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más electricidad que Francia solo para alimentar la IA

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La demanda energética de Estados Unidos ha alcanzado su punto máximo en 2024, pero el país se está preparando para un crecimiento aún mayor en los próximos tres años. El motivo: los centros de datos y el consumo de la IA.

El triple en apenas tres años. El consumo de energía de los centros de datos podría triplicarse de aquí a 2028 a medida que la industria tecnológica experimenta una transformación sin precedentes impulsada por la inteligencia artificial, según el Departamento de Energía de Estados Unidos.

Actualmente, los centros de datos representan poco más del 4% de la carga energética del país. Un nuevo informe elaborado por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley proyecta que alcancen entre el 6,7 y el 12% del consumo total de electricidad en apenas tres años.

Más que países enteros. Entre 2014 y 2016, la demanda anual de electricidad de los centros de datos en Estados Unidos se mantuvo estable alrededor de los 60 TWh. A partir de 2017, la rápida adopción de servidores con aceleradores de inteligencia artificial (principalmente tarjetas gráficas o GPUs) impulsó un incremento en la demanda energética que aún no ha tocado techo.

Para 2023, el consumo alcanzó 176 TWh (un 4,4% de la electricidad total en EE.UU.). Se proyecta que en 2028 el consumo total fluctúe entre 325 y 580 TWh: del 6,7% al 12% del consumo eléctrico nacional. Asumiendo una tasa deuso del 50%, la demanda de los centros de datos se situaría entre 74 y 132 gigavatios, más que toda la potencia instalada de países como Francia o Italia.

El límite lo imponen las GPUs. La demanda de energía de los centros de datos ya se duplicó entre 2017 y 2023 con la implementación de nuevos servidores dedicados al entrenamiento y el procesamiento de inteligencia artificial.

Los modelos de IA generativa, que crecen exponencialmente tanto en tamaño como en tiempo de inferencia, requieren chips cada vez más potentes y sistemas de enfriamiento más intensos, lo que dispara el consumo de energía. Los rangos que proyecta el Departamento de Energía no dependen de que suba o baje el interés por la IA, sino de que haya suficientes GPUs disponibles.

Anticiparse a la demanda. El informe intenta predecir el efecto de los centros de datos en la red eléctrica, el precio de la electricidad y el clima. “Realmente nos indica dónde está la frontera en términos de demanda creciente de energía en Estados Unidos”, dijo a Reuters Avi Shultz, director de la Oficina de Descarbonización y Eficiencia Industrial del Departamento de Energía.

“Lo que este informe destaca es lo que está creciendo más rápido, y a la vanguardia del crecimiento de la demanda energética en Estados Unidos está el nuevo crecimiento de los centros de datos para inteligencia artificial”.

De dónde sale tanta energía. La IA es el principal factor en el aumento de la demanda energética estadounidense. Google y Microsoft consumen ya más electricidad que 100 países distintos. Pero la IA va a acompañada de la electrificación de los edificios y el transporte, así como de la apertura de nuevas fábricas a medida que el país reanima la industria doméstica.

¿De dónde sale toda esa electricidad? Con sus ingresos, las grandes tecnológicas están invirtiendo en la investigación de fuentes de energía limpias, incluida la fusión nuclear, al mismo tiempo que impulsan las renovables, la reapertura de viejos reactores de fisión y el desarrollo de nuevos reactores SMR.

Imagen | Talen, Cumulus

En Xataka | El consumo de IA está sobreestimado y debemos preocuparnos más por el aire acondicionado, según la IAE

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DeepSeek es bueno, bonito y muy barato. Y sobre todo, el arma para crear una industria china de hardware independiente de Nvidia

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La llegada de DeepSeek-V4-Pro no ha causado tanto revuelo como la que causó DeepSeek R1 hace un año y medio, pero puede que estemos ante un modelo aún más importante. Si aquella versión le descubrió al mundo que China estaba avanzando de forma espectacular en esta carrera, esta otra está comenzando a permitir vislumbrar otra cosa más interesante. Lo que ve la mayoría es un modelo muy decente y sobre todo “tirado de precio”. Lo que esconde la empresa es otra cosa más importante: lograr la independencia de Nvidia y el hardware de EEUU.

Qué ha pasado. El pasado viernes los responsables de DeepSeek anunciaban algo sorprendente: su oferta promocional con un recorte de precio del 75% para usar su modelo DeepSeek-V4-Pro se mantendrá de forma permanente. Eso hace que este modelo, ofrezca prestaciones muy decentes (pero no excepcionales) por un precio realmente bajo: 

1M tokens de entrada

1M tokens salida

DeepSeek-V4-Pro

0,435

0,87

GPT-5.5

5

30

Opus 4.7

5

25

Gemini 3.5 Flash

1,5

9

Bueno, bonito y muy barato. Es cierto que el rendimiento de DeepSeek-V4-Pro es inferior al de los modelos rivales de OpenAI, Anthropic o Google. Las pruebas de Artificial Analysis indican que el modelo de DeepSeek está a muy buen nivel, pero es además mucho más económico que sus competidores. Eso es especialmente relevante para tareas agénticas que consumen muchísimos tokens y que con este modelo se vuelven accesibles y muy asequibles.

Captura De Pantalla 2026 05 25 A Las 8 48 56
Captura De Pantalla 2026 05 25 A Las 8 48 56

Según Artificial Analysis, DeepSeek se acerca al rendimiento de los mejores modelos de la industria, y aunque es más lento en sus respuestas, es también mucho más barato que los modelos frontera de OpenAI, Anthropic o Google.

Una estrategia diferente. ¿Cómo va a ganar dinero esta empresa? No tiene planes de suscripción como su competencia local (GLM, Kimi) o la occidental (ChatGPT Plus, Claude Pro). Tampoco tiene modelos de voz o de imagen. No cuenta con un agente de IA para programación que compita con Claude Code. Publica los pesos abiertos de sus modelos y comparte sus innovaciones técnicas con la industria (y con sus competidores). Para quien sigue de cerca la empresa y estas decisiones la estrategia está clara. El objetivo de DeepSeek no es ganar la carrera de modelos de IA. Su objetivo es construir una industria china de hardware de IA que no dependa de Nvidia ni de TSMC… y cobrar su parte en ese proceso.

Independencia hardware. China tiene un problema estructural en esta carrera de la IA: las sanciones y vetos impuestos por EEUU hacen que no pueda acceder a los chips más avanzados ni a la fotolitografía UVE de ASML. Y como China no puede de momento competir en términos de capacidad de cómputo, lo que están haciendo sus empresas es lograr que sus modelos de IA necesiten menos capacidad de cómputo para lograr resultados similares. 

Arquitecturas eficientes. Las arquitecturas Mixture of Experts (MoE) y Multi-head Latent Attention (MLA) son dos armas clave en esta estrategia. La primera ya existía pero fue adaptada por DeepSeek para su modelo: con ella solo se activan parte de los parámetros totales del modelo para responder la consulta sin perder precisión. Lo que hace MLA es comprimir la información de atención (la llamada KV Cache) con la que el modelo mantiene el contexto de una conversación, reduciéndola en un 90%. Ambas técnicas permiten reducir la necesidad de usar memorias HBM de alta velocidad, algo que es también llamativo de cara a desvelar la probable estrategia de DeepSeek.

La importancia de la KV Cache. Como explica el analista GDP en X, ese uso de MLA permite que para un millón de tokens, DeepSeek-V4-Pro solo necesite 5,48 GB de memoria HBM. Competidores como Zhipo AI, que desarrollan GLM 5, necesitan 60 GB para lo mismo, mientras que Qwen 3, de Alibaba, necesita 89 GB. Esta ventaja permite a DeepSeek ofrecer precios mucho más bajos para obtener rendimientos similares a los de su competencia, pero además hace que los modelos de DeepSeek puedan ejecutarse en chips de memoria chinos que no pueden competir en velocidad con módulos HBM.

Adiós HBM, hola NAND y SSD. Estas innovaciones abren la puerta al uso de memorias NAND e incluso unidades SSD para procesar estos datos, y ahí entra en escena YMTC, un fabricante chino de memorias Flash que se está convirtiendo poco a poco en un gigante global. También CXMT, que fabrica memorias DRAM, se convierte aquí en una alternativa y la razón es igualmente interesante: DeepSeek presentó un módulo de búsqueda de memoria en LLMs llamado Engram que está destinado también a evitar la excesiva dependencia de memorias HBM.

Cómo esquivar el monopolio CUDA. Nvidia sigue teniendo en CUDA un elemento fundamental para mantener su dominio del mercado, pero aquí DeepSeek también ha planteado una alternativa. Se llama Tile Kernels y se trata de unos núcleos software creados con TileLang (una variante de Python para este campo) que permiten gobernar chips de IA avanzados (GPUs).

Huawei como aliado invisible. Los responsables de Huawei indicaron recientemente que sus nuevos supernodos Ascend AI soportan completamente los modelos DeepSeek v4. Precisamente eso aporta otra ventaja fundamental a la empresa, que evita así (al menos en parte) la dependencia total de uso de chips de Nvidia y se prepara para poder fortalecer aún más la relevancia de Huawei en un mercado en que hasta hace poco la empresa de Jensen Huang era reina y señora.

Modelos abiertos para atraer a la industria hardware. Las empresas de EEUU siguen manteniendo sus modelos cerrados y propietarios,  pero DeepSeek es una de las muchas startups chinas que los publican con pesos abiertos. Con ello lo que pretenden ella y las demás es no solo atraer a desarrolladores y usuarios de IA, sino crear un ecosistema hardware que adopte estas arquitecturas. DeepSeek invita a sus rivales a usar técnicas como MoE o MLA precisamente para que todos estos avances se conviertan en un estándar de facto y los fabricantes de hardware también los adopten e integren de forma optimizada en sus diseños. 

Una ronda de 10.000 millones para avanzar. La empresa está además preparando una ronda de financiación en la que pretenden levantar 10.000 millones de dólares y con la que consiguirían una valoración de entre 45.000 y 50.000 millones de dólares. Aún lejos de las mastodónticas valoraciones de OpenAI o Anthropic (cercanas ya al billón de dólares) pero desde luego extraordinarias para una startup china. Con ese dinero tendrán muchas más opciones de seguir reforzando esta estrategia.

En Xataka | DeepSeek asombró al mundo con su eficiencia. Ahora quiere competir con los grandes del único modo posible: con dinero

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El actor Jang Dong-joo se autolesiona el meñique tras anunciar su retiro de la industria

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Escrito en ENTRETENIMIENTO el

El caso del actor surcoreano Jang Dong-joo se ha viralizado en redes sociales después de que difundiera un video en el que se observa cuando se autolesiona gravemente una de sus manos. 

El intérprete publicó las imágenes después de haber anunciado su retiro de la industria en la actuación por razones que no reveló; después sus cuentas fueron eliminadas. 

En los dos videos publicados en sus redes sociales se observa el momento en el que Jang Dong-joo se corta uno de sus dedos meñiques con armas punzocortantes.

“No voy a regresar nunca. Esperen por mí. Volveré mejor que antes”, escribió en el video que capturó desde lo que parecía ser una cocina al interior de un inmueble. 

Según el segundo video que publicó, la razón por la que se autolesionó fue a causa de las “promesas que no pudo cumplir hechas con ese meñique a sus padres, amigos y a él mismo”. 

Durante una transmisión en vivo antes de que sus redes sociales fueran eliminadas aseguró que la inesperada noticia de retirarse de la industria del entretenimiento sin consultar a su agencia ocurrió a causa de sus deudas. 

“Debido a mis numerosos problemas de deuda no puedo continuar actuando por mi propia ambición ya que podría causarle daño a los actores y al personal de los proyectos en los que he participado”, mencionó. 

Durante la transmisión destacó que con la ayuda de sus amigos y familiares ha logrado saldar 3 mil millones de wones (un millón 973 mil 233.20 dólares) del total de 4 mil millones de wones (2 millones 630 mil 977.60 dólares). 

Finalmente, asumió su responsabilidad y prometió saldar su deuda económica. 

Actor se disculpa

Posterior a la publicación donde se autolesiona una de sus extremidades. El actor de 31 años de edad emitió una disculpa pública en la que enfatizó que su intención no iba dirigida a su audiencia en un tono amenazador y que se trataba de un mensaje personal con el que pretendió “cambiar su vida errónea”. 

“Actualmente estoy recibiendo ayuda para el tratamiento y la recuperación junto con mi familia. Lamento profundamente haberles causado ansiedad y preocupación. Agradezco sinceramente a todos los que han orado por mí”, enfatizó. 

El mensaje fue publicado horas antes de que el actor de K-dramas cerrara su cuenta en la red social de Instagram. 

¿Qué le pasó a Jang Dong-joo?

Jang Dong-joo es un conocido actor de Corea del Sur por sus papeles en K-dramas como “Humana por accidente” (2026), “School 2017” (2017), “Class of Lies” (2019), entre otros. 

Pese a una larga trayectoria actoral, el pasado 15 de mayo anunció mediante un mensaje su retiro como actor sin revelar las razones, agradeció a sus fanáticos por el tiempo en el que apoyaron su carrera y expresado su amor. 

Medios locales reportaron que la agencia con la que trabajaba no había sido informada acerca de su inesperada decisión. 

Días después apareció en su cuenta de Instagram, ya eliminada, con dos videos en los que se le pudo ver al interior de un inmueble, sin camisa y con una gorra puesta al revés mientras se autolesionaba el meñique de una de sus manos con dos objetos punzocortantes. 

La noticia conmocionó a los usuarios y comenzaron a externar su preocupación debido al hecho. Actualmente se ha disculpado y asegurado que se encuentra con vida y en proceso de tratamiento para su recuperación. Sus redes sociales fueron desactivadas. 

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Han medido la edad cerebral de la gente que suele meditar. El resultado es que parece seis años más joven

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La edad que se refleja en nuestro carnet de identidad no siempre coincide con la edad real de nuestros órganos. En el terreno de la neurociencia, la “edad cerebral” se ha convertido en un biomarcador fascinante para entender cómo envejece nuestro sistema nervioso y qué factores pueden protegerlo. Y ahora la meditación parece que tiene un papel fundamental a la hora de retrasar este reloj al menos durante nuestras horas de descanso. 

Un nuevo estudio publicado en la revista Mindfulness ha encontrado que las personas que practican meditación a un nivel avanzado presentan una “edad cerebral” durante el sueño casi seis años inferior a su edad cronológica. Un dato llamativo que abre puertas en el estudio de la neuroplasticidad y del papel que puede tener este hábito en la vida de muchas personas. Aunque lógicamente debemos alejarnos de la idea de sufrir un “rejuvenecimiento” milagroso 

Cómo se ha visto. Para entender el hallazgo, primero hay que entender cómo se mide esa “edad cerebral”y aquí los investigadores no utilizaron resonancias magnéticas para ver el tamaño del cerebro, sino que analizaron la actividad eléctrica a través de electroencefalogramas (EEG) durante el sueño.

Su evolución. Algo que es conocido es que, a medida que envejecemos, las ondas cerebrales que producimos al dormir cambian de forma predecible. Con este pretexto, se han podido usar algoritmos para calcular un “índice de edad cerebral” basado en estos patrones eléctricos. Con estos datos, si el cerebro produce ondas típicas de alguien de una edad semejante, el índice es semejante a cero, pero si se producen ondas de alguien mayor, el índice es positivo. 

El método. El equipo de investigación evaluó a 34 personas que meditan a un nivel avanzado, pertenecientes a la disciplina Inner Engineering con una edad media de 38 años, y compararon sus registros de sueño con los de varios grupos de control que no hacían meditación.

El resultado aquí fue que las personas que acostumbran a meditar mostraban un índice que correspondía a personas con seis años menos. Es decir, sus cerebros, eléctricamente hablando y mientras dormían, se comportaban como los de personas casi seis años más jóvenes, mientras que los grupos de control mostraron valores cercanos a cero o ligeramente positivos.

Un biomarcador más. Los hallazgos encajan como una pieza más en un rompecabezas científico que lleva años gestándose. Investigaciones previas ya apuntaban a cambios globales en el espectro del EEG y a una mayor neuroplasticidad, e incluso se vio que la meditación regular provocaba un aumento de la materia gris cerebral y un posible efecto neuroprotector. 

Sin embargo, desde un punto de vista clínico, es fundamental no confundir un marcador de EEG con un rejuvenecimiento literal. El hecho de que el cerebro muestre patrones eléctricos más jóvenes durante la noche es un indicador biológico excelente de salud cerebral, pero este estudio no demuestra clínicamente que la meditación sea una herramienta comprobada para revertir el deterioro cognitivo. 

Hay que ser cautos. En este caso no se puede afirmar categóricamente que meditar rejuvenece el cerebro porque puede haber otros factores que no se han medido. También debemos tener en cuenta que estamos ante un estudio sobre solo 34 personas, por lo que se debería aumentar la muestra con el objetivo de extrapolarla a toda la población. 

Imágenes | Drazen Zigic en Magnific

En Xataka | Las mejores 18 aplicaciones de meditación, relax y mindfulness para tener una mejor salud mental

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