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Me llamó la atención la cantidad de proyectos nuevos relacionados con inteligencia artificial y blockchain. Todavía estoy investigando cómo funcionan, pero es interesante ver cómo estas dos tecnologías empiezan a trabajar juntas. Seguiré aprendiendo antes de sacar conclusiones. 🤖
💬 ¿Crees que la inteligencia artificial impulsará la adopción de las criptomonedas? 💬 ¿Qué proyecto de IA y blockchain te parece más interesante? 💬 ¿Estamos apenas empezando a ver el potencial de esta tecnología?
#AI #Blockchain #Crypto #BinanceSquare #Web3
💬 ¿Crees que la inteligencia artificial impulsará la adopción de las criptomonedas? 💬 ¿Qué proyecto de IA y blockchain te parece más interesante? 💬 ¿Estamos apenas empezando a ver el potencial de esta tecnología?
#AI #Blockchain #Crypto #BinanceSquare #Web3
Después de dos años de carrera desbocada, los gigantes de la IA dan la vuelta y se ponen a reparar los “cimientos” de los datos
Le pusieron el motor, pero el camino aún no está arreglado
Primera parte: todos compiten corriendo en la sala de exhibición
La narrativa de la IA de los últimos dos años ha sido muy uniforme: modelos más grandes, más parámetros, rankings más altos; equipos de código abierto y de código cerrado compiten por la atención. El guion de las empresas también es casi idéntico: comprar computación, contratar algoritmos, desplegar modelos; y, por defecto, si el modelo es lo bastante potente, la implementación “surge” sola.
La realidad dio un golpe. La historia de un CIO de una gran empresa estatal es un caso típico: 17 sistemas de negocio, 9 almacenes de datos, 3 nubes; formatos de datos de todo tipo y una gran cantidad de informes en papel sin digitalizar. Al final, ni siquiera la aplicación más básica, el diagnóstico de fallas del equipo, logra ponerse en marcha, porque el modelo ni siquiera es capaz de leer los registros históricos de mantenimiento.
El cuello de botella no es que el modelo no funcione; es que no se pueden “alimentar” los datos.
Segunda parte: el coche debe entrar en calles reales
La fábrica no puede parar, el hospital debe ser seguro y el gobierno tiene que cumplir normativas. Por muy fuerte que sea el modelo, si el camino de los datos no está reparado, solo queda dar vueltas en el mismo sitio.
Los movimientos de la cadena industrial global empiezan a converger: el mismo gran modelo corriendo “a pelo” con datos empresariales y, además, con un sistema completo de ingeniería de datos de acceso, muestra diferencias de precisión de forma abismal. La brecha no está en “la cabeza” del modelo, sino en si puedes comer los ingredientes correctos.
Así emerge una nueva arquitectura: arriba están el modelo y las capacidades; abajo, la ingeniería de datos, la auditoría de permisos y las estrategias de gobernanza. El modelo y los datos ya no son simples eslabones en una línea de producción, sino compañeros que se alimentan mutuamente.
A China le cuesta una capa más
La cadena de suministro de manufactura es más larga, los requisitos de cumplimiento son más estrictos, hay más datos no estructurados, los sistemas son más fragmentados y los criterios son más variados. Salvar la brecha desde la inteligencia general hasta la inteligencia por industria, y la base de soporte… precisamente es la infraestructura de datos de extremo a extremo.
No se trata de ponerle un gran “cerebro” a la IA, sino de primero arreglar el “sistema nervioso”.
¿Qué es realmente lo escaso
Esta vuelta para reparar los cimientos, en esencia, es una corrección de la forma de pensar. El valor de la IA a escala no depende de cuántas puntuaciones corra un modelo hoy, sino de si los datos pueden suministrarse de manera constante con calidad, de si el sistema puede gobernarse de forma continua y confiable, y de si la ingeniería puede cerrar el ciclo de implementación sin interrupciones.
China no carece del modelo de código abierto número 101. Lo que falta es primero limpiar esa “olla” de datos, y luego cocinar un caldo de alta calidad.
Cuando este asunto funcione, la IA pasará de ser noticia de tendencia a convertirse en una herramienta de trabajo.
DYOR, no es asesoramiento de inversión. #AI
Le pusieron el motor, pero el camino aún no está arreglado
Primera parte: todos compiten corriendo en la sala de exhibición
La narrativa de la IA de los últimos dos años ha sido muy uniforme: modelos más grandes, más parámetros, rankings más altos; equipos de código abierto y de código cerrado compiten por la atención. El guion de las empresas también es casi idéntico: comprar computación, contratar algoritmos, desplegar modelos; y, por defecto, si el modelo es lo bastante potente, la implementación “surge” sola.
La realidad dio un golpe. La historia de un CIO de una gran empresa estatal es un caso típico: 17 sistemas de negocio, 9 almacenes de datos, 3 nubes; formatos de datos de todo tipo y una gran cantidad de informes en papel sin digitalizar. Al final, ni siquiera la aplicación más básica, el diagnóstico de fallas del equipo, logra ponerse en marcha, porque el modelo ni siquiera es capaz de leer los registros históricos de mantenimiento.
El cuello de botella no es que el modelo no funcione; es que no se pueden “alimentar” los datos.
Segunda parte: el coche debe entrar en calles reales
La fábrica no puede parar, el hospital debe ser seguro y el gobierno tiene que cumplir normativas. Por muy fuerte que sea el modelo, si el camino de los datos no está reparado, solo queda dar vueltas en el mismo sitio.
Los movimientos de la cadena industrial global empiezan a converger: el mismo gran modelo corriendo “a pelo” con datos empresariales y, además, con un sistema completo de ingeniería de datos de acceso, muestra diferencias de precisión de forma abismal. La brecha no está en “la cabeza” del modelo, sino en si puedes comer los ingredientes correctos.
Así emerge una nueva arquitectura: arriba están el modelo y las capacidades; abajo, la ingeniería de datos, la auditoría de permisos y las estrategias de gobernanza. El modelo y los datos ya no son simples eslabones en una línea de producción, sino compañeros que se alimentan mutuamente.
A China le cuesta una capa más
La cadena de suministro de manufactura es más larga, los requisitos de cumplimiento son más estrictos, hay más datos no estructurados, los sistemas son más fragmentados y los criterios son más variados. Salvar la brecha desde la inteligencia general hasta la inteligencia por industria, y la base de soporte… precisamente es la infraestructura de datos de extremo a extremo.
No se trata de ponerle un gran “cerebro” a la IA, sino de primero arreglar el “sistema nervioso”.
¿Qué es realmente lo escaso
Esta vuelta para reparar los cimientos, en esencia, es una corrección de la forma de pensar. El valor de la IA a escala no depende de cuántas puntuaciones corra un modelo hoy, sino de si los datos pueden suministrarse de manera constante con calidad, de si el sistema puede gobernarse de forma continua y confiable, y de si la ingeniería puede cerrar el ciclo de implementación sin interrupciones.
China no carece del modelo de código abierto número 101. Lo que falta es primero limpiar esa “olla” de datos, y luego cocinar un caldo de alta calidad.
Cuando este asunto funcione, la IA pasará de ser noticia de tendencia a convertirse en una herramienta de trabajo.
DYOR, no es asesoramiento de inversión. #AI
Cuanto más observo las acciones de Meta, más fuerte parece que Zuckerberg está construyendo no solo una empresa de IA.
Atraer a uno de los principales directivos de AWS —ya es una solicitud seria. Estas personas no cambian de trabajo por casualidad.
Y después de las palabras de Zuckerberg sobre que el lanzamiento de su propia nube «definitivamente se está considerando», el rompecabezas empieza a encajar.
Si Meta realmente comienza a vender capacidad de cómputo y modelos de IA, la empresa entrará en un mercado donde hoy mandan AWS, Azure y Google Cloud.
Esto podría convertirse en uno de los impulsores más subestimados para META.
$META
$AMZN
#AI
Atraer a uno de los principales directivos de AWS —ya es una solicitud seria. Estas personas no cambian de trabajo por casualidad.
Y después de las palabras de Zuckerberg sobre que el lanzamiento de su propia nube «definitivamente se está considerando», el rompecabezas empieza a encajar.
Si Meta realmente comienza a vender capacidad de cómputo y modelos de IA, la empresa entrará en un mercado donde hoy mandan AWS, Azure y Google Cloud.
Esto podría convertirse en uno de los impulsores más subestimados para META.
$META
$AMZN
#AI
🤖 La IA china gratis derrota a Claude y GPT—¿por qué el mercado cripto cae?
Esta semana pasó algo que aparentemente no tiene que ver con las criptomonedas, pero que golpeó directamente al mercado:
China Moonshot lanzó Kimi K3, que obtuvo 94 puntos en una prueba de referencia de programación en el frontend, superando a GPT-4o (82) y a Claude 3.7 (85).
Y además—Kimi K3 es gratis.
¿Por qué el mercado se asusta?
Porque el mercado cripto ya está profundamente ligado a las acciones de chips de IA.
Nvidia, AMD, TSMC—las valoraciones de estas empresas se basan en gran medida en la lógica de que la “carrera armamentista de la IA requiere cantidades enormes de chips”.
Kimi K3 derrota a un modelo top de EE. UU. con un coste más bajo, lo que pone en duda la ruta de “solo acumular capacidad de cómputo”.—la caída en las acciones de semiconductores arrastra al mercado cripto en sincronía.
Una IA gratuita publicada en China hizo que Bitcoin cayera más de 2% en un solo día.
Esa es la realidad del mercado cripto en 2026: no puedes mirar solo las noticias de cripto; también debes seguir la IA, los chips y la geopolítica.
¿Crees que el desarrollo de la IA será finalmente un beneficio o una desventaja para las criptomonedas? 👇
#AI #BTC #BinanceSquare
Esta semana pasó algo que aparentemente no tiene que ver con las criptomonedas, pero que golpeó directamente al mercado:
China Moonshot lanzó Kimi K3, que obtuvo 94 puntos en una prueba de referencia de programación en el frontend, superando a GPT-4o (82) y a Claude 3.7 (85).
Y además—Kimi K3 es gratis.
¿Por qué el mercado se asusta?
Porque el mercado cripto ya está profundamente ligado a las acciones de chips de IA.
Nvidia, AMD, TSMC—las valoraciones de estas empresas se basan en gran medida en la lógica de que la “carrera armamentista de la IA requiere cantidades enormes de chips”.
Kimi K3 derrota a un modelo top de EE. UU. con un coste más bajo, lo que pone en duda la ruta de “solo acumular capacidad de cómputo”.—la caída en las acciones de semiconductores arrastra al mercado cripto en sincronía.
Una IA gratuita publicada en China hizo que Bitcoin cayera más de 2% en un solo día.
Esa es la realidad del mercado cripto en 2026: no puedes mirar solo las noticias de cripto; también debes seguir la IA, los chips y la geopolítica.
¿Crees que el desarrollo de la IA será finalmente un beneficio o una desventaja para las criptomonedas? 👇
#AI #BTC #BinanceSquare
$OPG IS QUE CONSTUYE SILENCIOSAMENTE EL FUTURO DE LA INFERENCIA PRIVADA 🔥
A menudo, la estructura del mercado se queda atrás respecto a la adopción de la infraestructura; pero cuando las métricas de uso cruzan un umbral, viene el reajuste de precios. Ya se han ejecutado 150.000+ inferencias privadas en la red de OpenGradient. Eso no es un número de marketing; es la prueba de que la IA privada por defecto puede escalar a nivel de producción.
Internet eligió el capitalismo de vigilancia en 2004 porque la alternativa no estaba disponible. Hoy, la IA está en un punto de bifurcación similar. Ahora se están construyendo “moats” de datos de comportamiento. La pregunta es si el mercado reflejará el cambio antes de que la vigilancia cognitiva se convierta en el nuevo estándar.
¿Los próximos 20 años se construirán sobre privacidad o sobre extracción?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#OPG #AI #Privacy #Infrastructure
🔥
A menudo, la estructura del mercado se queda atrás respecto a la adopción de la infraestructura; pero cuando las métricas de uso cruzan un umbral, viene el reajuste de precios. Ya se han ejecutado 150.000+ inferencias privadas en la red de OpenGradient. Eso no es un número de marketing; es la prueba de que la IA privada por defecto puede escalar a nivel de producción.
Internet eligió el capitalismo de vigilancia en 2004 porque la alternativa no estaba disponible. Hoy, la IA está en un punto de bifurcación similar. Ahora se están construyendo “moats” de datos de comportamiento. La pregunta es si el mercado reflejará el cambio antes de que la vigilancia cognitiva se convierta en el nuevo estándar.
¿Los próximos 20 años se construirán sobre privacidad o sobre extracción?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#OPG #AI #Privacy #Infrastructure
🔥
Oh, mira, $FET está aguantando valientemente alrededor de $0.16. Todos esos avances revolucionarios en agentes de IA y una predicción de mercado de $200B para 2030, y aun así seguimos aquí. El índice de 'miedo' es prácticamente un monumento al paseo triunfal de los bajistas. No te preocupes, el futuro es brillante... para alguien. 🤡📉💅 ¿Cuándo se dará cuenta la 'manada' de que esto no es una carrera, es un maratón donde la línea de meta sigue moviéndose? #AI #Crypto
$AI : OPENAI AMPLÍA LOS CONTROLES PARENTALES PARA ADOLESCENTES — MEDIDAS DE SEGURIDAD QUE IMPORTAN 🔒
Cuerpo:
Esto no es tu típico anuncio de intercambio ni una ruptura de precios, sino una especie de claridad regulatoria que el sector de la IA necesita con urgencia. OpenAI ahora vincula a los padres con cuentas de adolescentes que han sido señaladas por infracciones relacionadas con la violencia, con total preservación de la privacidad. Al asociarse con Moonshot, queda claro que no solo están reaccionando a la defensiva: están construyendo confianza.
Para el espacio de tokens de IA en general ($FET , $AGIX ), menos incertidumbre regulatoria significa menos riesgo a la baja. ¿El momento? Justo después del incidente de Tumbler Ridge y la disculpa de Sam Altman. El mercado lo reflejará rápidamente.
¿Lo ves como un catalizador alcista a largo plazo para los protocolos de IA?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#AI #OpenAI #CryptoNews #RegulatoryClarity
💎
Cuerpo:
Esto no es tu típico anuncio de intercambio ni una ruptura de precios, sino una especie de claridad regulatoria que el sector de la IA necesita con urgencia. OpenAI ahora vincula a los padres con cuentas de adolescentes que han sido señaladas por infracciones relacionadas con la violencia, con total preservación de la privacidad. Al asociarse con Moonshot, queda claro que no solo están reaccionando a la defensiva: están construyendo confianza.
Para el espacio de tokens de IA en general ($FET , $AGIX ), menos incertidumbre regulatoria significa menos riesgo a la baja. ¿El momento? Justo después del incidente de Tumbler Ridge y la disculpa de Sam Altman. El mercado lo reflejará rápidamente.
¿Lo ves como un catalizador alcista a largo plazo para los protocolos de IA?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#AI #OpenAI #CryptoNews #RegulatoryClarity
💎
🔥 ¡AKE se dispara un 63% en 24 horas! $1.21亿成交！
Narrativa con etiquetas Alpha + potenciador de 4x puntos, en la pista de coding con vibra de IA en BSC。
💡 Datos clave：
• Capitalización: $1.83亿
• Volumen en 24h: $1.21亿
• En 1h vuelve a subir un 16%, el capital sigue persiguiendo
• Apalancamiento de contrato 5x ya activado
La narrativa de IA + Cripto no se enfría; en Alpha, el oro y la plata aún están en marcha. ¿Ustedes también van detrás?🤔
$BNB #AKE #AI
Narrativa con etiquetas Alpha + potenciador de 4x puntos, en la pista de coding con vibra de IA en BSC。
💡 Datos clave：
• Capitalización: $1.83亿
• Volumen en 24h: $1.21亿
• En 1h vuelve a subir un 16%, el capital sigue persiguiendo
• Apalancamiento de contrato 5x ya activado
La narrativa de IA + Cripto no se enfría; en Alpha, el oro y la plata aún están en marcha. ¿Ustedes también van detrás?🤔
$BNB #AKE #AI
日拱一卒：AI 上半场比模型，现在到了比商业化的阶段
7 月底四大 CSP 财报才是检验 AI 商业化的关键节点：微软（7.29）、亚马逊（7.31）、谷歌（7.22）、Meta（7.29）。
市场已经不再关心"谁发布了更强的模型"，而是关心：AI 收入能不能跑赢 Capex？新增毛利能不能覆盖折旧、能源和融资成本？自由现金流什么时候见底？
上半场的故事是"谁的模型更强"——这是一个技术叙事。下半场的故事是"谁的算力能赚钱"——这是一个商业叙事。叙事切换的时候，估值模型也要换。上半场用 PS 估值，下半场要用 FCF。
四个财报日，四场审判。AI 能不能从"烧钱的信仰"变成"赚钱的生意"，7 月底见分晓。
#AI #财报 #云计算
7 月底四大 CSP 财报才是检验 AI 商业化的关键节点：微软（7.29）、亚马逊（7.31）、谷歌（7.22）、Meta（7.29）。
市场已经不再关心"谁发布了更强的模型"，而是关心：AI 收入能不能跑赢 Capex？新增毛利能不能覆盖折旧、能源和融资成本？自由现金流什么时候见底？
上半场的故事是"谁的模型更强"——这是一个技术叙事。下半场的故事是"谁的算力能赚钱"——这是一个商业叙事。叙事切换的时候，估值模型也要换。上半场用 PS 估值，下半场要用 FCF。
四个财报日，四场审判。AI 能不能从"烧钱的信仰"变成"赚钱的生意"，7 月底见分晓。
#AI #财报 #云计算
💥 GUERRAS DE IA: China Desata un Nuevo Modelo que Supera a los Gigantes!
¡La carrera de la IA está calentándose como nunca antes! La IA Moonshot de China acaba de lanzar Kimi K3, una bestia de modelo con unos impresionantes 2.8 billones de parámetros, y ya está causando sensación.
- Se informa que Kimi K3 está superando a actores importantes como Claude e incluso a modelos GPT especializados en benchmarks clave como escritura creativa y tareas de codificación complejas.
- Esto no se trata solo de tecnología: se trata de dominación del mercado. Al ofrecer este poder superior a precios competitivos, señala un gran cambio en el panorama global de la IA, desafiando a los líderes actuales.
- Para inversores en cripto, esto es crucial. La intensa competencia y la rápida innovación en el sector de la IA podrían ser un gran catalizador para los tokens relacionados con IA a medida que la narrativa gana aún más impulso.
¿Qué opinas? ¿Cómo impactará este nuevo “poder” de IA en tus proyectos cripto de IA favoritos? ¡Cuéntame si eres alcista con la narrativa de IA en este ciclo! 👇
$FET $AGIX
#AI #CryptoNews #InteligenciaArtificial
Aviso: Esto no es asesoramiento financiero. Investiga por tu cuenta (DYOR).
¡La carrera de la IA está calentándose como nunca antes! La IA Moonshot de China acaba de lanzar Kimi K3, una bestia de modelo con unos impresionantes 2.8 billones de parámetros, y ya está causando sensación.
- Se informa que Kimi K3 está superando a actores importantes como Claude e incluso a modelos GPT especializados en benchmarks clave como escritura creativa y tareas de codificación complejas.
- Esto no se trata solo de tecnología: se trata de dominación del mercado. Al ofrecer este poder superior a precios competitivos, señala un gran cambio en el panorama global de la IA, desafiando a los líderes actuales.
- Para inversores en cripto, esto es crucial. La intensa competencia y la rápida innovación en el sector de la IA podrían ser un gran catalizador para los tokens relacionados con IA a medida que la narrativa gana aún más impulso.
¿Qué opinas? ¿Cómo impactará este nuevo “poder” de IA en tus proyectos cripto de IA favoritos? ¡Cuéntame si eres alcista con la narrativa de IA en este ciclo! 👇
$FET $AGIX
#AI #CryptoNews #InteligenciaArtificial
Aviso: Esto no es asesoramiento financiero. Investiga por tu cuenta (DYOR).
日拱一卒: ¿Por qué Yang Zhilin no se quedó en Estados Unidos?
Durante su doctorado en la CMU, hizo prácticas tanto en Google Brain como en Meta AI; su mentor, más tarde, se fue a Apple para trabajar en IA, Ruslan Salakhutdinov. En 2023 decidió regresar a China para emprender.
En 2023, esta elección parecía un juego de azar; en 2026, parece un acierto. Estados Unidos tiene el entorno de investigación más fuerte, pero la ventaja de China es la "velocidad de formar equipos": en la competencia de IA, la velocidad de pasar de 0 a 1 es más importante que la precisión al pasar de 1 a 100.
El regreso de Yang Zhilin a China no es abandonar la tecnología de Estados Unidos, sino elegir un entorno con "menor densidad de talento, pero con una cadena de decisión más corta". La optimización de kernels de autoevolución y el MoE de 896 expertos de Kimi K3 no necesita más genios, sino una organización que pueda probar y equivocarse rápido, y detenerse rápido cuando algo no funciona.
Elegir el campo de batalla es tan importante como elegir el arma.
#Kimi #杨植麟 #AI
Durante su doctorado en la CMU, hizo prácticas tanto en Google Brain como en Meta AI; su mentor, más tarde, se fue a Apple para trabajar en IA, Ruslan Salakhutdinov. En 2023 decidió regresar a China para emprender.
En 2023, esta elección parecía un juego de azar; en 2026, parece un acierto. Estados Unidos tiene el entorno de investigación más fuerte, pero la ventaja de China es la "velocidad de formar equipos": en la competencia de IA, la velocidad de pasar de 0 a 1 es más importante que la precisión al pasar de 1 a 100.
El regreso de Yang Zhilin a China no es abandonar la tecnología de Estados Unidos, sino elegir un entorno con "menor densidad de talento, pero con una cadena de decisión más corta". La optimización de kernels de autoevolución y el MoE de 896 expertos de Kimi K3 no necesita más genios, sino una organización que pueda probar y equivocarse rápido, y detenerse rápido cuando algo no funciona.
Elegir el campo de batalla es tan importante como elegir el arma.
#Kimi #杨植麟 #AI
🚨 ÚLTIMA HORA
Elon Musk dice que cree que el futuro puede depender menos de las monedas fiduciarias tradicionales a medida que la IA y la tecnología transformen la economía global.
También sugirió que los avances en tecnología podrían llevar a un futuro con bienes y servicios abundantes, impulsando nuevas conversaciones sobre la evolución del dinero y los activos digitales.
¿Podría el cripto desempeñar un papel más importante en ese futuro?
Comparte tu opinión abajo. 👇
#crypto #bitcoin #AI
Elon Musk dice que cree que el futuro puede depender menos de las monedas fiduciarias tradicionales a medida que la IA y la tecnología transformen la economía global.
También sugirió que los avances en tecnología podrían llevar a un futuro con bienes y servicios abundantes, impulsando nuevas conversaciones sobre la evolución del dinero y los activos digitales.
¿Podría el cripto desempeñar un papel más importante en ese futuro?
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#crypto #bitcoin #AI
日拱一卒：Kimi 为何能做出 K3？杨新宇列出同行四宗罪
① Arrogancia: los equipos veteranos creen que la guerra de la IA ya terminó y que ellos ya ganaron.
② Impaciencia: los laboratorios jóvenes no tienen una base sólida de experimentación; si no pueden alcanzar, se cambian de rumbo con prisa.
③ Cobardía: aunque no son débiles, no se atreven a fijar como objetivo ser los #1 de la industria.
④ Desalineación de objetivos: cada quien lucha por méritos personales; nadie se preocupa de verdad por si la empresa puede llegar a hacer AGI.
Yang Xinyu dice que lo más distinto de la cara oculta de la luna es que el equipo fundador aún mantiene un fuerte anhelo por la AGI.
También mostró el “Kimi cinco mandamientos”:
- Las empresas de modelos deben hacer modelos
- Para Research y para publicar papers, hay que hacer experimentos
- Entrenar modelos requiere mirar métricas
- Lo que no funciona no hay que forzarlo
- No hacer YOLO
En criollo: cuéntase menos historias y háganse más experimentos. El entrenamiento se guía por datos; si falla, se detiene a tiempo; no se apuesta a ciegas por intuición.
Estos cuatro “pecados” y los cinco mandamientos en realidad hablan de lo mismo: la mayoría de las empresas de IA mueren por “querer ser el jefe” en lugar de “querer hacer las cosas bien”. La diferenciación de Kimi no es ser más inteligente, sino ser más cauto.
#Kimi #K3 #AI
① Arrogancia: los equipos veteranos creen que la guerra de la IA ya terminó y que ellos ya ganaron.
② Impaciencia: los laboratorios jóvenes no tienen una base sólida de experimentación; si no pueden alcanzar, se cambian de rumbo con prisa.
③ Cobardía: aunque no son débiles, no se atreven a fijar como objetivo ser los #1 de la industria.
④ Desalineación de objetivos: cada quien lucha por méritos personales; nadie se preocupa de verdad por si la empresa puede llegar a hacer AGI.
Yang Xinyu dice que lo más distinto de la cara oculta de la luna es que el equipo fundador aún mantiene un fuerte anhelo por la AGI.
También mostró el “Kimi cinco mandamientos”:
- Las empresas de modelos deben hacer modelos
- Para Research y para publicar papers, hay que hacer experimentos
- Entrenar modelos requiere mirar métricas
- Lo que no funciona no hay que forzarlo
- No hacer YOLO
En criollo: cuéntase menos historias y háganse más experimentos. El entrenamiento se guía por datos; si falla, se detiene a tiempo; no se apuesta a ciegas por intuición.
Estos cuatro “pecados” y los cinco mandamientos en realidad hablan de lo mismo: la mayoría de las empresas de IA mueren por “querer ser el jefe” en lugar de “querer hacer las cosas bien”. La diferenciación de Kimi no es ser más inteligente, sino ser más cauto.
#Kimi #K3 #AI
$AI FUNDING SURGE HIGHLIGHTS INSTITUTIONAL BET ON COMPUTER VISION 🚀
Elorian, una sigilosa startup de IA, recaudó 55M de dólares en una ronda semilla con una valoración de 3B dólares de prestigiosos VCs, incluyendo Nvidia y un SVP de Google. El equipo proviene de DeepMind y Apple, con experiencia en preentrenamiento y multimodal. Tales valoraciones premium reflejan capital fluyendo hacia la IA de frontera.
¿Estamos viendo una rotación similar de capital hacia proyectos cripto centrados en IA?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#AI #Fundraising #Crypto #Innovation
⚡
Elorian, una sigilosa startup de IA, recaudó 55M de dólares en una ronda semilla con una valoración de 3B dólares de prestigiosos VCs, incluyendo Nvidia y un SVP de Google. El equipo proviene de DeepMind y Apple, con experiencia en preentrenamiento y multimodal. Tales valoraciones premium reflejan capital fluyendo hacia la IA de frontera.
¿Estamos viendo una rotación similar de capital hacia proyectos cripto centrados en IA?
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#AI #Fundraising #Crypto #Innovation
⚡
🤖 ¡El impacto de la IA golpea Wall Street! ¿Qué significa esto para las criptomonedas?...
Un nuevo modelo de IA de Moonshot AI, llamado Kimi K3, acaba de enviar ondas de choque a través del mercado de valores con sus masivos 2.8 billones de parámetros. Esto es lo que necesitas saber:
- Las principales acciones de chips cayeron con fuerza mientras Wall Street reaccionaba al poder inmenso y al posible nivel de disrupción de esta nueva tecnología, generando una incertidumbre generalizada.
- Este evento demuestra lo rápido que está avanzando la IA y su capacidad para sacudir incluso los mercados tradicionales más grandes, creando tanto miedo como nuevas oportunidades.
- Los efectos dominó se están sintiendo en todas partes: muchos dentro del ecosistema cripto ahora observan de cerca cómo esto impacta el futuro de los tokens y proyectos relacionados con la IA.
¿Crees que el auge de una IA potente como esta será un gran catalizador para los tokens de IA a largo plazo? ¡Comparte tus pensamientos en los comentarios! 👇
$FET $RNDR
#AI #CryptoNews #Tech
Aviso: Esto no es asesoramiento financiero. Investiga por tu cuenta (DYOR).
Un nuevo modelo de IA de Moonshot AI, llamado Kimi K3, acaba de enviar ondas de choque a través del mercado de valores con sus masivos 2.8 billones de parámetros. Esto es lo que necesitas saber:
- Las principales acciones de chips cayeron con fuerza mientras Wall Street reaccionaba al poder inmenso y al posible nivel de disrupción de esta nueva tecnología, generando una incertidumbre generalizada.
- Este evento demuestra lo rápido que está avanzando la IA y su capacidad para sacudir incluso los mercados tradicionales más grandes, creando tanto miedo como nuevas oportunidades.
- Los efectos dominó se están sintiendo en todas partes: muchos dentro del ecosistema cripto ahora observan de cerca cómo esto impacta el futuro de los tokens y proyectos relacionados con la IA.
¿Crees que el auge de una IA potente como esta será un gran catalizador para los tokens de IA a largo plazo? ¡Comparte tus pensamientos en los comentarios! 👇
$FET $RNDR
#AI #CryptoNews #Tech
Aviso: Esto no es asesoramiento financiero. Investiga por tu cuenta (DYOR).
$FET ESTÁN EN EL PUNTO DULCE DEL CICLO DE IA TAL CUAL ESTOS GIGANTES TECH 🔥
El fondo de pensiones australiano UniSuper está cargando acciones de tecnología de IA durante la caída, llamándolas el "punto dulce" del ciclo de gasto. Están estructuralmente sobreexpuestos a Nvidia, Microsoft y Apple — y no parpadean ante un retroceso del 10%. Esa misma convicción institucional ahora empieza a fluir hacia tokens de infraestructura de IA como $FET .
La narrativa es clara: el capex de IA no es negociable para la próxima década. Y si las instituciones están tan seguras en los gigantes tecnológicos, los protocolos subyacentes que impulsan la IA descentralizada también reciben un viento a favor. ¿Estás viendo la rotación del cripto de IA o te quedas fuera?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#FET #AI #InstitutionalInterest #CryptoAltos
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El fondo de pensiones australiano UniSuper está cargando acciones de tecnología de IA durante la caída, llamándolas el "punto dulce" del ciclo de gasto. Están estructuralmente sobreexpuestos a Nvidia, Microsoft y Apple — y no parpadean ante un retroceso del 10%. Esa misma convicción institucional ahora empieza a fluir hacia tokens de infraestructura de IA como $FET .
La narrativa es clara: el capex de IA no es negociable para la próxima década. Y si las instituciones están tan seguras en los gigantes tecnológicos, los protocolos subyacentes que impulsan la IA descentralizada también reciben un viento a favor. ¿Estás viendo la rotación del cripto de IA o te quedas fuera?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#FET #AI #InstitutionalInterest #CryptoAltos
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日拱一卒：モデル天天卷智力，蒸馏来蒸馏去，用户一点忠诚度也没有
Hoy este es fuerte, mañana aquel también. Pero Google y Amazon se quedan detrás riéndose en secreto.
Google tiene Android, Chrome, Search, Workspace y YouTube: todo son entradas naturales de usuarios. GCP vende capacidad informática y TPU reduce sus propios costos de entrenamiento. AWS es la mayor nube; tanto el entrenamiento como la inferencia de IA consumen recursos en la nube, y cuanto más fuerte es la competencia, más dinero se gana.
Gemini es como el “doubao” de Norteamérica, y Alexa es aún peor, pero aun así tienen usuarios y dinero. Las empresas de modelos se destrozan en la mitad del campo; los proveedores de nube cobran alquiler en la retaguardia. La mayor sabiduría humana es reírse en secreto.
El final de la IA quizá no sea “qué modelo es el más fuerte”, sino “quién tiene más entradas”. Los modelos son munición; la distribución es el arma. La munición se puede cambiar, pero el arma es difícil de reemplazar.
#Google #Amazon #AI
Hoy este es fuerte, mañana aquel también. Pero Google y Amazon se quedan detrás riéndose en secreto.
Google tiene Android, Chrome, Search, Workspace y YouTube: todo son entradas naturales de usuarios. GCP vende capacidad informática y TPU reduce sus propios costos de entrenamiento. AWS es la mayor nube; tanto el entrenamiento como la inferencia de IA consumen recursos en la nube, y cuanto más fuerte es la competencia, más dinero se gana.
Gemini es como el “doubao” de Norteamérica, y Alexa es aún peor, pero aun así tienen usuarios y dinero. Las empresas de modelos se destrozan en la mitad del campo; los proveedores de nube cobran alquiler en la retaguardia. La mayor sabiduría humana es reírse en secreto.
El final de la IA quizá no sea “qué modelo es el más fuerte”, sino “quién tiene más entradas”. Los modelos son munición; la distribución es el arma. La munición se puede cambiar, pero el arma es difícil de reemplazar.
#Google #Amazon #AI
日拱一卒：En la era de la IA, la mayor deuda técnica no es el código mal hecho, sino esos pensamientos que no deberían haberse materializado
Una vez que el costo de generar se vuelve cero, el impulso de construir empieza a hacerse pasar por creatividad.
Esta frase da en el clavo del problema central del desarrollo actual de la IA. Antes, para crear una función había que escribir código, probarlo y desplegarlo; como el costo era alto, la gente se preguntaba "¿deberíamos hacerlo o no?". Ahora, generar una línea de código con IA es casi gratis, y la gente ya no se pregunta "¿debería o no".
El resultado es que el producto se llena de funciones que nadie usa, documentación que nadie lee y scripts que nadie mantiene. La deuda técnica pasa de "mala calidad del código" a "mal rumbo del producto".
El código más caro no es el que está mal escrito; es el que se escribe y no debería haberse escrito.
#AI #deuda técnica
Una vez que el costo de generar se vuelve cero, el impulso de construir empieza a hacerse pasar por creatividad.
Esta frase da en el clavo del problema central del desarrollo actual de la IA. Antes, para crear una función había que escribir código, probarlo y desplegarlo; como el costo era alto, la gente se preguntaba "¿deberíamos hacerlo o no?". Ahora, generar una línea de código con IA es casi gratis, y la gente ya no se pregunta "¿debería o no".
El resultado es que el producto se llena de funciones que nadie usa, documentación que nadie lee y scripts que nadie mantiene. La deuda técnica pasa de "mala calidad del código" a "mal rumbo del producto".
El código más caro no es el que está mal escrito; es el que se escribe y no debería haberse escrito.
#AI #deuda técnica
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