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Bienvenidos, entusiastas de la IA.
Durante 2023–2024 parecía que la carrera de la IA se iba a decidir por el modelo más potente: GPT, Gemini, Claude, Llama…
Pero en 2025–2026 la industria ha entrado en otra fase: la IA se decide por infraestructura, no por marketing.
Hoy, el mayor factor competitivo es el mismo para todos: cómputo.
Y el cómputo ya no significa solo “comprar GPUs Nvidia”: ahora estamos viendo un cambio histórico hacia un mercado dividido en tres bandos:
GPUs (Nvidia / AMD)
TPUs (Google)
Chips propios de cada hyperscaler (Amazon, Microsoft, Meta…)
Es decir: la guerra ya no es por tener el mejor modelo, sino por poder producir tokens más baratos que el rival.
Hoy en ReinoIA:
Nvidia ya no corre sola: La guerra real de la IA ya no es por modelos: es por chips
PixVerse-R1: el modelo que convierte el vídeo en un “mundo vivo” en tiempo real
IA en el trabajo: por qué el empleo junior será el más afectado (y qué habilidades sobreviven)
5 nuevas herramientas de IA
🖥️ Nvidia ya no corre sola: La guerra real de la IA ya no es por modelos: es por chips
Fuente: Reino IA
Resumen:
Amazon (AWS) acelera su apuesta por chips propios con Trainium3 y “UltraServers”, prometiendo mejoras fuertes de rendimiento y eficiencia en entrenamiento/inferencia.
Google empuja fuerte sus TPU (v7 Ironwood), diseñadas especialmente para inferencia y con estrategia clara “TPU-first” para servicios y clientes cloud.
Microsoft intenta reducir dependencia de Nvidia con Maia, pero enfrenta retrasos en producción para 2026.
La batalla se desplaza de “quién tiene más parámetros” a “quién tiene mejor coste por token (y mejor disponibilidad de compute)”.
Detalles:
1) Nvidia sigue dominando… pero ya no está sola
Nvidia sigue siendo el estándar por 3 motivos:
Rendimiento top (entrenamiento + inferencia),
Ecosistema (CUDA),
Disponibilidad en todos los clouds.
Pero el problema para el resto es evidente:
Nvidia es cara, escasa y estratégica.
Por eso todos los hyperscalers están desarrollando alternativas.
2) Google: TPUs como arma estratégica (Ironwood / TPU v7)
Google confirmó su séptima generación TPU: Ironwood, diseñada “para la era de la inferencia”.
Esto es importante porque:
La inferencia será el gasto masivo (agentes, copilotos, búsquedas, mail, etc.)
El coste por token es crítico
TPUs están optimizadas específicamente para servir modelos a gran escala
Además, hay señales claras del mercado: empresas como Anthropic expanden su uso de TPUs en Google Cloud a enorme escala para 2026.
Lectura estratégica: Google no quiere solo vender “IA”, quiere ser el dueño del compute de la IA.
3) Amazon: Trainium ya no es experimento, es estrategia
AWS está empujando su propio camino con Trainium3, anunciando mejoras de rendimiento frente a Trainium2 y posicionándolo directamente para cargas generativas.
Esto encaja con el objetivo real de Amazon:
Bajar coste interno de Bedrock
Vender “compute IA” a escala
Depender menos de Nvidia en unidades críticas
4) Microsoft: Maia, la pieza que llega tarde
Microsoft anunció Maia como su acelerador, pero distintos reportes indican retrasos: la siguiente generación (Braga / “Maia 200”) se habría movido hacia 2026.
Lectura estratégica: AWS quiere convertir el cómputo en una “commodity” de IA, pero controlando el chip.
Esto es relevante porque:
Microsoft necesita chips propios para sostener su crecimiento con OpenAI/Copilot
Su dependencia de Nvidia es una vulnerabilidad financiera y operativa
Lectura estratégica: Azure será fuerte no solo por modelos, sino por silicio. Pero Microsoft está compitiendo en desventaja frente a Google/Amazon en chip maturity.
5) El ganador oculto no es Nvidia, ni Google, ni AWS…
Es TSMC.
Porque fabrica (directa o indirectamente) gran parte del hardware crítico: Nvidia GPUs, Google TPUs, Amazon Trainium, Microsoft Maia…
Lectura estratégica: esta guerra no es solo tecnológica, es geopolítica.
Por qué es importante:
1) Porque define el coste real de la IA
El futuro del mercado no lo decide “qué modelo gana un benchmark”, sino:
Cuánto cuesta servir 1 millón de tokens a usuarios reales
En agentes y asistentes, esto será un coste industrial enorme.
2) Porque cambia el poder del mercado
Si Google/AWS logran resultados similares con costes menores:
Podrán ofrecer IA más barata
Asfixiar competidores que dependan de GPUs premium
Esto empuja al sector hacia oligopolio del compute.
3) Porque afecta a startups y empresas (aunque no lo parezca)
Lo que cambie en chips e infraestructura impacta en:
Precios de APIs
Disponibilidad de modelos
Límites de uso
Latencia
Privacidad (nube vs local)
En resumen: tu negocio depende de esto aunque no compres chips.
4) Porque la IA se está “industrializando”
Esta es la señal más clara de madurez:
Chips diseñados para inferencia
Racks completos como unidad de producto
Acuerdos masivos de compute
La IA deja de ser “software” y se vuelve infraestructura global, como electricidad o internet.
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🎥 PixVerse-R1: el modelo que convierte el vídeo en un “mundo vivo” en tiempo real
Pixverse.
Resumen: PixVerse-R1 WORLD MODEL es el salto de “generar clips” a simular un mundo en tiempo real. En lugar de escribir un prompt, esperar y recibir un vídeo cerrado de X segundos, R1 crea un stream visual continuo e interactivo que responde al instante a tus instrucciones mientras el vídeo sigue “vivo”.
Según PixVerse, está construido sobre una base multimodal nativa y busca superar dos límites clásicos del vídeo generativo: latencia y duración fija, convirtiendo la generación en una experiencia “infinita” y editable sobre la marcha.
Paso a paso:
Entra en la experiencia “Real-time”. Ve al site de PixVerse R1 y pulsa Start Live Generation (inicio de generación en directo).
Elige un mundo/preset o crea el tuyo
En Discover puedes seleccionar temas o experiencias ya preparadas (útil para empezar sin pensar demasiado el prompt)
Define el “estado inicial” del mundo
Escribe un prompt inicial describiendo:
Escena (lugar, hora, clima)
Sujetos (personajes/objetos)
Estilo visual (cinemático, anime, realista, etc.)
Objetivo (qué quieres que ocurra)
La clave aquí es arrancar con una base coherente; luego lo refinan las instrucciones en vivo.
“Conduce” el vídeo en directo con micro-instrucciones
Mientras el mundo se genera, añade órdenes cortas tipo:
“Cambia la iluminación a atardecer”
“Acerca la cámara lentamente”
“Haz que el personaje gire a la derecha”
“Añade niebla suave”
La promesa de R1 es que puedes intervenir sin reiniciar el vídeo, manteniendo continuidad.
Itera con control: estilo, composición y ritmo
Ajusta 1 variable cada vez (cámara o luz o acción). Así evitas que el mundo “derrape” y pierda coherencia.
Guarda/exporta los mejores tramos
En este tipo de modelos, lo más eficiente es capturar segmentos (los mejores 5–15 segundos) del stream, en vez de intentar que todo sea perfecto durante minutos.
Consejo profesional: Trabaja como director, no como “prompt engineer”: dale a R1 un guion por fases.
En la práctica, lo que mejor funciona es separar tu control en 3 capas:
Base estable (bloquea el mundo)
Prompt inicial corto pero firme: escenario + estilo + personajes + reglas (“paleta fría, lente 35mm, cámara estable”).Dirección en vivo (órdenes pequeñas)
En vez de cambiarlo todo, usa instrucciones micro (cámara / luz / acción) una por una. Esto maximiza la continuidad del “mundo”.Edición por selección (no por perfección)
R1 te da “material” en tiempo real. Tu productividad se dispara cuando piensas:
“Voy a generar 2–3 minutos y me quedo con 3 clips perfectos”
en vez de intentar que 2–3 minutos enteros sean impecables.
Si tu caso de uso es contenido para redes, esta metodología te ahorra muchas iteraciones y te da resultados más consistentes.
💼 IA en el trabajo: por qué el empleo junior será el más afectado (y qué habilidades sobreviven)
Fuente: IA Transformers
El Resumen: La IA no está reemplazando primero a los perfiles senior. Está afectando especialmente a los empleos junior, por una razón simple: la mayoría del trabajo de entrada al mercado laboral consiste en tareas repetitivas, operativas y fáciles de estandarizar (reportes, research, emails, soporte básico, análisis simple, documentación).
Los modelos actuales ya hacen gran parte de ese “trabajo base” de forma:
Más rápida.
Más barata.
Constante (sin fatiga).
Con calidad suficiente para entornos reales.
Resultado: el primer escalón profesional se está transformando. Ya no se entra “haciendo lo básico”, porque lo básico lo está haciendo la IA.
Detalles:
La IA empieza por el suelo del organigrama (y tiene lógica)
Los juniors suelen encargarse de:
Recopilar información
Resumir.
Preparar documentos.
Responder correos.
Organizar tareas.
Ejecutar procedimientos.
Son tareas con estas características:
✅ Repetibles
✅ Con instrucciones claras
✅ Medibles
✅ Baja necesidad de criterio estratégico
✅ Alto volumen
Exactamente el tipo de trabajo donde un agente de IA rinde mejor.
La gran diferencia no es inteligencia: es consistencia + coste
Lo que vuelve peligrosamente competitiva a la IA en roles junior no es que “piense mejor”.
Es que:
Trabaja 24/7.
Mantiene la misma calidad.
Escala en minutos.
Cuesta poco.
Donde antes un equipo contrataba 1-2 juniors para absorber carga operativa, ahora puede:
Usar 1 agente IA + supervisión humana.
Mantener resultados más estables.
Qué tareas junior ya están desapareciendo (o reduciéndose)
Ejemplos claros en empresas hoy:
📨 Administración / oficina
Transcripción, redacción, respuesta tipo
Agenda, recordatorios, seguimiento de hilos
📊 Consultoría / analista junior
Research de mercado
Comparativas
Resúmenes ejecutivos
📣 Marketing junior
Copies repetitivos
Adaptación multicanal
Reporting semanal de campañas
🧑💻 Tech junior
Documentación
Pruebas repetitivas
Fixes simples con guías
No desaparece todo. Pero se reduce el volumen humano requerido.
El problema serio: se rompe el “camino de aprendizaje”
El empleo junior no era solo productividad: era formación.
Antes:
haces tareas pequeñas → aprendes → subes.
Ahora:
la IA hace las tareas pequeñas → ¿Cómo aprendes?
Las habilidades que sobreviven (y suben de valor)
Aquí está la parte optimista y útil. Lo que no muere, se revaloriza.
✅ Pensamiento estratégico
Decidir qué importa, qué priorizar, qué cambiar.
✅ Criterio y juicio profesional
Saber cuándo la IA se equivoca y qué decisión tomar.
✅ Comunicación humana
Negociación, liderazgo, empatía, persuasión real.
✅ Diseño de procesos + supervisión
Orquestar flujos con IA, revisar outputs, montar sistemas.
✅ Especialización en un dominio
La IA sabe de todo “un poco”. Tú necesitas saber MUCHO de algo.
En 2026 no ganará quien “use IA”, sino quien:
use IA para amplificar el criterio humano.
Herramientas de IA
🛠 Nuestras recomendaciones de herramientas de IA
👀 Be my eyes - Más de medio millón de personas ciegas o con baja visión en todo el mundo lo utilizan para descripciones visuales. (enlace)
🎭 Starry IA - Una aplicación de generación de arte con inteligencia artificial que crea imágenes a partir de textos.(enlace)
🎆 Fireflies IA - Un asistente de voz con inteligencia artificial que ayuda a transcribir, tomar notas y analizar reuniones en Zoom, Google Meet, Webex y Microsoft Teams. (enlace)
🤖 PolyCam - Una aplicación de escaneo 3D que hace que sea muy fácil convertir objetos y lugares en modelos 3D usando solo nuestros teléfonos.(enlace)
📷 Remini - Convierte tus imágenes antiguas, pixeladas, borrosas o dañadas en fotos de alta definición con solo un toque (enlace)
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