Etiqueta: Seidor

China acelera la DDR5 para servidores con un controlador RDIMM a 9.200 MT/s

Montage Technology ha comenzado a enviar muestras de su nuevo controlador DDR5 RCD06 a clientes clave, un movimiento que refuerza la carrera por aumentar el ancho de banda de memoria en servidores de Inteligencia Artificial, cloud y computación de alto rendimiento. El chip, un Registering Clock Driver de sexta generación, permite desarrollar módulos DDR5 RDIMM con velocidades de transferencia de hasta 9.200 MT/s, un 15 % más que la generación anterior de la propia compañía. La noticia no va dirigida al mercado de memoria para PC doméstico, aunque comparta la etiqueta DDR5. Se trata de memoria registrada para servidores, una categoría donde la estabilidad eléctrica, la integridad de la señal y la validación con plataformas CPU pesan tanto como la

Arista lleva Ethernet a 1,6 Tbps para redes de IA a escala de rack

Arista Networks ha presentado la serie 7060XE7, una nueva familia de plataformas Ethernet de 1,6 Tbps diseñada para redes de inteligencia artificial de alta densidad. La compañía quiere responder a una realidad que ya condiciona el diseño de los grandes centros de datos: a medida que las cargas de entrenamiento e inferencia crecen desde miles hasta cientos de miles de aceleradores, la red deja de ser una capa independiente y pasa a funcionar como parte del propio sistema de cómputo. El anuncio amplía la familia Etherlink de Arista y sitúa a la compañía en uno de los debates técnicos más relevantes del momento: cómo construir redes abiertas, eficientes y previsibles para clústeres de IA masivos. La demanda ya no consiste

GlobalFoundries y Qualinx llevan la fabricación segura de chips a Dresde

GlobalFoundries y Qualinx han completado en la fábrica de GF en Dresde el primer flujo de fabricación de semiconductores íntegramente europeo de extremo a extremo, un avance relevante para sectores donde la procedencia del chip, la custodia del diseño y la trazabilidad del proceso pesan tanto como el rendimiento. El objetivo es responder a una demanda creciente de producción “de confianza” para aplicaciones aeroespaciales, defensa, infraestructura crítica, Internet de las Cosas y electrónica de consumo sensible. El hito va más allá de fabricar obleas en suelo europeo. La clave está en que el proceso mantiene dentro de Europa la cadena completa, desde la recepción del diseño y los servicios de máscaras hasta la fabricación de las obleas. Según GlobalFoundries, ni

shadcn/improve: el repo abierto y gratis que convierte la IA de código en planes ejecutables

shadcn/improve es uno de esos repositorios pequeños en apariencia, pero con una idea de fondo muy potente: no usar el modelo de IA más caro para escribir código directamente, sino para pensar mejor. Su propuesta consiste en auditar un repositorio, detectar mejoras reales, priorizarlas y generar planes técnicos detallados para que después los ejecute otro agente más barato o un desarrollador humano. El enfoque llega en un momento en el que los equipos de desarrollo están descubriendo la parte menos vistosa de la programación con IA: el coste, el ruido y la falta de control. Un agente puede escribir código, sí, pero también puede tocar demasiado, romper pruebas, salirse del alcance o gastar muchos tokens en tareas que no necesitaban

OpenAI prepara el terreno para una guerra de precios en la IA empresarial

OpenAI estaría estudiando una rebaja agresiva en el precio de sus tokens para defender su posición frente al avance de Anthropic en el mercado profesional de inteligencia artificial. La información, adelantada por The Wall Street Journal y recogida por Reuters, no ha sido confirmada oficialmente por la compañía, pero encaja con una tendencia que ya se nota en empresas y desarrolladores: el coste de usar modelos avanzados se ha convertido en un factor tan importante como la calidad de las respuestas. La posible bajada llega en un momento en el que la IA empieza a pasar de la fase de experimentación a un uso más continuo. Muchas compañías ya no hacen una prueba aislada con ChatGPT, Claude o un modelo

China prepara una red nacional de centros de datos de IA con chips propios

China está diseñando uno de los planes de infraestructura de inteligencia artificial más ambiciosos del mundo: una red nacional de centros de datos conectados entre sí, operados en buena parte por grandes telecos estatales y alimentados mayoritariamente con tecnología nacional. Según la información publicada por Bloomberg y recogida por otros medios internacionales, Pekín estudia invertir alrededor de 2 billones de yuanes, unos 295.000 millones de dólares, durante cinco años para construir esta malla de computación distribuida. La cifra es enorme, pero el objetivo político lo es aún más. El plan busca que al menos el 80 % de la tecnología subyacente, incluidos aceleradores de inteligencia artificial, proceda de proveedores chinos como Huawei. La intención es reducir la dependencia de NVIDIA,

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shadcn/improve es uno de esos repositorios pequeños en apariencia, pero con una idea de fondo muy potente: no usar el modelo de IA más caro para escribir código directamente, sino para pensar mejor. Su propuesta consiste en auditar un repositorio, detectar mejoras reales, priorizarlas y generar planes técnicos detallados para que después los ejecute otro agente más barato o un desarrollador humano. El enfoque llega en un momento en el que los equipos de desarrollo están descubriendo la parte menos vistosa de la programación con IA: el coste, el ruido y la falta de control. Un agente puede escribir código, sí, pero también puede tocar demasiado, romper pruebas, salirse del alcance o gastar muchos tokens en tareas que no necesitaban

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OpenAI estaría estudiando una rebaja agresiva en el precio de sus tokens para defender su posición frente al avance de Anthropic en el mercado profesional de inteligencia artificial. La información, adelantada por The Wall Street Journal y recogida por Reuters, no ha sido confirmada oficialmente por la compañía, pero encaja con una tendencia que ya se nota en empresas y desarrolladores: el coste de usar modelos avanzados se ha convertido en un factor tan importante como la calidad de las respuestas. La posible bajada llega en un momento en el que la IA empieza a pasar de la fase de experimentación a un uso más continuo. Muchas compañías ya no hacen una prueba aislada con ChatGPT, Claude o un modelo

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