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Intel reportó $13.6B en Q1 2026, data centers +22% y EPS de $0.29 vs $0.01 esperado. La narrativa cambió: los CPUs son ahora el chip clave para inferencia de IA, y eso le importa a México.
SiFive cerró una Serie G de $400M con Nvidia entre los inversores para llevar chips RISC-V a los data centers de IA. Si funciona, podría romper el monopolio y abaratar la infraestructura de IA para startups mexicanas.
Google invirtió $40B en Anthropic, OpenAI ya puede correr en Google Cloud y Meta firmó un deal de $10B con Google. La ironía más grande del boom de IA: los rivales de Google viven en sus servidores.
México tiene 279 MW de data centers operativos y 205 MW más construidos pero sin energía. La red de CFE no aguanta el ritmo y Brasil ya nos triplica en capacidad. Así está el cuello de botella que amenaza la apuesta de IA en el país.
Google comprimió los KV caches de LLMs 6 veces sin perder precisión. Los costos de inferencia bajan 20x y Samsung, SK Hynix y Micron ya sienten el madrazo. Qué significa para devs y startups en México.
La startup más rápida en llegar a unicornio en la historia de Y Combinator quiere construir data centers orbitales. Lo que esto significa para el costo del compute y por qué las startups en México deberían estar poniendo atención.
Google anunció TurboQuant, un algoritmo que comprime el KV cache de los LLMs hasta 6x sin reentrenar nada y sin perder precisión. Qué significa para devs y startups de IA en México, y qué está pasando con los precios del DDR5.