Autor: Noticias Cloud

NVIDIA prepara su ofensiva en portátiles Windows on Arm con N1X: una hoja de ruta filtrada apunta a 2026

NVIDIA quiere que su papel en la era de la Inteligencia Artificial no se limite al centro de datos. Tras años dominando el entrenamiento y la inferencia en infraestructuras de alto rendimiento, la compañía está acelerando su desembarco en el “cliente”: PCs, edge y, en particular, portátiles con Windows on Arm (WoA). Un informe de la cadena de suministro apunta ahora a un debut comercial de equipos con plataforma N1X en el primer trimestre de 2026, con una transición posterior hacia una siguiente generación N2/N2X en 2027. La clave es estratégica: si NVIDIA logra “colarse” en el portátil Windows de gama alta con una plataforma propia (y un ecosistema de validación de componentes que reduzca fricción para fabricantes), estaría presionando

Trump, Groenlandia y la táctica de la presión: qué hay confirmado y qué es interpretación

Un hilo viral en X plantea que el debate sobre una posible “compra” de Groenlandia por parte de Estados Unidos no es mero ruido político, sino una jugada de estrategia nacional con implicaciones militares, industriales y de cadenas de suministro. El tono del texto es deliberadamente dramático y mezcla hechos reales con conjeturas de negociación. Para entender qué hay detrás (y qué no), conviene separar tres planos: hechos verificables, intereses estructurales y escenarios plausibles. 1) Lo que está confirmado (más allá del hilo) a) La idea de “comprar Groenlandia” no es nueva en Washington.Existe antecedente histórico: tras la Segunda Guerra Mundial, EE. UU. tanteó formalmente la adquisición de Groenlandia a Dinamarca, en un contexto de consolidación estratégica del Ártico. b)

Samsung recorta distancias con SK Hynix en memoria: la DRAM “convencional” vuelve a mandar

La batalla por la rentabilidad en el negocio de la memoria —uno de los termómetros más sensibles del ciclo tecnológico— está entrando en una fase interesante. Samsung Electronics está estrechando el margen respecto a SK Hynix gracias a un factor que, en los últimos trimestres, había quedado eclipsado por el brillo de la HBM (memoria de alto ancho de banda): el repunte de la DRAM “commodity” o convencional, la que alimenta servidores generalistas, PCs y una parte relevante de las infraestructuras cloud. En un mercado dominado por la narrativa de la IA, la HBM se ha convertido en la joya de la corona: márgenes altos, contratos más estables y una demanda asociada al despliegue masivo de aceleradores. SK Hynix ha

A100, H100 y H200: la guerra silenciosa de las GPUs que sostienen la IA (y por qué “más rápida” no siempre significa “mejor”)

La conversación pública sobre Inteligencia Artificial suele quedarse en lo visible: modelos que escriben, crean imágenes o programan. Pero debajo, en la sala de máquinas, la discusión real es otra: qué GPU se compra, se alquila o se despliega para que todo eso funcione sin que los costes se disparen, sin que la latencia se vuelva insoportable y sin que el rendimiento quede “capado” por un cuello de botella inesperado. En esa liga, tres nombres se repiten en prácticamente cualquier proyecto serio: NVIDIA A100, NVIDIA H100 y NVIDIA H200. A simple vista, parecen una escalera lógica de potencia. En la práctica, la elección es más incómoda: no siempre gana la GPU “más nueva”, porque lo que manda no es el

SQL a gran escala: por qué MySQL, PostgreSQL y MariaDB siguen sosteniendo a los gigantes (y qué lecciones deja para casi cualquier proyecto)

Durante años, la idea de que “SQL no escala” ha funcionado como atajo mental: cuando el producto crece, se asume que tocará “salirse” de una base de datos relacional y abrazar alternativas diseñadas para repartir datos y tráfico desde el minuto uno. El matiz incómodo es que esa narrativa se cae en cuanto uno mira cómo operan varias de las plataformas más exigentes del planeta. La realidad es menos épica, pero mucho más útil: escalar con SQL suele ser un problema de arquitectura, operación y disciplina de ingeniería, no de “limitaciones intrínsecas” del modelo relacional. En otras palabras: si SQL sirve para quienes viven bajo picos de tráfico extremos, también puede servir —con mucha probabilidad— para la mayoría de productos

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