<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Carrera IA on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/carrera-ia/</link><description>Recent content in Carrera IA on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/carrera-ia/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DeepSeek V4: El Impacto de Precios que Redefine la IA</title><link>https://www.solosoft.dev/es/trends/deepseek-v4-price-disruption-20260426/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/trends/deepseek-v4-price-disruption-20260426/</guid><description>&lt;p&gt;El 24 de abril de 2026, DeepSeek lanzó dos nuevos modelos — V4-Pro y V4-Flash — que sacudieron inmediatamente los supuestos de precios de todos los presupuestos empresariales de IA. El costo de salida de V4-Pro es de $3.48 por millón de tokens, aproximadamente un séptimo del precio de GPT-5.5 y un sexto del de Claude Opus 4.7. Para equipos que operan a cualquier escala — asistentes de código en producción, pipelines RAG, automatización de atención al cliente — la aritmética es difícil de ignorar. Este no es un lanzamiento incremental menor. Es la última entrada en lo que se está convirtiendo en una guerra de precios estructural, donde los laboratorios de IA chinos están usando arquitecturas eficientes en capital y costos operativos más bajos para comprimir el costo por unidad de inteligencia más rápido de lo que el mercado puede absorber.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>La apuesta de Meta: $35B en GPUs y la carrera de infraestructura AI</title><link>https://www.solosoft.dev/es/trends/meta-ai-infrastructure-race-20260410/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/trends/meta-ai-infrastructure-race-20260410/</guid><description>&lt;p&gt;La industria de IA siempre ha sido una carrera — pero en abril de 2026, la naturaleza de esa carrera cambió. Meta anunció un acuerdo de capacidad GPU de 21.000 millones de dólares con CoreWeave que se extiende hasta 2032, sumado a un compromiso previo de 14.200 millones firmado a principios de este año. Simultáneamente, la empresa presentó su primer modelo de IA importante bajo Alexandr Wang, el fundador de Scale AI que incorporó a través de un acuerdo de 14.000 millones para dirigir su división de IA. El mensaje es inequívoco: la frontera de la competencia en IA ha pasado del laboratorio al centro de datos. Las decisiones más importantes que se están tomando ahora no son qué arquitectura entrenar o qué benchmark optimizar — son cuántas GPU asegurar, con cuánta anticipación bloquear capacidad, y cuánto capital puede sostener una empresa quemando antes de que las apuestas den sus frutos.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>