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Los fundadores como clase de activo: la tesis de a16z sobre el nuevo venture capital

Durante años, el análisis financiero de las grandes tecnológicas ha buscado explicar su éxito con métricas conocidas: crecimiento de ingresos, margen bruto, tamaño de mercado, cuota, múltiplos, recurrencia, eficiencia comercial o capacidad de expansión internacional. Todo eso importa. Pero el nuevo ensayo de David George, responsable de growth investing en Andreessen Horowitz, plantea una idea menos cómoda para el inversor tradicional: en las compañías tecnológicas excepcionales, el activo diferencial no es solo el negocio. Es el fundador. La tesis de George, publicada por a16z bajo el título Late Stage Venture Is About Late Stage Founders, defiende que el growth-stage venture se ha consolidado como una clase de activo propia, pero que muchos la interpretan mal. No sería solo una cuestión

Everpure quiere que la IA deje de tropezar con datos empresariales sin contexto

Everpure ha presentado una nueva arquitectura centrada en la “primacía del dato” para ayudar a las empresas a preparar su información para proyectos de Inteligencia Artificial. La compañía, antes conocida como Pure Storage, ha aprovechado Pure Accelerate 2026 para anunciar Everpure Data Intelligence, la integración de las capacidades de 1touch.io dentro de su estrategia de Enterprise Data Cloud. La tesis de fondo es clara: muchas empresas están invirtiendo millones en modelos, GPUs, agentes y plataformas de IA, pero siguen teniendo sus datos repartidos entre aplicaciones, bases de datos, nubes públicas, SaaS, almacenamiento local y sistemas heredados. Esa fragmentación no solo complica el gobierno y la seguridad. También empeora la calidad de las respuestas de la IA y eleva los costes

F5 y Equinix crean un plano de control para asegurar la IA distribuida

F5 y Equinix han anunciado una colaboración para ayudar a las empresas a desplegar y gobernar sistemas de Inteligencia Artificial en entornos híbridos y multicloud. La propuesta combina F5 AI Guardrails con Equinix Distributed AI Hub, con el objetivo de crear una capa común de control para tráfico de IA, modelos, agentes, datos y proveedores de infraestructura. El movimiento llega en un momento en el que muchas organizaciones están pasando de las pruebas con modelos generativos a despliegues más complejos. Ya no se trata solo de conectar una aplicación a un LLM. Las empresas empiezan a coordinar agentes, modelos internos y externos, bases de datos, nubes públicas, infraestructura privada y servicios de seguridad. Esa arquitectura distribuida promete más flexibilidad, pero

Midjourney Medical: el salto de la IA visual al escaneo corporal todavía debe demostrar lo más difícil

Midjourney ha decidido entrar en uno de los terrenos más delicados de la tecnología: la imagen médica. La compañía, conocida por sus modelos de generación de imágenes mediante Inteligencia Artificial, ha presentado Midjourney Medical y un prototipo de escáner corporal basado en ultrasonidos que promete capturar un mapa 3D del cuerpo en unos 60 segundos, sin radiación ionizante y sin los campos magnéticos de una resonancia. El anuncio es llamativo por lo que propone y por quién lo propone. Midjourney no viene del mundo hospitalario, ni de la radiología, ni de los dispositivos médicos. Viene de la creación visual con IA. Ese origen explica parte del entusiasmo, pero también obliga a mirar el proyecto con más rigor. En medicina no

Apple, Intel y Trump: el posible acuerdo que pondría a prueba la fabricación de chips en EE. UU.

Donald Trump ha asegurado que Apple trabajará con Intel para diseñar y fabricar chips en Estados Unidos. La afirmación, publicada a través de Truth Social y recogida por varios medios financieros, ha sacudido de inmediato al mercado porque toca tres puntos sensibles de la industria: la dependencia de Apple de TSMC, la necesidad de Intel de ganar clientes externos para su negocio foundry y la estrategia de Washington para reconstruir una cadena de semiconductores avanzada dentro del país. Por ahora hay que leer la noticia con prudencia. Ni Apple ni Intel han detallado públicamente qué tipo de chips estarían incluidos, qué procesos de fabricación se usarían, cuándo empezarían las obleas ni si el acuerdo afecta a componentes secundarios o a

ASML ya mira más allá de High-NA: Hyper-NA prepara el futuro del EUV

ASML aún está desplegando la primera generación High-NA EUV, pero la industria de semiconductores ya empieza a mirar al siguiente escalón: Hyper-NA. La tecnología aparece como una posible evolución de la litografía EUV de 13,5 nm, con una apertura numérica superior a la de los sistemas actuales y un objetivo claro para los fabricantes de chips: seguir imprimiendo estructuras más pequeñas sin multiplicar de forma indefinida exposiciones, máscaras y pasos de proceso. La idea es sencilla de explicar, aunque muy difícil de fabricar. Los escáneres EUV actuales de la familia NXE trabajan con 0,33 NA. Los nuevos sistemas EXE de High-NA elevan esa cifra a 0,55 NA y bajan la resolución hasta 8 nm, lo que permite imprimir características 1,7

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