Etiqueta: amenazas

Amazon Leo prepara su desembarco: así será el router para competir con Starlink

Amazon Leo, el servicio de internet por satélite con el que Amazon quiere entrar de lleno en el mercado de la conectividad de órbita baja, ya empieza a mostrar algo más que cohetes y satélites. La aparición del router Leo E1 en documentación de la FCC, el regulador estadounidense de telecomunicaciones, permite ver por primera vez cómo será una de las piezas más cercanas al usuario final: el equipo que llevará la señal de la antena al Wi-Fi de casa, la oficina o una pequeña instalación remota. Hasta ahora, Amazon había enseñado sobre todo sus terminales de usuario, las antenas que conectarán con la constelación de satélites. Faltaba conocer el router que acompañará a esos equipos en los despliegues comerciales.

WD lleva la criptografía poscuántica al disco duro empresarial

Western Digital ha dado un paso llamativo en una parte de la infraestructura que suele recibir menos atención que las GPU, los aceleradores de IA o las redes de alta velocidad: el disco duro. La compañía ha anunciado la integración de criptografía poscuántica en sus nuevos discos Ultrastar UltraSMR de alta capacidad, con el modelo Ultrastar DC HC6100 como primera referencia destacada, y asegura que estas unidades ya están en fase de cualificación con varios clientes hiperescalares. La noticia importa porque la inteligencia artificial no solo necesita cómputo. También necesita conservar cantidades enormes de datos durante años: datasets de entrenamiento, logs de inferencia, históricos de interacción, vectores, copias de seguridad, repositorios científicos, datos industriales y archivos que pueden mantener valor

La robótica humanoide se acerca a los 400.000 millones, pero sigue atrapada en los pilotos

La robótica humanoide vive uno de esos momentos en los que la tecnología parece avanzar más rápido que las empresas llamadas a adoptarla. Los prototipos caminan, cargan cajas, reconocen objetos, reciben órdenes por voz y empiezan a combinar modelos de inteligencia artificial con sensores, actuadores y aprendizaje por imitación. Pero entre una demostración viral y un despliegue rentable en una fábrica, un almacén o un hospital todavía hay una distancia considerable. McKinsey ha puesto nombre a ese atasco: “pilot purgatory”, el purgatorio de los pilotos. La consultora advierte de que los robots humanoides y de propósito general están dejando de ser una curiosidad técnica, pero muchas organizaciones aún no tienen procesos, infraestructura, talento ni criterios económicos claros para llevarlos a

NVIDIA y Dell llevan la IA agéntica empresarial al centro de datos

Jensen Huang volvió a usar una imagen poderosa para describir el momento que vive la inteligencia artificial empresarial. En Dell Technologies World, el consejero delegado de NVIDIA aseguró que la demanda “se ha vuelto parabólica”, una forma de resumir lo que Dell y NVIDIA quieren vender al mercado: la IA ya no está solo en fase de pruebas, sino entrando en despliegues reales, con agentes autónomos, inferencia a gran escala y modelos ejecutándose dentro de la propia empresa. El mensaje de fondo es claro. Las compañías han pasado de experimentar con chatbots y pilotos aislados a preguntarse cómo integrar agentes de IA en procesos internos, bases de datos, código, documentación, operaciones industriales y flujos de trabajo sensibles. Y ahí aparece

El tráfico humano ya es minoría: los bots dominan la web en 2025

La web que ven los usuarios cada día ya no está formada principalmente por personas navegando, leyendo noticias, comprando o consultando servicios online. Según el informe Bad Bot Report 2026 de Thales, los bots representaron en 2025 el 53 % de todo el tráfico web observado a escala global, frente al 47 % generado por humanos. La cifra confirma un cambio de fondo: internet se ha convertido en un espacio donde la automatización ya pesa más que la actividad humana. El dato más preocupante no es solo que haya más bots, sino qué tipo de bots son. Del total del tráfico web, el 40 % correspondió a bots maliciosos y el 13 % a automatización considerada benigna, como rastreadores de

LineShine: el superordenador chino que entrena IA sin GPU

China acaba de mostrar una vía poco habitual para entrenar modelos de inteligencia artificial a escala extrema: un superordenador basado en CPU Armv9, sin depender del esquema dominante de grandes clústeres acelerados por GPU. El sistema se llama LineShine, está instalado en el National Supercomputing Center in Shenzhen (NSCC-SZ) y ha sido descrito en un artículo científico publicado como preprint en arXiv el 09/05/2026. La cifra que más llama la atención no es solo el rendimiento, sino la arquitectura. LineShine combina 20.480 nodos de cálculo y 40.960 procesadores LX2 basados en Armv9. Cada procesador integra 304 núcleos, así que, tomando los datos técnicos del trabajo, el total teórico asciende a 12.451.840 núcleos CPU. Es una cifra muy superior a los

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Western Digital ha dado un paso llamativo en una parte de la infraestructura que suele recibir menos atención que las GPU, los aceleradores de IA o las redes de alta velocidad: el disco duro. La compañía ha anunciado la integración de criptografía poscuántica en sus nuevos discos Ultrastar UltraSMR de alta capacidad, con el modelo Ultrastar DC HC6100 como primera referencia destacada, y asegura que estas unidades ya están en fase de cualificación con varios clientes hiperescalares. La noticia importa porque la inteligencia artificial no solo necesita cómputo. También necesita conservar cantidades enormes de datos durante años: datasets de entrenamiento, logs de inferencia, históricos de interacción, vectores, copias de seguridad, repositorios científicos, datos industriales y archivos que pueden mantener valor

La robótica humanoide se acerca a los 400.000 millones, pero sigue atrapada en los pilotos

La robótica humanoide vive uno de esos momentos en los que la tecnología parece avanzar más rápido que las empresas llamadas a adoptarla. Los prototipos caminan, cargan cajas, reconocen objetos, reciben órdenes por voz y empiezan a combinar modelos de inteligencia artificial con sensores, actuadores y aprendizaje por imitación. Pero entre una demostración viral y un despliegue rentable en una fábrica, un almacén o un hospital todavía hay una distancia considerable. McKinsey ha puesto nombre a ese atasco: “pilot purgatory”, el purgatorio de los pilotos. La consultora advierte de que los robots humanoides y de propósito general están dejando de ser una curiosidad técnica, pero muchas organizaciones aún no tienen procesos, infraestructura, talento ni criterios económicos claros para llevarlos a

NVIDIA y Dell llevan la IA agéntica empresarial al centro de datos

Jensen Huang volvió a usar una imagen poderosa para describir el momento que vive la inteligencia artificial empresarial. En Dell Technologies World, el consejero delegado de NVIDIA aseguró que la demanda “se ha vuelto parabólica”, una forma de resumir lo que Dell y NVIDIA quieren vender al mercado: la IA ya no está solo en fase de pruebas, sino entrando en despliegues reales, con agentes autónomos, inferencia a gran escala y modelos ejecutándose dentro de la propia empresa. El mensaje de fondo es claro. Las compañías han pasado de experimentar con chatbots y pilotos aislados a preguntarse cómo integrar agentes de IA en procesos internos, bases de datos, código, documentación, operaciones industriales y flujos de trabajo sensibles. Y ahí aparece

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China acaba de mostrar una vía poco habitual para entrenar modelos de inteligencia artificial a escala extrema: un superordenador basado en CPU Armv9, sin depender del esquema dominante de grandes clústeres acelerados por GPU. El sistema se llama LineShine, está instalado en el National Supercomputing Center in Shenzhen (NSCC-SZ) y ha sido descrito en un artículo científico publicado como preprint en arXiv el 09/05/2026. La cifra que más llama la atención no es solo el rendimiento, sino la arquitectura. LineShine combina 20.480 nodos de cálculo y 40.960 procesadores LX2 basados en Armv9. Cada procesador integra 304 núcleos, así que, tomando los datos técnicos del trabajo, el total teórico asciende a 12.451.840 núcleos CPU. Es una cifra muy superior a los

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