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En silencio, las Big Tech están dejando de ser empresas exclusivamente tecnológicas para ser algo más: energéticas
Las grandes tecnológicas no solo compiten por ingenieros de IA. Ahora también lo hacen por perfiles energéticos. Y no es para menos, pues sin la electricidad que alimenta los mastodónticos centros de datos necesarios para que las herramientas de IA sigan operativas, la carrera de la IA se frena.
Un cuello de botella. La IA se ha convertido en el eje estratégico de las Big Tech, pero su mayor cuello de botella ya no es el talento alrededor de sus sistemas, sino el acceso a energía. Los centros de datos que entrenan y ejecutan modelos cada vez más grandes consumen cantidades masivas de electricidad, y garantizar ese suministro se ha vuelto una prioridad empresarial. Según cuenta el medio CNBC, con datos recopilados por Workforce.ai, la contratación de perfiles relacionados con energía creció un 34% interanual en 2024.
Números. Tal y como cuenta el medio, el año pasado también se produjo un salto similar, con un nivel de contrataciones de perfiles energéticos un 30% por encima del de 2022, justo antes de la explosión de la IA generativa tras el lanzamiento de ChatGPT.
La principal razón es estructural, pues los centros de datos representaron aproximadamente el 1,5% del consumo eléctrico mundial en 2024, tras crecer un 12% en cinco años, según datos de la Agencia Internacional de la Energía. Todo apunta a que esa demanda seguirá aumentando a medida que se despliega nueva infraestructura de IA.
Qué perfiles buscan las Big Tech. Según destaca el medio, las tecnológicas buscan puestos mucho más operativos: expertos en compra de energía, mercados eléctricos, conexión a la red y estrategia energética. CNBC recoge que estas posiciones están directamente ligadas a asegurar suministro real, no solo a mejorar la imagen ambiental de las compañías. Además, no todo va de garantizar suministro a cualquier coste, sino también de que se pueda conseguir electricidad de la manera más eficiente posible.
Quién va ganando la guerra del talento. Amazon y Microsoft lideran en volumen de fichajes energéticos desde 2022, según apunta el medio. Amazon suma más de 600 incorporaciones (incluyendo AWS), mientras que Microsoft supera las 570. En el caso de esta última, en 2024 fichó a Carolina Dybeck Happe, exdirectora financiera de General Electric, como directora de operaciones, un gesto que muchos interpretan como una apuesta estratégica por integrar energía y gestión a gran escala.
Google, por su parte, ha acelerado en los últimos meses con más de 300 contrataciones, incorporando perfiles procedentes tanto de grandes energéticas como del mundo académico.
Entre líneas. La estrategia no se limita a contratar personas. Las grandes tecnológicas también están comprando otras empresas. Alphabet, matriz de Google, acordó la adquisición de la compañía de centros de datos Intersect por unos 4.750 millones de dólares. Al mismo tiempo, externalizan fases clave como la construcción de infraestructuras, apoyándose en contratos temporales para gestionar proyectos, terrenos y obras.
El choque con el sector energético tradicional. El medio también señala, a través de datos proporcionados por consultoras especializadas, que cada vez más profesionales senior de infraestructuras energéticas consideran dar el salto a las tecnológicas, atraídos por salarios más altos y proyectos ligados a centros de datos. El problema es que los perfiles más demandados, como estrategia energética o conexión a red, ya eran escasos de por sí en el sector energético tradicional y renovables. Esto ha dado lugar a un mercado de talento más estrecho y competitivo.
No todo es absorción directa. Algunos analistas ven también oportunidades para las eléctricas. Travis Miller, analista de energía y utilities en Morningstar, explica al medio CNBC que la magnitud de la demanda hace inviable que las Big Tech lo hagan todo por su cuenta. En muchos casos, dependerán de grupos de servicio público tradicionales para desarrollar infraestructuras y operar redes, lo que puede traducirse en nuevos ingresos y empleo en el sector.
Y ahora qué. La frontera entre tecnológicas y energéticas se está diluyendo de manera muy interesante. Meta, Amazon, Google o Microsoft ya firman acuerdos de compra de energía a largo plazo, incluso con proyectos nucleares, y algunas han solicitado permisos para comerciar electricidad y vender excedentes a la red. “Hay tecnológicas que se están convirtiendo en empresas de energía”, cuenta Daniel Smart, CEO de The Green Recruitment Company, al medio.
Eso sí, de momento, solo para alimentar su propia IA.
Imagen de portada | Microsoft
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Tori Spelling, de “Beverly Hills, 90210”, sufre accidente automovilístico en California; hay siete menores heridos
EFE.- Tori Spelling, la estrella de “Beverly Hills, 90210”, sufrió un accidente automovilístico en una carretera de California cuando viajaba con siete niños el jueves pasado, y tuvieron que ser trasladados a un hospital para atender sus heridas, según confirmó este domingo su portavoz a NBC.
La actriz, de 52 años, conducía un vehículo en el que viajaban siete menores, cuatro de ellos son sus hijos y los otros tres amigos de los niños, el jueves por la tarde en la ciudad de Temecula, ciudad del sur de California.
Spelling tiene cinco hijos con su exmarido Dean McDermott; sus edades actuales oscilan entre los 9 y 19 años. No está claro quiénes viajaban con ella.
Según la versión del portavoz, otro conductor impactó el vehículo de Spelling, tras supuestamente pasar un semáforo en rojo por exceso de velocidad.
El Departamento del Alguacil del condado de Riverside que acudió a la escena dijo a la televisión que encontró en la escena a los dos vehículos con daños y todos los ocupantes fueron llevados a hospitales cercanos.
La actriz, hija del productor de televisión Aaron Spelling, y los siete niños recibieron tratamiento por lesiones que incluían cortes, moretones, contusiones y conmociones cerebrales, según TMZ, que reportó primero el accidente.
La causa de la accidente sigue bajo investigación.
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el motivo son las leyes de la física
Seguro que ya sabes (la publicidad online te lo está recordando día sí, día también) que con un sencillo prompt puedes generar un videojuego. La IA te lo hace, pero lo que no puede hacer es jugarlo. La razón no es que los juegos sean difíciles en abstracto: es que el mundo real obedece a las mismas leyes físicas en todas partes, y los videojuegos no.
Hacer, no jugar. La paradoja es llamativa: con herramientas como Cursor o Claude, un prompt genera un clon de un juego clásico funcional. ‘Asteroids’, por ejemplo. Sin embargo, ese mismo sistema no superaría ni el primer nivel de su propia creación. Julian Togelius, director del Game Innovation Lab de la Universidad de Nueva York y cofundador de la empresa de testing Modl.ai, lleva meses investigando por qué, y lo ha desgranado en una entrevista.
Programar no es un juego. Togelius define la programación desde un punto de vista estructural: un juego muy bien diseñado. Cada línea de código viene con un enunciado claro, un criterio de éxito verificable y feedback de posibles fallos, y el programa indica exactamente dónde y por qué ha fallado. Los LLM (modelos de lenguaje) han sido entrenados con cantidades masivas de código y afinados mediante aprendizaje por refuerzo para resolver exactamente ese tipo de problemas. Programar es, en términos de estructura de tarea, un juego excepcionalmente “bien portado”, como lo define Togelius. Por eso hay tanta gente que encuentra divertido programar.
Sin embargo, los videojuegos son otra historia: el espacio de acción se rige por reglas más arbitrarias, el feedback puede ser inmediato o retrasarse horas en llegar, el razonamiento espacial es indispensable y el margen de error es mucho más reducido. Cuando a un modelo de IA se le pide que juegue a algo, el resultado documentado en el paper que realizó Togelius es inequívoco: “fracaso absoluto”.
Con guía, por favor. Gemini 2.5 Pro completó ‘Pokémon Azul’ en mayo de 2025, pero tardó considerablemente más que cualquier jugador humano, cometió errores repetitivos y dependió de software auxiliar para lograrlo. La revista TIME analizó por qué los mejores sistemas de IA siguen teniendo dificultades con ‘Pokémon’. Y eso que es de los pocos títulos que logran acabar. Lo consiguen porque estos sistemas cuentan con APIs específicas para consultar guías estratégicas. Que ‘Pokémon’ o ‘Minecraft’ (otro título que las IAs pueden navegar) sean dos de las franquicias más documentadas de la historia del videojuego, con millones de horas de walkthroughs disponibles en internet, es la clave de que lo consigan con mayor facilidad.
La clave está en la física. Pero… ¿por qué un modelo de lenguaje puede escribir un ensayo sobre física cuántica y a la vez fracasar tanto en ‘Halo’ como en ‘Space Invaders’? La respuesta de Togelius es que “esos dos juegos son más diferentes entre sí, en cierto sentido, que dos ensayos académicos distintos.” Visto de otra forma: los videojuegos son muy heterogéneos. Cada uno inventa sus propias reglas, su propia lógica de espacio, su propio sistema de recompensas. Las mecánicas de un juego de plataformas son absolutamente distintas a las de un ‘Tetris’. El razonamiento espacial (dónde están los objetos, cómo se mueven, cómo se relacionan) no aparece en los datos de preentrenamiento de los modelos de lenguaje porque es inabarcable de un juego a otro.
Sin embargo, observemos una tarea aparentemente más difícil que jugar a ‘Super Mario’: conducir un coche autónomo. Y eso sí lo hacen bien las IAs. La diferencia con los juegos es que el mundo real obedece a las mismas leyes físicas en cualquier parte del planeta. El asfalto se comporta igual en San Francisco que en Shanghái, los semáforos siguen los mismos principios, el vehículo siempre responde igual. Como señala Togelius, “conducir es mucho más homogéneo que el conjunto de los videojuegos.” Aprende a conducir y podrás hacerlo en cualquier punto del planeta. Aprende a jugar a ‘Doom’ y no tendrás ni idea de cómo jugar a ‘Age of Empires’.
El criterio definitivo. Por eso Togelius propone los videojuegos como criterio para determinar el éxito de una IA: hay que calibrar si un agente capaz de aprender a completar cualquier juego del top 100 de Steam en aproximadamente el mismo tiempo que un jugador humano hábil, sin acceso a documentación previa ni integración específica. A ese baremo (que no exige ganar a la primera, sino aprender al ritmo humano) no existe hoy ningún sistema que se acerque.
Cabecera | Foto de Erik Mclean en Unsplash
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un motor para todas las velocidades
Durante décadas, el desarrollo de motores ha marcado un límite bastante claro de lo que un avión o un misil puede hacer en el aire. Alcanzar velocidades hipersónicas no depende solo de materiales o diseño aerodinámico, sino de resolver un problema mucho más complejo: cómo mantener un sistema de propulsión estable desde el despegue hasta más allá de Mach 6. China lleva trabajando en esa dirección desde mediados de los años noventa, y ahora afirma haber completado un prototipo que busca cubrir todo ese rango sin recurrir al cambio entre sistemas de propulsión en pleno vuelo.
Ese objetivo toma forma en lo que investigadores describen como un “contra-rotary ramjet engine”, un motor de respiración aérea concebido para operar de manera continua desde el arranque hasta velocidades superiores a Mach 6. El equipo, vinculado a la Academia China de Ciencias (CAS) y liderado por Xu Jianzhong, sostiene que el prototipo ya ha sido completado y verificado de forma experimental tras más de tres décadas de trabajo. Aun así, el desarrollo se encuentra en una fase preliminar: los siguientes pasos pasan por adaptarlo a distintas plataformas y someterlo a pruebas de vuelo reales que permitan validar su comportamiento fuera del laboratorio.
El motor que puede marcar un antes y un después en defensa
La solución tradicional al vuelo hipersónico y de alta velocidad suele combinar dos sistemas de propulsión: un motor de turbina para velocidades de hasta alrededor de Mach 3 y un ramjet para regímenes más altos. Por un lado, los motores de turbina cubren el despegue y las primeras fases del vuelo, mientras que los ramjet solo pueden funcionar cuando el aparato ya se desplaza a gran velocidad. Esta división del trabajo resuelve una parte del problema, pero introduce otras complicaciones. Según explican los investigadores, el sistema arrastra masa innecesaria cuando uno de los motores está inactivo y añade complejidad técnica en el momento de cambiar de régimen, un proceso que puede volverse inestable en fases exigentes del vuelo.
La propuesta del equipo chino introduce cambios en varios frentes, pero el núcleo está en su compresor. A diferencia de los diseños convencionales, emplea dos conjuntos de álabes que giran en sentidos opuestos, uno para alta presión y otro para baja presión, esta configuración reduce las fuerzas centrífugas sobre los componentes. También mejoraría la eficiencia de rotación. A ello se suma un planteamiento poco habitual: en lugar de minimizar las ondas de choque, el diseño las aprovecha para comprimir el flujo de aire, lo que reduciría su tamaño y peso.
El camino hasta este prototipo no ha sido rápido. Según recoge SCMP, Xu Jianzhong comenzó a centrarse en la propulsión hipersónica a mediados de los años noventa y ya hacia el año 2000 había perfilado el concepto de compresor de rotación contraria. Durante años, el proyecto avanzó hasta que en 2009 obtuvo respaldo institucional, lo que permitió construir plataformas experimentales desde cero. A partir de ahí, el equipo dedicó casi una década a resolver cuellos de botella técnicos, especialmente en el diseño de cascadas de álabes, antes de alcanzar la verificación experimental anunciada ahora.


Si esta arquitectura llegara a trasladarse a sistemas operativos, sus implicaciones serían directas en el diseño de aeronaves y misiles hipersónicos. Reducir el peso del motor en este tipo de armas abre la puerta a aumentar la cantidad de combustible, la carga útil o el alcance, además de mejorar la maniobrabilidad. En el caso de aeronaves reutilizables, un único sistema de propulsión simplificaría la integración y reduciría los riesgos asociados a los cambios de modo en pleno vuelo. Aun así, estas ventajas se plantean por ahora en términos potenciales, a la espera de validación en condiciones reales.
Pese al alcance del anuncio, el desarrollo se encuentra aún en una fase temprana si se mira desde el punto de vista operativo. Las pruebas realizadas hasta ahora se han limitado a entornos experimentales. El siguiente reto, según lo investigadores, será precisamente ese, adaptar el motor a aeronaves o misiles reales y comprobar su comportamiento fuera del laboratorio.
Imágenes | Xataka con Nano Banana | CAS
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