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DeepSeek’s AI is bad for OpenAI and NVIDIA. But it might be great for you.

Published

2 meses ago

29 enero, 2025

When it comes to AI, I’d consider myself a casual user and a curious one. It’s been creeping into my daily life for a couple of years, and at the very least, AI chatbots can be good at making drudgery slightly less drudgerous.

But whenever I start to feel convinced that tools like ChatGPT and Claude can actually make my life better, I seem to hit a paywall, because the most advanced and arguably most useful tools require a subscription. Then came DeepSeek.

The Chinese startup DeepSeek sunk the stock prices of several major tech companies on Monday after it released a new open-source model that can reason on the cheap: DeepSeek-R1. The company says R1’s performance matches OpenAI’s initial “reasoning” model, o1, and it does so using a fraction of the resources. It also cost a lot less to use. That adds up to an advanced AI model that’s free to the public and a bargain to developers who want to build apps on top of it.

While OpenAI, Anthropic, Google, Meta, and Microsoft have collectively spent billions of dollars training their models, DeepSeek claims it spent less than $6 million on using the equipment to train R1’s predecessor, DeepSeek-V3. (Disclosure: Vox Media is one of several publishers that has signed partnership agreements with OpenAI. Our reporting remains editorially independent.)

To get unlimited access to OpenAI’s o1, you’ll need a pro account, which costs $200 a month. DeepSeek does charge companies for access to its application programming interface (API), which allows apps to talk to each other and helps developers bake AI models into their apps. But what DeepSeek charges for API access is a tiny fraction of the cost that OpenAI charges for access to o1. So it might not come as a surprise that, as of Wednesday morning, DeepSeek wasn’t just the most popular AI app in the Apple and Google app stores. It was the most popular app, period.

“The main reason people are very excited about DeepSeek is not because it’s way better than any of the other models,” said Leandro von Werra, head of research at the AI platform Hugging Face. “It’s more that it’s an open model, and coming from a place where people didn’t expect it to come from.”

So as Silicon Valley and Washington pondered the geopolitical implications of what’s been called a “Sputnik moment” for AI, I’ve been fixated on the promise that AI tools can be both powerful and cheap. And on top of that, I imagined how a future powered by artificially intelligent software could be built on the same open-source principles that brought us things like Linux and the World Web Web.

This could be wishful thinking and a little bit naive. After all, OpenAI was originally founded as a nonprofit company with the mission to create AI that would serve the entire world, regardless of financial return. That’s no longer the case.

But this is why DeepSeek’s explosive entrance into the global AI arena could make my wishful thinking a bit more realistic. While my own experiments with the R1 model showed a chatbot that basically acts like other chatbots — while walking you through its reasoning, which is interesting — the real value is that it points toward a future of AI that is, at least partially, open source. It indicates that even the most advanced AI capabilities don’t need to cost billions of dollars to build — or be built by trillion-dollar Silicon Valley companies. That means more companies could be competing to build more interesting applications for AI.

And while American tech companies have spent billions trying to get ahead in the AI arms race, DeepSeek’s sudden popularity also shows that while it is heating up, the digital cold war between the US and China doesn’t have to be a zero-sum game.

DeepSeek’s unconventional, almost-open-source approach

While you may not have heard of DeepSeek until this week, the company’s work caught the attention in the AI research world a few years ago. The company actually grew out of High-Flyer, a China-based hedge fund founded in 2016 by engineer Liang Wenfeng. High-Flyer found great success using AI to anticipate movement in the stock market. That, however, prompted a crackdown on what Beijing deemed to be speculative trading, so in 2023, Liang spun off his company’s research division into DeepSeek, a company focused on advanced AI research.

From the outset, DeepSeek set itself apart by building powerful open-source models cheaply and offering developers access for cheap. In the software world, open source means that the code can be used, modified, and distributed by anyone. In the context of AI, that applies to the entire system, including its training data, licenses, and other components. Thanks to DeepSeek’s open-source approach, anyone can download its models, tweak them, and even run them on local servers.

The major US players in the AI race — OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft — have closed models built on proprietary data and guarded as trade secrets. Meta has set itself apart by releasing open-source models. Conventional wisdom suggested that open models lagged behind closed models by a year or so. DeepSeek apparently just shattered that notion.

DeepSeek’s models are not, however, truly open source. They’re what’s known as open-weight AI models. That means the data that allows the model to generate content, also known as the model’s weights, is public, but the company hasn’t released its training data or code. Von Werra, of Hugging Face, is working on a project to fully reproduce DeepSeek-R1, including its data and training pipelines. One of the goals is to figure out how exactly DeepSeek managed to pull off such advanced reasoning with far fewer resources than competitors, like OpenAI, and then release those findings to the public to give open-source AI development another leg up.

“If more people have access to open models, more people will build on top of it,” von Werra said.

Still, we already know a lot more about how DeepSeek’s model works than we do about OpenAI’s. DeepSeek published a detailed technical report on R1 under an MIT License, which gives permission to reuse, modify, or distribute the software. A similar technical report on the V3 model released in December says that it was trained on 2,000 NVIDIA H800 chips versus the 16,000 or so integrated circuits competing models needed for training. Training took 55 days and cost $5.6 million, according to DeepSeek, while the cost of training Meta’s latest open-source model, Llama 3.1, is estimated to be anywhere from about $100 million to $640 million. But because Meta does not share all components of its models, including training data, some do not consider Llama to be truly open source.

When it comes to performance, there’s little doubt that DeepSeek-R1 delivers impressive results that rival its most expensive competitors. A comparison of models from Artificial Analysis shows that R1 is second only to OpenAI’s o1 in reasoning and artificial analysis. It actually slightly outperforms o1 in terms of quantitative reasoning and coding. The big tradeoff appears to be speed. DeepSeek is kind of slow, and you’ll notice it if you use R1 in the app or on the web. It does show you what it’s thinking as it’s thinking, though, which is kind of neat.

Now, the number of chips used or dollars spent on computing power are super important metrics in the AI industry, but they don’t mean much to the average user. The most basic versions of ChatGPT, the model that put OpenAI on the map, and Claude, Anthropic’s chatbot, are powerful enough for a lot of people, and they’re free. They can summarize stuff, help you plan a vacation, and help you search the web with varying results. But chatbots are far from the coolest thing AI can do.

The challenge to America’s global AI supremacy

What’s most exciting about DeepSeek and its more open approach is how it will make it cheaper and easier to build AI into stuff. This is a huge deal for developers trying to create killer apps as well as scientists trying to make breakthrough discoveries. It’s also a huge challenge to the Silicon Valley establishment, which has poured billions of dollars into companies like OpenAI with the understanding that the massive capital expenditures would be necessary to lead the burgeoning global AI industry.

It’s not an understatement to say that DeepSeek is shaking the AI industry to its very core. The stock market’s reaction to the arrival of DeepSeek-R1’s arrival wiped out nearly $1 trillion in value from tech stocks and reversed two years of seemingly neverending gains for companies propping up the AI industry, including most prominently NVIDIA, whose chips were used to train DeepSeek’s models.

It also indicated that the Biden administration’s moves to curb chip exports in an effort to slow China’s progress in AI innovation may not have had the desired effect. Joe Biden started blocking exports of advanced AI chips to China in 2022 and expanded those efforts just before Trump took office. However, China’s AI industry has continued to advance apace its US rivals. DeepSeek is joined by Chinese tech giants like Alibaba, Baidu, ByteDance, and Tencent, who have also continued to roll out powerful AI tools, despite the embargo.

What this means for the future of America’s quest for AI dominance is up for debate. President Donald Trump praised DeepSeek’s ability to come up “with a faster method of AI and much less expensive method.” He added, “The release of DeepSeek, AI from a Chinese company should be a wakeup call for our industries that we need to be laser-focused on competing to win.”

But we’re far too early in this race to have any idea who will ultimately take home the gold. “This is like being in the late 1990s or even right around the year 2000 and trying to predict who would be the leading tech companies, or the leading internet companies in 20 years,” said Jennifer Huddleston, a senior fellow at the Cato Institute.

What is clear is that the competitors are aiming for the same finish line. Liang said in a July 2024 interview with Chinese tech outlet 36kr that, like OpenAI, his company wants to achieve general artificial intelligence and would keep its models open going forward. He added, “OpenAI is not a god.” Liang’s goals line up with those of Sam Altman and OpenAI, which has cast doubt on DeepSeek’s recent success. Microsoft and OpenAI are reportedly investigating whether DeepSeek used ChatGPT output to train its models, an allegation that David Sacks, the newly appointed White House AI and crypto czar, repeated this week.

There is, of course, the chance that this all goes the way of TikTok, another Chinese company that challenged US tech supremacy. It was originally Trump who cited national security concerns as a reason to ban the app, which is owned by ByteDance. Congress and the Biden administration took up the mantle, and now TikTok is banned, pending the app’s sale to an American company.

DeepSeek uses ByteDance as a cloud provider and hosts American user data on Chinese servers, which is what got TikTok in trouble years ago. The concern here is that the Chinese government could access that data and threaten US national security. DeepSeek also says in its privacy policy that it can use this data to “review, improve, and develop the service,” which is not an unusual thing to find in any privacy policy.

Unsurprisingly, DeepSeek does abide by China’s censorship laws, which means its chatbot will not give you any information about the Tiananmen Square massacre, among other censored subjects. But it’s not yet clear that Beijing is using the popular new tool to ramp up surveillance on Americans. At least, it’s not doing so any more than companies like Google and Apple already do, according to Sean O’Brien, founder of the Yale Privacy Lab, who recently did some network analysis of DeepSeek’s app.

“From a privacy standpoint, people need to understand that most mainstream apps are spying on them, and this is no different,” O’Brien told me. “It’s just a question of who’s doing the spying.”

Which brings us back to that paywall question. There’s an old adage that if something online is free on the internet, you’re the product. So while it’s exciting and even admirable that DeepSeek is building powerful AI models and offering them up to the public for free, it makes you wonder what the company has planned for the future.

In the meantime, you can expect more surprises on the AI front. You might even be able to tinker with these surprises, too. OpenAI recently rolled out its Operator agent, which can effectively use a computer on your behalf — if you pay $200 for the pro subscription. This week, people started sharing code that can do the same thing with DeepSeek for free.

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ChatGPT, Google Gemini y otros modelos de IA están utilizando sus datos para capacitación; aquí le mostramos cómo detenerlo

Published

4 horas ago

11 abril, 2025

Sergio Villanueva

Los modelos de IA se han convertido rápidamente en una parte diaria de la vida para muchos de nosotros. Ya sea que se trate de una consulta rápida con ChatGPT, una inmersión profunda con Gemini o una sesión de imagen con MidJourney, estas herramientas pueden ser útiles en casi todas las situaciones.

Sin embargo, a través de todas estas conversaciones, creaciones de imágenes extrañas y muescas mental, se están generando muchos datos. Esto plantea dos grandes preguntas: ¿Se utilizan todos estos datos en algún lugar y puede optar por no participar?

¿Cómo se utilizan sus datos para la capacitación?

Cada modelo de IA es diferente cuando se trata de su proceso de entrenamiento. Algunos desean mantener sus datos completamente separados, mientras que otros utilizan sus datos para mejorar una variedad de funciones en el modelo.

Por ejemplo, es común que los modelos analicen las conversaciones y el historial que tenemos con los chatbots. De esta manera, pueden aprender el lenguaje natural, la comprensión y la generación. Esto les ayuda a ser más comprometidos de manera humana.

Si bien muchos de los modelos tienen guías sobre cómo se utilizan sus datos, todavía no siempre está claro de inmediato. Los modelos de IA son inherentemente complicados con miles de millones de puntos de datos y millones de usuarios.

Chatgpt

(Imagen: © Future)

Chatgpt, posiblemente el más conocido de los generadores de IA, le facilita este proceso. En el escritorio, vaya al sitio web de ChatGPT, haga clic en el botón de cuenta en la parte superior de la pantalla y navegue hasta la configuración.

A partir de aquí, desplácese hacia abajo hasta los controles de datos y cambie la configuración ‘Mejorar el modelo para que todos’ se desactiven. Esto evitará que ChatGPT use sus conversaciones y datos para cualquier capacitación en modelo.

ChatGPT ha declarado que no vende sus datos, por lo que, en teoría, esta es la única forma en que se usará.

Google Géminis

(Imagen: © Shutterstock)

Optar fuera de la capacitación en datos de Géminis es un proceso bastante simple. Primero, inicie sesión en la aplicación o la plataforma de escritorio.

En el escritorio, vaya al panel de Google Gemini y haga clic en el botón de actividad en la parte inferior izquierda de la pantalla. A continuación, apague la configuración de actividades de Gemini Apps. Esto impedirá que Gemini guarde sus actividades y las use.

En la aplicación Google Gemini, deberá hacer clic en su cuenta en la parte superior derecha. A partir de aquí, sigues el mismo proceso, yendo a la actividad de las aplicaciones de Gemini y apagando la configuración.

Si está en el espacio de trabajo de Google para Gemini, deberá ser un administrador para cambiar esta configuración.

Antrópico Claude

(Imagen: © Future/Npowell)

Claude, por defecto, no usará sus datos para fines de capacitación. Sin embargo, hay algunas situaciones en las que esto será diferente.

Si sus conversaciones se marcan al equipo de confianza y seguridad, podrían usarse para fines de capacitación. Esto puede suceder si rompe los términos y condiciones de Claude en sus insumos y solicitudes.

Igualmente, si marca su propio contenido o una respuesta de Claude, esto también podría usarse para el entrenamiento.

De lo contrario, la única forma en que Claude usará sus datos para fines de capacitación es si lo opta deliberadamente.

No está del todo claro cómo se usan sus datos fuera de los propósitos de capacitación. Claude afirma que solo un número limitado de miembros del personal tiene acceso a datos de conversación y que solo se accederá para fines comerciales explícitos.

Puede leer el acuerdo de privacidad total de Anthrope para obtener más información.

Deepseek r1

(Imagen: © Justin Sullivan / Getty Images)

Si le preocupa la privacidad y sus datos, Deepseek podría no ser el mejor modelo de IA para usar.

En su política de privacidad, queda claro que Deepseek recopila información sobre usted de tres maneras diferentes:

Información de la cuenta: Cuando configura una cuenta, Deepseek registrará información, incluida su fecha de nacimiento, nombre de usuario, dirección de correo electrónico y número de teléfono.

Entrada del usuario: Deepseek puede recopilar sus entradas de texto, indicaciones, archivos cargados, comentarios, historial de chat y otro contenido generado en los modelos.

Información del contacto: Si se pone en contacto con Deepseek, pueden realizar un seguimiento de la información dada, incluida la edad y los datos de contacto.

Deepseek también recopila automáticamente información que incluye modelos de dispositivos, direcciones IP, lenguaje del sistema e ID de dispositivo.

Deepseek puede utilizar esta información para entrenar su modelo. También afirman que se puede acceder a la información recopilada cuando existe un riesgo de abuso o actividad ilegal o cuando la policía requiere información.

Si bien no hay forma de optar por no participar, Deepseek dice que puede comunicarse con ellos a través de la dirección de correo electrónico privacy@deepseek.com para ‘proporcionar comentarios’.

Intermediario

(Imagen: © Shutterstock)

MidJourney es un poco más complicado debido a la forma en que maneja los datos de la imagen. MidJourney no vende sus datos (como se indica en sus términos y condiciones) y ha declarado que le informará a sus usuarios si alguna vez cambia.

También afirman que, si alguna vez elimina su cuenta, eliminará todos sus datos con ella. Sin embargo, no está claro si las imágenes que genera se utilizan para los datos de entrenamiento.

MidJourney también publica imágenes generadas en su sitio web, donde los usuarios pueden clasificarlas. Puede optar por no participar cambiando al modo sigiloso, una característica solo disponible para aquellos en planes Pro o Mega. En estos planes, también puede hacer que las imágenes hechas anteriormente sean privadas.

Grokai

(Imagen: © Shutterstock)

Si bien Grok usa sus datos para la capacitación, es muy fácil optar por no participar. Cómo haces esto depende de cómo estés usando Grok.

Para X, vaya a su configuración y luego privacidad y seguridad. Desde aquí, desplácese hasta el intercambio de datos y la personalización y apague tanto la personalización de Grok como los colaboradores de Grok y terceros.

Aquí, también puede desactivar cualquier intercambio de datos de X en general.

Si usa Grok como aplicación, vaya a Configuración y controles de datos y deseleccione “Mejore el modelo”. Si está utilizando el modelo AI a través de su sitio web, vaya a Configuración, datos y luego apague “Mejore el modelo”.

Adobe

(Imagen: © Shutterstock)

Adobe es bastante claro sobre su entrenamiento de datos. Si almacena cualquier archivo en la nube creativa de Adobe, la compañía podría analizarlos para hacer mejoras en su software. En la mayoría de las situaciones, Adobe no los usará para entrenar la IA generativa, pero eso cambia si elige enviar contenido al mercado de valores de Adobe.

Para optar por no participar, ingrese a la configuración de privacidad de la cuenta de Adobe. A partir de aquí, ingrese la sección ‘Análisis de contenido para la mejora del producto’ y altere la configuración a OFF. Esto optará por completo sus datos y las cosas que hace a través de Adobe que se utiliza para el entrenamiento.

Si está utilizando una escuela o una cuenta comercial, puede omitir este paso por completo, ya que ambos tipos se optan automáticamente.

Gramática

(Imagen: © Shutterstock)

Grammarly realmente se ha sumergido en el mundo de la IA recientemente, incrustando fuertemente la tecnología en su verificador de gramática. Sin embargo, hacen que la opción no sea de retención de datos bastante fácil.

En su sitio web, Grammarly afirma que “todos los usuarios pueden controlar si su contenido se usa para mejorar nuestros productos, y no permitimos que ningún procesador de IA de terceros con los que trabajemos almacene los datos de nuestros usuarios o los use para capacitar a sus modelos”.

Para optar por no recibir el uso de Grammarly de sus datos para capacitación, diríjase a la configuración de su cuenta y alterne la configuración en la mejora y la capacitación del producto. Esto lo optará por cualquier proceso de capacitación que use gramaticalmente.

Más de la guía de Tom

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Google Cloud Next 2025: Gemini y actualizaciones de AI de Agente, nuevas TPUS

Published

14 horas ago

10 abril, 2025

Sergio Villanueva

Pichai destacó que Géminis ahora impulsa cada uno de GoogleLos productos de medio billón de usuarios, incluidos siete con más de dos mil millones de usuarios, y se burlaron de la llegada de Gemini 2.5 Flash, un nuevo modelo de baja latencia optimizado para un razonamiento rápido y una rentabilidad.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloudexpandido en esta visión: “Lo que alguna vez fue una posibilidad es ahora la realidad vibrante que estamos construyendo colectivamente”.

Kurian reveló que más de cuatro millones de desarrolladores ahora están construyendo con Gemini, mientras que el uso de Vertex Ai ha crecido 20 veces año tras año, impulsado por la creciente adopción de modelos como Gemini, Imagen y VEO.

Este aumento en el uso está respaldado por la vasta infraestructura de Google: 42 regiones, más de dos millones de millas de fibra submarina y terrestre, y más de 200 puntos de presencia a nivel mundial, todos accesibles para las empresas a través del nuevo servicio WAN en la nube.

En todos los modelos de IA, sistemas de agente, redes y seguridad, el mensaje de Google Cloud fue claro: esta no es solo una plataforma de IA; Es un motor de transformación de pila completa para la empresa.

Estos son todos los anuncios principales de Google Cloud Next 2025:

El CEO de Alphabet, Pichai, subió a la etapa de apertura para provocar el próximo modelo en el arsenal Ai de HyperScaler: Géminis 2.5 Flashun modelo de razonamiento de baja latencia. No se reveló un marco de tiempo de lanzamiento específico, pero el CEO dijo que representa una evolución de su popular modelo de caballo de batalla.

Google Cloud también proporcionó una actualización en VEO 2, Un modelo de generación de videos desarrollado por Google DeepMind, revelando que ahora está “listo para la producción” en la API de Géminis.

El modelo puede seguir instrucciones simples y complejas, así como simular la física del mundo real en videos de alta calidad que abarcan una amplia gama de estilos visuales.

Los primeros usuarios incluyen Wolf Games, que está utilizando VEO 2 para construir “experiencias cinematográficas” para su plataforma de juego de historia interactiva personalizada.

https://www.youtube.com/watch?v=-uqle4fmvka

Conozca el nuevo hardware de hipercomutadores: Ironwood

AI HyperComuter de Google Cloud es el caballo de batalla detrás de casi todas las cargas de trabajo de IA en su plataforma en la nube. El sistema de supercomputación integrado ahora presenta el Última iteración de su línea de hardware personalizadaUnidades de procesamiento de tensor (TPU).

Madera de hierroLa TPU de la 7ª generación ofrece 5 veces más capacidad de cómputo pico y 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (HBM) en comparación con la generación previa, Trillium.

Las nuevas TPU de Ironwood vienen en dos configuraciones: 256 chips o 9,216 chips, cada una disponible como una cápsula de una sola escala, con la vaina más grande que ofrece 42.5 exafultos de cómputo.

El hardware HyperComuter está diseñado para ser 2 veces más eficiente de energía en comparación con Trillium, al tiempo que ofrece más valor por vatio.

Los desarrolladores ahora pueden acceder a Ironwood a través de la pila optimizada de Google Cloud en Pytorch y Jax.

Google Cloud vio al hiperscaler duplicar su AI agente Ofertas, presentando nuevas herramientas para permitir que las empresas construyan, implementen y escalaran sistemas de múltiples agentes.

En el corazón de las actualizaciones estaba la nueva Kit de desarrollo de agentes (ADK)-Un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA sofisticados en menos de 100 líneas de código. Ya está siendo utilizado por marcas como Renault y Revionics para automatizar los flujos de trabajo y la toma de decisiones.

Para implementar estos agentes en producción, Google introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución totalmente administrado en Vertex AI. Admite memoria a corto y largo plazo, herramientas de evaluación incorporadas e integración nativa con la plataforma Agentspace de Google para un intercambio interno seguro.

El segundo gran anuncio de agente fue el Protocolo de Agente2Agent (A2A) – Un estándar de interoperabilidad abierto que permite a los agentes comunicarse y colaborar en diferentes marcos como ADK, Langgraph y Crew.ai. Ya están a bordo más de 50 socios, incluidos Box, ServiceNow, Uipath y Deloitte.

Actualizaciones de redes: Cloud Wan, Reducciones de costos de servicio Gen AI

Las redes en el próximo 2025 se centraron en la escala para la IA y la mejora del rendimiento de la nube.

Un nuevo Interconexión de nube de 400 g e interconexión de nubellegando a finales de este año, promete 4X el ancho de banda para la incorporación de datos más rápidos y el entrenamiento de modelos de múltiples nubes.

Google Cloud también se introdujo Soporte para grupos de IA de hasta 30,000 GPU En una configuración sin bloqueo, ahora disponible en la vista previa, dirigida a sobrealimentar la capacitación y el rendimiento de inferencia.

Se han reducido los costos generativos de servicio de IA hasta hasta un 30%, con mejoras de rendimiento de hasta el 40%, gracias a innovaciones como GKE Inference Gateway.

Google también debutó Nube wanuna columna vertebral empresarial totalmente administrada que abre su infraestructura de red global para redes de área amplia. Diseñado para simplificar y asegurar arquitecturas WAN Enterprise, ofrece un rendimiento hasta un 40% más rápido en comparación con Internet público.

En el borde, Google anunció Programabilidad y rendimiento mejoradoscon extensiones de servicio ahora GA para equilibrio de carga en la nube. Cloud CDN Support está en camino, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de la aplicación en el borde utilizando estándares abiertos como WebAssembly.

https://www.youtube.com/watch?v=xzgu02ycsvc

Actualizaciones de seguridad: Google Unified Security, agentes de Géminis

La infraestructura empresarial está creciendo en complejidad, ampliando la superficie de ataque y sobrecargando a los equipos de seguridad aislados. ¿La respuesta de Google? Seguridad unificada de Google (Gus), que ahora está generalmente disponible.

Gus está diseñado para unificar la inteligencia de amenazas, las operaciones de seguridad, la seguridad en la nube y la navegación segura en una sola plataforma con IA, integrando la experiencia de la empresa. Mandante Subsidiaria para ofrecer una protección más escalable y eficiente.

La nueva solución de seguridad crea un tejido de datos de seguridad de búsqueda en toda la superficie de ataque, que ofrece visibilidad, detección y respuesta en tiempo real en redes, puntos finales, nubes y aplicaciones. Las señales de seguridad se enriquecen automáticamente con la inteligencia de amenazas de Google, y cada flujo de trabajo se simplifica con sus modelos insignia de IA Gemini.

Google también introdujo Agentes de seguridad con Géminis. Entre las nuevas herramientas de AI de agente incluyen un agente de triaje de alerta en las operaciones de seguridad de Google, que investiga automáticamente alertas, compila evidencia y realiza veredictos.

Un nuevo agente de análisis de malware en Google Amenazing Intelligence evalúa un código potencialmente malicioso, ejecuta scripts de deobfuscación y entrega veredictos con plena explicación. Ambos están previsamente en la Q2.

Asociaciones: Equipo Ups con Nvidia, Juniper, SAP y más

No sería una nube de Google a continuación sin una serie de asociaciones golpeadas o extendidas, y este año no fue diferente.

El hiperscaler amplió su asociación con Lumen Para mejorar las soluciones de nube y de red. El equipo se centrará en integrar WAN en la nube con los servicios de Lumen, proporcionar acceso directo a la fibra a las regiones de Google Cloud y ofrecer conexiones seguras y obtenidas de aire a Google Distributed Cloud.

Google Cloud también unió fuerzas con Nvidia Para llevar su familia Géminis de modelos de IA a los sistemas Blackwell del fabricante de chips. La medida ve que los modelos de Géminis están disponibles en el momento, lo que permite a los clientes bloquear la información confidencial, como los registros de pacientes, las transacciones financieras e información del gobierno clasificada.

“Al llevar nuestros modelos de Géminis en las instalaciones con el rendimiento innovador de Nvidia Blackwell y las capacidades informáticas confidenciales, estamos permitiendo a las empresas desbloquear todo el potencial de la IA agente”, dijo Sachin Gupta, vicepresidente y gerente general de infraestructura y soluciones en Google Cloud.

Sus modelos Géminis también están llegando a SAVIAEl centro de IA generativo en su plataforma de tecnología comercial. La hiperescala también agregó sus capacidades de video e inteligencia del habla para apoyar la generación (RAG) de recuperación multimodal para el aprendizaje basado en video y el descubrimiento de conocimiento en los productos SAP.

También anunciado fue una colaboración con Redes de enebro para acelerar los nuevos despliegues de campus y ramas empresariales. Los clientes podrán usar la solución WAN Cloud WAN de Google junto con Juniper Mist Wired, Wireless, NAC, Firewalls y Secure SD-WAN Solutions, lo que les permite conectar aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA, ya sea en Internet, en nubes o dentro de los centros de datos.

El hiperscaler se asoció con Oráculo Para presentar un programa de socios diseñado para permitir a Oracle y Google Cloud Partners ofrecer Oracle Database@Google Cloud a sus clientes.

Firma de almacenamiento de datos DataDirect Reds (DDN) también se unió a Google Cloud en su servicio de sistema de archivos paralelo de Luster Administrado, que proporciona hasta 1 TB/s de rendimiento para servicios de acceso rápido para empresas y startups que construyen AI y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC).

Acentuar También amplió su asociación estratégica con Google Cloud, con la pareja comprometida a trabajar juntos para desarrollar soluciones de IA específicas de la industria.

Estas últimas asociaciones se suman a las que se escriben a principios de este año, como con Deutsche Telekom, con la pareja trabajando juntos en AI Avancement and Cloud Integration en la infraestructura de red del operador.

Google Cloud para impulsar la modernización de red de Deutsche Telekom con IA, Cloud

Google Cloud, Infovista unen fuerzas en la planificación de la red de RF

Google Cloud admite DT y Vodafone Italia con Ran-Driven AI y una revisión de datos

Noticias

Operai golpea a Elon Musk con contador • El registro

Published

17 horas ago

10 abril, 2025

Sergio Villanueva

Operai ha contrarrestado al cofundador Elon Musk, acusándolo de tácticas ilegales e injustas para descarrilar sus planes de reestructuración y exigir que un juez lo responsabilice por el daño presuntamente infligido en la AI Super-Lab.

El contador considerable [PDF] y la respuesta a las afirmaciones de Musk se presentó ayer en el Tribunal Federal de California. Si bien acusa al magnate de Tesla de una amplia gama de comportamientos destinados a socavar las operaciones de OpenAI, incluido “acoso, interferencia y información errónea”, las dos reclamaciones de alivio de la Contadora se concentran en el intento de febrero de Musk para comprar el fabricante de ChatGPT por $ 97.375 mil millones. Si bien el equipo de Musk ha retratado la oferta como genuina, los abogados de OpenAi lo llaman algo completamente diferente.

En lugar de una oferta de adquisición seria, OpenAI afirma que la medida de Musk fue una “simulada” diseñada “para interferir con la reestructuración corporativa contemplada de OpenAI”. Musk ya no está involucrado en OpenAi y dirige un atuendo de inteligencia artificial rival, Xai, entre otros negocios.

“La carta no incluía evidencia de financiamiento para pagar el precio de compra de casi $ 100 mil millones”, dijo Openai en su presentación de contadores, y agregó que ninguno de los inversores enumerados en la carta de intención de Musk había hecho ninguna diligencia debida. Más tarde, un inversor admitió, según los registros de la corte, que la intención de Musk era obtener acceso a los materiales internos de Openi a través de los procedimientos legales y “detrás de la pared” en el Super Lab de respaldo de Microsoft.

“Aunque OpenAi reconoció la oferta como una finta, su mera existencia, y la tormenta de fuego de los medios que lo rodean, requirió OpenAi para gastar recursos significativos en la respuesta”, dijo el gigante de la IA.

Es ese esfuerzo, y la llamada “oferta simulada”, lo que llevó a OpenAi a acusar a Musk de prácticas comerciales injustas y fraudulentas, así como una interferencia tortuosa con prospectivo ventaja económica (es decir, cuando un tercero interrumpe un posible acuerdo en detrimento del demandante).

Operai está buscando un alivio cautelar para detener la supuesta interferencia y restitución de Musk por los recursos que, según los que afirma, respondieron a su oferta.

Le preguntamos a OpenAi qué esperaba lograr, y nos dirigió a la presentación de la corte y a sus comentarios realizados en la X de Musk, donde el negocio AI dijo que el contador estaba destinado a detener sus “tácticas de mala fe para reducir la velocidad de OpenAi y aprovechar el control de las innovaciones principales de la IA para su beneficio personal”.

[Musk] Intenté confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como un fin de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se quedó

“Elon nunca ha sido sobre la misión. Siempre ha tenido su propia agenda”, continuó Openai. “Trató de confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como una con fines de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se fue”.

La muy breve historia de una disputa multimillonaria

Para aquellos que han hecho todo lo posible para ignorar la disputa del jefe de Musk y Operai, Sam Altman, puede ser necesaria un poco de historia.

Musk fue uno de los cofundadores de OpenAi, pero se asaltó en 2018 luego de desacuerdos internos sobre el control y la dirección estratégica. Operai alega que el Oligarch SpaceX propuso fusionarse OpenAi con Tesla (que tiene objetivos autónomos impulsados por IA) o buscó un control total, que el equipo de Altman rechazó, lo que llevó a su salida.

En un momento, el liderazgo de Openi temía que Musk se convertiría en un “dictador” de AGI, o poderosa inteligencia general artificial, si se le permitiera un control completo sobre el laboratorio, a juzgar por correos electrónicos surgió durante esta batalla legal.

“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación, nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribió Musk, cofundador y mega-boffin Ilya Sutskever. “El objetivo de OpenAi es hacer el futuro el futuro y evitar una dictadura AGI”.

En marzo de 2024, Musk demandó a Openai y Altman alegando incumplimiento de contrato, prácticas comerciales injustas y fallas fiduciarias relacionadas con la estrecha asociación de OpenAI con Microsoft y el establecimiento de una subsidiaria con fines de lucro. (Openai comenzó como una organización sin fines de lucro).

Musk retiró esta demanda en junio del año pasado sin proporcionar una razón pública, pero presentó una casi idéntica un par de meses después. Afirmó el cambio de OpenAi hacia un modelo con fines de lucro contradecía su misión original de desarrollar IA en beneficio de la humanidad.

El equipo legal de Openai describió la queja de Musk como “Lurch[ing] De la teoría a la teoría, distorsione[ing] sus propias exhibiciones y comercio[ing] De principio a fin en conclusiones sin hechos y a menudo ad hominem “.

Operai niega que se esté convirtiendo en una empresa única con fines de lucro, afirmando en su contratación que su plan de reestructuración solo vería que su subsidiaria con fines de lucro se convirtió en una corporación de beneficios público. Ese movimiento es necesario, afirmado Openai, para permitir que el equipo compita mejor por el capital “al servicio de la misión de desarrollar AGI en beneficio de la humanidad”. Dicho esto, Operai continúa recaudando decenas de miles de millones de dólares en fondos, $ 40 mil millones tan recientemente como finales de marzo.

Un portavoz de Operai le dijo además El registro No tenía intención de abandonar su núcleo sin fines de lucro.

“Nuestra junta ha sido muy clara de que tenemos la intención de fortalecer la organización sin fines de lucro para que pueda cumplir su misión a largo plazo”, nos dijo Openai. “No lo estamos vendiendo, estamos duplicando su trabajo”.

Operai también nos señaló el anuncio de la semana pasada de una comisión que comprende expertos en salud, ciencia, educación y servicios públicos para guiar la evolución planificada de las ORG.

“Esperamos los aportes y los consejos de los líderes que tienen experiencia en organizaciones comunitarias sobre cómo podemos ayudarlos a lograr sus misiones”, dijo Openai en un comunicado enviado por correo electrónico.

Sin embargo, OpenAi tiene que completar su transición a una entidad con fines de lucro a fines de 2025 para asegurar que los $ 40 mil millones mencionados anteriormente en fondos dirigidos por SoftBank.

Es probable que la demanda de Musk solo desacelere, especialmente porque el juicio, según una orden previa al juicio esta semana, no se debe comenzar hasta marzo de 2026.

Ni Musk, famoso ahora, la grasa Eminence del presidente Trump, ni su equipo legal respondieron a preguntas para esta historia. ®