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OpenAI publicó resultados medidos de su primer chip de inferencia personalizado, Jalapeño, y afirma que, en sus pruebas, el chip entrega una combinación mejor de rendimiento por vatio y latencia frente a sistemas comerciales comparados. OpenAI explica que el diseño co‑optimiza chip, memoria, red y software para reducir movimiento de datos y mejorar tanto prefill como decode, y muestra ganancias especialmente relevantes para cargas de trabajo interactivas y agentes. Los datos entregados por OpenAI incluyen comparativas en múltiples benchmarks públicos y discusiones técnicas sobre la arquitectura y el flujo de trabajo de diseño del chip; la compañía indica que comenzará a desplegar Jalapeño en su infraestructura a lo largo del año. Fuente: OpenAI — Jalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference. (openai.com)
OpenAI publicó una pieza editorial que contextualiza Jalapeño dentro de una estrategia más amplia: diseño co‑diseñado de modelos, hardware, centros de datos y productos para mejorar la eficiencia económica y operativa. El texto explica cómo la integración vertical permite optimizar coste por trabajo útil, acelerar iteración y soportar casos de agentes más exigentes, y describe asociaciones y el portafolio de infraestructuras que OpenAI mantiene con proveedores y socios. Fuente: OpenAI — The full stack behind abundant intelligence. (openai.com)
Microsoft presentó .NET Conf 2026 (fechas y agenda preliminar) y resumió el trabajo en curso hacia .NET 11, con novedades en C# (union types), ASP.NET Core y mejoras alineadas con agentes y herramientas AI. Además anunciaron la disponibilidad de la versión 2.0 del SDK MCP C# (diseñado stateless‑by‑default) para facilitar la construcción y escalado de herramientas/agents con ASP.NET Core. Fuente: [Microsoft .NET Blog — .NET Conf 2026]. (devblogs.microsoft.com)
Microsoft publicó un tutorial/práctica que muestra cómo convertir un agente C# local en un Hosted Agent en Microsoft Foundry con 1 paquete NuGet, 3 líneas de código y 2 comandos (azd provision / azd deploy). La nota detalla el flujo local, el despliegue gestionado, identidad dedicada (Microsoft Entra), telemetría y herramientas de evaluación integradas, resaltando la experiencia de desarrollo rápida para equipos .NET que construyen agentes. Fuente: DevBlogs .NET — From dotnet run to Foundry Hosted Agent in 3 lines of C#. (devblogs.microsoft.com)
Google Cloud lanzó “Gemini Enterprise for Legal”, una oferta vertical para despachos y departamentos legales que integra skills específicas, conectores seguros (MCP) a sistemas documentales, agentes que ejecutan flujos de trabajo y un plano de gobernanza central. El producto está pensado para automatizar tareas críticas (revisión contractual, DSARs, análisis regulatorio) manteniendo permisos, aislamiento de datos y trazabilidad. Fuente: Google Cloud Blog — Introducing Gemini Enterprise for Legal. (cloud.google.com)
Junto con la oferta legal, Google Cloud anunció “Gemini Enterprise for Financial Services”, una solución preconfigurada para flujos financieros (análisis de mercado, KYC, research) que combina skills del dominio, conectores a proveedores de datos y agentes pre‑construidos; está disponible en preview y ya cuenta con partners y clientes de referencia. Fuente: Google Cloud — Gemini Enterprise for Financial Services. (cloud.google.com)
Azure App Service añadió en vista previa pública una funcionalidad denominada “Markdown for Agents” (por ahora para apps Windows en App Service), que convierte contenido HTML ruidoso en Markdown optimizado para agentes, reduciendo tokens y facilitando ingestión por LLMs. Está orientado a simplificar pipelines de conversión y disminuir latencia y uso de tokens en integraciones agent→web. Fuente: Tech Community — Announcing public preview: Markdown for Agents in Azure App Service. (techcommunity.microsoft.com)
La Linux Foundation acogió la contribución de TRACE (Trust, Runtime Attestation and Compliance Evidence), un estándar abierto para generar artefactos de evidencia cripto‑verificables sobre el runtime de agentes y cargas confidenciales. TRACE busca interoperabilidad entre proveedores (AMD, Intel, Microsoft, TII, OPAQUE) y persigue registros portables de entorno, políticas y datos que acompañen las cargas a través de nubes y entornos de cómputo confidencial. Fuente: Linux Foundation — TRACE announcement. (linuxfoundation.org)
NVIDIA anunció que Groq 3 LPX (acelerador de inferencia de tokens ultrarrápidos) está en producción y extiende la plataforma Vera Rubin; en benchmarks de larga contexto se mostraron tasas de salida muy altas (ej.: miles de tokens/s en modelos agent‑centric). Nebius figura como primer cloud adoptante. Fuente: NVIDIA News — Groq 3 LPX Now in Full Production. (nvidianews.nvidia.com)
NVIDIA presentó Jetson Orin Nano 2, una nueva plataforma para robótica y edge AI que duplica la inferencia de su predecesor en el mismo factor de forma, con menor consumo y foco en despliegues de robots, drones y dispositivos embebidos que necesiten capacidades generativas y de visión en el borde. Fuente: NVIDIA Press Release — Jetson Orin Nano 2. (investor.nvidia.com)
NVIDIA publicó datos sobre la familia Vera Rubin (NVL72), posicionándola como un estándar de eficiencia energética para cargas de inferencia de agentes, con métricas publicadas de tokens por vatio que muestran mejoras importantes frente a plataformas previas en escenarios de alto contexto. Fuente: NVIDIA Blog — Vera Rubin / LPX coverage. (blogs.nvidia.com)
NVIDIA informó que SpaceXAI adoptará las CPUs Vera diseñadas para cargas agent‑centric, destacando tendencias donde grandes usuarios de AI buscan arquitecturas CPU+XPU optimizadas para agentes a escala. Fuente: [NVIDIA Newsroom — SpaceXAI adopción Vera CPU]. (nvidianews.nvidia.com)
Apple presentó las nuevas SoC M6 (2 nm) y M5 Ultra y los primeros Mac que las integran: un Mac mini configurado con M6 o M5 Pro y un Mac Studio con opciones M5 Max/M5 Ultra. Apple posiciona estos equipos para impulsar el desarrollo y ejecución de modelos y workflows de AI locales, con métricas de memoria unificada y Neural Engines diseñadas para cargas on‑device. Fuente: Apple Newsroom — Apple introduces M6 and M5 Ultra. (apple.com)
La compañía de trust & safety AI (antigua ActiveFence, ahora Alice) anunció una ronda de financiación de $140M para ampliar sus capacidades de red‑teaming, defensa en tiempo real y datasets de abuso que se usan para endurecer modelos frente a ataques, prompt injection y jailbreaks. La noticia subraya la demanda creciente de soluciones de seguridad específicas para despliegues de modelos en producción. Fuente: SecurityWeek — Alice raises $140M. (securityweek.com)
Buildkite publicó una actualización que añade compatibilidad para ejecutar workflows reutilizables, acciones basadas en Docker y contenedores de servicio de GitHub Actions dentro de su plugin, facilitando migraciones o ejecuciones híbridas para CI/CD que dependen de contenedores. Fuente: Buildkite changelog — GitHub Actions compatibility. (buildkite.com)