sábado, 27 de diciembre de 2025

He vivido el "milagro" del vibe coding: así es como he programado una app de Android TV sin tener ni idea de programar

He vivido el "milagro" del vibe coding: así es como he programado una app de Android TV sin tener ni idea de programar

Ya lo conté hace tiempo, pero esto es un TOC, así que tengo que insistir. Tengo una pequeña obsesión con el tema de las fotos. No con hacerlas, sino con gestionarlas. 

Llevo años buscando la forma perfecta de hacerlo sin depender de Google Photos, y hace algo más de un año encontré una alternativa que era perfecta para mí tras un larguísimo (e instructivo) proceso de búsqueda

Se trata de la aplicación Open Source Immich, que cualquiera puede instalarse en su PC o servidor/NAS para montarse "un Google Photos autohospedado" y que permite evitar la dependencia de servicios en la nube. 

Immich es casi perfecta, pero falla en una cosa: Android TV

Immich es fantástica por muchas cosas, pero si hubiera que ponerle un pero yo se lo pondría al hecho de que no es una aplicación pensada para la TV. En realidad ninguna suele serlo, pero un gestor de fotos, que se supone que está pensado para dejarte disfrutar de las fotos, sí debería tener esa parte mejor contemplada.

Immich 2 Immich 2 El proyecto Open Source Immich permite contar con una fantástica alternativa a Google Photos. Fuente: Immich (GitHub)

En Immich no es así. Hay versiones fácilmente instalables para Docker Compose, Portainer, Unraid (la que yo uso en mi NAS) o TrueNAS Scale. Además hay aplicaciones móviles para Android y iOS que permiten que nos conectemos desde el móvil a nuestro servidor Immich y podamos disfrutar de esas fotos y vídeos desde dichos dispositivos. 

Sin embargo, no hay una aplicación oficial para Android TV / Google TV, y tampoco para tvOS. No tengo Apple TV, pero lo que sí me interesaba era tener precisamente esas versiones para Android TV. Ahí es donde entra en juego un proyecto paralelo llamado Immich-Android-TV cuyo desarrollador, que usa el alias giejay en GitHub, mantiene activo desde hace unos años. 

Cuando descubrí este proyecto creí que por fin podría disfrutar de las fotos cómodamente en la tele del salón con mis peques, pero la expectación inicial pronto se convirtió en decepción. Aunque la aplicación ofrece la posibilidad de ver las fotos, yo encontraba muchas limitaciones. 

La principal, la de no poder acceder fácilmente a fotos de hace años. En Immich y en Immich-Android-TV se muestran las fotos con un orden cronológicamente inverso: primero las más nuevas, y luego las más antiguas. 

En la versión web, Android y iOS el cliente de Immich sí permite disfrutar de una línea de tiempo, una barra en la parte derecha de la interfaz con la que es fácil seleccionar las fotos del día, mes y año quieres ver. En el el cliente para Android TV eso no existe.

Si quería disfrutar de fotos recientes no había problema, pero no había forma rápida de  acceder a fotos de hace una década. Tenía que ir hacia abajo en la matriz de fotos hasta llegar a esas fechas. Con pocas fotos eso puede ser fácil, pero en mi biblioteca actual tengo unas 155.000 fotos y unos 23.000 vídeos. Desplazarme a 2015 me hubiera llevado probablemente horas de darle al botón de "abajo" en el mando de mi dispositivo Google TV.

Había otras limitaciones importantes, y el problema de depender de un proyecto Open Source como este es que a menudo solo hay una persona detrás. Y a menudo esa persona hace esto por afición. Y a menudo eso implica que su dedicación al proyecto es limitada. Puedes pedir cosas, pero pueden no ser prioritarias para el futuro del proyecto en su opinión, o si lo son puede que tarden en llegar. Y si llega, puede que lo hagan de forma distinta a las que esperabas. 

Eso era antes. 

Porque ahora mucha gente —no diré que prácticamente cualquiera, pero sí mucha gente— puede coger cualquier idea para una aplicación y convertirla en realidad. 

La cosa es aún más potente cuando tienes puntos de partida en forma de proyectos Open Source: ahí está todo el código necesario para empezar, así que buena parte del trabajo suele estar hecho: solo tienes que modificarlo a tu gusto. 

Que es justo lo que he hecho con Immich-Android-TV.

Hace aproximadamente dos semanas disfruté de unos días de vacaciones que tenía pendientes, pero no me fui a ningún lado. Ya había hecho algún experimento programando con IA, pero aquello —un contador de puntos para el juego de cartas de la "pocha"—, fue casi insignificante. 

Esto iba mucho más allá. Quería coger el código de Immich-Android-TV para que hiciese todo lo que yo quería y como yo quería. Así que uno de esos días por la mañana y entonces se me ocurrió probar una locura. Sin niguna expectativa. Sin esperanza. 

Qué equivocado estaba. 

Yo pido, la IA programa

Pequeño aviso: esta parte del artículo quizás os resulte algo más pesada, pero podéis saltárosla si lo preferís para ir a la siguiente. Para mí es importante contar cómo es ese proceso de "vibe coding" en el que básicamente chateas con una IA para pedirle que programe por ti.

En mi caso abrí una terminal en mi Mac mini M4. Por otro, en el navegador creé un fork del proyecto de giejay en GitHub. Luego cloné el repositorio en mi Mac con un "git clone" y lancé Droid, una herramienta que estaba probando casi como un juguete. Es parecida a Claude Code, Codex o Gemini Cli que te permite usar claves para acceder a las APIs de diversas plataformas de IA como las mencionadas. 

Captura De Pantalla 2025 12 15 A Las 15 21 55 Captura De Pantalla 2025 12 15 A Las 15 21 55

Nada más lanzarlo, Droid —que tenía configurado con una clave API de gpt-5.1— detectó mi directorio, y me presentó la caja de texto para que a partir de ahí le pidiera lo que quería. Que es justo lo que hice: como se ve en la imagen, le expliqué (en inglés, aunque acabé saltando al español más tarde, no hay diferencia) qué era el proyecto Immich-Android -TV y qué es lo que quería lograr. 

Que en esencia era una opción "Línea de tiempo" (Timeline) que me permitiera navegar por meses y años rápidamente para ver las fotos de ese mes y año concretos. Era algo que no existía en el proyecto oficial y que como comentaba yo quería tener desde que descubrí dicho desarrollo. 

A partir de ahí Droid/gpt-5.1 se puso a pensar su plan de acción, y tras lo que creo recordar que fueron tres o cuatro minutos, creó una hoja de ruta súper detallada y dividida en varias fases. Tras leer el plan solo me quedó decir "go ahead" ("adelante") y esperar. 

Terminó de modificar el código poco después. Yo no sabía qué hacer a continuación, ¿cómo probarlo?. Una vez más, solo bastaba con preguntar. La Ia me indicó las instrucciones para instalar Android Studio y lanzar un emulador de una Smart TV con Android TV en resolución 1080p. 

Immich Programando2 Immich Programando2 El emulador de Android TV en Android Studio a la izquierda (con el simulador del mando debajo), Gemini 3 Pro a la derecha. Tras el emulador, la terminal donde voy editando los ficheros con nano, copiando y pegando salidas en Gemini y compilando.

Una vez hecho esto, podía probar mi fork tras una compilación del código Kotlin (./gradlew installDebug) que directamente instalaba el paquete APK creado en el emulador vía ADB. A partir de ahí empezó un proceso de depuración sorprendente: la compilación fallaba, yo copiaba la salida del comando que compila, se la pasaba a Droid, y él detectaba el problema, lo intentaba corregir y me volvía a decir que probase. Cuando por fin compiló bien y pude probarlo, la opción estaba ahí, entre las otras secciones, pero no funcionaba. 

Y para saber por qué, una vez más, bastaba preguntar, aunque esta vez siempre tratando de ser proactivo. Así, a la pregunta le añadí un "dime qué puedo hacer y qué necesitas que haga para lograr detectar el problema", o algo parecido. La IA me indicó que debía ejecutar un comando para que copiara y pegara la salida. Tras varios mensajes el chatbot no parecía dar con la clave, y el Timeline siempre se quedaba tratando de acceder a la API de Immich y devolvía un error 400 que gpt-5.1, al menos en mi prueba, no lograba solventar. 

Immich Gemini Immich Gemini Gemini 3 Pro en acción. En ese momento había cierto problema con la ejecución del Timeline. Gemini me indicó que creara un log con un comando específico, y simplemente copié y pegué la salida en la terminal para que detectara el problema.

Fue entonces cuando cambié a Gemini 3 Pro, que ya se puede usar de forma gratuita tanto en modo Fast como en Thinking en el sitio web oficial de Gemini. Primero, eso sí, le pedí a Droid que me generara un fichero txt con un prompt detallando qué quería lograr, qué problema se estaba encontrando y cuáles estaban siendo los ficheros implicados. Ese fichero era un prompt clarísimo de todo ese proceso, y nada más cargarlo en Gemini el modelo se puso a trabajar en la solución. 

Ahí se inició la continuación de la conversación anterior con Droid, pero esta vez en la web. En realidad esta forma de vibe coding no es la ideal, porque el usuario (en este caso, yo) tiene que ir contándole a la IA todo el rato lo que pasa. Te pasas el rato copiando y pegando texto además de dando alguna instrucción o aclaración. Eso tiene una desventaja clara —es un poco pesado— pero una ventaja igualmente clara: eres mucho más consciente de qué está haciendo la IA en cada momento. Hay herramientas como Claude Code o Gemini CLI que automatizan aún más las cosas, y aunque las acabé probando más adelante, esta primera fase del desarrollo la realicé en modo "copia-pega". 

Esto parece un milagro

El proceso con Gemini 3 Pro fue idéntico, pero la sorpresa aquí fue que la IA logró avanzar y corregir tanto ese problema con el que me había quedado atascado en ese primer intento como los que surgieron después. No recuerdo bien cuánto tardé en total, pero serían menos de cuatro horas, y al cabo de ese tiempo, logré lo que tanto había querido tener: un Immich-Android-TV con Timeline:

Timeline Timeline

La interfaz no era maravillosa, ni mucho menos, pero ni siquiera eso me importaba demasiado. Lo importante es que funcionaba. Si quería ver fotos de mis enanos de hace una década, no tenía que estar manteniendo el botón "abajo" del mando durante horas. Bastaba buscar el año y el mes y entrar en dicho momento del tiempo. 

La sensación de haber logrado así es difícil de explicar. Y lo es porque es algo que jamás pensé que podría hacer (aunque en realidad no lo he hecho yo, claro). Estudié ingeniería superior de informática, pero de aquello hace ya mucho tiempo y nunca me atrajo demasiado programar. Si dedico algo de tiempo al tema, soy capaz de entender qué pasa en cierto código, la base, la estructura, pero eso me cuesta mucho trabajo. 

Crear ese código, sobre todo en ciertos lenguajes, sería inviable. Pero la IA resuelve todo eso, y se comporta como un programador bastante decente que ejecuta e implementa lo que quieres. Tú solo tienes que tener claro lo que quieres, y si encima tienes ciertas nociones, tienes ventaja. Si además eres programador, entiendo que la ventaja ya es extraordinaria.

Pero para mí, insisto, lograr esto era prácticamente impensable. Lo que había leído por todos lados, lo que quienes ya habían hecho algo así contaban... al fin lo entendía de verdad. Puede que la IA sea una decepción para muchos en muchos ámbitos. Puede que el 95% de las empresas no obtengan retorno de la inversión, puede que no sepa contar erres, puede que a veces aconseje locuras como usar pegamento para el queso de la pizza. Entiendo que eso genere críticas, bromas y decepciones. Entiendo que haya quien afirme que la IA es tontísima.

Pero lograr algo como esto, en mi opinión, demuestra que en muchos otros ámbitos la IA puede ser maravillosa. Incluso aunque no mejorara más, incluso aunque se confirmara que el escalado no funciona... convertir una idea en algo real sin tener ni idea de cómo hacerlo es algo mágico, casi milagroso. 

Pero es que luego hubo más.

El epílogo: haz (casi) lo que quieras con tu app

Lograr tener un Timeline en Immich-Android-TV me hizo darme cuenta de que en realidad podía adaptar la aplicación todo lo que quisiera y como yo quisiera, así que en los últimos días he ido aprovechando ratos libres para ir modificando aún más el proyecto oficial y convirtiéndolo en lo que yo quería que fuese. 

En ese vídeo que compartí en el subrredit r/Immich no están incluidos los últimos cambios, pero da un poco la idea de lo que conseguí en esos primeros días. Pero es que como digo, luego hubo más.

Immich Android Tv Immich Android Tv Interfaz de la versión oficial de Immich-Android-TV

De hecho, una de las cosas que me echaban para atrás del proyecto oficial era la interfaz. Y aquí una vez más solo bastaba pedir. Y como bastaba pedir, pedí. En concreto, que hubiera una opción en Settings que me permitiera no mostrar los nombres de fichero, que siempre salen en la oficial, y que a mí me parece que afean la usabilidad. 

Y ya puestos, que las miniaturas aparecieran con equinas redondeadas. Y ya puestos (II), que pudiera seleccionar si quería una rejilla de tres, cuatro o cinco columnas, porque el oficial solo deja cuatro de forma permanente. Los cambios me llevaron apenas un par de horas más: 

Immich Android Tv Javipas Immich Android Tv Javipas La interfaz de mi fork de Android-Immich-TV. Tres columnas, esquinas redondeadas, sin nombres de foto, y con sincronización de favoritos.

Y ya puestos (III), le pedí algo que también era especialmente importante para mí: poder tener gestión de favoritos desde la app de Android TV. En Immich puedes marcar o desmarcar fotos y vídeos como favoritos, pero en la versión oficial de Immich-Android-TV ni muestra esa información ni se puede controlar. 

Otro par de horas más —aquí puede que algo más, tuve problemas con esa gestión en el Timeline— y de nuevo, magia. Ya podía marcar fotos y vídeos como favoritas con una pulsación larga del botón central del mando. 

Settings Old Settings Old El diseño de la sección Settings en la versión oficial.
Immich Android Tv Settings Javipas Immich Android Tv Settings Javipas Y la que he acabado logrando en mi fork.

Esos cambios a la interfaz también acabé aplicándolos a otras secciones como la del Timeline o los ajustes (Settings) del cliente, que quise modificar con algunas sugerencias de interfaces de usuario creadas —cómo no— por la IA. 

Captura De Pantalla 2025 12 15 A Las 16 49 29 Captura De Pantalla 2025 12 15 A Las 16 49 29 Stitch, la app de Google para diseñar interfaces de usuario, en acción. El diseño del Timeline central era estupendo, pero tras varias horas intentando que la IA lo convirtiese en código no había más que problemas. Al final opté por volver al principio y aplicar el tercer rediseño, que fue el que la IA no tuvo problema en programar.

En concreto por Stitch, un servicio de Google Labs que te permite convertir en bocetos y diseños esas ideas de UX/UI que tienes en mente. Y de nuevo con un lenguaje natural: puedes describir lo que quieres, aunque es cierto que si partes de una imagen inicial eso suele ayudar mucho. Yo aquí utilicé la primera versión del Timeline que obtuve y a partir de ahí le pedí ideas para mejorar esa interfaz.

Immich Android Tv Timeline Rediseno Immich Android Tv Timeline Rediseno

Lo último que he logrado este fin de semana es crear otras dos secciones que no existían en la versión de Immich-Android-TV oficial. La primera, la del "On this day" que muestra las fotos de hoy hechas en años anteriores. La segunda, la que muestre una sección en la que solo aparezcan las fotos y vídeos marcadas como Favoritas. 

Immich Android Tv Videos Favoritos Immich Android Tv Videos Favoritos Sección Favoritos y solo con vídeos. Mi TikTok familiar para ver vídeos de mis enanos sin parar. Mágico.

Y por rizar el rizo, quise tener una opción en Settings para que cuando navego por las secciones solo se muestren vídeos. Si tenéis niños y grabáis mil vídeos como yo, creedme: esto es como un TikTok familiar maravilloso en el que no paras de ver uno tras otro casi en modo doomscrolling de forma fantástica en la tele de casa y con una simple pulsación del mando de mi dispositivo Google TV.

Repito: la IA, en este caso, me ha parecido mágica y casi milagrosa.

Aquí, aclaración necesaria: esto es un proyecto personal, y como tal tiene la ventaja de poder ser maravillosamente imperfecto. Es muy probable que el código que ha generado la IA no sea el mejor. Y también que los cambios que yo he hecho no son los que otros habrían hecho. Y también que la interfaz no sea perfecta o del gusto de todos. Pero este es un proyecto en pleno desarrollo, vivo, que no perjudica a nadie y que me hace especialmente feliz. 

Pero insisto: es imperfecto. Si queréis echar un vistazo o incluso probarlo, aquí está el repositorio GitHub y aquí la sección Releases, donde están las que voy liberando. No puedo garantizar que os funcionarán o que no tendrán fallos, y desde luego no puedo garantizar que si os interesa y comentáis o realicéis peticiones para modificarlo las haga, pero si no lo hago yo... también podéis hacerlo vosotros como yo lo he hecho. Es de nuevo la maravillosa combinación del Open Source y esa capacidad que plantea  la IA.

Hay algo más. Mi capacidad de asombro tecnológico es limitada desde hace tiempo. Seguramente me pase como a muchos de nuestros lectores: la tecnología avanza de forma fulgurante, pero a menudo esos cambios son difícilmente apreciables porque suele tratarse de mejoras iterativas. 

La mayoría de las cosas ya no sorprenden, o lo hacen durante un intervalo de tiempo pequeño. Me emocionaron las Vision Pro, pero no pagaría 4.000 euros por ella, y los smartphones, que nos entusiasmaban cuando empezamos a verlos en acción, se han convertido en una commodity. Como lo han hecho el PC —igual de transformador— o internet —absolutamente disruptivo—. 

Para mí la IA ya ha logrado lo que el PC o internet. Pase lo que pase en el futuro, aunque no mejore ya mucho más, va a transformar nuestra forma de trabajar y disfrutar. Eso es así. ¿Falla? Por supuesto. ¿Es imperfecta e incluso peligrosa? Igual que lo era y lo es internet. ¿Hay burbuja? Seguro. Pero esto tiene el potencial de ser aún más. Este pequeño proyecto me ha hecho reafirmarme en esa creencia.

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viernes, 26 de diciembre de 2025

NVIDIA ha pagado 20.000 millones de dólares por “licenciar” la tecnología de Groq. En realidad la ha comprado

NVIDIA ha pagado 20.000 millones de dólares por “licenciar” la tecnología de Groq. En realidad la ha comprado

NVIDIA ha llegado a un acuerdo para "licenciar" activos de Groq y pagará 20.000 millones de dólares por dichos activos. La empresa —no confundir con el chatbot de Elon Musk, Grok— lleva años diseñando y fabricando chips de IA para inferencia de modelos. Las comillas en "licenciar" son importantes, porque esto no es un acuerdo: es una adquisición encubierta.

Qué ha pasado. El miércoles apareció la noticia de que NVIDIA había acordado firmar un acuerdo de licencias con la startup de IA Groq. Dicha noticia fue confirmada por los propios responsables de Groq en su blog, en el que hablaban de u "acuerdo de licencia no exclusiva de tecnología de inferencia para celerar la inferencia de IA a escala global". Pero una cosa es lo que dicen ambas empresas y otra muy distinta lo que esto es en realidad.

Cómo comprar una empresa sin comprarla. Como parte del acuerdo, el CEO y cofundador de la empresa, Jonathan Ross, pasará a trabajar para NVIDIA, y también lo harán Sunny Madra —su actual presidente— y otros altos directivos que "se unirán a NVIDIA para ayudar a NVIDIA a avanzar y escalar esta tecnología licenciada". En Groq señalan que seguirán operando como una "empresa independiente" liderada por Simon Edwards, que era su jefe financiero (CFO) y ahora pasará a ser el CEO. 

NVIDIA se quedan con (casi) todo. En septiembre Groq levantó una ronda de financiación de 750 millones de dólares, lo que situó su valoración en 6.900 millones de dólares. En ella participaron Disruptive, Blackrock y otras empresas. Alex Davis, CEO de Disruptive, indicó en CNBC que NVIDIA se quedará con todos los activos de Groq salvo por uno: el recién lanzado negocio de Groq en la nube. 

La "pseudoadquisición" más grande de NVIDIA. Esta operación es de lejos la más importante de NVIDIA, que compró la empresa israelí Mellanox —que diseña chips— por 6.900 millones de dólares en 2019. En un mail interno obtenido por CNBC, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, explicó que "aunque estamos añadiendo empleados de talento a nuestras filas y licenciando la propiedad intelectual de Groq, no estamos adquiriendo Groq como empresa". La frase es significativa pero delicada, y es posible que NVIDIA quiera escapar del escrutinio de los reguladores con este tipo de pseudoadquisición.

Ya hicieron otra pseudoadquisición antes. El pasado mes de septiembre NVIDIA hizo un movimiento idéntico al "apostar" 900 millones de dólares por la startup de servidores Enfabrica. Como en este caso, llamaron a esa operación un acuerdo de licencia de su tecnología, pero como en este caso lo que ocurrió es que el CEO de Enfabrica, Rochan Sankar, y otros empleados, acabaron formando parte de la plantilla de NVIDIA.

Qué es Groq. Aunque el nombre se confunde con el del chatbot de xAI, esta startup de IA hace algo muy distinto a ese modelo. Groq se fundó en 2016 por un grupo de exingenieros de Google liderados por Jonathan Ross y Douglas Wightman. Ross fue uno de los diseñadores de los Tensor Processing Units (TPUs), y Wightman formaba parte del equipo de Google X y se acabaría convirtiendo en el primer CEO de Groq hasta su salida en 2016. 

Qué hace Groq. La empresa ha diseñado chips de IA que están específicamente especializados en la inferencia de modelos de IA, o lo que es lo mismo, en acelerar la ejecución esos modelos. Mientras que NVIDIA y otras empresas se centran especialmente en chips para el entrenamiento de modelos, una fase igualmente crítica, no están tan preparados para la inferencia. 

Chatbots a toda pastilla. Ahí es donde entra Groq, que permite acelerar de forma extraordinaria la inferencia y lograr que cuando chateamos con modelos estos "escriban" a velocidades altísimas. Es ahí cuando se obtienen velocidades de tokens/s altísimas, muy por encima de otras infraestructuras. No solo eso: Groq es además más económico gracias a sus chips especializados, de modo que si quieres que tu chatbot responda a toda velocidad, los chips de Groq son una opción fantástica.

Cómo ser un monopolio sin decirlo. Esta inversión de NVIDIA demuestra su intención de diversificar su negocio y no quedarse estancada en sus propias soluciones. La enorme operación le proporciona una ventaja competitiva importante porque hoy en día ninguna de las grandes empresas de IA se había centrado específicamente en chips de inferencia. Groq sí lo hizo desde el principio, y con este "acuerdo" parece claro que el dominio de NVIDIA en este sector puede fortalecerse. Es, dicen algunos analistas, un movimiento defensivo más que estratégico, y puede que no les falte razón: Google viene cada vez más fuerte con sus TPUs, y que ahora Groq sea básicamente parte de NVIDIA —aunque no quieran decirlo así— le permitirá competir mejor contra la citada Google y el resto de rivales que comienzan a desafiar ese dominio.

Imagen | Groq | NVIDIA

En Xataka | El problema de AMD no es que no haga buenas GPUs para IA. Es que ni aún así está cerca de NVIDIA 



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Robots en casa, móviles peores y niños sin redes: los cambios tecnológicos que llegarán en 2026

En la nueva era de los algoritmos y los chatbots que no saben nada, pero lo responden todo, la tecnología sigue avanzando a velocidades vertiginosas. Solo en los últimos 12 meses, hemos visto cómo Google comenzaba a transformar las búsquedas en internet llenando todas sus herramientas de inteligencia artificial generativa, mientras que ChatGPT ha comenzado a flaquear en su enfrentamiento con la creciente competencia. Meta ha lanzado sus primeras gafas ligeras de realidad aumentada en su carrera para jubilar al 'smartphone' en el medio plazo . Samsung ha comercializado un móvil con tres pantallas . Nintendo ha dado el relevo a su Switch, y Australia ha decidido que los menores afincados en el país ya no pueden usar redes sociales.... Ver Más

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miércoles, 24 de diciembre de 2025

Algo se está torciendo con la IA. EEUU está recurriendo a soluciones energéticas que creía enterradas para alimentar los data centers

Algo se está torciendo con la IA. EEUU está recurriendo a soluciones energéticas que creía enterradas para alimentar los data centers

La carrera por desarrollar y operar modelos de inteligencia artificial cada vez más potentes tiene un coste que rara vez ocupa el centro del relato tecnológico. No está en los chips ni en el software, sino en la enorme cantidad de electricidad necesaria para mantener activos centros de datos que funcionan sin descanso. En Estados Unidos, esa presión ya se está traduciendo en decisiones concretas: centrales de energía contaminantes que estaban en retirada vuelven a ponerse en marcha para cubrir picos y tensiones crecientes de la red. La paradoja es evidente, el avance más ambicioso del sector tecnológico depende, de momento, de soluciones energéticas propias de otra época.

El problema no es tanto una escasez absoluta de electricidad como un desfase de tiempos. La demanda de los centros de datos ligados a la IA está creciendo mucho más rápido que la capacidad de poner en marcha nueva generación eléctrica, especialmente renovable, en plazos cortos. Construir grandes infraestructuras energéticas lleva años, mientras que estos complejos pueden avanzar en plazos mucho más breves. Ante ese choque temporal, los operadores de red y las empresas eléctricas están recurriendo a lo que ya existe y puede activarse de inmediato, aunque sea más contaminante.

PJM en contexto. El choque entre demanda y oferta eléctrica se percibe con especial claridad en la región de PJM, el mayor mercado eléctrico de Estados Unidos, que abarca 13 estados y concentra una parte muy significativa de los centros de datos del país. Podemos entenderlo como una gran bolsa eléctrica regional que coordina generación, precios y estabilidad de la red en tiempo real. Allí, el crecimiento de los data centers vinculados a la IA está poniendo a prueba un sistema diseñado para un patrón de consumo muy distinto, convirtiendo a PJM en el primer termómetro de un problema que empieza a asomar en otras zonas.

Qué es una central peaker. Las llamadas centrales peaker, o de punta, son instalaciones diseñadas para entrar en funcionamiento solo durante periodos breves de máxima demanda, como olas de calor o picos invernales, cuando el sistema necesita un refuerzo inmediato. No están pensadas para operar de forma continua, sino para reaccionar rápido. Según un informe de la Oficina de Responsabilidad del Gobierno estadounidense, estas instalaciones generan apenas el 3% de la electricidad del país, pero concentran cerca del 19% de la capacidad instalada, una reserva que ahora se está utilizando con mucha más frecuencia de la prevista.

Planta Fisk Chicago Planta Fisk Chicago Vista sur de la central Fisk de Chicago

El caso de la central Fisk, en el barrio obrero de Pilsen, en Chicago, ilustra bien cómo este giro se traduce sobre el terreno. Se trata de una instalación alimentada con petróleo, construida hace décadas y programada para retirarse el año que viene, que había quedado relegada a un papel casi testimonial. La llegada de nuevas demandas eléctricas asociadas a centros de datos cambió esa ecuación. Matt Pistner, vicepresidente sénior de generación de NRG Energy, explicó a Reuters que la compañía veía un argumento económico para mantener las unidades y que por eso retiró el aviso de cierre, una decisión que devuelve actividad a un emplazamiento que muchos vecinos creían en retirada definitiva.

Cuando el precio manda. El cambio no se explica solo por necesidades técnicas, también por señales muy claras del mercado. En PJM, los precios que se pagan a los generadores para garantizar suministro en momentos de máxima demanda se dispararon este verano, más de un 800% frente al año anterior. Un análisis de la mencionada agencia muestra que cerca del 60% de las centrales de petróleo, gas y carbón previstas para retirarse en la región aplazaron o cancelaron esos planes este año, y la mayoría de ellas eran unidades peaker, justo las que mejor encajan en este nuevo escenario de escasez relativa.

La factura de este giro energético se paga sobre todo a escala local. Las centrales peaker suelen ser instalaciones antiguas, con chimeneas más bajas y menos filtros de contaminación que otras centrales, lo que incrementa el impacto en su entorno inmediato cuando funcionan con mayor frecuencia.

El carbón también se aplaza. El fenómeno no se limita a las centrales peaker alimentadas con petróleo o gas. A escala nacional, varias eléctricas han empezado a retrasar el cierre de centrales de carbón que formaban parte de sus compromisos climáticos. Un análisis de DeSmog identificó al menos 15 retiradas aplazadas solo desde enero de 2025, instalaciones que en conjunto representan cerca del 1,5% de las emisiones energéticas de Estados Unidos. Dominion Energy ofrece un ejemplo claro: en 2020 prometió generar toda su electricidad con renovables para 2045, pero tras proyectar la compañía que la demanda de los centros de datos en Virginia se cuadruplicará para 2038, ahora está dando un paso atrás.

Imágenes | Xataka con Gemini 3 Pro | Theodore Kloba

En Xataka | Un exingeniero de la NASA lo tiene claro: los centros de datos en el espacio son una idea horrible



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OpenAI acaba de asumir una verdad incómoda sobre los navegadores con IA: hay un tipo de ataque imposible de bloquear

OpenAI acaba de asumir una verdad incómoda sobre los navegadores con IA: hay un tipo de ataque imposible de bloquear

El navegador está dejando de ser solo una ventana a Internet para convertirse en una herramienta que también opera dentro de la web. En el caso de Modo agente en ChatGPT Atlas, OpenAI explica que su agente ve páginas y puede realizar acciones, clics y pulsaciones de teclado dentro del navegador, igual que haría una persona. La promesa es clara, ayudar en flujos cotidianos con el mismo contexto y los mismos datos. La consecuencia también lo es, cuanto más poder concentramos en un agente, más atractivo se vuelve para quien busque manipularlo.

Qué es un prompt injection. En términos sencillos, un prompt injection es una técnica que busca colar instrucciones maliciosas dentro de contenidos aparentemente normales para que un sistema de inteligencia artificial las interprete como órdenes legítimas. IBM lo describe como un tipo de ciberataque contra modelos de lenguaje en el que se camuflan entradas maliciosas como prompts válidos para manipular el comportamiento del sistema. El objetivo puede ir desde forzar respuestas indebidas hasta provocar filtraciones de información o desviar una tarea, sin necesidad de explotar vulnerabilidades clásicas de software.

La raíz del problema es menos “mágica” de lo que parece y más estructural. Muchas aplicaciones con modelos de lenguaje combinan instrucciones del desarrollador y entradas del usuario como cadenas de texto en lenguaje natural, sin una separación rígida por tipo de dato. El modelo decide qué priorizar a partir de patrones aprendidos y del contexto del propio texto, no porque haya una frontera infalible entre “orden” y “contenido”. Si una instrucción externa se formula de manera convincente, puede ganar peso aunque no debería.

Cuando el contexto se vuelve inabarcable. El riesgo se amplifica cuando el agente no procesa un único mensaje, sino que recorre fuentes muy distintas dentro de un mismo encargo. OpenAI advierte de una superficie prácticamente ilimitada, correos y adjuntos, invitaciones de calendario, documentos compartidos, foros, redes sociales y páginas web arbitrarias. En ese recorrido, el agente puede encontrarse con instrucciones no fiables mezcladas con contenido legítimo. El usuario no siempre ve cada paso, pero el sistema sí lo consume, y ahí es donde la manipulación puede colarse.

Prompt Injection 3 Prompt Injection 3

Lo inquietante es que esto puede encajar en flujos de trabajo corrientes sin levantar una alarma evidente. La firma de IA describe un ejemplo en el que un atacante “siembra” una bandeja de entrada con un correo malicioso, y más tarde, cuando el usuario pide una tarea inocua, el agente lee ese mensaje durante la ejecución normal. En una dema, el resultado es extremo a propósito, el agente termina enviando un email de renuncia en lugar de redactar una respuesta automática. Todo esto gracias a un ataque externo.

Por qué no existe el blindaje perfecto. En ciberseguridad hay una idea ampliamente asumida, ningún sistema es completamente seguro, y OpenAI encuadra el prompt injection como un problema persistente. En su texto lo formula así: “Esperamos que los atacantes sigan adaptándose. La inyección de prompts, como las estafas y la ingeniería social en la web, difícilmente se resolverá por completo”. El objetivo, por tanto, no es prometer invulnerabilidad, sino elevar el coste del ataque y reducir el impacto cuando algo falla.

En ese contexto, los liderados por Sam Altman explican que ha desplegado una actualización de seguridad para el agente de Atlas motivada por una nueva clase de ataques descubierta mediante red teaming interno automatizado. La compañía afirma que la entrega incluye un modelo del agente entrenado de forma adversarial y salvaguardas reforzadas alrededor del sistema, con la intención de mejorar su resistencia frente a instrucciones no deseadas durante la navegación.

Lo que hacemos sigue importando. OpenAI recomienda usar el agente sin sesión iniciada cuando no sea necesario acceder a sitios con cuenta, y revisar con calma las solicitudes de confirmación en acciones sensibles, como enviar un correo o completar una compra. También aconseja dar instrucciones explícitas y acotadas, evitando encargos demasiado amplios que obliguen al agente a recorrer grandes volúmenes de contenido. No elimina el riesgo, pero reduce oportunidades de manipulación y ayuda a que los controles existentes funcionen como están diseñados.

Imágenes | OpenAI

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martes, 23 de diciembre de 2025

Una empresa de Singapur ha comprado 136.000 GPUs de IA de NVIDIA. Lo que no está claro es qué ha hecho con ellas

Una empresa de Singapur ha comprado 136.000 GPUs de IA de NVIDIA. Lo que no está claro es qué ha hecho con ellas

En los últimos tres años una desconocida empresa de Singapur se ha convertido en la gran compradora de chips de NVIDIA del sudeste asiático. Esa singular actividad ha hecho que se disparen las alarmas, sobre todo ahora que la guerra comercial entre EEUU y China hace que el "tráfico ilegal" de estos componentes esté extremadamente vigilado.

La sospecha. La empresa, llamada Megaspeed, está siendo investigada por el gobierno de EEUU. El objetivo es averiguar exactamente si hay lazos que unan a esta empresa con el gobierno chino y si los chips de NVIDIA que ha comprado la empresa han acabado en China a pesar del veto y la prohibición de que dichas tarjetas puedan acabar allí. El gobierno de Singapur también está comprobando si Megaspeed han violado las leyes locales, indican en Bloomberg.

Megaspeed niega la mayor. En un comunicado enviado por correo a ese diario, los responsables de Megaspeed declaran que la empresa "tiene sede en Singapur y opera completamente de acuerdo a las leyes aplicables, incluyendo las regulaciones de control de exportaciones de los Estados Unidos". 

De momento no hay evidencias. Un portavoz de NVIDIA indica que su petición de información a Megaspeed no muestra pruebas de que haya habido violación de los términos de esas transacciones. En sus visitas a los centros de datos de Megaspeed confirmaron que "las GPUs están donde se supone que tenían que estar". Además según sus datos Megaspeed tiene propietarios y opera totalmente fuera de China, y no hay accionariado chino. 

Pero sí da servicio a gigantes tech chinos. Megaspeed cuenta con una "neocloud", infraestructura en la  nube dedicada a ofrecer capacidad de cómputo para proyectos de IA. Dispone de varios centros de datos en el sudeste asiático, y la empresa alquila chips de NVIDIA a Alibaba. Esta es una opción que el gobierno de EEUU sí sigue permitiendo: nada de comprar chips, pero sí acceder a los de proveedores de países "no vetados".

Situación delicada. La pregunta es si Megaspeed realmente ha hecho las cosas bien o si ha acabado sirviendo como intermediario para que los chips de NVIDIA acaben en empresas tecnológicas chinas. También sería inquietante que al final Megaspeed sí tuviera lazos con empresas o el gobierno chino. Este descubrimiento se produce justo cuando el presidente Donald Trump ha afirmado que aprobaría la venta de ciertos chips de NVIDIA a China, algo que hasta ahora estaba prohibido.

Datos confusos. Aunque en Bloomberg admiten que no han encontrado pruebas de que los chips de NVIDIA de Megaspeed hayan acabado siendo enviados a China, sigue habiendo dudas. Han analizado documentos con registros de transacciones comerciales, nombramientos y ofertas de trabajo tanto de Megaspeed como de algunas de sus empresas colaboradoras, y han detectado "incosistencias" entre el inventario de chips y los que realmente deberían estar instalados en sus centros de datos.

Megaspeed tiene miles de GPUs de NVIDIA. Y el problema es que esta empresa tiene un número enorme de chips de la compañía. Desde que se fundó en 2023 y hasta noviembre de 2025, Megaspeed ha importado al menos 136.000 GPUs de NVIDIA según los registros de aduanas de Malasia e Indonesia. Más de la mitad son chips Blackwell, que Trump dijo que no aprobaría que se exportasen a China. La mayoría de esas GPUs más recientes se adquirieron hace seis meses, pero los empleados de NVIDIA que visitaron los centros de datos no aclararon de forma definitiva que efectivamente los que se exportaron acabaron donde debían estar. 

La sospecha: un misterioso centro de datos en China. En la web de Megaspeed se habla de que cuentan con tres centros de datos en Malasia e Indonesia. Se menciona además un cuarto en construcción en un "área específica" sin concretar. El problema es que Megaspeed mostró una imagen de un render con un centro de datos en Shanghai financiado en parte por la matriz original de Megaspeed, una empresa china. No solo eso: Megaspeed tiene una especie de gemelo corporativo en China con una web idéntica y que muestra que en realidad los empleados de la de Singapur son sus empleados. Todo ello genera preguntas claras que siguen sin resolverse y que levantan aún más suspicacias.

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Meta lleva años presumiendo de LLaMa mientras se perdía la fiesta de la IA. Y ya se ha cansado de ser la Android de la IA

Meta lleva años presumiendo de LLaMa mientras se perdía la fiesta de la IA. Y ya se ha cansado de ser la Android de la IA

Cierra los ojos y piensa en la IA. Es fácil que los nombres que te vengan a la mente sean ChatGPT o Gemini, y tiene todo el sentido: OpenAI y Google se han enfocado en empujar soluciones para usuarios reales. La que puede que te suene, pero ni recuerdes, es LLaMa. Meta se ha enfocado durante años en una IA para el sector, olvidando al consumidor. Y eso está a punto de cambiar con Mango y Avocado.

Porque la “nueva” Meta ya no quiere ser la Android de la IA: quiere abrazar el modelo de Apple.

El ‘meh’ de LLaMa 4. El acercamiento de Meta a la inteligencia artificial ha sido, y está siendo, curioso. LLaMa 4 fue un lanzamiento frustrante, uno que no ha estado a la altura de las expectativas. Competía con GPT-4 (vamos por el 5, cuyo lanzamiento también trajo polémica), pero mientras OpenAI y Google han luchado para posicionar sus modelos de IA como opciones abiertas al usuario gracias al chatbot, Meta ha ido por otros derroteros.

Tienen su Meta AI, pero LLaMa era el producto estrella. Han ‘pasado’ del usuario y se han centrado en opciones profesionales. Meta apostó por el Open Source (entre comillas) buscando convertir LLaMa en los cimientos sobre los que se construya todo lo que tenga que ver con la IA. Por hacer un símil, Meta quería que LLaMa fuera el “Android de la IA”. No ha cuajado, y ahora quiere pivotar a un modelo a lo Apple: cerrado y de consumo.

14.300 millones de dólares. Ese es el dineral que Zuckerberg, en pleno ‘founders mode’ a lo Florentino Pérez se ha dejado en Scale AI. La startup se ha consolidado en muy poco tiempo como la gran promesa de la IA general, uno de los objetivos a corto plazo de las grandes del sector. Y, ahora, es propiedad de Meta. Es el Madrid de los galácticos.

Porque aunque Scale AI no desarrollara ChatGPT, Gemini o Claude, sí ha construido la infraestructura para propuestas de ese estilo. Y con la compra viene Alexandr Wang, el que era CEO de Scale AI y ahora director de IA en Meta. Parece que la relación ya está dando sus frutos.

Mango y Avocado. Como leemos en WSJ, Wang ha mencionado dos nuevos modelos de IA que entrarán en funcionamiento a comienzos de 2026. Y la propuesta es radical teniendo en cuenta de dónde venía la compañía:

  • Avocado - Este será el cerebro y el sucesor de LLaMa. Está previsto para la primera mitad del año que viene y se espera que sea el que inicie la nueva era de privatización del modelo: marcaría el paso a un sistema cerrado.
  • Mango - Si Avocado apunta a ser invisible para el usuario, Mango será todo lo contrario. Será un modelo de generación de imagen y vídeo para competir directamente contra Sora, Veo o Nano Banana de OpenAI y Google, respectivamente.

Menos papers, más chats. Así, Zuckerberg y Wang conseguirán tener un modelo que la gente asocie como sinónimo de “inteligencia artificial”. Es mucho el camino ganado por Google y OpenAI, pero si algo nos ha enseñado la IA es que herramientas nuevas pueden popularizarse en un santiamén si dan con la tecla. Midjourney era el grial de la IA generativa, por ejemplo…

Pero claro, ni Google ni OpenAI van a quedarse de brazos cruzados. Ambos están quemando dinero para seguir desarrollando sus modelos y el problema es que, aunque lo que saque Meta funcione como por encanto, llegarán años tarde a la competición de la IA de consumo. Han dispersado su IA en WhatsApp, Instagram y profesionales en lugar de tener un chatbot único; han publicado estudios sobre lo capaz que es su inteligencia artificial. En mitad de todo eso, han llegado tarde a la fiesta.

Y, precisamente, en eso se parecen mucho a Apple.

Imágenes | Mark Zuckerberg, Dima Solomin

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