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📰 En esta edición
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• INTELIGENCIA ARTIFICIAL: La IA de Google que busca en tus videos y audios sin internet
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• INVERSIÓN: SpaceX quiere pedir prestados 40,000 millones de dólares para comprar chips de Nvidia
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• CÓMPUTO CUÁNTICO: La Universidad de Stuttgart rompe tres récords mundiales con átomos gigantes
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• HARDWARE: La Surface Laptop Ultra cuesta 2,599 dólares y corre IA sin la nube
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• ESPACIO: Google ya tiene en órbita su primer satélite con chips de IA
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• ENERGÍA: Google firma 20 años de energía nuclear con Constellation
Jueves, 8 de Octubre de 2026 · 5 historias + otras noticias
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🤖 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La IA de Google que busca sin internet
Google DeepMind lanzó el 6 de octubre EmbeddingGemma 2, un modelo abierto y gratuito (licencia Apache 2.0, que permite usarlo en productos comerciales) que entiende texto, código, imágenes, video y audio dentro de un mismo “mapa” de significados. Tiene 740 millones de parámetros y es modular: para solo texto basta con 270 millones, y se le pueden sumar módulos de visión (170 millones) y de audio (300 millones). En un Pixel 11 Pro ocupa apenas ~191 MB de RAM en modo texto y ~567 MB en su versión completa. Su memoria de trabajo creció cuatro veces frente a la primera versión: puede procesar de golpe hasta 5.5 minutos de audio, 29 imágenes o 58 cuadros de video. En búsqueda de código su calificación subió de 68.76 a 78.68 puntos, y su antecesor ya acumula más de 20 millones de descargas.
En la práctica, esto permite cosas como encontrar un clip específico de un video a partir de una nota de voz, o buscar dentro de horas de grabaciones escribiendo una frase, todo sin que tus archivos salgan del teléfono. No es una app que vayas a descargar, sino una pieza que los desarrolladores meterán en sus apps: buscadores de fotos, asistentes que leen tus documentos o herramientas de trabajo que funcionan sin conexión. La apuesta de fondo es clara: que la IA “entienda” tu contenido localmente, más rápido, más barato y con más privacidad que mandándolo a un servidor. El límite está en el hardware: un modelo tan pequeño es eficiente, pero no reemplaza a los grandes modelos en la nube para tareas complejas.
💡 Contexto clave
Un embedding convierte una foto, un audio o un texto en una lista de números que resume su significado: cosas parecidas quedan con números parecidos, y así la máquina busca por sentido y no por palabras exactas. RAG es la técnica de darle a un chatbot tus propios archivos para que responda con ellos. Hoy la mayoría de estos servicios corren en la nube y se cobran por uso; hacerlo en el teléfono ahorra costos y no expone tus datos.
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Fuente: Google →
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💰 INVERSIÓN
SpaceX busca 40,000 millones de dólares prestados, con Apollo al frente, para comprar chips de Nvidia
Según reportó el Financial Times el 6 de octubre, SpaceX planea reunir 40,000 millones de dólares en financiamiento para comprar chips de inteligencia artificial de Nvidia. La operación la encabezaría la gestora Apollo Global Management, que colocaría la deuda entre varios inversionistas, con el fondo de bonos Pimco entre los pocos prestamistas en pláticas. El paquete combinaría cerca de 10,000 millones en préstamos bancarios y 30,000 millones en deuda con grado de inversión, y se cerraría en 2027. Tras la noticia, la acción de SpaceX bajó 1% en operaciones fuera de horario y la de Nvidia subió 0.5%. Ninguna de las tres empresas confirmó el reporte.
La cifra tiene sentido cuando recuerdas que SpaceX absorbió este año a xAI, la empresa de IA de Elon Musk, y salió a bolsa en junio con una oferta récord de 86,000 millones de dólares. Musk ya dijo que su centro de datos Colossus 2 podría más que duplicar sus chips de Nvidia para diciembre y que usará hardware de esa marca de forma exclusiva. Lo interesante es el círculo que se está formando: en agosto, Nvidia se alió con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para movilizar más de 500,000 millones de dólares en financiamiento para infraestructura de IA. Es decir, los mismos socios de Nvidia prestan el dinero con el que sus clientes compran chips de Nvidia. Morgan Stanley calcula que la IA necesitará 1.5 billones de dólares en financiamiento externo hacia 2028, justo cuando los prestamistas empiezan a mostrarse más cautelosos.
Fuente: Reuters →
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⚛️ CÓMPUTO CUÁNTICO
La Universidad de Stuttgart rompe tres récords mundiales con átomos gigantes, y sin enfriarlos
Investigadores del 5º Instituto de Física de la Universidad de Stuttgart, en Alemania, rompieron tres récords con átomos de Rydberg circulares, publicados el 15 de septiembre en Nature Communications. El primero: el estado excitado de los átomos duró 11 milisegundos, más de 20 veces lo que dura en condiciones normales. El segundo: los electrones giraron en órbitas de 1.1 micrómetros de diámetro, unas 10,000 veces más grandes que en un átomo común. El tercero: lograron mantener los átomos atrapados con láser durante 133 milisegundos. Y lo hicieron a temperatura ambiente, sin el costoso helio líquido que estos experimentos solían necesitar: colocaron los átomos entre dos placas transparentes y conductoras que bloquean las microondas que emite el calor del entorno, una idea de los años ochenta adaptada a la tecnología actual.
¿Por qué importa? Al ser tan grandes, estos átomos pueden “hablar” entre sí a distancias de unos 5 micrómetros, una décima parte del grosor de un cabello, lo que los vuelve útiles para construir computadoras cuánticas. Su gran debilidad era la fragilidad: duraban tan poco que no daba tiempo de hacer muchos cálculos. Más estabilidad significa operaciones más largas y con menos errores. Hay que poner el hallazgo en su lugar: no es una computadora cuántica funcionando, sino un avance en una de sus piezas básicas. Aun así, quitar la necesidad de enfriamiento extremo abarata y simplifica los equipos, y el grupo ya planea usar su plataforma, única en el mundo, para simuladores cuánticos y sensores de alta precisión.
💡 Contexto clave
Un átomo de Rydberg es un átomo “inflado”: uno de sus electrones se aleja muchísimo del núcleo. Las pinzas ópticas son rayos láser que atrapan y acomodan átomos uno por uno. Este enfoque, los átomos neutros, compite con otras rutas hacia la computadora cuántica: Google e IBM apuestan por circuitos superconductores, que deben enfriarse casi al cero absoluto, mientras empresas como QuEra y Pasqal trabajan con átomos neutros.
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Fuente: SciTechDaily →
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💻 HARDWARE
Microsoft le pone precio a su Surface Laptop Ultra con chip de Nvidia: 2,599 dólares por correr IA sin la nube
En un evento en San Francisco, Microsoft abrió la preventa de la Surface Laptop Ultra, que llega el 16 de octubre desde 2,599 dólares. Es la primera Surface con el chip Nvidia RTX Spark: la versión base trae un procesador de 18 núcleos, gráficos con 5,120 núcleos y 24 GB de RAM, y la configuración tope puede llegar a 128 GB de memoria unificada. Según Nvidia, el chip alcanza 1 petaflop de cómputo para IA y puede correr modelos de hasta 120,000 millones de parámetros directamente en la laptop. Tiene pantalla Mini-LED de 15 pulgadas con brillo de hasta 2,000 nits, un touchpad 30% más grande que el de otras Surface de su tamaño, puertos USB-C, USB-A, HDMI, audio y lector de tarjetas SD, un SSD reemplazable y Magnetic Connect, un conector USB-C magnético que se suelta si alguien tropieza con el cable.
Ojo: no es la laptop para navegar o hacer presentaciones. Microsoft la llama una PC de clase “builder”, pensada para desarrolladores e investigadores de IA que quieren probar modelos en su propia máquina en lugar de pagar por cada consulta en la nube. Ese es el cambio de fondo: la IA local promete menos costos mensuales y más privacidad, porque los datos no salen del equipo. También marca la entrada fuerte de Nvidia a los procesadores para laptops con Windows, un terreno donde hasta ahora Qualcomm era la alternativa a Intel y AMD, y apunta directo contra la MacBook Pro de Apple. El mismo 16 de octubre llegan laptops con el mismo chip de Lenovo, Asus, Dell, MSI y HP, así que la verdadera prueba será si los desarrolladores la adoptan.
Fuente: Engadget →
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🛰️ ESPACIO
Google ya tiene en órbita su primer satélite para probar centros de datos de IA en el espacio
El satélite prototipo del Project Suncatcher de Google, construido junto con la empresa Planet, despegó el 1 de octubre a bordo de la misión compartida Transporter-18 de SpaceX. Google confirmó contacto y que opera como se esperaba. Durante las próximas semanas medirá cómo aguantan sus chips de IA, las TPU, el estrés del lanzamiento, la radiación y las temperaturas extremas. En pruebas previas, el satélite soportó vibraciones con aceleraciones de hasta 10 veces la gravedad (los chips, entre 50 y 100), y en un acelerador de protones de la UC Davis sus TPU Trillium resistieron más radiación de la que recibirían en una misión de cinco años. La investigación detrás se publicó en la revista científica Joule.
¿Por qué subir chips al espacio? Porque en órbita baja un satélite recibe sol casi todo el tiempo y puede generar hasta ocho veces más energía solar que en la Tierra, justo lo que escasea para alimentar la IA. Pero los retos son enormes: en el vacío no hay aire para enfriar los chips, así que Google prueba tubos de calor y radiadores, y en 2027 lanzará dos satélites que deberán conectarse con láser con una precisión comparable a atinarle a una moneda a kilómetros de distancia, ambos en movimiento. Google lo llama un “moonshot” de largo plazo: esto es un experimento, no un servicio. Y no está sola: Elon Musk también ha dicho que unir SpaceX con xAI busca, en parte, construir centros de datos en órbita.
Fuente: Google →
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💡 EL DATO
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1.5%
En 2024, todos los centros de datos del mundo consumieron apenas el 1.5% de la electricidad global (415 TWh), según la Agencia Internacional de Energía. Sorprende porque se les pinta como el gran devorador de energía; el verdadero problema es que esa demanda se concentra en unas pocas regiones y se duplicará hacia 2030.
Fuente: IEA →
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📌 EN OTRAS NOTICIAS
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Google firma 20 años de energía nuclear con Constellation
Constellation Energy y Google firmaron un contrato de compra de energía por 20 años que financiará mejoras en 11 reactores de nueve plantas nucleares en Illinois, Nueva Jersey y Pensilvania. La idea es sumar 890 megawatts sin construir plantas nuevas, sino modernizando turbinas y controles de las que ya operan, con una inversión de más de 4,300 millones de dólares. Es el mismo camino que tomó Microsoft al revivir la antigua planta de Three Mile Island: las tecnológicas buscan electricidad estable y sin emisiones para sus centros de datos.
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