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Samsung reserva el 70 % de su memoria hasta 2031 ante la presión de la IA

Samsung Electronics habría comprometido alrededor del 70 % de su capacidad de producción de memoria mediante acuerdos de suministro a largo plazo que llegan hasta 2031, una señal de hasta qué punto la demanda de infraestructura para inteligencia artificial está alterando el mercado de DRAM y HBM. La información procede del diario surcoreano Seoul Economic Daily, que sitúa entre las principales contrapartes de estos acuerdos a NVIDIA, Microsoft y Google. Las claves de la memoria de Samsung en 20 segundos La cifra del 70 % debe tratarse con cierto matiz. Samsung ya explicó durante la presentación de resultados del segundo trimestre de 2026 que, si culminaban las negociaciones en curso, esperaba que sus contratos plurianuales de DRAM y NAND alcanzasen

MPLS vs SD-WAN: así están cambiando las redes empresariales

Durante años MPLS fue una de las tecnologías habituales para conectar sedes, oficinas y centros de datos con unas condiciones de servicio controladas por el operador. La expansión del cloud, las aplicaciones SaaS y las conexiones de Internet de alta capacidad ha cambiado ese escenario. SD-WAN permite ahora gestionar varios transportes simultáneamente y decidir qué camino utiliza cada aplicación, pero eso no significa necesariamente que MPLS haya quedado obsoleto. Las claves de MPLS y SD-WAN en 30 segundos El cambio es importante porque durante mucho tiempo las redes corporativas tuvieron una topología relativamente predecible. Las sucursales se conectaban con uno o varios centros de datos privados y buena parte de las aplicaciones empresariales residía allí. Ahora el tráfico está mucho

La seguridad de la IA se dispara: moverá 4.800 millones de dólares en 2027

La inteligencia artificial está creando su propia categoría dentro de la ciberseguridad. Gartner calcula que el mercado mundial dedicado específicamente a proteger sistemas y aplicaciones de IA alcanzará los 4.783 millones de dólares en 2027, frente a los 2.835 millones previstos para 2026. El crecimiento será del 68,7 % en apenas un año y continuará hasta acercarse a los 7.700 millones en 2028. Las claves de la seguridad de la IA en 20 segundos La previsión refleja un cambio que ya empieza a apreciarse en las arquitecturas empresariales. La IA ha dejado de ser únicamente una API que recibe un texto y devuelve otro. Los modelos se conectan a bases de datos, repositorios de código, correo electrónico, almacenamiento, buscadores internos

Cómo ahorrar VRAM al ejecutar modelos de IA en local sin cambiar de GPU

Ejecutar un modelo de inteligencia artificial en un ordenador propio se ha vuelto mucho más accesible, pero la VRAM sigue marcando buena parte de los límites. Cuantización, FlashAttention, reducción del contexto, KV cache optimizada y CPU offload permiten aprovechar mejor una GPU, aunque conviene huir de reglas universales: un modelo de 13B no necesita siempre la misma memoria y reducir capas no garantiza conservar su calidad. Las claves para reducir la VRAM de un LLM en 30 segundos La expansión de modelos abiertos y de herramientas como llama.cpp, Ollama, vLLM o Transformers ha hecho posible ejecutar modelos de lenguaje sin enviar cada consulta a una API externa. El problema aparece cuando se descarga un modelo y la GPU se queda

Intel prepara Diamond Rapids y Crescent Island para la era de los agentes de IA

Intel ha aprovechado Hot Chips 2026 para enseñar cómo quiere repartir las cargas de inteligencia artificial entre procesadores, aceleradores y dispositivos de usuario. La compañía ha detallado Diamond Rapids, su próxima generación de Xeon con hasta 256 núcleos; Crescent Island, una GPU para inferencia con hasta 480 GB de memoria; y Wildcat Lake, ya comercializado como Intel Core Series 3, tres arquitecturas diferentes con las que pretende cubrir desde los grandes centros de datos hasta portátiles y sistemas en el edge. Las claves de la nueva arquitectura de IA de Intel en 30 segundos El planteamiento resulta interesante porque Intel no intenta presentar un único chip capaz de resolver todas las necesidades de IA. Su propuesta parte justo de lo

Auto Router de OpenRouter cambia las reglas: un modelo diferente para cada tarea

Elegir un único modelo de inteligencia artificial para una aplicación empieza a tener menos sentido a medida que aumenta el número de LLM disponibles. Auto Router de OpenRouter propone cambiar ese planteamiento: la aplicación envía la petición y el sistema decide dinámicamente qué modelo resulta más adecuado para resolverla, teniendo en cuenta el tipo de tarea, el nivel de coste seleccionado y las restricciones establecidas por el desarrollador. Es una capa de infraestructura que gana interés justo cuando Stripe ha acordado adquirir OpenRouter. Las claves de Auto Router de OpenRouter en 20 segundos La idea parece sencilla, pero puede cambiar bastante la arquitectura de muchas aplicaciones de inteligencia artificial. Hasta ahora lo habitual ha sido escoger primero el modelo. Una