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Día: febrero 28, 2026

Scrapling apuesta por un scraping “autorreparable” en Python: parser adaptativo, spiders y una API unificada

En el ecosistema de Python, el web scraping lleva años moviéndose entre dos extremos: scripts rápidos que funcionan “hoy” y sistemas de crawling robustos que acaban convirtiéndose en proyectos de mantenimiento continuo. En medio de ese dilema aparece Scrapling, un framework creado por Karim Shoair (D4Vinci) que intenta atacar el problema donde más duele a equipos técnicos y data engineers: no tanto cómo construir un scraper, sino cómo mantenerlo vivo cuando la web cambia. La tesis de Scrapling es clara: los rediseños rompen selectores, los cambios en el DOM descolocan rutas de datos, y el coste real del scraping suele estar en volver a ponerlo en pie. Para ello, el proyecto combina tres piezas en una sola librería: un parser

DeepSeek aparta a Nvidia y AMD del “acceso temprano” a su V4 y acelera el giro de China hacia chips propios

DeepSeek, el laboratorio chino de Inteligencia Artificial que sacudió a la industria con modelos de bajo coste, ha roto una de las rutinas más asentadas del sector: no ha facilitado a Nvidia ni a AMD acceso previo a su próximo modelo insignia, V4, para tareas de optimización de rendimiento. Según fuentes citadas por Reuters, en lugar de compartir versiones preliminares con los grandes fabricantes estadounidenses —una práctica habitual antes de lanzamientos relevantes— DeepSeek habría dado ventaja de varias semanas a proveedores domésticos, incluida Huawei, para ajustar software y rendimiento en sus procesadores. El movimiento llega en plena escalada de tensiones alrededor de la cadena de suministro de chips y de los controles de exportación. Más allá del gesto simbólico, el

HP alerta: la memoria RAM ya supone el 35 % del coste de fabricar un PC y aprieta los márgenes del sector

La memoria RAM ha pasado de ser un componente relativamente “predecible” en la factura de materiales de un ordenador a convertirse en un factor de tensión para toda la industria del PC. HP ha reconocido en su última llamada de resultados que el coste de la memoria (en un contexto de encarecimiento acelerado de DRAM y, en paralelo, de NAND) ha escalado hasta representar en torno al 35 % del bill of materials (BOM) de sus equipos, cuando en el trimestre anterior se movía entre el 15 % y el 18 %. El dato, por sí solo, es una señal de alarma para un mercado donde los márgenes se construyen con ajustes de céntimos por unidad y con cadenas de

NVIDIA cierra un FY2026 histórico: 215.938 millones de dólares y el “punto de inflexión” de la IA agéntica

NVIDIA ha vuelto a poner cifras de vértigo sobre la mesa. La compañía ha anunciado resultados récord para su cuarto trimestre del año fiscal 2026 (cerrado el 25 de enero de 2026) y para el conjunto del ejercicio, con un mensaje que busca ir más allá del titular financiero: la empresa cree que el mercado ha entrado en un nuevo ciclo, el de la IA agéntica, donde la inferencia se convierte en el motor dominante y el “coste por token” pasa a ser una métrica estratégica. En el trimestre, NVIDIA reportó 68.127 millones de dólares de ingresos, un 20 % más que el trimestre anterior y un 73 % más que hace un año. En el conjunto del FY2026, los

Microsoft AI Tour Madrid: agentes “en producción” y soberanía digital para trabajar incluso sin nube

El Microsoft AI Tour Madrid, celebrado el 26 de febrero de 2026 en Kinépolis Ciudad de la Imagen, ha servido como termómetro de dos obsesiones que ya dominan los comités de dirección y los equipos de arquitectura en España: cómo escalar agentes de Inteligencia Artificial sin perder el control, y cómo hacerlo bajo un marco realista de soberanía digital. Microsoft ha llevado al escenario a Satya Nadella y Charles Lamanna para empujar una narrativa clara: la IA deja de ser una capa experimental y pasa a convertirse en modelo operativo, con implicaciones directas en datos, seguridad, resiliencia y continuidad de negocio. En la sesión plenaria, Nadella situó la adopción empresarial de la IA como un proceso que avanza “a gran

Moody’s alerta sobre el “lado B” de la fiebre de la IA: arrendamientos cortos, garantías ocultas y menos margen financiero

La expansión de centros de datos para Inteligencia Artificial está reescribiendo una norma que parecía inamovible en Estados Unidos: los arrendamientos a 10-15 años que han sostenido durante décadas el negocio del colocation y el hyperscale. Según un informe de Moody’s Ratings recogido por la prensa especializada, los hiperescalares están firmando cada vez más contratos de alquiler de menor duración, alineados con el ciclo de vida del hardware de cómputo. La consecuencia, advierte la agencia, es un aumento de riesgo económico que no siempre se refleja con claridad en los estados financieros, justo cuando los compromisos de capacidad para IA se disparan. La lógica industrial detrás de los arrendamientos cortos es comprensible: alquilar reduce la inversión inicial y permite más

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