de 800 kilómetros de autonomía
En septiembre de 2023 viajé a Alemania.
Fue la primera vez que tuvimos contacto con el BWM Vision Neue Klasse, el prototipo germano que venía a adelantarnos el futuro. Delante de nosotros, un coche marcado por las formas limpias y planas, un interior rompedor para la compañía y unos faros y riñones que huían de los últimos lanzamientos, criticados por enormes parrillas que parecían no tener fin.
BMW se reinventaba. La duda era si estábamos ante la (pen)última promesa del departamento de marketing o toda una realidad. Lo que era seguro es que BMW había apartado 10.000 millones de euros para sacar adelante esta Neue Klasse que, a su vez, bebía de una reinvención anterior que terminó por desembocar en el primer BWM Serie 3 y definió la marca tal y como la conocemos ahora.
10.000 millones de euros.
Menos de tres años después, ya hemos podido subirnos al BMW iX3 (el primer coche lanzado bajo este nuevo concepto de la “nueva” Neue Klasse) y hemos certificado que BMW no mentía. Estamos ante una auténtica revolución.
Y es que el SUV eléctrico de BMW va mucho más allá de ser la versión completamente eléctrica de la opción de combustión. Es mejor. Sencillamente, el BMW iX3 es mejor coche.
Su autonomía de hasta 800 kilómetros y su potencia de carga lo hacen indistinguible de la gasolina salvo para perfiles muy concretos (viajar a velocidades muy altas de forma sostenida y no detenerse en cientos y cientos de kilómetros, ambas cosas poco recomendables). Pero no solo es, el coche es mucho más potente, es más refinado en su conducción, es más cómodo, es más amplio y cuesta lo mismo… o mucho menos si igualamos potencia.
A este coche se le sumará este mismo año el nuevo BMW i3, el formato berlina de la compañía que promete, gracias a una menor superficie frontal, mayores autonomías. Y también han anunciado un gigantesco BMW iX5 que eleva el tamaño de la batería, ni más ni menos, hasta los 141 kWh, un acumulador de energía de tamaño extraordinario.
¿Cómo lo ha hecho BMW?
Donde se acumula la energía
A eso hemos venido al norte de Madrid, donde BMW tiene su sede para España y donde se encuentra un espacio para formación. Algunas cosas, eso sí, no se pueden contar: “eso es como la fórmula de la Coca Cola, todos sabemos que tenemos que utilizar níquel, manganeso y cobalto (la fórmula sobre la que se sustenta la química de las baterías NMC) pero las proporciones son la clave”.
Porque bajo la carrocería del BMW iX3, y del resto de coches que llegarán bajo las premisas de la Neue Klasse, la compañía germana ha desarrollado una batería que es completamente nueva dentro de la empresa. Respecto a su quinta generación de coches eléctricos, BMW asegura que en esta ocasión se ahorran 65 kg de peso y muchos dolores de cabeza.
Delante de nosotros tenemos la batería de 108 kWh del BMW iX3. La batería es de tipo cell to pack. Es decir, la batería no tiene módulos individuales, está formada en su totalidad por celdas cilíndricas a modo de pilas de gran tamaño. Éstas se distribuyen en forma de red por toda una superficie plana y encima se le pone una placa conectora.

La nueva batería de BMW en una imagen exterior

Celdas cilíndricas pasando una de las pruebas de carga
Las celdas están separadas por una espuma que rellena todos los huecos para generar la estructura y eliminar cualquier atisbo de oxígeno en su interior. Esto es clave porque el oxígeno es sinónimo de incendio si se produce algún problema con las celdas. Por debajo de las celdas se deja un espacio libre para liberar presión en caso necesario y que la celda no explote. Son cuestiones básicas de seguridad.
La batería, en realidad, son dos baterías de 400 voltios trapeadas a lo ancho del coche. Es decir, son dos baterías que pueden funcionar de manera independiente con esta tensión nominal pero que mediante software pueden hacerlas actuar en serie y convertirla en una batería de 800 voltios. Es algo así como abrir y cerrar la puerta que separa a dos casas unidas en lo físico pero con espacios completamente separados y duplicados.
La gran ventaja es que con esta tensión pueden recargar a potencias de hasta 400 kW (BMW anuncia 372 km recuperados en 10 minutos), eliminar el conversor entre ambas tensiones (lo que le supuso un problema a Mercedes) y mejorar la potencia de carga cuando el enchufe es de 400 voltios.
Esta gestión de la batería se hace un módulo específico situado en uno de los extremos del coche. Dicho módulo tiene en su interior un convertidor para alimentar la batería de baja tensión de 12 voltios, imprescindible para que el coche eléctrico funcione, y también una suerte de BMS que actúa como el cerebro en la gestión de la energía.

El módulo superior permite revisar la gestión del software o el convertidor para la batería de 12 voltios por separado
Esta construcción en un módulo independiente es clave porque antes la compañía tenía que desmontar toda la batería para acceder a él. Ahora, la batería es extraída del coche pero este módulo independiente puede tratarse por separado, ahorrando tiempo y actuando sobre el foco del problema. Y es que aseguran que más del 90% de los daños sobre la batería las producen los fallos en el software.
¿Qué daños? Básicamente, un mal trabajo de las celdas de la batería. Estas, nos señala, no se pueden cambiar por separado pero como son independientes, el mal estado de una no afecta a todo un módulo de pilas agrupadas. Es necesario que unas 10 celdas estén completamente fuera de juego para perder un 10% de batería. Lo que cubre BMW con su garantía es la seguridad de contar con un 70% de su capacidad pasados 8 años o 160.000 kilómetros, lo que antes suceda.
¿Se puede cambiar la batería fuera de garantía? Sí, pero hay que preparar un buen dinero. Ahora mismo el precio es de 26.000 euros. Y a ese precio hay que añadir el IVA y el coste de la mano de obra. Es decir, seguro que obliga a gastarse más de 30.000 euros.
Desde BMW aseguran que la salud de la batería es muy raro que caiga por debajo de ese 70%. Aseguran que la batería de los coches eléctricos está madurando mejor de lo que se esperaba y, de hecho, es a lo que apuntan los últimos estudios. Eso sí, a nuestra pregunta de qué pérdida media de autonomía tienen sus coches alcanzados esos 160.000 kilómetros o qué se considera dentro de la marca una “baja pérdida en la salud de la batería”, en palabras de sus empleados, no nos dieron una cifra concreta.
Todo esto, señalan, está diseñado por BMW. La compañía es la que le dice a EVE Energy y a CATL, sus proveedores de baterías, cómo deben producir las celdas y la química a utilizar en ellas. El control de calidad también lo realiza en BMW. Es, sencillamente, el mismo sistema que aplica Apple con sus iPhone o muchas otras empresas que diseñan en Occidente y encargan a empresas chinas o asiáticas su producción.
De la batería al volante
La energía guardada en la batería no sería nada sin los motores. Perdón, sin las unidades de accionamiento, que es como BMW llama al conjunto que forman sus motores eléctricos.
Se denominan así porque cuentan con el motor eléctrico, sí, pero también con la unidad de control que gestiona la electricidad que se emplea en cada momento y la transmisión para llevar la potencia generada en su interior hasta las ruedas. A simple vista llama la atención que todo eso esté recogido en un bloque del tamaño de un motor de combustión reducidísimo.
Los motores, en el caso de BMW, carecen de imanes permanentes lo que a su vez reduce la dependencia de tierras raras, unos minerales cuya producción posee China casi en régimen de monopolio. En su lugar utiliza la tecnología de motor síncrono excitado eléctricamente (EESM), lo que le permite olvidarse de estas tierras raras y gestionar la potencia entregada con mayor precisión.

Unidad de accionamiento de BMW donde se encuentra el motor eléctrico, la transmisión y la unidad de control
Este motor se utiliza en el eje trasero porque puede generar mucha potencia y lleva la voz cantante para que el coche se siga sintiendo un tracción trasera. Por delante, las versiones xDrive utilizan un motor asíncrono (ASM) que tiene la ventaja de ser más pequeño y pesado. Este último no está producido por BMW y se contempla como un apoyo al motor trasero para entregar potencia puntualmente.
Este tipo de motor funciona por inducción, no necesita ni imanes ni energía eléctrica aportada desde el exterior. A cambio, no es capaz de producir tanta potencia y es menos eficiente pero como se plantea sólo como un apoyo puntual, su menor peso compensa estas desventajas.
Esta gestión de la potencia se consigue gracias a la unidad de control que está en el interior pero también a uno de los cuatro supercerebros que el coche tiene repartidos a lo largo y ancho del mismo. En este caso hablamos del conocido como IPF, un módulo que gestiona la dinámica del coche.

Componentes básicos que intervienen en la dinámica del BMW iX3
Este módulo IPF aúna las órdenes de accionamiento del vehículo. Antes, las órdenes para impulsar el coche y para frenarlo llegaban de lugares diferentes. Ahora este nuevo módulo se aúna en un solo ordenador. Esto tiene la ventaja de que los cálculos son hasta 10 veces más rápidos y las órdenes se ejecutan en menos de un milisegundo.
Dicho módulo, como decimos, es el que ordena al motor eléctrico entregar más o menos potencia en función de nuestra forma de conducir pero también del modo de conducción seleccionado y del entorno. Una cámara controla si nos acercamos a una curva o marchamos rectos y el posicionamiento por GPS certifica al ordenador si se mueve por una autopista o una carretera de curvas.
Todo en conjunto calcula casi al instante cuánta potencia entrega a los motores pero también qué frenada aplica y si ésta llega regenerando electricidad a través del motor eléctrico o utilizando los frenos hidráulicos. Éstos, de hecho, se utilizan menos porque el coche es capaz de detenerse por completo utilizando solo los motores eléctricos, lo que antes era imposible por debajo de los 20 km/h (donde solo actuaban los frenos físicos sobre las ruedas). Se consigue más eficiencia y un comportamiento más suave.
A toda esta dinámica de conducción hay que sumar lo que en BMW llaman Symbiotic Drive. Esto es, el conductor puede tomar parte del control y corregir las ayudas a la conducción, actuando sobre el freno y la asistencia a la misma pero las ayudas no se desactiva automáticamente. Cuando detectan que el conductor deja de ejercer presión, el control de crucero o el mantenimiento en el carril vuelve a tomar el mando automáticamente.
Para ello, de nuevo, BMW dedica en exclusiva otro de esos “supercerebros”. Ya tenemos dos de los cuatro que conforman el coche y que dividen todas las órdenes que se entregan en espacios empaquetados y claramente definidos. Así, la información del IPF (dedicado a la dinámica de conducción), del IPA (a las ayudas a la conducción), del IPB (para las funciones básicas de confort, como la climatización) y del XX (dedicado al sistema de infoentretenimiento).
Esto, como decimos, le permite a los germanos dividir el vehículo en cuatro espacios claramente delimitados para enviar por sus mazos de cables solo la información relativa a cada función. Una estructura que, a su vez, se divide en pequeños módulos que se han ido instalando lo más cerca posible del destino de su función. Es decir, el módulo que gestiona la luz de la frenada trasera está situado junto a los pilotos traseros.

La estructura de cuatro supercerebros que definen a los nuevos BMW
Todo ello les ha permitido ahorrar hasta 600 metros de cables y un 30% en peso. Los módulos nos son cajas de fusibles al uso, son unidades electrónicas (han sustituido hasta 200 fusibles tradicionales) que dejan de funcionar automáticamente si detectan un problema. La ventaja es que si el problema se soluciona (porque hemos conectado un accesorio que cortocircuitaba una función, por ejemplo) el fusible vuelve a funcionar al instante. Pero también permite ser monitorizado y reparado vía OTA, una solución que BMW ofrece desde el taller y que le permite al cliente poner el coche a punto cuando es posible a distancia sin necesidad de pasar por un centro físico.
Estos son los pilares que certifican que este coche está definido por software. El ejemplo más evidente de esto último es el conocido como Panoramic Vision, el nuevo diseño para los interiores en la compañía que tratamos ampliamente en este artículo y durante la prueba del BMW iX3.
No nos detendremos más aquí, más allá de recordar de que se trata de un sistema que reparte funciones e información por un volante con controles hápticos que activa y desactiva funciones atendiendo a la conducción que estamos llevando a cabo en cada momento (la función de aparcamiento automático sólo está disponible cuando circulamos a baja velocidad y el coche entiende que queremos estacionar, por ejemplo), pero también por una pantalla central de 17,9 de formato romboide que acerca sus funciones más recurrentes a la zona izquierda para que sea más cercana al conductor.
En la parte delantera brilla ese Panoramic Vision que da nombre al conjunto, un enorme Head-Up Display repartido en tres pequeñas zonas que proyecta la imagen imprescindible durante la conducción (velocidad o navegación) en la parte izquierda y que cuenta con otros seis widgets para la zona central completamente personalizables por el conductor.
Todo esto obliga a dedicar un buen rato para aprender las innumerables funciones del coche y podría ser un caos si tres personas en una casa utilizan el mismo coche pero tienen preferencias muy diferentes. Lo que propone BMW en el BMW iX3 (y se repetirá con la Neue Klasse) es que cada conductor tenga su propia ID y configure sus preferencias en las pantallas o el Head-Up Display pero también guarda la regulación eléctrica del asiento, del volante, de los espejos o de la climatización.
El coche permite cargar hasta siete perfiles diferentes y la llave (solo se entrega una tradicional junto a una tarjeta blanca) permite ser compartida por hasta 18 conductores. Y es que el coche está pensado para entrar y arrancarse mediante el teléfono móvil. La apertura se puede realizar mediante NFC (con la mencionada tarjeta o el teléfono móvil) pero también con Bluetooth. Esta doble vía de acceso permite que con móviles de Apple se pueda acceder incluso sin batería en el teléfono móvil porque el iPhone mantiene activa la conectividad NFC hasta cinco horas después de que el teléfono se quede sin batería.
Es sólo el último ejemplo de, como decimos, un coche que cumple a rajatabla aquello de estar definido por software. Una frase que va mucho más allá de las funciones más llamativas (como la posibilidad de utilizar la pantalla y la cámara del coche como acceso a videoconferencias por Zoom).
Y es que el software cala en todas las funciones, desde su modernísimo Panoramic Vision hasta la gestión de la energía, la salud de la batería y de algo tan peliagudo en un BMW como la dinámica de conducción.
Fotos | BMW
ues de anuncios individuales.
Source link
Actualidad
DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters
En poco más de un año, DeepSeek ha dejado de sonar como una rareza de la industria china para convertirse en uno de esos nombres que ya aparecen cada vez que hablamos de la carrera global de la inteligencia artificial. Primero la miramos por sus modelos, por su eficiencia y por la sacudida que provocó más allá de China. Ahora la pregunta empieza a moverse a otro terreno: qué ocurre cuando una empresa que compite en software entiende que la siguiente ventaja puede estar en los chips que hacen posible ejecutar esa IA a gran escala.
El salto al hardware. La información que abre este nuevo frente procede de Reuters. La agencia asegura, citando a tres personas familiarizadas con el asunto, que DeepSeek está desarrollando su propio chip de inteligencia artificial, orientado a tareas de inferencia y no al entrenamiento de nuevos modelos. El matiz técnico lo veremos enseguida, porque cambia bastante la lectura del movimiento. Por ahora, la cautela es obligatoria: DeepSeek no lo ha confirmado públicamente, el proyecto estaría en una fase temprana y la compañía no respondió a la solicitud de comentario de la agencia.
La clave está en la inferencia. La forma más sencilla de entenderlo es pensar en lo que ocurre después del entrenamiento. Una vez construido el modelo, cada pregunta que hacemos y cada respuesta que recibimos exige ponerlo a trabajar de nuevo. No es una operación aislada, sino una rutina que se repite millones de veces si el producto funciona. Por eso un chip pensado para esa fase no apunta tanto al prestigio técnico como a algo más terrenal: hacer que usar la IA salga más barato, sea más rápido y dependa menos de terceros.
El movimiento se entiende mejor si miramos de qué ha dependido DeepSeek hasta ahora. La compañía ha usado chips de NVIDIA y Huawei para entrenar y ejecutar sus modelos, incluida la base que sostuvo R1, entrenada sobre NVIDIA H800, un chip diseñado para el mercado chino cuya exportación a China fue prohibida por Washington a finales de 2023. Desde entonces, DeepSeek se ha apoyado cada vez más en Huawei: en abril lanzó su modelo V4 adaptado a Ascend y Huawei dijo que sus procesadores se usaron en parte del entrenamiento de V4-Flash.
DeepSeek ya no es una nota al pie: hasta hace no tanto, el debate global sobre IA parecía girar casi por completo alrededor de empresas estadounidenses como OpenAI, Google, Microsoft, Meta o Anthropic. DeepSeek cambió parte de esa conversación al demostrar que China también podía producir modelos capaces de circular fuera de su mercado doméstico y obligar a la industria a mirar hacia Hangzhou. Recordemos que la compañía fue ampliamente celebrada en China como campeona nacional de la IA.
La tendencia ya se ve en buena parte del sector. Google lleva años desarrollando sus TPU, Amazon tiene Inferentia para cargas de inferencia, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en MTIA. Reuters cita además dos movimientos recientes especialmente cercanos al caso: OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño junto a Broadcom, también orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando diseñar sus propios chips. El patrón es bastante claro: las grandes compañías de IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del cómputo que sostiene sus servicios.
El gran obstáculo está en fabricarlo. Diseñar un chip competitivo no es lo mismo que querer tenerlo. Desarrollar un acelerador de IA suele exigir años, mucho capital y una red de socios en diseño, fundición y memoria. Para una empresa china, además, el problema no acaba en el plano técnico: los controles de exportación de EEUU limitan el acceso a las fábricas extranjeras más avanzadas y también a la memoria de alto ancho de banda, un componente clave para este tipo de chips.
Los tiempos cambian. NVIDIA llegó al auge de la IA con una ventaja construida durante décadas: en 1999 lanzó la GeForce 256, presentada por la propia compañía como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA, la arquitectura que ayudó a llevar el procesamiento paralelo de sus chips más allá de los gráficos. Cuando los modelos empezaron a necesitar cantidades enormes de cómputo, ya tenía el hardware y el ecosistema preparados. Durante años, para buena parte de la industria, competir en IA significó pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a tener grietas.
Imágenes | Xataka con Nano Banana
En Xataka | Samsung gana 19 veces más que hace un año. Los inversores han reaccionado hundiendo la acción un 7%
ues de anuncios individuales.
Source link
Actualidad
DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters
En poco más de un año, DeepSeek ha dejado de sonar como una rareza de la industria china para convertirse en uno de esos nombres que ya aparecen cada vez que hablamos de la carrera global de la inteligencia artificial. Primero la miramos por sus modelos, por su eficiencia y por la sacudida que provocó más allá de China. Ahora la pregunta empieza a moverse a otro terreno: qué ocurre cuando una empresa que compite en software entiende que la siguiente ventaja puede estar en los chips que hacen posible ejecutar esa IA a gran escala.
El salto al hardware. La información que abre este nuevo frente procede de Reuters. La agencia asegura, citando a tres personas familiarizadas con el asunto, que DeepSeek está desarrollando su propio chip de inteligencia artificial, orientado a tareas de inferencia y no al entrenamiento de nuevos modelos. El matiz técnico lo veremos enseguida, porque cambia bastante la lectura del movimiento. Por ahora, la cautela es obligatoria: DeepSeek no lo ha confirmado públicamente, el proyecto estaría en una fase temprana y la compañía no respondió a la solicitud de comentario de la agencia.
La clave está en la inferencia. La forma más sencilla de entenderlo es pensar en lo que ocurre después del entrenamiento. Una vez construido el modelo, cada pregunta que hacemos y cada respuesta que recibimos exige ponerlo a trabajar de nuevo. No es una operación aislada, sino una rutina que se repite millones de veces si el producto funciona. Por eso un chip pensado para esa fase no apunta tanto al prestigio técnico como a algo más terrenal: hacer que usar la IA salga más barato, sea más rápido y dependa menos de terceros.
El movimiento se entiende mejor si miramos de qué ha dependido DeepSeek hasta ahora. La compañía ha usado chips de NVIDIA y Huawei para entrenar y ejecutar sus modelos, incluida la base que sostuvo R1, entrenada sobre NVIDIA H800, un chip diseñado para el mercado chino cuya exportación a China fue prohibida por Washington a finales de 2023. Desde entonces, DeepSeek se ha apoyado cada vez más en Huawei: en abril lanzó su modelo V4 adaptado a Ascend y Huawei dijo que sus procesadores se usaron en parte del entrenamiento de V4-Flash.
DeepSeek ya no es una nota al pie: hasta hace no tanto, el debate global sobre IA parecía girar casi por completo alrededor de empresas estadounidenses como OpenAI, Google, Microsoft, Meta o Anthropic. DeepSeek cambió parte de esa conversación al demostrar que China también podía producir modelos capaces de circular fuera de su mercado doméstico y obligar a la industria a mirar hacia Hangzhou. Recordemos que la compañía fue ampliamente celebrada en China como campeona nacional de la IA.
La tendencia ya se ve en buena parte del sector. Google lleva años desarrollando sus TPU, Amazon tiene Inferentia para cargas de inferencia, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en MTIA. Reuters cita además dos movimientos recientes especialmente cercanos al caso: OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño junto a Broadcom, también orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando diseñar sus propios chips. El patrón es bastante claro: las grandes compañías de IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del cómputo que sostiene sus servicios.
El gran obstáculo está en fabricarlo. Diseñar un chip competitivo no es lo mismo que querer tenerlo. Desarrollar un acelerador de IA suele exigir años, mucho capital y una red de socios en diseño, fundición y memoria. Para una empresa china, además, el problema no acaba en el plano técnico: los controles de exportación de EEUU limitan el acceso a las fábricas extranjeras más avanzadas y también a la memoria de alto ancho de banda, un componente clave para este tipo de chips.
Los tiempos cambian. NVIDIA llegó al auge de la IA con una ventaja construida durante décadas: en 1999 lanzó la GeForce 256, presentada por la propia compañía como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA, la arquitectura que ayudó a llevar el procesamiento paralelo de sus chips más allá de los gráficos. Cuando los modelos empezaron a necesitar cantidades enormes de cómputo, ya tenía el hardware y el ecosistema preparados. Durante años, para buena parte de la industria, competir en IA significó pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a tener grietas.
Imágenes | Xataka con Nano Banana
En Xataka | Samsung gana 19 veces más que hace un año. Los inversores han reaccionado hundiendo la acción un 7%
ues de anuncios individuales.
Source link
-
Deportes2 días agoSheinbaum reconoce actuación de la Selección Mexicana: ‘A veces se gana y a veces se aprende’
-
Musica1 día ago
Filarmónica de Jalisco dedicará concierto a Manuel de Falla a 150 años de su natalicio
-
Tecnologia2 días agoONU propone un pacto mundial para proteger a los niños de la inteligencia artificial
-
Actualidad1 día agoMuere la cantante Lauren Bennett, miembro de “GRL” y participante en “Party Rock Anthem”
-
Actualidad2 días agouna gasolinera gallega ya sabe las consecuencias de confundir el diésel con la gasolina
-
Actualidad5 horas agoEEUU enseñó que el acceso a la IA avanzada puede cortarse. China estudia lo mismo, según Reuters, y Europa mira desde fuera
-
Actualidad7 horas agoElton John anuncia dos conciertos en México por su despedida de los escenarios
-
Deportes1 día agoSe termina el sueño mundialista de CR7: Portugal cae 1-0 ante España








