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Olvida “hacer otro ChatGPT”: el gran negocio hoy es rentar el cómputo para que otros lo ejecuten. Oracle anunció un salto histórico en contratos de infraestructura de IA (backlog a $455B) y, según WSJ/FT, un acuerdo de $300B para proveer cómputo a OpenAI desde 2027. El mercado reaccionó con un rally que puso a Larry Ellison por encima de Elon Musk en riqueza neta.
🧠 ¿Cómo te ayuda la IA en un negocio?
Costeo realista: presupuestar IA ≠ “pagar la API”; el costo mayor es cómputo/energía/latencia. Define SLAs y límites de costo por caso de uso. (Inferencia operativa a partir del viraje hacia infra).
Riesgo proveedor: diversifica (multi-cloud/on-prem híbrido) y exige cláusulas de capacidad para picos. (Inferencia operativa).
Planeación de demanda: si sube el uso, sube factura; crea “circuit breakers” (métodos más baratos/offline) para consultas no críticas. (Inferencia operativa).
📰 La Noticia de IA del Día
Oracle, Larry Ellison capitalizan el boom de IA
Resumen: Oracle reportó obligaciones de desempeño (backlog) por $455B tras cerrar varios contratos multibillonarios ligados a IA, con proyección de superar $500B. Medios como WSJ/FT reportan un acuerdo de $300B (≈$60B/año por 5 años desde 2027) para proveer cómputo a OpenAI. El repunte bursátil llevó a Larry Ellison a superar a Elon Musk como la persona más rica del mundo.
🔎 ¿Por qué importa?
“Picos y palas” ganan: como Nvidia con chips, ahora la nube de IA factura masivamente.
Capacidad y precios: contratos a 5 años bloquean capacidad energética y de centros de datos, afectando costos y disponibilidad para todos. (Inferencia basada en la escala de acuerdos reportados).
Señal de estrategia: los gigantes no solo entrenan modelos; aseguran cómputo a largo plazo (proyecto tipo “Stargate” y equivalentes). (Inferencia; alineada a cobertura de mega-data centers).
📌 Fuente: The Wall Street Journal
🗣️ Frase Inteligente del Día
La estrategia es decidir a qué decirle que no.”
💡 ¿Qué puedes hacer hoy con IA?
Calcula tu “costo de cómputo por resultado”: toma un proceso (p. ej., resumen de tickets) y estima tokens/llamadas por caso; fija un tope mensual y un fallback (modelo más barato o búsqueda local) cuando lo rebasas.
Ensayo de resiliencia: simula una hora pico 10× y mide latencia y degradación de calidad; define modos ahorro (menos contexto, respuestas breves).o.
🔧 Tip del Día
Antes de “conectar todo a la nube”, mueve la búsqueda interna (embeddings) on-device u on-prem cuando sea posible: reduces latencia y costo por consulta, y blindas datos sensibles. (En línea con la tendencia de modelos/embeddings on-device).
💼 Herramientas Recomendadas
Claude (Max/Team/Enterprise): genera PPT/Excel/PDF directo en chat (reportes y tableros rápidos).
NotebookLM: flashcards/quiz para socializar hallazgos sin presentar un deck.
Gumloop (Reddit Insights): automatiza escucha de mercado/competencia con plantillas de scraping y resumen.
🤖 Prompt del Día:
“Actúa como ARQUITECTO DE IA Y FINOPS.
Caso: [describe tu proceso: p. ej., resumen de 1,000 tickets/día].
Entrega:
1) Estimación de uso (tokens/llamadas) y costo mensual con 2 modelos (premium y económico).
2) Tabla de latencia esperada por volumen (p95).
3) “Circuit breakers”: reglas para cambiar a un modo barato (menos contexto, resumen corto) y umbrales de activación.
4) Recomendación multi-cloud/on-prem híbrida (qué va en nube vs local) y riesgos.
Responde en una tabla + checklist accionable”
🖼️ Imagen del Día:
Visualicemos el concepto “picos y palas” (infra) que habilita a los modelos.
💡Los que venden palas en la fiebre del oro.
⚡ Ráfagas IA
Replit triplica valuación y lanza Agent 3. Levantó $250M a $3B y presentó su agente más autónomo (hasta ~200 min construyendo, probando y corrigiendo apps; incluso puede generar otros agentes). Por qué importa: consolida el auge del agentic coding con sesiones multi-hora sin supervisión. Reuters+1
Nace RSL, el “ASCAP del web” para IA. Reddit, Yahoo, Medium y más se unen en Really Simple Licensing: términos de pago en robots.txt (de gratis a pay-per-crawl/inference) y una RSL Collective para negociar licencias. Por qué importa: podría estandarizar cuánto y cómo pagan las IAs por entrenar/usar contenidos… si logran adopción y cumplimiento. The Verge+1
Google baja precios y lleva Veo 3 a vertical. Veo 3 y Veo 3 Fast añaden 9:16, 1080p y recortan precios (ej. Veo 3: ~$0.40/s). Por qué importa: habilita video AI mobile-first y más accesible para marcas/creadores (reels/shorts). developers.googleblog.com+1
Gracias por leer. Hoy vimos por qué la siguiente ola de IA se decide en la infraestructura: capacidad, costos y latencia.
Nos vemos mañana,
El equipo de IA Para Tu Día