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Google ha centrado su narrativa post‑I/O en una transición hacia un ecosistema “agentic”: modelos y plataformas diseñadas para crear agentes capaces de recuperar, planificar y ejecutar tareas con mayor autonomía. En las coberturas de la conferencia se destacan lanzamientos y mejoras en la familia Gemini (nuevas variantes y funciones de agente), integraciones más profundas con productos de Google y características que facilitan flujos multi‑paso y ejecución de herramientas por parte de los agentes. La cobertura enfatiza que Google busca posicionar Gemini como el centro de servicios conversacionales y de agentes integrados en Search, Workspace y Android, con impacto directo en desarrolladores y en la infraestructura de nube. [Fuente: TechRadar]. (techradar.com)
Alphabet informó públicamente de un plan para captar hasta 80.000 millones de dólares mediante venta de acciones, con el objetivo declarado de financiar el despliegue y la expansión de infraestructura de cómputo para AI. La operación se enmarca en una estrategia mayor de inversión en capacidad de datos y centros de proceso para soportar la creciente demanda de servicios de IA y agentes a gran escala. Analistas y prensa recogieron la noticia como un movimiento para equilibrar la financiación del despliegue de capacidades sin reducir liquidez operativa. [Fuente: TechCrunch]. (techcrunch.com)
GitHub ha migrado su facturación de Copilot a un modelo de créditos por uso (“GitHub AI Credits”) a partir del 1 de junio: cada plan incluye una asignación mensual de créditos y el consumo adicional se factura por crédito (valor referencial comunicado por GitHub). El cambio convierte muchas interacciones —especialmente sesiones largas o agentes que generan contexto extenso— en consumo medible por tokens, lo que altera la economía de uso para desarrolladores y equipos. GitHub ha publicado la documentación de planes y comportamiento de créditos para que los administradores puedan estimar impacto en costes. [Fuente: Docs GitHub]. (docs.github.com)
Como parte del cambio de modelo, GitHub anunció que las funcionalidades de “Copilot Code Review” pasarán a consumir también minutos de GitHub Actions a partir del 1 de junio. Esto implica que, además de los créditos AI para el procesamiento de tokens, las organizaciones verán impacto en su cuota de Actions cuando utilicen revisiones automatizadas impulsadas por Copilot. La medida afecta a flujos CI/CD y a equipos que automatizan revisiones a gran escala, por lo que conviene revisar políticas y límites antes de ejecutar tareas intensivas. [Fuente: GitHub Changelog]. (github.blog)
En Computex 2026 NVIDIA mostró el proyecto RTX Spark, un SoC/platorma orientada a llevar capacidades de agente y modelos locales a laptops y PCs de alto rendimiento. Las coberturas técnicas indican que la plataforma combina CPU Arm con GPU Blackwell y memoria unificada para ofrecer rendimiento de inferencia local elevado, con fabricantes anunciando diseños de portátiles y mini‑PCs basados en la plataforma. El anuncio marca una ofensiva de NVIDIA hacia cómputo AI en dispositivo (local) y un nuevo vector competitivo en el mercado de hardware para desarrolladores y usuarios que quieran ejecutar modelos sin depender exclusivamente de la nube. [Fuente: Tom’s Guide]. (tomsguide.com)
CoreWeave comunicó la validación y puesta en marcha (bring‑up) de la aceleradora de rack NVIDIA Vera Rubin NVL72 en su infraestructura, describiéndola como una capacidad optimizada para cargas de trabajo de agentes y modelos de gran escala. El despliegue se presenta como un hito operativo para ofrecer inferencia y entrenamiento de modelos de alto rendimiento, y la noticia provocó reacción en mercados y analistas por su impacto en la oferta de capacidad especializada para IA. [Fuente: comunicado CoreWeave]. (investors.coreweave.com)
MSI presentó el mini‑PC EdgeMesa N AI+, un equipo compacto orientado a uso local de IA que, según el fabricante, aprovecha la nueva plataforma RTX Spark para cargas de inferencia y aceleración de modelos en entornos domésticos y de estudio. El equipo está posicionado para creadores y desarrolladores que buscan latencia baja y procesamiento en local, y forma parte del aluvión de diseños OEM anunciados en Computex para hacer accesible el cómputo agente‑first fuera del centro de datos. [Fuente: MSI]. (msi.com)
ASUS lanzó nuevas máquinas ProArt alimentadas por la plataforma RTX Spark, incluyendo modelos portátiles y mini‑PCs destinados a flujos de trabajo creativos que incorporan capacidades de IA (edición, generación de contenidos, workflows asistidos por agentes). ASUS resalta optimizaciones térmicas y configuraciones con memoria unificada para modelos locales, buscando atender a profesionales que requieren potencia AI en estaciones de trabajo compactas. [Fuente: ASUS / PR News]. (sg.finance.yahoo.com)
Microsoft recuerda en su documentación que el SDK de Azure Machine Learning v1 (azureml-core y paquetes relacionados) está deprecado y que el soporte final termina el 30 de junio de 2026; Microsoft recomienda migrar a SDK v2 y a las APIs y flujos de trabajo modernos de Azure ML. Los equipos que aún usan SDK v1 deben planificar la migración para evitar interrupciones y aprovechar las nuevas capacidades y rutas compatibles en v2. [Fuente: Microsoft Learn]. (learn.microsoft.com)
Microsoft Build 2026 (2–3 de junio) pone el acento en agentes, herramientas para desarrolladores y capacidades AI integradas en la plataforma de Microsoft. Las previas y coberturas anticipan sesiones sobre integración de agentes en flujos productivos, herramientas Copilot y nuevas experiencias para construir y gobernar aplicaciones agent‑first en Azure. Para desarrolladores .NET/ASP.NET la conferencia suele traer anuncios de SDK, herramientas y ejemplos prácticos que conectan backend y AI; conviene seguir las keynotes y las notas oficiales publicadas durante el evento. [Fuente: TechRadar (previsión de Build)]. (techradar.com)
En Computex Intel dio a conocer su nueva familia de procesadores de centro de datos —incluyendo el Xeon 6+— y la GPU de centro de datos “Crescent Island” (Xe3P), con mensajes dirigidos a cargas AI y de HPC. Las presentaciones contienen especificaciones apuntadas a competir en rendimiento por vatio frente a alternativas y a complementar la renovada oferta de acceleradores para AI que están emergiendo este mes en la industria. Estas novedades forman parte del movimiento general de la industria (NVIDIA, Intel, AMD) para escalar tanto la nube como soluciones locales y on‑prem para agentes y modelos grandes. [Fuente: cobertura de Computex / Intel prensa]. (gadgetsnow.indiatimes.com)