Centros de datos, IA y Financiacion Circular

Remero premium dijo:

Se dedica usted a diseñar data centers?

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No, pero mis pies han pisado las baldosas de algunos y los suelos tecnicos de otros

parece que nadie conecta los centros de datos con esto y lo peor es que van a firmar por el caramelo [...] que les estan proponiendo.

La IA fisica va a trabajar en la industria mediante robots, mientras al ciudadano le mandan el coche a casa terminado. 🙄

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La imagen que resume una era: millones de libros en un almacén esperando a ser destruidos tras entrenar a una IA​

• El Washington Post revela detalles del proyecto "Panama", iniciado por Anthropic con la intención de escanear millones de libros para entrenar a su IA​

• Un proyecto secreto en el que otras grandes tecnológicas se sumaron​

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jijo gran exito en rumania

AQUI A POCOS AÑOS NOS DAREMOS CUENTA DEL VALOR DEL AGUA DULCE QUE HEMOS DESPERDICIADO PARA ENRIQUECER UNOS POCOS

Se están intentando adaptar las leyes de la termodinámica a la mecánica cuántica desde la London School of Economics. Parece que van a crear las leyes de la termodinámica keynesiana. Ya no podremos creer en las leyes de la termodinámica.

Parece que los distintos gobiernos estan regulando los datacenters, en concreto, consumo de agua, electricidad y copyrights

* Austrailia Australia Slaps Power, Water, And Copyright Rules On Data Centers After Anthropic Lobbying Push<!-- --> | ZeroHedge

* NY prohibe duraante un anyo New York Becomes First State To Enact One Year Ban On New Data Centers<!-- --> | ZeroHedge

* Pennsylvania Pennsylvania Data Centers Face Increased Oversight Under New Law<!-- --> | ZeroHedge

USA arreglando sus tuberias de gas para alimentar datacenters

empresas indias se tiran a los LLM chinos en vez de los usanos porque dan el 95% del valor al 10% del coste

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El que diseñe un datacenter donde el calor residual se utilice para desalar agua o calentar turbinas para generar electricidad se hace de oro.

El Pentágono quiere construir un ejército de 100.000 agentes de IA que pueden pensar y actuar por sí mismos

DARPA ha puesto en marcha DICE, un programa que aspira a coordinar hasta 100.000 agentes de inteligencia artificial capaces de organizarse solos, repartirse misiones y seguir operando aunque parte del grupo falle o se cambie de bando​

La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos (DARPA) se está preparando para la guerra del futuro, una en la que ningún cerebro humano dirige la operación. DARPA quiere reclutar miles de programas de IA para que negocien entre sí, se repartan tareas y reaccionen por sí mismos a las cambiantes circunstancias del combate moderno.

El programa se llama Decentralized Artificial Intelligence through Controlled Emergence (DICE), que se traduce como inteligencia artificial descentralizada mediante emergencia controlada, y según el documento con el que ha presentado convocatoria, busca financiar la investigación y el desarrollo de las bases teóricas y algorítmicas necesarias para crear un gran número de agentes de IA coordinados de forma descentralizada. Su objetivo principal: acelerar las decisiones en combate.

Los sistemas actuales de IA multiagente funcionan, en la práctica, como una centralita que recibe todas las llamadas antes de decidir a quién pasarlas. Un orquestador central concentra la información y reparte las tareas entre agentes especializados. El modelo funciona bien mientras el número de decisiones es manejable, pero DARPA lo considera una debilidad crítica en un campo de batalla real.

Por qué un solo cerebro no basta​

El problema, según DARPA, es puramente técnico. Todo modelo de IA que actúe como orquestador tiene un límite de contexto y un límite de inferencia. El contexto es siempre limitado porque los modelos de IA que se usan para el orquestador solo pueden leer y tener en cuenta una cantidad finita de texto o información a la vez, mientras que la inferencia es la capacidad de fruta necesaria para que el modelo razone y genere una respuesta.

Pero en una IA militar esto plantea un problema todavía más grave. Un nodo de mando central es un punto único de fallo, y si las comunicaciones se degradan, la información llega tarde o el orquestador queda comprometido, el error puede propagarse por todo el sistema.

"Los conflictos futuros se desarrollarán a velocidad de máquina, y el actual enfoque de planificación centralizada y orquestación guionizada es demasiado lento, rígido y predecible para los entornos hiperdinámicos y fruta del futuro", dice la convocatoria del programa.

DARPA plantea sustituir esa jerarquía de decisiones por algo más parecido a un mercado de tareas. En lugar de esperar instrucciones, cada agente evalúa qué parte de la misión puede resolver, se ofrece a ejecutarla y traslada el resto al grupo, que la reparte por consenso. Si un agente cae, no hace falta rehacer el plan entero, su tarea vuelve simplemente a circular entre los demás.

Emergencia controlada​

Dejar que miles de agentes improvisen sin que el conjunto se descontrole es un reto no solo técnico, sino casi filosófico. DARPA llama a esto emergencia controlada, y como apunta The Debrief, es un equilibrio entre libertad y disciplina que recuerda al comportamiento de colonias de hormigas o bandadas de aves, donde ningún individuo entiende el plan al completo, pero el grupo logra una coordinación sofisticada.

En los modelos cuyo funcionamiento interno se puede observar, los investigadores probarán una técnica llamada dirección de activaciones. Cuando a una IA se le asigna un rol, ese rol deja una huella reconocible en su interior, un patrón que DARPA llama vector de rol. Detectando esa huella, sería posible corregir al agente y devolverlo a su función cuando empiece a desviarse de ella.

El problema surge con los modelos de código cerrado, que funcionan como cajas zainas y no permiten ver ese interior. En esos casos, la corrección tendría que hacerse desde fuera, mediante tres vías: editar lo que el agente recuerda de sus interacciones pasadas, restringirle las herramientas que puede usar o diseñar incentivos que hagan que colaborar le resulte más ventajoso que actuar por su cuenta.

Una escala sin precedentes​

El programa, de 36 meses de duración, crecerá por fases. La primera, de nueve meses, probará simulaciones con unos 500 agentes y 5.000 interacciones, comparando el modelo descentralizado con sistemas centralizados de última generación. La segunda elevará la cifra a 5.000 agentes y 50.000 interacciones, introduciendo condiciones adversas: agentes que fallan, reciben información engañosa o actúan como elementos infiltrados. La fase final, de doce meses, apunta a 100.000 agentes intercambiando hasta un millón de mensajes, e incluirá algo todavía más inquietante: agentes de IA creando a otros agentes.

En su aplicación al mundo real, DARPA imagina, por ejemplo, un vehículo de suministro que detecta un fallo en las comunicaciones de su unidad y decide, sin que nadie se lo ordene, reconvertirse temporalmente en nodo de transmisión hasta que la red se restablezca. Nadie programaría esa solución de antemano, el ejército de agentes la descubre sobre la marcha.

DICE será, por ahora, un programa puramente de simulación. DARPA dice que su alcance no incluye desplegar sistemas autónomos reales en el campo de batalla. Pero el objetivo final es ambicioso y arriesgado a la vez. Durante años, gran parte del debate sobre seguridad en IA se ha centrado en evitar comportamientos imprevistos. DARPA plantea justo lo contrario. Cree que cierto grado de comportamiento emergente es precisamente lo que dotaría de valor a un colectivo de IA en un entorno de combate impredecible, porque un sistema perfectamente guionizado resulta predecible no solo para sus propios mandos, sino también para el enemigo.

La propia convocatoria admite abiertamente los riesgos: desviación de roles, agentes engañosos, colusión, sistemas comprometidos y comportamientos independientes desalineados con la misión. Aquí aparece la paradoja central de DICE, DARPA no quiere eliminar la imprevisibilidad de sus agentes, quiere aprovecharla.

Acusan a China de sabotaje contra la construccion de centros de datos

Y China saca otra AI, Kimi K3, que golpea a las AIs usanas como hizo Deepseek

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sociedadponzi dijo:

Abro este hilo porque nos están colando 11.000 centros de datos ya hay en todo el mundo que supuestamente van a dar servicio a las diversas IAs.

Pero esos centros de datos levantan dudas:
* primero porque por la inmensa concentración de dinero que requieren
* Después por el impacto ambiental que causan.
* Y tercero por la no muy clara finalidad que tienen (quizá social scoring esté entre ellas)

Un centro de datos es esto: una instalación enorme con infinitos ordenadores y CPUs.

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A pesar de que ya hay unos 11.000 en todo el mundo, apenas se habla de ello:

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Abro este hilo para ir poniendo noticias y tener una foto de qué está pasando.

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Mi opinión de jardinero es que a nivel de investigación en todos los campos conocidos y los más los nuevos que se van a abrir, gracias a la IA vamos a dar un salto absolutamente gigantesco a nivel científico.
Y nadie quiere quedarse atrás.
La energía que se consuma ahora es una migaja en comparación con el retorno.

Solo una idea sencilla:
Cuantos errores, cuantos fallos, cuantos hilos abandonados de investigación científica se pueden remediar sencillamente por el hecho de que la IA es capaz de memorizar y "recordar" TODOS los datos relacionados con un estudio científico.
Imaginarse un estudio de los años 80 en China que se abandonó por falta de medios, por falta de interés, por algún fallo en algún cálculo de uno del equipo y otro estudio en Finlandia que renuncia a otro estudio en 2022 porque desconocía el estudio de China sobre el tema. La IA es capaz de conectar, revisar y recuperar TODO de forma instantánea...
Esto es inimaginable, y practicamente imposible de entender y prever sus consecuencias.
Creo que se trata de esto.

SilviuOG dijo:

Mi opinión de jardinero es que a nivel de investigación en todos los campos conocidos y los más los nuevos que se van a abrir, gracias a la IA vamos a dar un salto absolutamente gigantesco a nivel científico.
Y nadie quiere quedarse atrás.
La energía que se consuma ahora es una migaja en comparación con el retorno.

Solo una idea sencilla:
Cuantos errores, cuantos fallos, cuantos hilos abandonados de investigación científica se pueden remediar sencillamente por el hecho de que la IA es capaz de memorizar y "recordar" TODOS los datos relacionados con un estudio científico.
Imaginarse un estudio de los años 80 en China que se abandonó por falta de medios, por falta de interés, por algún fallo en algún cálculo de uno del equipo y otro estudio en Finlandia que renuncia a otro estudio en 2022 porque desconocía el estudio de China sobre el tema. La IA es capaz de conectar, revisar y recuperar TODO de forma instantánea...
Esto es inimaginable, y practicamente imposible de entender y prever sus consecuencias.
Creo que se trata de esto.

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ok, asumiendo eso, y teniendo en cuenta que los mismos que desarrollan las IAs tienen el monopolio del dinero, de la energia y de los datos, como garantizar que, en vez de hacer eso, no acaben convirtiendo a los humanos en humanoides manejados desde centros de datos. Lo cual entraria en los planes de Elon Musk, por ejemplo.

sociedadponzi dijo:

ok, asumiendo eso, y teniendo en cuenta que los mismos que desarrollan las IAs tienen el monopolio del dinero, de la energia y de los datos, como garantizar que, en vez de hacer eso, no acaben convirtiendo a los humanos en humanoides manejados desde centros de datos. Lo cual entraria en los planes de Elon Musk, por ejemplo.

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Bueno...para cambiar de lo que somos ahora a lo que dices no hace falta invertir tanto dinero y esfuerzo.

SilviuOG dijo:

Bueno...para cambiar de lo que somos ahora a lo que dices no hace falta invertir tanto dinero y esfuerzo.

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pues eso es el riesgo de que esto este en esa misma agenda de hacia donde ya vamos

Las empresas usanas con modelos de AI cerrados estan en problemas con las empresas chinas de modelos AI open source

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y con el ultimo chino Kimi K3

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Según Bloomberg, que cita fuentes familiarizadas con el asunto, Nvidia está en conversaciones preliminares para proporcionar hasta 250.000 millones de dólares en garantías de financiación para ayudar a OpenAI a alquilar capacidad de fruta en un centro de datos de 10 gigavatios y 500.000 millones de dólares previsto en Ohio. El acuerdo propuesto pone de manifiesto la preocupación de los inversores por el hecho de que la burbuja de la IA se haya alimentado mediante financiación circular.

El proyecto, liderado por SoftBank, se ubica en el sur de Ohio y, una vez finalizado, soportaría 10 gigavatios de capacidad de fruta, lo que equivale aproximadamente a la producción de 10 grandes reactores nucleares. La primera fase, de 800 megavatios, está prevista para 2028. Esto situaría al centro entre los mayores centros de infraestructura de IA del mundo.

El posible respaldo financiero ayudaría a SoftBank a obtener financiación, al tiempo que respaldaría la demanda futura de los chips de Nvidia, lo que subraya aún más la naturaleza circular del auge de la IA. Según fuentes, las negociaciones entre Nvidia y OpenAI siguen en curso y podrían cambiar en cualquier momento.

«Si bien las inversiones y alianzas de Nvidia refuerzan la confianza en el desarrollo a largo plazo de la IA, los inversores siguen preocupados por la financiación circular», declaró Gary Tan, gestor de cartera de Allspring Global Investments, según recoge el medio de comunicación.

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Voy a renombrar el titulo a centros de datos, AI y financiacion circular

pues los futuros centros de datos se haran con celulas humanas y/o con tecnologias cuanticas, pero eso sera despues de que NVDIA y OpenAI nos perjudiquen con deuda para los proximos 300 anyos.