Hardware
Chips, GPUs y el silicio de abajo
18 artículos en esta sección.
OpenAI recluta a Paul Meade de Apple para señalar un cambio hacia la construcción de hardware dedicado para IA y eludir los sistemas operativos tradicionales.
Un análisis de cómo la inestabilidad de las redes eléctricas y las restricciones térmicas se están convirtiendo en los principales cuellos de botella para escalar la infraestructura de cómputo de IA.
OpenAI se asocia con Broadcom para desarrollar chips personalizados, con el objetivo de reducir costos y optimizar el rendimiento, mientras enfrenta importantes riesgos de ingeniería.
Un análisis de por qué los centros de datos modulares no pueden resolver las restricciones físicas fundamentales del acceso a la red eléctrica y la infraestructura eléctrica para la IA.
Un análisis de los obstáculos de ingeniería y las brechas de implementación entre las pruebas de concepto de laboratorio y las aplicaciones reales de hardware para consumidores.
Un análisis del rendimiento y la fricción de software implicados en desplegar DeepSeek-V4-Flash en la GPU MI300X de AMD en comparación con el hardware de consumo.
La nueva arquitectura RTX Spark de Nvidia combina memoria compartida y precisión FP4 para habilitar modelos de IA locales de alto parámetro en portátiles con Windows.
Google lanza una placa compacta para la ejecución local de Gemma 3, pero se enfrenta a desafíos con la accesibilidad del SDK y la competencia de las GPUs existentes.
Un análisis de los directos de los robots humanoides de Figure AI, donde se argumenta que el atractivo visual y la coreografía enmascaran la fragilidad del hardware subyacente.
La startup surcoreana LetinAR busca resolver el problema del factor de forma de las gafas de IA mediante la miniaturización de los componentes ópticos necesarios para pantallas utilizables.
