Huang Renxun, en sus primeros días, era tan ingenuo como una chica con antojo de comida; el primer día de su startup, lo que discutían era qué comer al mediodía. 😂 En su cumpleaños número 30, se lanzó un equipo improvisado, y en las reuniones diarias básicamente charlaban sin rumbo; pasaron varios meses y luego la pregunta se volvió: ¿debemos poner donas en la nevera? Es difícil imaginar que comenzó desde casi cero: leía libros sobre emprendimiento, aprendía qué era la inversión de capital de riesgo y cómo registrar una empresa. Afortunadamente, el Sr. Huang tiene un excelente carácter y un gran magnetismo personal; los inversionistas de capital de riesgo no invierten en presentaciones, sino en personas, y él es extremadamente hábil para presentar conceptos complejos como la arquitectura CUDA y el poder de cómputo de IA como visiones ambiciosas. Lo más importante de todo es que descubrió esa nieve húmeda y la larga pendiente.

Qwen3.7-Max de Alibaba acaba de funcionar completamente de forma autónoma durante 35 horas seguidas. Sin chatear. Sin responder a prompts. Diseñando un kernel de atención para hardware para su propio chip de IA: desde cero. 432 pruebas de kernel. 1.158 llamadas a herramientas. Cero intervención humana. El modelo nunca había visto esta arquitectura de chip durante el entrenamiento. Comenzó con: ningún documento, ningún código de ejemplo, ningún dato de medición. Solo una implementación de referencia en Triton. 35 horas después: kernel optimizado. Compilado, probado y revisado en bucles. Detectó sus propios errores. Siguió su propio rendimiento. Esto es lo que parece la IA agente cuando se quitan las barreras y se le permite trabajar. No es una demostración. No es un benchmark. Una tarea de ingeniería real en hardware real. La línea entre "asistente de IA" y "ingeniero de IA" se está volviendo muy delgada. — Robbie Jeo

Silla de videojuegos del día, gente 🎮🎮

CoWoS TSMC: La capacidad aumentará de 35 000 unidades/mes a finales de 2024 a 130 000 unidades/mes a finales de 2026 (un crecimiento de casi 4 veces), pero aún se agotan. NVIDIA posee aproximadamente el 60% (595 000 unidades/año), mientras que AMD, Google y otros compiten por la cuota restante. Subcontratación: ASE y Amkor asumen los subprocesos de CoWoS subcontratados por TSMC; se espera que los ingresos por empaquetado avanzado se dupliquen en 2026. Intel EMIB/Foveros se convierte en una alternativa.

Centros de datos Velocidad de construcción: Los cinco principales CSP de Norteamérica (AWS, Microsoft, Google, Meta, Oracle) han implementado entre 800 y 900 centros de datos globales. AWS posee la mayor cuota de mercado. CoreWeave: 850 MW de potencia activa a finales de 2025 (43 DC), objetivo para 2026: >1.7 GW, Capex de $30.000 a $35.000 millones (duplicación). Planea añadir 5 GW adicionales para 2030. Riesgo de retraso: Algunos proyectos de CoreWeave fueron objeto de demandas de accionistas debido a retrasos en la construcción.

Crecimiento de tokens OpenAI: afirma 900 millones de usuarios activos semanales, con un crecimiento continuo en llamadas a la API. Google: los usuarios pagos de Gemini aumentaron un 258% interanual, superando al 200% de Claude. El backlog de Google Cloud es de $460 mil millones (casi duplicado). Velocidad de inferencia: Gemini 2.5 Flash Lite alcanza 240 TPS, Claude Haiku 4.5 alcanza 180 TPS, DeepSeek V3.2 alcanza 110 TPS. El aumento en la eficiencia de inferencia podría compensar parcialmente la demanda de hardware.

Mucha gente parece pensar que Huawei ha evitado la tecnología EUV y ha desarrollado un método para escalar hasta 1,4 nm sin ella. Pero como se puede ver en su gráfico, un gran salto en densidad y velocidad de reloj ocurre entre 2030 y 2031. Después de las sanciones de 2019, Huawei inició el proyecto Monte Everest en 2020. El objetivo era desarrollar y producir en masa máquinas EUV en 10 años. La fecha tentativa para la EUV de China es 2030 actualmente.

🚨🚨 Se informa que Microsoft le pidió a los ingenieros que dejaran de usar Claude porque las facturas de IA estaban explotando, mientras que Uber dice que su presupuesto anual de IA ya se agotó en abril.

tres semanas = tiempo de Elon, así que probablemente septiembre pero lo del dato del cursor es realmente interesante. Esa es una señal real del flujo de trabajo de desarrollo, no basura sintética.