{"id":141462,"date":"2026-07-09T20:40:51","date_gmt":"2026-07-10T02:40:51","guid":{"rendered":"https:\/\/pongara.net\/news\/agi-chips-y-open-source-cerebras-y-black-forest-labs-dibujan-la-nueva-carrera-por-la-ia\/"},"modified":"2026-07-09T20:40:51","modified_gmt":"2026-07-10T02:40:51","slug":"agi-chips-y-open-source-cerebras-y-black-forest-labs-dibujan-la-nueva-carrera-por-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pongara.net\/news\/agi-chips-y-open-source-cerebras-y-black-forest-labs-dibujan-la-nueva-carrera-por-la-ia\/","title":{"rendered":"Agi, chips y open source: Cerebras y Black Forest Labs dibujan la nueva carrera por la IA"},"content":{"rendered":"<div>\n<div><img width=\"640\" height=\"384\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/canuto-imagine-1783651242-840x504-1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-post-image\" alt=\"\" style=\"margin-bottom: 15px;\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/canuto-imagine-1783651242-840x504-1.jpg 840w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/canuto-imagine-1783651242-608x365.jpg 608w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/canuto-imagine-1783651242-768x461.jpg 768w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/canuto-imagine-1783651242.jpg 1226w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\"><\/div>\n<p><strong>Dos de los ejecutivos m\u00e1s visibles en la infraestructura y los modelos generativos de IA describieron una industria que ya opera a escala de movilizaci\u00f3n global. Desde una cola de demanda por USD $25.000 millones en chips hasta el uso de modelos visuales por Martin Scorsese, el mensaje fue claro: el razonamiento, el open source y la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica est\u00e1n redefiniendo la carrera por la inteligencia artificial.<br \/>\n***<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Cerebras afirm\u00f3 que la demanda de capacidad para IA supera con creces la oferta y revel\u00f3 una cola de pedidos por USD $25.000 millones.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Andrew Feldman sostuvo que, bajo definiciones antiguas, la AGI ya fue alcanzada, mientras crecen las preocupaciones por seguridad y despliegue gradual.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Black Forest Labs explic\u00f3 c\u00f3mo sus modelos de imagen y video ya se usan en cine, y c\u00f3mo la misma base tecnol\u00f3gica podr\u00eda extenderse hacia rob\u00f3tica.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p lang=\"es\" dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/1f6a8-7.png\" alt=\"\ud83d\udea8\" class=\"wp-smiley\" style=\"height: 1em; max-height: 1em;\"> \u00a1Revoluci\u00f3n en IA! <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/1f6a8-7.png\" alt=\"\ud83d\udea8\" class=\"wp-smiley\" style=\"height: 1em; max-height: 1em;\"><\/p>\n<p>Cerebras revela una cola de demanda de USD $25,000 millones en chips.<\/p>\n<p>Aseguran que la capacidad de IA supera la oferta actual.<\/p>\n<p>Modelos de imagen y video de Black Forest Labs ya se usan en el cine.<\/p>\n<p>La soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y el open source redefinen la\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/DWnNjVifMC\">pic.twitter.com\/DWnNjVifMC<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Diario\u0e3fitcoin\uea00 (@DiarioBitcoin) <a href=\"https:\/\/x.com\/DiarioBitcoin\/status\/2075412005691809952?ref_src=twsrc%5Etfw\">July 10, 2026<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>La carrera por la inteligencia artificial ya no se parece a un ciclo tecnol\u00f3gico convencional. Se parece m\u00e1s a una movilizaci\u00f3n industrial global, con centros de datos gigantescos, pedidos de chips anticipados y empresas que compiten por asegurarse capacidad antes de que exista f\u00edsicamente.<\/p>\n<p>Esa fue una de las principales conclusiones de <a href=\"https:\/\/youtu.be\/Y7p4rUCdqi0?is=wXtohp5RLi38HA7n\">Open Source Wins, AGI Is Here, and Scorsese\u2019s AI Toolkit with CEOs of Cerebras &amp; Black Forest Labs<\/a>, conversaci\u00f3n del canal All-In Podcast en la que participaron Andrew Feldman, CEO y fundador de Cerebras, y Robin Rombach, cofundador y CEO de Black Forest Labs.<\/p>\n<p>El intercambio retrata dos capas del auge actual de la IA. Por un lado, la infraestructura extrema que sostiene el razonamiento y la inferencia a gran escala; por el otro, los modelos generativos multimodales que hoy producen im\u00e1genes y video, pero que ma\u00f1ana podr\u00edan convertirse en cerebros para robots.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n deja ver una tensi\u00f3n creciente entre modelos cerrados y open source. A esa discusi\u00f3n se suma otra, cada vez m\u00e1s relevante para gobiernos y corporaciones: la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica, es decir, la capacidad de ejecutar IA bajo control propio, con reglas, datos y despliegues locales.<\/p>\n<p>Para lectores nuevos en el tema, vale una precisi\u00f3n. Cuando la industria habla de inferencia, se refiere al momento en que un modelo ya entrenado genera respuestas, razona, crea im\u00e1genes o ejecuta tareas; ese paso se ha vuelto crucial porque los nuevos sistemas consumen enormes cantidades de c\u00f3mputo al \u201cpensar\u201d durante m\u00e1s tiempo.<\/p>\n<h3>Centros de datos gigantes, demanda desbordada y la tesis de que la AGI ya lleg\u00f3<\/h3>\n<p>Feldman describi\u00f3 el actual despliegue de infraestructura como una obra de escala hist\u00f3rica. Seg\u00fan explic\u00f3, en los pr\u00f3ximos a\u00f1os se levantar\u00e1n centros de datos que consumir\u00e1n m\u00e1s energ\u00eda que la usada por la humanidad en los 50 a\u00f1os previos, con edificios del tama\u00f1o de campos de f\u00fatbol y cargas el\u00e9ctricas comparables a las de ciudades medianas.<\/p>\n<p>Esos proyectos no se concentran solo en Estados Unidos. Mencion\u00f3 desarrollos en Canad\u00e1, los pa\u00edses n\u00f3rdicos, Francia, otras zonas de Europa, Oriente Medio y hasta lugares que antes no figuraban en el radar principal de la industria, como Kazajist\u00e1n, Tayikist\u00e1n, Georgia y Armenia.<\/p>\n<p>Del lado de la demanda, el ejecutivo sostuvo que empresas como OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, AWS y xAI muestran un apetito pr\u00e1cticamente insaciable. A su juicio, no est\u00e1n apostando a una demanda hipot\u00e9tica, sino tratando de alcanzar una demanda que ya existe y que supera la capacidad de construcci\u00f3n y despliegue disponible.<\/p>\n<p>En ese marco, Feldman asegur\u00f3 que Cerebras mantiene una cola de pedidos por USD $25.000 millones. A\u00f1adi\u00f3 que sus clientes llegaron a ordenar chips incluso antes de que la compa\u00f1\u00eda hubiera terminado de fabricarlos, se\u00f1al de una presi\u00f3n inusual incluso para est\u00e1ndares del sector tecnol\u00f3gico.<\/p>\n<p>El directivo compar\u00f3 la situaci\u00f3n con los primeros a\u00f1os de AWS. En aquella etapa, muchas compa\u00f1\u00edas permitieron a sus ingenieros contratar recursos de nube casi sin restricciones, lo que gener\u00f3 tanto innovaci\u00f3n \u00fatil como gasto innecesario; para Feldman, algo parecido ocurre hoy con los tokens y el uso de modelos, aunque el valor neto creado sigue siendo enorme.<\/p>\n<p>Su idea es que la industria est\u00e1 pasando de una fase de \u201ctoken maxing\u201d a una etapa m\u00e1s disciplinada. En lugar de asignar capacidad indiscriminadamente, las empresas empiezan a distinguir entre tareas que requieren modelos de frontera y otras que pueden resolverse con modelos m\u00e1s baratos, abiertos o ajustados al caso de uso.<\/p>\n<p>Ese cambio, dijo, coincide con la mejora radical de los sistemas de razonamiento. A diferencia de los primeros chatbots, que depend\u00edan mucho de prompts exactos, los modelos m\u00e1s recientes entienden mejor la intenci\u00f3n del usuario y proponen incluso formatos o enfoques que este no pidi\u00f3 expl\u00edcitamente, pero que se ajustan mejor al objetivo.<\/p>\n<p>Para Feldman, el salto en razonamiento ya modifica la definici\u00f3n pr\u00e1ctica de inteligencia artificial general. Sostuvo que, si se toman los criterios que exist\u00edan hace 10, 20 o 30 a\u00f1os, la AGI ya fue alcanzada, porque los modelos actuales superan ampliamente pruebas y expectativas que antes se consideraban hitos te\u00f3ricos.<\/p>\n<p>Su argumento no significa que el despliegue est\u00e9 completo ni que todos los efectos hayan sido asimilados por la econom\u00eda. Significa, m\u00e1s bien, que la capacidad general ya existe en laboratorio y en productos, aunque todav\u00eda falte traducirla de forma m\u00e1s amplia y segura en organizaciones, mercados y vida cotidiana.<\/p>\n<h3>Inferencia, razonamiento y por qu\u00e9 la velocidad del chip se volvi\u00f3 decisiva<\/h3>\n<p>En el centro del discurso de Cerebras aparece una tesis t\u00e9cnica sencilla. Si los nuevos modelos razonan durante m\u00e1s tiempo, debaten internamente, exploran rutas alternativas y consumen cantidades masivas de tokens, entonces la inferencia deja de ser un simple paso final y se convierte en una carga computacional dominante.<\/p>\n<p>Feldman explic\u00f3 que ese consumo interno de tokens hace especialmente valiosas las m\u00e1quinas muy r\u00e1pidas. Seg\u00fan su planteamiento, cuando un modelo puede correr durante 24 o 48 horas con abundante capacidad, el resultado se parece menos a una respuesta inmediata y m\u00e1s a semanas o meses de \u201cpensamiento\u201d condensado.<\/p>\n<p>Ese punto es importante para entender por qu\u00e9 empresas de infraestructura buscan diferenciarse. No compiten solo por tener m\u00e1s chips, sino por reducir la fricci\u00f3n del razonamiento intensivo, hacer m\u00e1s tolerables los guardarra\u00edles y volver factible el uso continuo de agentes, bucles de revisi\u00f3n y cadenas de trabajo cada vez m\u00e1s largas.<\/p>\n<p>Sobre la evoluci\u00f3n de rendimiento, Feldman dijo que los procesadores anteriores a Cerebras segu\u00edan la ley de Moore, con una duplicaci\u00f3n aproximada cada 18 meses. En cambio, afirm\u00f3 que su arquitectura abri\u00f3 una nueva trayectoria y que la compa\u00f1\u00eda espera crecer bastante m\u00e1s de 2x en los pr\u00f3ximos 18 meses.<\/p>\n<p>La explicaci\u00f3n que ofreci\u00f3 es que las arquitecturas nuevas a\u00fan tienen mucho margen de optimizaci\u00f3n. Mientras una plataforma madura como la GPU depende en mayor medida de saltos de fabricaci\u00f3n y nodos m\u00e1s peque\u00f1os, una arquitectura reciente todav\u00eda puede capturar ganancias relevantes aprendiendo del tipo de trabajo real que ejecutan los modelos.<\/p>\n<p>El entrevistador plante\u00f3 adem\u00e1s un asunto que ha inquietado a la industria durante a\u00f1os. Si actores como OpenAI o Amazon desarrollan chips propios, la pregunta no es solo si buscan mejor precio frente a Nvidia, sino si intentan controlar una parte cr\u00edtica de su destino tecnol\u00f3gico.<\/p>\n<p>Feldman respondi\u00f3 que nadie quiere depender totalmente de terceros. Record\u00f3 las lecciones de la era x86, cuando los hyperscalers depend\u00edan de Intel, y sugiri\u00f3 que hoy la motivaci\u00f3n central no es necesariamente construir el chip m\u00e1s r\u00e1pido, sino evitar una dependencia total de la hoja de ruta de otro proveedor.<\/p>\n<p>Desde su perspectiva, la demanda actual es tan grande que no sobra silicio. Pero la integraci\u00f3n vertical parcial, los dise\u00f1os internos y la diversificaci\u00f3n de proveedores se han convertido en piezas de una estrategia de resiliencia que ya no se limita a costos, sino que toca autonom\u00eda, seguridad y velocidad de despliegue.<\/p>\n<h3>Open source, soberan\u00eda y el debate sobre seguridad en modelos avanzados<\/h3>\n<p>La conversaci\u00f3n tambi\u00e9n abord\u00f3 el ascenso del open source en IA. El entrevistador sostuvo que la brecha frente a los modelos cerrados se redujo con rapidez, especialmente a medida que aparecieron mejores sistemas de razonamiento y herramientas de enrutamiento inteligente entre distintos modelos seg\u00fan costo y necesidad.<\/p>\n<p>Feldman defendi\u00f3 una visi\u00f3n pragm\u00e1tica. Dijo que no todas las tareas ameritan \u201cllevar el Ferrari al supermercado\u201d, y que muchas operaciones empresariales cotidianas, como copiar datos entre sistemas o automatizar flujos internos, no necesitan matem\u00e1ticas de \u00e9lite sino capacidades abiertas, s\u00f3lidas y baratas.<\/p>\n<p>Esa l\u00f3gica se vuelve a\u00fan m\u00e1s fuerte en sectores regulados. Finanzas, salud y otras industrias con exigencias de privacidad, residencia de datos y cumplimiento normativo piden cada vez m\u00e1s despliegues on-premise o dom\u00e9sticos, con modelos abiertos o personalizables que reduzcan los riesgos de fuga y aumenten el control operativo.<\/p>\n<p>Feldman afirm\u00f3 que ya observa esa demanda en el mercado. Se\u00f1al\u00f3 que, si hoy una organizaci\u00f3n quiere ejecutar open source, con frecuencia debe elegir entre ciertos modelos estadounidenses y varios modelos chinos, por lo que consider\u00f3 deseable que Estados Unidos ofrezca m\u00e1s alternativas abiertas de origen local.<\/p>\n<p>Seg\u00fan explic\u00f3, Cerebras opera una mezcla amplia de modelos. Cit\u00f3 entre ellos GLM, Kimmy, la familia Qwen, modelos cerrados de OpenAI y desarrollos propios de clientes como GSK, as\u00ed como modelos creados por su socio G42 y la universidad MBZUAI en Emiratos \u00c1rabes Unidos.<\/p>\n<p>Para el ejecutivo, la soberan\u00eda ya es una tendencia clara. En ese punto vincul\u00f3 la discusi\u00f3n t\u00e9cnica con otra m\u00e1s sensible: el rol del gobierno cuando un modelo alcanza capacidades que podr\u00edan representar amenazas concretas en ciberseguridad o en otras \u00e1reas de alto impacto.<\/p>\n<div class=\"diari-in-content-middle diari-entity-placement\" id=\"diari-1968480043\">\n<div id=\"diari-756694525\" data-diari-trackid=\"195495\" data-diari-trackbid=\"1\" class=\"diari-target diari-target\"><\/div>\n<\/div>\n<p>Feldman consider\u00f3 razonable que, ante una tecnolog\u00eda muy poderosa, las autoridades pidan un despliegue escalonado y tiempo para pruebas de red teaming. Compar\u00f3 esa posibilidad con la supervisi\u00f3n que reciben nuevos f\u00e1rmacos, aunque aclar\u00f3 que no defend\u00eda una burocracia paralizante ni marcos de a\u00f1os de demora.<\/p>\n<p>Su argumento se apoy\u00f3 en un ejemplo mencionado durante la charla. El entrevistador relat\u00f3 una conversaci\u00f3n con Nikesh Arora, de Palo Alto Networks, en la que este asegur\u00f3 que al enfrentar cierto modelo contra su software encontraron vulnerabilidades desconocidas y debieron dedicar seis semanas a parchearlas.<\/p>\n<p>Ambos coincidieron en que habr\u00e1 filtraciones de datos y fallas graves. La cuesti\u00f3n, en su visi\u00f3n, no es si ocurrir\u00e1n, sino c\u00f3mo prepararse para eventos inevitables en una tecnolog\u00eda que avanza tan r\u00e1pido que obliga a dise\u00f1ar guardarra\u00edles mientras compite, itera y escala a la vez.<\/p>\n<h3>Black Forest Labs, de Stable Diffusion a modelos multimodales para cine y rob\u00f3tica<\/h3>\n<p>Si Cerebras representa el m\u00fasculo de c\u00f3mputo, Black Forest Labs encarna una de las apuestas m\u00e1s visibles en modelos visuales. Robin Rombach record\u00f3 que su equipo trabaj\u00f3 en Stable Diffusion y antes desarroll\u00f3 latent diffusion, t\u00e9cnica que describi\u00f3 como base fundamental de gran parte de la generaci\u00f3n moderna de im\u00e1genes y video.<\/p>\n<p>La idea detr\u00e1s de ese enfoque es comprimir datos naturales, como im\u00e1genes, video o audio, en representaciones m\u00e1s eficientes, y luego entrenar transformadores sobre esas versiones condensadas. Rombach explic\u00f3 que ese principio conecta con la l\u00f3gica de formatos como JPEG o MP3, pero trasladado al terreno de algoritmos neuronales.<\/p>\n<p>Hoy, dijo, Black Forest Labs ya trabaja en un paradigma m\u00e1s amplio. Su objetivo es construir modelos multimodales visuales preentrenados con im\u00e1genes, audio y video, y combinar esa base con predicci\u00f3n de acciones, de modo que el mismo sistema pueda crear contenido y eventualmente ser desplegado en robots del mundo real.<\/p>\n<p>La tesis de fondo es poderosa. Si un modelo logra producir im\u00e1genes o videos coherentes del mundo, entonces debe haber adquirido cierto entendimiento impl\u00edcito sobre objetos, relaciones f\u00edsicas e interacciones, conocimiento que luego podr\u00eda reutilizarse para percepci\u00f3n, simulaci\u00f3n o control.<\/p>\n<p>Rombach distingui\u00f3 entre inteligencia intuitiva y razonamiento profundo. Seg\u00fan plante\u00f3, una forma completa de inteligencia necesita ambas capas y su interacci\u00f3n; su empresa, dijo, ha avanzado m\u00e1s desde el lado intuitivo y visual, aunque ve una convergencia progresiva con otras formas de modelado y decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Sobre el control creativo, admiti\u00f3 que la cr\u00edtica de \u201cm\u00e1quina tragamonedas\u201d ha sido v\u00e1lida para generaciones anteriores de modelos. La respuesta, indic\u00f3, pasa por exponer m\u00e1s capas de manipulaci\u00f3n al usuario y al desarrollador, permitiendo editar im\u00e1genes, mezclar m\u00faltiples entradas y extender ese mismo enfoque a video.<\/p>\n<p>Ese proceso ya ha ido expandi\u00e9ndose. Primero aparecieron sistemas de texto a imagen; luego, herramientas de texto m\u00e1s imagen para editar; despu\u00e9s, combinaciones sem\u00e1nticas con m\u00faltiples im\u00e1genes; y ahora el mismo principio se traslada a video, en una arquitectura donde varias modalidades pueden ser tanto entradas como salidas.<\/p>\n<h3>Martin Scorsese, producci\u00f3n audiovisual y la frontera entre herramienta y medio<\/h3>\n<p>Uno de los puntos m\u00e1s llamativos de la conversaci\u00f3n fue la referencia a Martin Scorsese. Rombach cont\u00f3 que se reuni\u00f3 varias veces con el cineasta y le mostr\u00f3 las herramientas de Black Forest Labs, experiencia que describi\u00f3 como impactante tanto por su admiraci\u00f3n personal como por el valor creativo del intercambio.<\/p>\n<p>Seg\u00fan relat\u00f3, Scorsese explor\u00f3 con el equipo una escena ambientada en una aldea de Europa del Este. El director describ\u00eda el entorno, observaba los resultados, ped\u00eda iteraciones y usaba las im\u00e1genes generadas como forma de externalizar una visi\u00f3n mental que ser\u00eda dif\u00edcil comunicar con la misma riqueza mediante lenguaje solamente.<\/p>\n<p>Rombach cree que ah\u00ed aparece uno de los usos m\u00e1s poderosos de la IA generativa. No tanto reemplazar el cineasta, sino ofrecer un medio nuevo para sacar una idea de la cabeza, visualizarla r\u00e1pido y compartirla con un equipo en una forma visual mucho menos ambigua que una descripci\u00f3n verbal.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n se mostr\u00f3 cauto sobre la idea de \u201chacer pel\u00edculas completas\u201d con un solo modelo de video. Dijo que puede ser interesante explorar flujos largos o automatizados, pero que los resultados m\u00e1s valiosos suelen emerger cuando existe un humano en el circuito, iterando y usando la IA como medio expresivo.<\/p>\n<p>Esa visi\u00f3n encaja con una tendencia que ya se observa en empresas j\u00f3venes. El entrevistador se\u00f1al\u00f3 que muchas startups han dejado de gastar entre USD $100.000 y USD $250.000 en grandes videos de lanzamiento y ahora dedican una o dos semanas a producir piezas audiovisuales con ayuda de directores y herramientas generativas.<\/p>\n<p>Rombach respondi\u00f3 que su empresa ve con buenos ojos esa clase de exploraci\u00f3n. Para \u00e9l, parte del atractivo de estos modelos es que una misma base tecnol\u00f3gica puede soportar videos de producto, storyboards, conceptos visuales y, al mismo tiempo, caminos mucho m\u00e1s ambiciosos en producci\u00f3n avanzada.<\/p>\n<p>En ese punto apareci\u00f3 otro ejemplo. El entrevistador mencion\u00f3 una conversaci\u00f3n con Gal Gadot, quien le dijo haber participado en una pel\u00edcula sobre Bitcoin rodada en un sound stage sin pantallas verdes, donde buena parte del escenario se gener\u00f3 con IA; seg\u00fan su versi\u00f3n, un proyecto de USD $30 millones habr\u00eda costado cerca de USD $150 millones por m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n<p>Rombach respondi\u00f3 que ya observa usos de ese tipo en producci\u00f3n, aunque recalc\u00f3 que el cine de alta gama sigue siendo uno de los casos m\u00e1s exigentes. Aun as\u00ed, insisti\u00f3 en que la tecnolog\u00eda mejora con rapidez y que el salto desde im\u00e1genes de 64 x 64 p\u00edxeles hasta videos de alta resoluci\u00f3n y m\u00faltiples entradas sugiere una trayectoria todav\u00eda lejos de agotarse.<\/p>\n<h3>IP, fan films y la posibilidad de que la IA llegue desde el cine hasta los robots<\/h3>\n<p>La discusi\u00f3n final gir\u00f3 hacia la propiedad intelectual y el futuro del contenido interactivo. Ante la pregunta sobre qu\u00e9 deber\u00eda hacer una gran due\u00f1a de franquicias como Disney, Rombach dijo que el inter\u00e9s principal de la tecnolog\u00eda est\u00e1 en crear algo nuevo, no en replicar sin l\u00edmites personajes o universos preexistentes.<\/p>\n<p>Por eso, explic\u00f3, las herramientas p\u00fablicas de su empresa bloquean la generaci\u00f3n de cierta propiedad intelectual. Al mismo tiempo, confirm\u00f3 que Black Forest Labs trabaja con algunos titulares de IP para desarrollar modelos conjuntos, a veces sobre bases open source y otras sobre modelos propietarios m\u00e1s potentes.<\/p>\n<p>El entrevistador propuso una visi\u00f3n m\u00e1s abierta hacia los fans. Record\u00f3 c\u00f3mo George Lucas permiti\u00f3 fan films no comerciales de Star Wars y sugiri\u00f3 que el pr\u00f3ximo paso podr\u00eda ser licenciar software o cobrar por uso para que los seguidores creen nuevas historias con personajes conocidos dentro de un marco autorizado.<\/p>\n<p>Rombach no describi\u00f3 un producto espec\u00edfico para plataformas como Disney+, pero s\u00ed dijo que la empresa busca habilitar herramientas interactivas de creaci\u00f3n de contenido. A medida que los modelos se vuelven m\u00e1s r\u00e1pidos e interactivos, imagin\u00f3 experiencias nuevas para consumidores dentro de servicios de entretenimiento o ecosistemas propietarios.<\/p>\n<p>Sin embargo, el punto m\u00e1s ambicioso de su tesis est\u00e1 fuera de Hollywood. Para Rombach, lo verdaderamente fascinante es que la misma clase de modelo capaz de ayudar a hacer una pel\u00edcula tambi\u00e9n pueda desplegarse como cerebro de un robot, conectando comprensi\u00f3n visual, generaci\u00f3n y predicci\u00f3n de acciones.<\/p>\n<p>Preguntado por el entrenamiento para rob\u00f3tica, respondi\u00f3 que no espera una \u00fanica fuente de datos. Ve una combinaci\u00f3n de percepci\u00f3n, predicci\u00f3n, simulaci\u00f3n y ajuste fino, en la que los modelos primero adquieren gran comprensi\u00f3n visual y luego requieren apenas algunas horas de fine-tuning para adaptarse a tareas y hardware concretos.<\/p>\n<p>El objetivo final, seg\u00fan dijo, ser\u00eda acercarse a un esquema m\u00e1s parecido a un modelo de lenguaje. En vez de programar cada acci\u00f3n a mano, se podr\u00eda dar al robot una instrucci\u00f3n contextual como \u201cve y toma ese vaso con jugo de naranja\u201d, aunque admiti\u00f3 que ese horizonte todav\u00eda contiene problemas de investigaci\u00f3n abiertos.<\/p>\n<p>En conjunto, la conversaci\u00f3n dibuja una industria que ya no solo promete asistentes de texto. Habla de razonamiento largo, centros de datos descomunales, modelos abiertos por soberan\u00eda, herramientas cinematogr\u00e1ficas para directores consagrados y una ruta plausible hacia m\u00e1quinas que entiendan el entorno y act\u00faen en \u00e9l.<\/p>\n<p>Feldman cerr\u00f3 con una nota deliberadamente optimista. Reconoci\u00f3 que habr\u00e1 dislocaciones econ\u00f3micas, pero sostuvo que el balance potencial de la IA incluye avances en c\u00e1ncer, educaci\u00f3n personalizada, energ\u00eda, vivienda y conocimiento, una promesa de abundancia que, para sus defensores, justifica la magnitud de la apuesta actual.<\/p>\n<hr>\n<p><em>Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio P\u00fablico.<\/em><\/p>\n<p><em>Este art\u00edculo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisi\u00f3n.<\/em><\/p>\n<div class=\"footer-entry-meta\"><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dos de los ejecutivos m\u00e1s visibles en la infraestructura y los modelos generativos de IA describieron una industria que ya opera a escala de movilizaci\u00f3n [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":141463,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2,1],"tags":[2578,17818,285,33260,4326,1268,2565],"class_list":["post-141462","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-crypto","category-noticias","tag-carrera","tag-cerebras","tag-crypto","tag-dibujan","tag-forest","tag-noticias","tag-source"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141462","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=141462"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141462\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media\/141463"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=141462"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=141462"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=141462"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}