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AMD quiere ser “el CPU por defecto” en la nube: así está ganando terreno en 2025 (y por qué importa en 2026)

AMD está aprovechando el tirón de la computación cloud para posicionar sus procesadores EPYC como una pieza clave en la nueva ola de cargas de trabajo: desde Inteligencia Artificial y HPC hasta bases de datos y cómputo general. En un repaso publicado por la compañía, AMD subraya que AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle Cloud ampliaron en 2025 sus catálogos con instancias basadas en EPYC, con más crecimiento esperado en 2026. La narrativa de AMD no va solo de “más instancias”: va de cómo los hiperescalares afinan familias específicas para necesidades concretas (ancho de banda de memoria, rendimiento por hilo, huella de memoria, NVMe local, confidencial computing…), mientras el mercado se pone más exigente con eficiencia, coste y seguridad.

Los móviles repuntan en 2025, pero la subida de memoria amenaza un 2026 “difícil”

El mercado global de smartphones cerró 2025 con una noticia que muchos fabricantes llevaban tiempo esperando: vuelta al crecimiento. Según los últimos datos de Omdia, los envíos mundiales aumentaron un 2% hasta 1.245,5 millones de unidades (1,25 mil millones), el nivel anual más alto desde 2021. El impulso llegó sobre todo por el tirón de las renovaciones y compras de sustitución, con un cuarto trimestre especialmente fuerte: 4Q25 creció un 4% interanual. La lectura, sin embargo, viene con una advertencia clara: 2026 podría ser un año “cuesta arriba”. Omdia apunta a un cóctel de presión de costes en la cadena de suministro —especialmente en DRAM y NAND— y un escenario en el que muchos fabricantes pasarán de buscar volumen a

NTT DATA y AWS refuerzan su alianza para escalar cloud e Inteligencia Artificial agéntica en la empresa

NTT DATA y Amazon Web Services (AWS) han sellado un acuerdo de colaboración estratégica de varios años con una ambición clara: ayudar a las organizaciones a modernizar sistemas heredados, acelerar la adopción responsable de Inteligencia Artificial agéntica y convertir la experimentación en resultados repetibles a escala. La alianza llega en un momento en el que muchas compañías ya han “subido” datos y aplicaciones a la nube, pero todavía tropiezan con el mismo muro: cómo gobernar y operar esa nueva capa tecnológica sin perder seguridad, control y cumplimiento normativo. El anuncio plantea una colaboración pensada para sectores regulados y de alta exigencia —desde banca y seguros hasta salud, sector público, retail, energía o manufactura— y promete un enfoque práctico: modernizar cargas

Alteryx y Google Cloud estrechan lazos para llevar la analítica “in-place” a BigQuery

Mover datos sigue siendo, en 2026, uno de los grandes peajes invisibles de la analítica moderna. Cada exportación a una herramienta externa implica costes, copias que se descontrolan, fricción entre equipos y, sobre todo, más superficie de riesgo. En ese contexto, Alteryx ha anunciado una ampliación de su colaboración con Google Cloud con un mensaje claro: si los datos viven en BigQuery, la lógica de negocio y la preparación deberían ejecutarse allí, sin descargas ni “extracts” paralelos. La pieza central del anuncio es Live Query for BigQuery, ya disponible de forma general (GA) dentro de Alteryx One. La propuesta: permitir que usuarios de negocio y equipos técnicos construyan flujos de trabajo con Alteryx y los ejecuten directamente en BigQuery, manteniendo

IBM pone cifras al “Enterprise 2030”: más inversión en IA, más presión por innovar y un problema recurrente de integración

La inteligencia artificial ya no se vende como una simple palanca de eficiencia. Se está convirtiendo, según el diagnóstico de IBM, en un motor de ingresos, en un rediseño del liderazgo corporativo y en una reconfiguración de la arquitectura tecnológica que sostiene a las organizaciones. La cuestión, sin embargo, no es si las empresas invertirán más, sino si serán capaces de convertir esa inversión en resultados medibles sin quedarse atrapadas en pilotos perpetuos. Esa es una de las principales conclusiones del estudio global del IBM Institute for Business Value (IBV), elaborado con Oxford Economics, que recoge la visión de más de 2.000 altos directivos sobre cómo evolucionarán sus organizaciones entre 2025 y 2030. En esa “Empresa 2030”, el relato dominante

Apple compra Q.ai por cerca de 2.000 millones: la “habla silenciosa” entra en el radar de Cupertino

Apple ha confirmado la adquisición de Q.ai, una startup israelí especializada en inteligencia artificial aplicada al audio. La operación, adelantada por Reuters y con un precio estimado “cerca de 2.000 millones de dólares” según fuentes citadas por Financial Times, se situaría como la segunda mayor compra de Apple hasta la fecha, solo por detrás de Beats (3.000 millones en 2014). La clave no está tanto en el tamaño del cheque como en la promesa tecnológica que arrastra la compañía: sistemas capaces de interpretar el habla susurrada y, más llamativamente, de inferir “habla silenciosa” a partir de señales faciales. Si el concepto suena a ciencia ficción es porque roza un cambio de interfaz: comunicarse con un asistente sin hablar, en entornos

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