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Rebellions compra SqueezeBits para cerrar el círculo de la inferencia IA

Rebellions ha anunciado la adquisición de SqueezeBits, una startup surcoreana especializada en optimización de inferencia y compresión de modelos de inteligencia artificial. La operación refuerza un movimiento cada vez más evidente en el mercado de infraestructura IA: fabricar chips ya no basta. Para competir en despliegues reales, hay que controlar también el software que permite ejecutar modelos con velocidad, coste contenido y fiabilidad. La compañía de Seúl quiere evolucionar desde fabricante de NPUs hacia proveedor de infraestructura IA de extremo a extremo. Con SqueezeBits, Rebellions incorpora a su propia organización una pieza que hasta ahora trabajaba de forma cercana con ella: optimización de modelos, reducción de carga computacional, software de serving y adaptación de frameworks abiertos como vLLM a entornos

China pisa el acelerador en materiales para chips al calor de la IA

La ola global de inversión en inteligencia artificial está teniendo un efecto menos visible que la subida de las acciones de fabricantes de GPUs o la construcción de nuevos centros de datos: está reordenando la cadena de suministro de materiales para semiconductores en Asia. China, que durante años dependió de proveedores japoneses, taiwaneses, surcoreanos, europeos y estadounidenses en varias capas críticas del proceso, está cerrando parte de esa brecha justo cuando la demanda de chips, memoria, servidores y equipos para data centers vuelve a tensar las fábricas de la región. La noticia no es que China haya alcanzado a Japón en todos los materiales avanzados. Ese salto aún no se ha producido. Japón sigue siendo muy fuerte en obleas de

La IA da poder de precios a los OSAT: el empaquetado ya manda

La carrera por la inteligencia artificial está cambiando el mapa de poder dentro de la industria del chip. Durante años, la conversación se centró casi por completo en los nodos avanzados, las fábricas de obleas y la capacidad de compañías como TSMC, Samsung o Intel para fabricar silicio cada vez más denso. Ese cuello de botella sigue siendo importante, pero ya no explica por sí solo quién puede entregar aceleradores de IA a tiempo. El nuevo punto de presión está más abajo en la cadena: en el empaquetado avanzado, la memoria HBM, los sustratos ABF, las pruebas térmicas, el ensamblaje y la validación final. Es decir, en todo lo que convierte un conjunto de chips, memoria y materiales en un

Amazon crea una división de 1.000 millones para llevar ingenieros de IA a sus clientes

Amazon Web Services ha lanzado una nueva división de Forward Deployed Engineering, dotada con 1.000 millones de dólares, para integrar ingenieros especializados en inteligencia artificial directamente dentro de los equipos de sus clientes. La decisión marca un giro relevante en la estrategia de AWS: ya no basta con vender infraestructura cloud, modelos, herramientas y servicios gestionados. El siguiente paso es ayudar a las empresas a llevar sistemas de IA agéntica a producción desde dentro de sus propios procesos. La nueva unidad nace en un momento en el que muchas compañías han superado la fase de prueba con IA generativa, pero siguen encontrando dificultades para convertir esos pilotos en sistemas reales. Los problemas no suelen estar solo en el modelo. Aparecen

Samsung acelera con HBM4E: superar el 70 % de yield acerca su contraataque en memoria para IA

Samsung Electronics vuelve a enseñar músculo en la carrera de la memoria para inteligencia artificial. Tras iniciar este año la producción comercial de HBM4, la compañía surcoreana habría logrado que el yield de fiabilidad de HBM4E, la siguiente generación, supere ya el 70 %, según información sectorial difundida en Corea. La cifra no significa que el producto esté plenamente maduro, pero sí indica que el desarrollo ha entrado en una fase más estable de lo habitual para una tecnología todavía en validación. En memoria HBM, el yield importa tanto como la velocidad. Un chip puede prometer más ancho de banda, más capas o mejor eficiencia, pero si el porcentaje de unidades válidas es bajo, el coste se dispara y la capacidad

Microsoft Teams convierte la red Wi-Fi de la oficina en una señal de presencia laboral

Microsoft Teams va a reforzar su integración con Microsoft Places mediante una función que puede parecer menor desde el punto de vista técnico, pero que toca una zona sensible del trabajo híbrido: la ubicación laboral real. Workplace check-in permitirá que Teams actualice automáticamente si una persona está en la oficina, en remoto o en un edificio concreto cuando el dispositivo se conecte a una red Wi-Fi corporativa o a un periférico configurado en un puesto de trabajo. La función nace con una explicación razonable. En empresas con oficinas flexibles, varias sedes, puestos reservables y equipos distribuidos, saber quién está físicamente disponible puede facilitar reuniones presenciales, coordinación entre compañeros y planificación de espacios. Microsoft la presenta como una extensión de la

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