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DiffusionGemma cambia la forma de generar texto y NVIDIA lo lleva al PC local

Google DeepMind ha lanzado DiffusionGemma, un modelo experimental abierto que intenta romper con una de las bases más asentadas de los grandes modelos de lenguaje: la generación secuencial de texto. En lugar de producir una respuesta token a token, como hacen la mayoría de LLM actuales, este nuevo modelo trabaja con bloques completos y puede refinar hasta 256 tokens en paralelo. NVIDIA ha optimizado DiffusionGemma para ejecutarlo con mayor velocidad en GPUs GeForce RTX, estaciones RTX PRO y sistemas DGX Spark, con el objetivo de acelerar la IA local en equipos personales y profesionales. El movimiento es relevante porque la IA generativa no solo avanza hacia modelos más grandes. También busca modelos más rápidos, más eficientes y más cercanos al

EAGLE 3.1: la optimización que recuerda que la IA no vive solo de GPUs

La carrera de la inteligencia artificial se cuenta casi siempre desde el hardware. Más GPU, más memoria HBM, más centros de datos, más megavatios y más racks especializados. Es lógico: entrenar y servir modelos grandes exige una infraestructura enorme. Pero EAGLE 3.1 ha vuelto a poner sobre la mesa una verdad menos vistosa y muy importante para cualquier empresa que paga inferencia: el software todavía puede cambiar mucho la factura de la IA. EAGLE 3.1 no es un nuevo modelo de lenguaje ni un chip alternativo a NVIDIA. Es una evolución de las técnicas de speculative decoding, una familia de métodos que busca acelerar la generación de texto en modelos autoregresivos. La idea, simplificada, consiste en usar un componente más

Hostinger escala su infraestructura global con Digital Realty

Hostinger ha multiplicado su capacidad de infraestructura global apoyándose en PlatformDIGITAL, la plataforma de centros de datos de Digital Realty. La compañía, conocida por sus servicios de alojamiento web y soluciones digitales para empresas y usuarios que crean productos online, ha pasado de una instalación inicial de dos armarios de 15 kW a una huella de 3,2 MW repartida en 225 racks. El caso muestra cómo los proveedores digitales de alto crecimiento están reforzando su infraestructura física para responder a una demanda más distribuida, con usuarios repartidos por distintos continentes, exigencias de soberanía de datos y una presión creciente sobre la latencia. En el negocio del hosting, unos milisegundos pueden marcar diferencias en carga de páginas, experiencia de usuario, posicionamiento

Rockwell Automation refuerza SecureOT para proteger entornos industriales

Rockwell Automation ha ampliado su portfolio SecureOT con tres nuevas capacidades orientadas a mejorar la ciberseguridad en entornos industriales: OT Cybersecurity Assessment Suite, SecureOT Platform Managed Services y Managed Secure Remote Access, MSRA. La compañía busca responder a una necesidad cada vez más evidente en fábricas, plantas industriales e infraestructuras críticas: proteger la tecnología operacional sin frenar la producción ni exigir a los equipos internos más recursos especializados de los que pueden asumir. La actualización llega en un momento en el que la superficie de ataque industrial crece por la conectividad remota, la digitalización de plantas, la convergencia entre IT y OT, el aumento de alertas y la falta de visibilidad sobre activos industriales. En muchas organizaciones, los equipos de

NTT DATA y Google Cloud preparan una fábrica global de agentes de IA

NTT DATA y Google Cloud han ampliado su colaboración para ayudar a grandes empresas a llevar la inteligencia artificial agéntica desde los pilotos hasta despliegues reales en producción. El acuerdo, anunciado el 9 de junio de 2026 por NTT DATA Japan, combina Gemini Enterprise con los servicios de consultoría, implantación, adopción y gestión operativa de NTT DATA, con un objetivo muy concreto: convertir la IA en una capacidad integrada en procesos de negocio, no en una colección de pruebas aisladas. La alianza llega en un momento en el que muchas organizaciones ya han probado herramientas de IA generativa, pero siguen teniendo dificultades para escalar casos de uso con seguridad, gobierno, retorno medible y adopción interna. La promesa de NTT DATA

Benedict Evans advierte de que la IA aún no sabe dónde capturará el valor

La inteligencia artificial generativa ha concentrado una inversión descomunal, ha disparado la demanda de centros de datos y ha colocado a NVIDIA, TSMC y los grandes hiperescalares en el centro de la conversación tecnológica. Pero todavía queda una pregunta abierta: dónde se quedará realmente el valor. Benedict Evans, analista tecnológico y antiguo socio de Andreessen Horowitz, abordó esa duda en su charla AI Eats the World durante SuperAI Singapore 2025, con una lectura menos eufórica y más estructural del momento actual. Su planteamiento no reduce la IA a una moda pasajera, pero tampoco compra sin matices el relato de una transformación inmediata de toda la economía. Para Evans, la IA generativa puede ser el siguiente gran cambio de plataforma después

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