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Prime Intellect recauda 130M$ en una ronda de financiación Serie A #PrimeIntellect asegura 130M$ en una ronda de financiación Serie A liderada por Radical Ventures, con la participación de NVIDIA Ventures, Intel Capital y Dell Technologies Capital. La ronda de financiación lleva el total de fondos recaudados por Prime Intellect a 150.5M$. Prime Intellect es una plataforma de infraestructura descentralizada #AI que construye una pila de superinteligencia abierta con herramientas para #AIagent desarrollo, cómputo, aprendizaje por refuerzo y despliegue. 👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
Prime Intellect recauda 130M$ en una ronda de financiación Serie A

#PrimeIntellect asegura 130M$ en una ronda de financiación Serie A liderada por Radical Ventures, con la participación de NVIDIA Ventures, Intel Capital y Dell Technologies Capital. La ronda de financiación lleva el total de fondos recaudados por Prime Intellect a 150.5M$.

Prime Intellect es una plataforma de infraestructura descentralizada #AI que construye una pila de superinteligencia abierta con herramientas para #AIagent desarrollo, cómputo, aprendizaje por refuerzo y despliegue.

👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
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Cuando NVIDIA e Intel Capital apuestan al mismo tiempo por un proyecto de "entrenamiento de IA descentralizado", la señal vale la pena detenerse y mirarla dos veces. Prime Intellect acaba de cerrar una ronda A de 13 millones de dólares. Entre los inversores figuran NVIDIA e Intel Capital, dos de los gigantes con mayor poder e influencia en el ámbito del cómputo; sin embargo, en vez de apostar por imponer el control, eligieron apoyar a un equipo que quiere repartir el poder del entrenamiento. Lo que está haciendo es bastante directo: conectar el entrenamiento distribuido entre distintos clústeres, para que investigadores, proveedores de potencia de cómputo y financiadores puedan colaborar en el entrenamiento de modelos de código abierto de vanguardia, y compartir tanto la propiedad como las ganancias de esos modelos. En otras palabras, ya no se trata de que unas cuantas grandes empresas monopolizen modelos cerrados, sino de que quienes aportan GPU, quienes escriben el código y quienes ponen el capital compartan la propiedad de una IA abierta. Lo que más me importa, sin embargo, es la motivación de los gigantes. Que NVIDIA apueste por el entrenamiento descentralizado, en cierto modo, respalda la ruta de la "redificación del cómputo": en el futuro, las GPU infrautilizadas repartidas por todo el mundo quizá puedan organizarse de verdad para ejecutar tareas de entrenamiento de miles de millones de parámetros. El relato en el sector de DeAI, que pasa de "emitir tokens para aprovecharse de conceptos" a "poner en marcha el flujo de entrenamiento", está cambiando de marcha en silencio. #DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Cuando NVIDIA e Intel Capital apuestan al mismo tiempo por un proyecto de "entrenamiento de IA descentralizado", la señal vale la pena detenerse y mirarla dos veces.

Prime Intellect acaba de cerrar una ronda A de 13 millones de dólares. Entre los inversores figuran NVIDIA e Intel Capital, dos de los gigantes con mayor poder e influencia en el ámbito del cómputo; sin embargo, en vez de apostar por imponer el control, eligieron apoyar a un equipo que quiere repartir el poder del entrenamiento.

Lo que está haciendo es bastante directo: conectar el entrenamiento distribuido entre distintos clústeres, para que investigadores, proveedores de potencia de cómputo y financiadores puedan colaborar en el entrenamiento de modelos de código abierto de vanguardia, y compartir tanto la propiedad como las ganancias de esos modelos. En otras palabras, ya no se trata de que unas cuantas grandes empresas monopolizen modelos cerrados, sino de que quienes aportan GPU, quienes escriben el código y quienes ponen el capital compartan la propiedad de una IA abierta.

Lo que más me importa, sin embargo, es la motivación de los gigantes. Que NVIDIA apueste por el entrenamiento descentralizado, en cierto modo, respalda la ruta de la "redificación del cómputo": en el futuro, las GPU infrautilizadas repartidas por todo el mundo quizá puedan organizarse de verdad para ejecutar tareas de entrenamiento de miles de millones de parámetros.

El relato en el sector de DeAI, que pasa de "emitir tokens para aprovecharse de conceptos" a "poner en marcha el flujo de entrenamiento", está cambiando de marcha en silencio.

#DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Prime Intellect Apuesta por la IA descentralizada: esta ruta dura y de alto nivel. Desmontar la capacidad de cómputo, el capital y el código en nodos globales para que colaboren en la ejecución, haciendo que los grandes modelos ya no sean un monopolio de unas pocas superpotencias. Ronda A de 13 millones de dólares: el elenco de inversores lo deja claro — NVIDIA e Intel Capital entran a la vez. Los dos titanes de los chips apuestan conjuntamente por un equipo de entrenamiento descentralizado, y eso por sí solo ya es una postura. Lo interesante está en esto: si el entrenamiento distribuido entre clústeres realmente logra funcionar con modelos abiertos, y los participantes pueden compartir la propiedad y los beneficios según su contribución, entonces la lógica de distribución del valor de la IA tendrá que reescribirse. Hoy las dificultades siguen siendo el coste de comunicación y los mecanismos de incentivos. Si en el plano de la ingeniería pueden soportar presiones a nivel de red principal, ahí estará el punto de inflexión entre que sea solo narrativa o que se convierta en infraestructura. Este camino de IA descentralizada merece un seguimiento continuo. #DeAI #去中心化算力 #PrimeIntellect
Prime Intellect Apuesta por la IA descentralizada: esta ruta dura y de alto nivel. Desmontar la capacidad de cómputo, el capital y el código en nodos globales para que colaboren en la ejecución, haciendo que los grandes modelos ya no sean un monopolio de unas pocas superpotencias.

Ronda A de 13 millones de dólares: el elenco de inversores lo deja claro — NVIDIA e Intel Capital entran a la vez. Los dos titanes de los chips apuestan conjuntamente por un equipo de entrenamiento descentralizado, y eso por sí solo ya es una postura.

Lo interesante está en esto: si el entrenamiento distribuido entre clústeres realmente logra funcionar con modelos abiertos, y los participantes pueden compartir la propiedad y los beneficios según su contribución, entonces la lógica de distribución del valor de la IA tendrá que reescribirse. Hoy las dificultades siguen siendo el coste de comunicación y los mecanismos de incentivos. Si en el plano de la ingeniería pueden soportar presiones a nivel de red principal, ahí estará el punto de inflexión entre que sea solo narrativa o que se convierta en infraestructura.

Este camino de IA descentralizada merece un seguimiento continuo.

#DeAI #去中心化算力 #PrimeIntellect
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