Los grandes fondos aumentan sus inversiones en inteligencia artificial, aunque advierten que muchas empresas exageran sus avances, que los precios están inflados y que la tecnología podría eliminar empleos.
Desde actrices hechas con IA a influencers y conductores digitales, conciertos producidos por hologramas y grandes plataformas que ya están experimentando con IA generativa para sus clips o canciones, estamos ante las puertas de una nueva era de arte generativo.
Impulsada por una ronda de capital liderada por fondos de peso, Genspark apuesta fuerte con su batería de asistentes automatizados, que buscan desplazar a los gigantes del software de oficina. En cinco meses, facturó lo que muchas tardan años en alcanzar.
La firma creada por el dueño de Tesla se apoya en una ingeniería financiera poco habitual para abastecerse de chips de Nvidia y acelerar la construcción de centros de datos. Promete ingresos por arriba de los mil millones de dólares en 2026.
Aunque la mayoría de las compañías ya incorporaron inteligencia artificial, pocas lograron traducirla en ganancias. El secreto no está en sumar más tecnología, sino en repensar los procesos desde cero para liberar valor tangible.
Jeff Bezos será co-CEO de Project Prometheus, una nueva empresa emergente de inteligencia artificial que él mismo financia parcialmente, según informó el lunes el New York Times. Este será el primer cargo ejecutivo importante del multimillonario desde que dejó su puesto como CEO de Amazon en 2021.
Pasaron 30 años, la sensación de FOMO es similar a la de mediados de los años 90's. El mercado global asiste a una aceleración inédita para muchos, ahora es la IA y sus millones de promesas. Empresas de más de U$S 5 billones, dudas entre inversores y reguladores y la pregunta del millón: ¿puede sostenerse la escalada sin ganancias concretas?
Con apenas un año en el mercado, Lovable sorprende por la velocidad con la que escala: ingresos, usuarios y expectativa de los fondos se disparan mientras el vibe coding gana peso entre desarrolladores y gigantes del software.
La startup alcanzó una valoración de US$ 29.300 millones en una ronda de financiación de US$ 2.300 millones el jueves, convirtiendo a sus cuatro fundadores veinteañeros en multimillonarios.
Mientras los grandes jugadores compiten por modelos cada vez más complejos, IBM apuesta por optimizar el eslabón que convierte la potencia en resultados concretos: la infraestructura que permite usar la IA en el día a día.
La empresa comenzará por construir centros de datos en Texas y Nueva York, con planes de crear miles de empleos y robustecer la infraestructura tecnológica en medio de una carrera global marcada por inversiones récord.
El "contenido basura" producido por inteligencias artificiales está plagando la web y los feeds de los usuarios. Cómo podría evolucionar.
La disparada de las acciones de ISU Petasys, impulsada por la fiebre tecnológica, multiplicó el valor de mercado de la firma surcoreana y catapultó a su presidente, Kim Sang-beom, al selecto club de los más ricos del país.
La deuda comprometida supera por mucho los ingresos reales de la empresa, que aún no demostró cómo va a sostener semejante apuesta. Altman, sin participación accionaria y con apoyo de los socios, se mueve con total libertad en un tablero donde los riesgos parecen ajenos.
Se espera que las grandes empresas de tecnología gasten billones en proyectos de infraestructura de IA durante el resto de la década, y las acciones más pequeñas estarán entre los mayores beneficiarios.
Científicos combinan algoritmos con neurociencia para mapear circuitos neuronales, restaurar funciones dañadas y abrir nuevas posibilidades en terapias que antes parecían impensadas.
Uno de los mayores beneficiados este año es el ex investigador en ciencias de la computación Chen Tianshi , cuya fortuna casi se triplicó hasta alcanzar los US$ 21.000 millones gracias al vertiginoso aumento del precio de las acciones de su empresa fabricante de chips de IA, Cambricon Technologies, que cotiza en la bolsa de Shanghái.
Las automatizaciones digitales extraen datos sin permiso, distorsionan métricas clave y encarecen las operaciones. Comercio, salud y medios, entre los sectores más golpeados.
Un recurso técnico diseñado para afinar la precisión de los modelos empieza a generar efectos colaterales inesperados: más consumo eléctrico, más carga operativa y una presión creciente sobre la infraestructura digital.
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