Noticias
Broadcom Inc. (AVGO) informa un crecimiento de ingresos del 47 % impulsado por la demanda de IA; Mizuho eleva el precio objetivo a 220 dólares en medio de una colaboración prometedora con OpenAI
Published
7 meses agoon
Recientemente compilamos una lista de los 20 acciones de IA de tendencia en las últimas noticias y calificaciones. En este artículo, analizaremos la posición de Broadcom Inc. (NASDAQ:AVGO) frente a otras acciones de IA de tendencia.
El S&P 500 alcanzará los 6.000 a finales de año en medio del auge de la IA y el crecimiento de las ganancias
Mary Ann Bartels, de Sanctuary Wealth, se unió a Squawk Box de CNBC para discutir las últimas tendencias del mercado y se mantiene optimista sobre 2024, esperando que el S&P 500 alcance los 6.000 puntos para fin de año. A medida que la Reserva Federal se recalibra hacia una política monetaria más flexible y las ganancias corporativas continúan creciendo, el principal estratega de inversiones cree que el mercado mantendrá su repunte a medida que nos acercamos a noviembre y diciembre.
A día de hoy, el S&P está a un 3% de alcanzar los 6.000 puntos. Esto ocurre sólo ocho meses después de que eclipsara los 5.000 por primera vez. El lunes 14 de octubre resultó ser un nuevo récord para el S&P, marcando el segundo aniversario del mercado alcista. El hito representa una impresionante recuperación en los últimos dos años, cuando los precios de las acciones subieron a pesar de las continuas preocupaciones sobre la recesión y las elevadas tasas de interés.
El S&P 500 alcanza máximos históricos en medio del optimismo en Wall Street a medida que comienza la temporada de resultados del tercer trimestre. Con las ganancias corporativas demostrando ser resistentes en medio de tasas altas y una inflación moderada, y los inversores acumulando acciones que están preparadas para beneficiarse al máximo de la locura generativa de la IA. – el sentimiento del mercado sigue siendo alcista ya que los operadores anticipan sólidos resultados financieros y un crecimiento continuo en los sectores impulsados por la tecnología.
Las acciones vinculadas a la inteligencia artificial han liderado las subidas del S&P 500 y del Nasdaq. El 14 de octubre, el S&P 500 y el Dow Jones Industrial Average alcanzaron máximos históricos, cerrando con un alza del 0,8% y el 0,5%, respectivamente. Mientras tanto, el Nasdaq ganó un 1% y se acercó a un récord propio. A pesar de estas recientes ganancias, las altas valoraciones aparentemente plantearán un desafío para el crecimiento continuo, y los analistas señalan que esto podría ser una señal de que el mercado alcista puede estar llegando a su fin.
Lea más sobre estos desarrollos accediendo a 10 acciones de IA poco atractivas según Goldman Sachs y 10 acciones de IA de moda según Goldman Sachs.
Los estrategas también advierten que, en el futuro, las ganancias continuas dependerán de la identificación de sectores con un fuerte crecimiento de las ganancias. Dado que la Inteligencia Artificial está preparada para influir significativamente en el desempeño futuro del mercado, la atención se centrará en el impacto de la IA en la rentabilidad en diversas industrias. Según Scott Chronert, estratega de acciones de Citi, para que la IA siga impulsando las ganancias del mercado, “es necesario que más empresas cumplan la promesa de la IA a través de márgenes y métricas de rentabilidad”.
Al mismo tiempo, también es cierto que los conflictos actuales en Medio Oriente, las próximas elecciones presidenciales de Estados Unidos y los desastres naturales pueden plantear riesgos para el ascenso del mercado. Sin embargo, la innovación en curso en IA y una economía resiliente aún respaldan nuevos avances. En vista de esto, Solita Marcelli, directora de inversiones para América de UBS Global Wealth Management, señala además cómo los resultados del tercer trimestre podrían actuar como un catalizador para las ganancias del mercado a medida que los inversores se centran en los fundamentos tecnológicos y la inteligencia artificial.
“Seguimos esperando una mayor volatilidad para las acciones tecnológicas en el corto plazo”, afirma la nota. “Sin embargo, seguimos siendo positivos sobre el sector tecnológico, así como sobre las perspectivas para la inteligencia artificial (IA). En este contexto, creemos que la volatilidad debería utilizarse para generar exposición a la IA a largo plazo”.
Según el banco, octubre ha sido históricamente un mes turbulento para las acciones tecnológicas, citando cómo la volatilidad mensual realizada para el Nasdaq 100 durante los últimos 40 años ha sido del 26% en octubre, mientras que otros meses tienen un promedio del 22%. En cualquier caso, los sólidos fundamentos de la IA y la próxima temporada de resultados reafirmarán las trayectorias de crecimiento positivas.
Se afirma además que se espera que la industria general de semiconductores de IA crezca considerablemente, alcanzando los 168.000 millones de dólares a finales de año. También se prevé que las empresas de tecnología e inteligencia artificial “superen y aumenten” las expectativas para el trimestre de septiembre. Además, la transición en curso hacia chips de IA más pequeños y potentes impulsará mejoras significativas en el rendimiento, lo que impulsará una mayor inversión en el sector.
Lea más sobre estos desarrollos accediendo a Las 30 acciones de IA más importantes según BlackRock y Más allá de los gigantes tecnológicos: 35 oportunidades de IA no tecnológicas.
Nuestra Metodología
Para este artículo, seleccionamos acciones de IA analizando artículos de noticias, análisis de acciones y comunicados de prensa. Estas acciones también son populares entre los fondos de cobertura.
¿Por qué nos interesan las acciones en las que se acumulan los fondos de cobertura? La razón es simple: nuestra investigación ha demostrado que podemos superar al mercado imitando las mejores selecciones de acciones de los mejores fondos de cobertura. La estrategia de nuestro boletín trimestral selecciona 14 acciones de pequeña y gran capitalización cada trimestre y ha obtenido un rendimiento del 275 % desde mayo de 2014, superando su índice de referencia en 150 puntos porcentuales (ver más detalles aquí).

Un técnico trabajando en un microscopio magnificado, desarrollando un nuevo circuito integrado.
Broadcom Inc. (NASDAQ: AVGO)
Número de titulares de fondos de cobertura: 130
Broadcom Inc. (NASDAQ:AVGO) es un líder tecnológico global que desarrolla, fabrica y suministra globalmente una amplia gama de productos de software de infraestructura y semiconductores. La compañía ha tenido un sólido tercer trimestre de 2024. Informó que sus ingresos aumentaron un 47% a 13.100 millones de dólares, impulsados por la fuerte demanda de soluciones de semiconductores de IA y VMware.
El 14 de octubre de 2024, Mizuho Securities ajustó su perspectiva para Broadcom Limited (NASDAQ:AVGO). Elevó su precio objetivo a 220 dólares desde los 190 dólares anteriores, manteniendo al mismo tiempo una calificación de rendimiento superior. Los analistas de Mizuho han revisado al alza su precio objetivo debido a los ingresos potenciales de la compañía por su colaboración con OpenAI en chips de IA personalizados.
El analista de Mizuho Securities, Vijay Rakesh, cree que el precio actual de las acciones de la compañía no refleja completamente su potencial de IA. En particular, el negocio de silicio de Broadcom Inc. (NASDAQ:AVGO), que incluye circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC), permite a los clientes desarrollar soluciones especializadas adaptadas a sus necesidades. El análisis revela que la asociación podría potencialmente desbloquear más de 16 mil millones de dólares de oportunidades para Broadcom Inc. (NASDAQ:AVGO). Además, se espera que el mercado de ASIC supere los 56 mil millones de dólares en los próximos años, lo que lo convierte en una gran oportunidad.
AVGO general ocupa el tercer lugar en nuestra lista de acciones de IA de tendencia sobre las últimas noticias y calificaciones. Si bien reconocemos el potencial de AVGO como inversión, nuestra convicción radica en la creencia de que algunas acciones de IA son más prometedoras para generar mayores rendimientos y hacerlo en un período de tiempo más corto. Si está buscando una acción de IA que sea más prometedora que AVGO pero que cotice a menos de 5 veces sus ganancias, consulte nuestro informe sobre acciones de IA más baratas.
LEER A CONTINUACIÓN: Oportunidad de 30 billones de dólares: las 15 mejores acciones de robots humanoides para comprar según Morgan Stanley y Jim Cramer dice que NVIDIA “se ha convertido en un páramo”.
Divulgación: Ninguna. Este artículo se publicó originalmente en Insider Monkey.
You may like
Noticias
Un marco de descubrimiento de arquitectura neuronal de parámetros múltiples automatizados utilizando chatgpt en el backend
Published
36 minutos agoon
15 mayo, 2025
Chua, M. et al. Abordar la incertidumbre de predicción en el aprendizaje automático para la atención médica. Nat. Biomed. Ing. 7711–718 (2023).
Artículo PubMed Google Scholar
Bhardwaj, R. y Tripathi, I. Un algoritmo de ocultación de datos reversibles mejorados que utiliza una red neuronal profunda para E-Healthcare. J. Amb. Intell. Humaniz. Computación. 1410567–10585 (2023).
Artículo Google Scholar
Nandy, S. et al. Un sistema inteligente de predicción de enfermedades cardíacas basado en la red neuronal artificial enjambre. Computación neuronal. Aplicación 3514723–14737 (2023).
Artículo Google Scholar
Jaafar, N. y Lachiri, Z. Métodos de fusión multimodal con redes neuronales profundas y metainformación para la detección de agresión en vigilancia. Sistema de expertos. Aplicación 211118523 (2023).
Artículo Google Scholar
Mahum, R. et al. Un marco robusto para generar resúmenes de video de vigilancia utilizando la combinación de momentos de Zernike y una transformación R y una red neuronal profunda. Multimed. Herramientas apl. 8213811–13835 (2023).
Artículo Google Scholar
Jan, Z. et al. Inteligencia artificial para la industria 4.0: Revisión sistemática de aplicaciones, desafíos y oportunidades. Sistema de expertos. Aplicación 216119456 (2023).
Artículo Google Scholar
Raja Santhi, A. y Muthuswamy, P. Industry 5.0 o Industry 4.0 s? Introducción a la industria 4.0 y un vistazo a las posibles tecnologías de la industria 5.0. Int. J. Interact. Des. Manuf. (Ijidem) 17947–979 (2023).
Artículo Google Scholar
Shafiq, M. et al. Evaluación continua de control de calidad durante la fabricación utilizando algoritmo de aprendizaje supervisado para la industria 4.0. Int. J. Adv. Manuf. Technol. (2023).
Rajput, DS, Meena, G., Acharya, M. y Mohbey, KK Predicción de fallas utilizando red neuronal de convolución difusa en entorno IoT con fusión de datos de detección heterogénea. Medición Sensación 26100701 (2023).
Artículo Google Scholar
Liyakat, KK S. Enfoque de aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales para detectar nodos maliciosos en redes IoT. En Conferencia internacional sobre aprendizaje automático, IoT y Big Data 123–134 (Springer, 2023).
Thakkar, A. y Lohiya, R. Clasificación de ataque de datos de intrusión desequilibrados para la red IoT utilizando una red neuronal profunda basada en el aprendizaje. IEEE Internet Things J. 1011888–11895 (2023).
Artículo Google Scholar
Openai, R. GPT-4 Informe técnico. Preprint en ARXIV: 2303.08774. Ver en el artículo213 (2023).
Wang, J. et al. EL-NAS: Eficiente búsqueda de arquitectura de dominio de atención cruzada para la clasificación de imágenes hiperespectrales. Sensación remota. 154688 (2023).
Anuncios de artículos Google Scholar
Yang, T., He, Q. y Huang, L. OM-NAS: Clasificación de imagen de lesión de piel pigmentada basada en una búsqueda de arquitectura neural. Biomed. Optar. Expresar 142153–2165 (2023).
Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Yang, Y., Wei, J., Yu, Z. y Zhang, R. Un marco de búsqueda de arquitectura neuronal confiable para la clasificación de imágenes de neumonía utilizando tecnología blockchain. J. Supercomput. 801694-1727 (2024).
Hassan, E. et al. Enmascarar modelos R-CNN. Nilo J. Commun. Computación. Sci. 317–27 (2022).
Artículo Google Scholar
Dong, P. et al. RD-NAS: Mejora de la capacidad de clasificación SuperNet de un solo disparo a través de la destilación de clasificación de proxies de costo cero. En ICASSP 2023-2023 Conferencia internacional IEEE sobre acústica, procesamiento de habla y señales (ICASSP) 1–5 (IEEE, 2023).
Wang, J. et al. NAS-DYMC: red neuronal de convolucional múltiple dinámica basada en NAS para la detección de eventos de sonido. En ICASSP 2023-2023 Conferencia internacional IEEE sobre acústica, procesamiento de habla y señales (ICASSP) 1–5 (IEEE, 2023).
Li, J. et al. Graph Neural Network Architecture Busque para el diagnóstico de fallas de maquinaria giratoria basado en el aprendizaje de refuerzo. Mech. Syst. Proceso de señal. 202110701 (2023).
Artículo Google Scholar
Yuan, W., Fu, C., Liu, R. y Fan, X. Ssob: Buscando una arquitectura orientada a la escena para la detección de objetos submarinos. VIS. Computación. 395199–5208 (2023).
Artículo Google Scholar
Jia, X. et al. Detector de objetos rápido y preciso para la conducción autónoma basada en yolov5 mejorado. Sci. Reps. 131–13 (2023).
Anuncios de Google Scholar
Mehta, R., Jurečková, O. y Stamp, M. Un enfoque de procesamiento del lenguaje natural para la clasificación de malware. J. Comput. Virol. Tech de piratería. 20173-184 (2024).
Girdhar, N., Coustaty, M. y Doucet, A. Benchmarking Nas para la separación de artículos en periódicos históricos. En Conferencia internacional sobre bibliotecas digitales asiáticas76–88 (Springer, 2023).
Real, E., Aggarwal, A., Huang, Y. y LE, QV Evolución regularizada para la búsqueda de arquitectura del clasificador de imágenes. En Actas de la Conferencia AAAI sobre inteligencia artificial volumen 33, 4780–4789 (2019).
Liu, C. et al. Búsqueda de arquitectura neuronal progresiva. En Actas de la Conferencia Europea sobre Visión Computadora (ECCV) 19–34 (2018).
Cai, H., Chen, T., Zhang, W., Yu, Y. y Wang, J. Búsqueda de arquitectura eficiente por transformación de red. En Actas de la Conferencia AAAI sobre inteligencia artificialvol. 32 (2018).
Pham, H., Guan, M., Zoph, B., Le, Q. y Dean, J. Búsqueda eficiente de arquitectura neuronal a través de parámetros compartiendo. En Conferencia internacional sobre aprendizaje automático 4095–4104 (PMLR, 2018).
Liu, H., Simonyan, K. y Yang, Y. Darts: búsqueda de arquitectura diferenciable. Preimpresión en ARXIV: 1806.09055 (2018).
Ying, C. et al. NAS-Bench-101: Hacia la búsqueda reproducible de arquitectura neuronal. En Conferencia internacional sobre aprendizaje automático 7105–7114 (PMLR, 2019).
Dong, X. y Yang, Y. Nas Bench-201-201: Extendiendo el alcance de la búsqueda de arquitectura neuronal reproducible. Preprint en ARXIV: 2001.00326 (2020).
Krizhevsky, A. y Hinton, G. Aprender múltiples capas de características de pequeñas imágenes (Tech. Rep, Toronto, ON, Canadá, 2009).
Chrabaszcz, P., Loshchilov, I. y Hutter, F. Una variante a la baja de Imagenet como alternativa a los conjuntos de datos CIFAR. Preprint en ARXIV: 1707.08819 (2017).
Ye, P. et al. \(\beta\)-Darts: regularización de beta para la búsqueda de arquitectura diferenciable. En 2022 Conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones (CVPR) 10864–10873 (IEEE, 2022).
Movahedi, S. et al. \ (\ lambda \) -Darts: mitigar el colapso del rendimiento al armonizar la selección de operaciones entre las células. Preprint en ARXIV: 2210.07998 (2022).
Zheng, M. et al. ¿Puede GPT-4 realizar la búsqueda de arquitectura neural? Preimpresión en ARXIV: 2304.10970 (2023).
Achiam, J. et al. Informe técnico GPT-4. Preimpresión en ARXIV: 2303.08774 (2023).
Wang, H. et al. Búsqueda de arquitectura neuronal gráfica con GPT-4. Preimpresión en ARXIV: 2310.01436 (2023).
Hassan, E., Bhatnagar, R. y Shams, M. Y. Avance de la investigación científica en ciencias de la computación por Chatgpt y Llama-A Review. En Conferencia internacional sobre fabricación inteligente y sostenibilidad energética 23–37 (Springer, 2023).
Helber, P., Bischke, B., Dengel, A. y Borth, D. Eurosat: un nuevo conjunto de datos y un punto de referencia de aprendizaje profundo para el uso de la tierra y la clasificación de la cobertura de la tierra. IEEE J. Sel. Arriba. Aplicación Tierra obs. Sensación remota. 12(7), 2217–2226 (2019).
Anuncios de artículos Google Scholar
Rajaraman, S. et al. Redes neuronales convolucionales previamente entrenadas como extractores de características hacia la detección de parásitos de malaria mejorados en imágenes de frotis de sangre delgada. Peerj 6E4568 (2018).
Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar
Maas, A. et al. Vectores de palabras de aprendizaje para el análisis de sentimientos. En Actas de la 49ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional: Tecnologías de lenguaje humano 142–150 (2011).
Powerapi. Pyjoules: Biblioteca de medición de energía basada en Python para varios dominios, incluidas las GPU NVIDIA. https://github.com/powerapi-ng/pyjoulles (2024). Consultado: 2024-05-31.
Loni, M., Sinaei, S., Zoljodi, A., Daneshtalab, M. y Sjödin, M. Deepmaker: un marco de optimización de objetivos múltiples para redes neuronales profundas en sistemas integrados. Microprocesos. Microsyst. 73102989 (2020).
Artículo Google Scholar
Suganuma, M., Kobayashi, M., Shirakawa, S. y Nagao, T. Evolución de redes neuronales convolucionales profundas utilizando programación genética cartesiana. Evol. Computación. 28141–163 (2020).
Artículo PubMed Google Scholar
Ren, J. et al. Eigen: enfoque genético de inspiración ecológica para la búsqueda de estructuras de redes neuronales desde cero. En Actas de la conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 9059–9068 (2019).
Xie, L. y Yuille, A. Genetic CNN. En Actas de la Conferencia Internacional IEEE sobre visión por computadora 1379–1388 (2017).
Lu, Z. et al. Diseño evolutivo de criterio múltiple de redes neuronales convolucionales profundas. Preprint en ARXIV: 1912.01369 (2019).
Kandasamy, K., Neiswanger, W., Schneider, J., Poczos, B. y Xing, EP Búsqueda de arquitectura neural con optimización bayesiana y transporte óptimo. Adv. Inf. Neural. Proceso. Syst. 31 (2018).
Elsken, T., Metzen, J.-H. & Hutter, F. Búsqueda de arquitectura simple y eficiente para redes neuronales convolucionales. Preimpresión en ARXIV: 1711.04528 (2017).
Dong, X. y Yang, Y. Buscando una arquitectura neuronal robusta en cuatro horas de GPU. En Actas de la conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 1761–1770 (2019).
Chu, X. et al. DARTS-: Salir de manera robusta del colapso de rendimiento sin indicadores. Preprint en ARXIV: 2009.01027 (2020).
Chen, X., Wang, R., Cheng, M., Tang, X. y Hsieh, C.-J. DRNAS: búsqueda de arquitectura neural de Dirichlet. Preprint en ARXIV: 2006.10355 (2020).
Hu, Y., Wang, X., Li, L. y Gu, Q. Mejora de NAS de un solo disparo con Supernet reducida y expansiva. Reconocimiento de patrones. 118108025 (2021).
Artículo Google Scholar
Chu, X., Zhang, B. y Xu, R. Fairnas: Repensar la equidad de evaluación de la búsqueda de arquitectura neuronal compartiendo peso. En Actas de la conferencia internacional IEEE/CVF sobre visión por computadora 12239–12248 (2021).
Xiao, H., Wang, Z., Zhu, Z., Zhou, J. y Lu, J. Shapley-NAS: Descubrimiento de la contribución de la operación para la búsqueda de arquitectura neural. En Actas de la conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 11892–11901 (2022).
Yu, K., Ranftl, R. y Salzmann, M. Regularización histórica: clasificación de entrenamiento guiado de Super Net en la búsqueda de arquitectura neural. En Actas de la conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 13723–13732 (2021).
Cavagnero, N., Robbiano, L., Caputo, B. y Avera, G. Freerea: Búsqueda de arquitectura basada en la evolución libre de capacitación. En Actas de la conferencia de invierno IEEE/CVF sobre aplicaciones de visión por computadora 1493–1502 (2023).
Zheng, X. et al. Búsqueda de arquitectura neuronal con representación de información mutua. En Actas de la conferencia IEEE/CVF sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 11912–11921 (2022).
Strubell, E., Ganesh, A. y McCallum, A. Consideraciones de energía y política para el aprendizaje profundo en la PNL. Preprint en ARXIV: 1906.02243 (2019).
Zoph, B., Vasudevan, V., Shlens, J. y Le, Q. V. Aprender arquitecturas transferibles para el reconocimiento de imágenes escalables. En Actas de la conferencia IEEE sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones 8697–8710 (2018).
Noticias
El ex ejecutivo de Operai se une a la IA, el sector público y los líderes de ciberseguridad que encabezan Info-Tech Live 2025 en Las Vegas
Published
6 horas agoon
15 mayo, 2025
A medida que Momentum continúa construyendo en las semanas previas a la muy esperada conferencia anual de la industria para CIO y líderes de TI, Info-Tech Research Group ha anunciado tres nuevos oradores destacados para Info-Tech Live 2025 en Las Vegas en junio. Los altavoces recién revelados incluyen Zack Kassex jefe del mercado de ir al mercado en Openai; Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada; y David TyburskiVicepresidente de Seguridad de la Información y CISO en Wynn Resorts – Voces líderes en IA, innovación del sector público y ciberseguridad. Sus notas clave Ofrezca claridad, estrategia y ideas prácticas sobre los desafíos de TI más urgentes de hoy al proporcionar diversas perspectivas sobre cómo la tecnología está remodelando las industrias, las instituciones y el liderazgo en sí.
Toronto, 14 de mayo de 2025 / PRNewswire/-Info-Tech Research Group, una firma líder mundial de investigación y asesoramiento de TI, ha anunciado tres oradores destacados adicionales para su próximo Info-Tech Live 2025 en Las Vegas Conferencia de TI. Los altavoces son Zack Kassex jefe del mercado de ir al mercado en Openai; Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada; y David TyburskiVicepresidente de Seguridad de la Información y CISO en Wynn Resorts. Estos oradores compartirán su experiencia en innovación de IA, liderazgo del sector público y ciberseguridad empresarial en el escenario principal del evento insignia de la firma, que tiene lugar. 10-12 de junio, 2025en Bellagio en Las Vegas.
Info-Tech Live 2025 reunirá a miles de CIO, CDO, CISO y líderes de TI durante tres días de notas clave, Insights de analistas y compromiso entre pares. La urgencia y la oportunidad que enfrentan los líderes tecnológicos hoy mientras navegan por la interrupción y la innovación se refleja en el tema de este año “Transformarlo. Transformar todo”.
“Estos altavoces destacados para Info-Tech Live 2025 en Las Vegas Refleja las prioridades y presiones en evolución que enfrentan los líderes de TI hoy, en todas las industrias y mercados “, dice el director de investigación del grupo de investigación de información de información, Gord Harrison. “Desde redefinir cómo las organizaciones se involucran con la IA, hasta la transformación de la prestación de servicios públicos, hasta la defensa de la infraestructura digital en las industrias de alto riesgo, estos líderes aportan información crítica del futuro. Juntos, sus perspectivas ayudarán a los asistentes a ir más allá de la conciencia y tomar una acción estratégica y confidencial”.
Recientemente anunciados oradores destacados para información-tech en vivo 2025 en Las Vegas:
Las últimas incorporaciones a la lista de oradores 2025 de Info-Tech ofrecen a los asistentes una gran cantidad de experiencia en décadas de liderazgo práctico, consultoría e innovación. Sus sesiones proporcionarán nuevas perspectivas sobre los desafíos empresariales actuales, desde la navegación de tecnologías emergentes y las demandas de cumplimiento hasta las estrategias de transformación de escala y alinear las inversiones de TI con el crecimiento empresarial. Los oradores recién anunciados incluyen:
- Zack Kass, Asesor global de IA, ex jefe de Go To-Mercado, OpenAI
Zack Kass es un asesor futurista y global que ayuda a Fortune 1000 empresas y gobiernos a adaptarse al panorama de IA que cambia rápidamente. Como ex jefe del mercado de ir a OpenAI, ayudó a construir y liderar a los equipos responsables de traducir la investigación en aplicaciones del mundo real. Kass ahora trabaja para desmitificar la IA y dar forma a un futuro donde la tecnología sirve a las personas y la sociedad.
- Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada
Bob Lee sirve como CIO para Condado de Clark, Nevadaapoyando a más de 2.4 millones de residentes, 90,000 empresas y más de 50 millones de visitantes anualmente. Con más de 25 años de experiencia en los sectores público y privado, Leek se centra en el cambio transformador, el liderazgo inclusivo y el uso de la tecnología para mejorar los resultados para las comunidades a las que sirve.
- David TyburskiVP de seguridad de la información y director de seguridad de la información para Wynn Resorts
David Tyburski Lidera la estrategia global de ciberseguridad de Wynn Resorts, supervisando la identidad y el acceso, la gestión de riesgos y la respuesta a los incidentes. Con más de 30 años en TI y seguridad, Tyburski también asesora sobre múltiples juntas de la industria y sirve en la Junta Asesora de Tecnología de la Información del Estado de Nevada.
Info-tech en vivo 2025 en Las Vegas Proporcionará estrategias procesables e información de investigación en profundidad a los líderes y ejecutivos de TI en todas las industrias. Los asistentes tendrán la oportunidad de interactuar con los analistas expertos de Info-Tech, participar en sesiones interactivas y mesas redondas, y obtener un conocimiento crítico sobre el panorama de TI en rápida evolución. La conferencia también contará con una impresionante línea de oradores principales, talleres y eventos de redes diseñados para equipar a los asistentes con las herramientas para impulsar la transformación de TI exponencial. Se publicarán anuncios adicionales en las semanas previas a la conferencia.
Para obtener los últimos detalles, visite el Info-Tech Live 2025 en Las Vegas página, y siga el grupo de investigación de información de información sobre LinkedIn y incógnita.
Media pasa por información-Tech Live 2025 en Las Vegas
Los profesionales de los medios, incluidos periodistas, podcasters e influencers, están invitados a asistir a Info-Tech Live 2025 para obtener acceso exclusivo a la investigación, el contenido y las entrevistas con los líderes de la industria. Para aquellos que no pueden asistir en persona, Info-Tech ofrece una opción de pase digital, proporcionando acceso a notas clave en vivo, sesiones seleccionadas y entrevistas virtuales exclusivas con oradores y analistas.
Los profesionales de los medios que buscan solicitar pases en persona o digitales pueden contactar pr@infotech.com Para asegurar su lugar y cubrir los últimos avances en él para su público.
Oportunidades de expositor
Los expositores también están invitados a formar parte de Info-Tech Live y mostrar sus productos y servicios a un público altamente comprometido de tomadores de decisiones de TI. Para obtener más información sobre cómo convertirse en un expositor de información en vivo, comuníquese con events@infotech.com.
Acerca del grupo de investigación de tecnología de información
Info-Tech Research Group es una de las principales empresas de investigación y asesoramiento del mundo, que atiende con orgullo a más de 30,000 profesionales. La compañía produce una investigación imparcial y altamente relevante y brinda servicios de asesoramiento para ayudar a los líderes a tomar decisiones estratégicas, oportunas y bien informadas. Durante casi 30 años, Info-Tech se ha asociado estrechamente con los equipos para proporcionarles todo lo que necesitan, desde herramientas procesables hasta orientación de analistas, asegurando que brinden resultados medibles para sus organizaciones.
Para obtener más información sobre las divisiones de Info-Tech, visite McLean & Company para obtener servicios de investigación y asesoramiento de recursos humanos y SoftWarReviews para obtener información sobre la compra de software.
Los profesionales de los medios pueden registrarse para un acceso sin restricciones a la investigación a través de TI, recursos humanos y software y cientos de analistas de la industria a través del Programa de Insiders de Medios de la empresa. Para obtener acceso, contactar pr@infotech.com.
Grupo de investigación de tecnología de información de origen
Noticias
Operai trae GPT-4.1 y 4.1 mini a Chatgpt-Lo que las empresas deben saber
Published
11 horas agoon
14 mayo, 2025
Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder de la industria. Obtenga más información
Operai está implementando GPT-4.1, su nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) no inicial que equilibra el alto rendimiento con menor costo, para los usuarios de ChatGPT. La compañía está comenzando con sus suscriptores que pagan en ChatGPT Plus, Pro y Equipo, con el acceso a los usuarios de la empresa y la educación esperada en las próximas semanas.
También está agregando GPT-4.1 Mini, que reemplaza a GPT-4O Mini como el valor predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de nivel gratuito. La versión “Mini” proporciona un parámetro a menor escala y, por lo tanto, una versión menos potente con estándares de seguridad similares.
Ambos modelos están disponibles a través de la selección desplegable “Más modelos” en la esquina superior de la ventana de chat dentro de ChatGPT, dando a los usuarios flexibilidad para elegir entre modelos GPT-4.1, GPT-4.1 mini y razonamiento como O3, O4-Mini y O4-Mini-High.
Inicialmente destinado a usar solo por el software de terceros y los desarrolladores de IA a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, se agregó GPT-4.1 a ChatGPT siguiendo fuertes comentarios de los usuarios.
El líder de investigación de la capacitación posterior de Operai, Michelle Pokrass, confirmó en X, el cambio fue impulsado por la demanda, escribiendo: “Inicialmente estábamos planeando mantener esta API de modelo solo, pero todos lo querían en Chatgpt ¡feliz codificación!”
El director de productos de Operai, Kevin Weil, publicó en X diciendo: “Lo construimos para los desarrolladores, por lo que es muy bueno para la codificación e instrucciones siguientes, ¡hágalo un intento!”
Un modelo centrado en la empresa
GPT-4.1 fue diseñado desde cero para la practicidad de grado empresarial.
Lanzado en abril de 2025 junto con GPT-4.1 Mini y Nano, esta familia modelo priorizó las necesidades de los desarrolladores y los casos de uso de producción.
GPT-4.1 ofrece una mejora de 21.4 puntos sobre GPT-4O en el punto de referencia de ingeniería de software verificado SWE-Bench, y una ganancia de 10.5 puntos en tareas de seguimiento de instrucciones en el punto de referencia MultiChallenge de Scale. También reduce la verbosidad en un 50% en comparación con otros modelos, un rasgo de los usuarios de la empresa elogió durante las pruebas tempranas.
Contexto, velocidad y acceso al modelo
GPT-4.1 admite el contexto estándar Windows para ChatGPT: 8,000 tokens para usuarios gratuitos, 32,000 tokens para usuarios más y 128,000 tokens para usuarios de Pro.
Según el desarrollador Angel Bogado Publicing en X, estos límites coinciden con los utilizados por los modelos de CHATGPT anteriores, aunque los planes están en marcha para aumentar aún más el tamaño del contexto.
Si bien las versiones API de GPT-4.1 pueden procesar hasta un millón de tokens, esta capacidad ampliada aún no está disponible en ChatGPT, aunque el soporte futuro se ha insinuado.
Esta capacidad de contexto extendida permite a los usuarios de la API alimentar las bases de código enteras o grandes documentos legales y financieros en el modelo, útil para revisar contratos de documentos múltiples o analizar grandes archivos de registro.
Operai ha reconocido cierta degradación del rendimiento con entradas extremadamente grandes, pero los casos de prueba empresarial sugieren un rendimiento sólido de hasta varios cientos de miles de tokens.
Evaluaciones y seguridad
Operai también ha lanzado un sitio web de Safety Evaluations Hub para brindar a los usuarios acceso a métricas clave de rendimiento en todos los modelos.
GPT-4.1 muestra resultados sólidos en estas evaluaciones. En las pruebas de precisión de hecho, obtuvo 0.40 en el punto de referencia SimpleQA y 0.63 en Personqa, superando a varios predecesores.
También obtuvo 0.99 en la medida “no insegura” de OpenAI en las pruebas de rechazo estándar, y 0.86 en indicaciones más desafiantes.
Sin embargo, en la prueba de jailbreak Strongject, un punto de referencia académico para la seguridad en condiciones adversas, GPT-4.1 obtuvo 0.23, detrás de modelos como GPT-4O-Mini y O3.
Dicho esto, obtuvo un fuerte 0.96 en indicaciones de jailbreak de origen humano, lo que indica una seguridad más robusta del mundo real bajo el uso típico.
En la adhesión de instrucciones, GPT-4.1 sigue la jerarquía definida de OpenAI (sistema sobre desarrollador, desarrollador sobre mensajes de usuario) con una puntuación de 0.71 para resolver conflictos de mensajes del sistema frente a usuario. También funciona bien para proteger frases protegidas y evitar regalos de soluciones en escenarios de tutoría.
Contextualización de GPT-4.1 contra predecesores
El lanzamiento de GPT-4.1 se produce después del escrutinio alrededor de GPT-4.5, que debutó en febrero de 2025 como una vista previa de investigación. Ese modelo enfatizó un mejor aprendizaje sin supervisión, una base de conocimiento más rica y alucinaciones reducidas, que caían del 61.8% en GPT-4O al 37.1%. También mostró mejoras en los matices emocionales y la escritura de forma larga, pero muchos usuarios encontraron las mejoras sutiles.
A pesar de estas ganancias, GPT-4.5 generó críticas por su alto precio, hasta $ 180 por millón de tokens de producción a través de API, y por un rendimiento decepcionante en matemáticas y puntos de referencia de codificación en relación con los modelos O-Series O de OpenAi. Las cifras de la industria señalaron que si bien GPT-4.5 era más fuerte en la conversación general y la generación de contenido, tuvo un rendimiento inferior en aplicaciones específicas del desarrollador.
Por el contrario, GPT-4.1 se pretende como una alternativa más rápida y más enfocada. Si bien carece de la amplitud de conocimiento de GPT-4.5 y un modelado emocional extenso, está mejor sintonizado para la asistencia de codificación práctica y se adhiere de manera más confiable a las instrucciones del usuario.
En la API de OpenAI, GPT-4.1 tiene un precio de $ 2.00 por millón de tokens de entrada, $ 0.50 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 8.00 por millón.
Para aquellos que buscan un saldo entre velocidad e inteligencia a un costo más bajo, GPT-4.1 Mini está disponible en $ 0.40 por millón de tokens de entrada, $ 0.10 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 1.60 por millón.
Los modelos Flash-Lite y Flash de Google están disponibles a partir de $ 0.075– $ 0.10 por millón de tokens de entrada y $ 0.30– $ 0.40 por millón de tokens de salida, menos de una décima parte del costo de las tasas base de GPT-4.1.
Pero si bien GPT-4.1 tiene un precio más alto, ofrece puntos de referencia de ingeniería de software más fuertes y una instrucción más precisa después, lo que puede ser crítico para los escenarios de implementación empresarial que requieren confiabilidad sobre el costo. En última instancia, el GPT-4.1 de OpenAI ofrece una experiencia premium para el rendimiento de precisión y desarrollo, mientras que los modelos Gemini de Google atraen a empresas conscientes de costos que necesitan niveles de modelos flexibles y capacidades multimodales.
Lo que significa para los tomadores de decisiones empresariales
La introducción de GPT-4.1 aporta beneficios específicos a los equipos empresariales que administran la implementación de LLM, la orquestación y las operaciones de datos:
- Ingenieros de IA Supervisando la implementación de LLM puede esperar una velocidad mejorada e instrucción de adherencia. Para los equipos que administran el ciclo de vida LLM completo, desde el modelo de ajuste hasta la resolución de problemas, GPT-4.1 ofrece un conjunto de herramientas más receptivo y eficiente. Es particularmente adecuado para equipos Lean bajo presión para enviar modelos de alto rendimiento rápidamente sin comprometer la seguridad o el cumplimiento.
- La orquestación de IA conduce Centrado en el diseño de tuberías escalable apreciará la robustez de GPT-4.1 contra la mayoría de las fallas inducidas por el usuario y su fuerte rendimiento en las pruebas de jerarquía de mensajes. Esto facilita la integración en los sistemas de orquestación que priorizan la consistencia, la validación del modelo y la confiabilidad operativa.
- Ingenieros de datos Responsable de mantener una alta calidad de datos e integrar nuevas herramientas se beneficiará de la tasa de alucinación más baja de GPT-4.1 y una mayor precisión objetiva. Su comportamiento de salida más predecible ayuda a construir flujos de trabajo de datos confiables, incluso cuando los recursos del equipo están limitados.
- Profesionales de seguridad de TI La tarea de integrar la seguridad en las tuberías de DevOps puede encontrar valor en la resistencia de GPT-4.1 a jailbreaks comunes y su comportamiento de salida controlado. Si bien su puntaje académico de resistencia de jailbreak deja espacio para mejorar, el alto rendimiento del modelo contra las exploits de origen humano ayuda a apoyar la integración segura en herramientas internas.
En estos roles, el posicionamiento de GPT-4.1 como un modelo optimizado para mayor claridad, cumplimiento y eficiencia de implementación lo convierte en una opción convincente para empresas medianas que buscan equilibrar el rendimiento con las demandas operativas.
Un nuevo paso adelante
Mientras que GPT-4.5 representaba un hito de escala en el desarrollo del modelo, GPT-4.1 se centra en la utilidad. No es el más caro o el más multimodal, pero ofrece ganancias significativas en áreas que importan para las empresas: precisión, eficiencia de implementación y costo.
Este reposicionamiento refleja una tendencia de la industria más amplia, alejada de la construcción de los modelos más grandes a cualquier costo y hacia los modelos capaces más accesibles y adaptables. GPT-4.1 cumple con esa necesidad, ofreciendo una herramienta flexible y lista para la producción para equipos que intentan integrar la IA más profundamente en sus operaciones comerciales.
A medida que OpenAI continúa evolucionando sus ofertas de modelos, GPT-4.1 representa un paso adelante en la democratización de IA avanzada para entornos empresariales. Para la capacidad de equilibrio de los tomadores de decisiones con el ROI, ofrece un camino más claro hacia el despliegue sin sacrificar el rendimiento o la seguridad.
Insights diarias sobre casos de uso comercial con VB diariamente
Si quieres impresionar a tu jefe, VB Daily te tiene cubierto. Le damos la cuenta interior de lo que las empresas están haciendo con la IA generativa, desde cambios regulatorios hasta implementaciones prácticas, por lo que puede compartir ideas para el ROI máximo.
Lea nuestra Política de privacidad
Gracias por suscribirse. Mira más boletines de VB aquí.
Ocurrió un error.

Related posts






















































































































































































































































































































Trending
-
Startups12 meses ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Tutoriales1 año ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Recursos1 año ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Startups10 meses ago
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Startups1 año ago
Deepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
-
Recursos12 meses ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Recursos1 año ago
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Noticias10 meses ago
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo