Cerebras contra NVIDIA: com funciona el xip gegant que accelera la IA
Cerebras ha convertit una oblia sencera en un processador d’IA. Expliquem el WSE-3, la memòria SRAM, els 750 tokens/s de GPT-5.6 i els límits reals davant NVIDIA.
Cerebras ha fet una cosa que durant dècades semblava impracticable: en lloc de tallar una oblia de silici en desenes de xips petits, n’ha convertit gairebé tota la superfície en un únic processador. El resultat és el Wafer Scale Engine 3 o WSE-3, una peça de 46.225 mm² amb quatre bilions de transistors, 900.000 nuclis i 44 GB de memòria SRAM distribuïda sobre el mateix silici.
Al vídeo, Andrew Feldman, cofundador i conseller delegat de Cerebras, defensa que aquesta arquitectura resol el gran coll d’ampolla de la inferència: moure els pesos d’un model des de la memòria fins a les unitats de càlcul. També parla de l’acord de més de 20.000 milions de dòlars amb OpenAI, de la competència amb NVIDIA, de la manca d’electricitat i centres de dades, de la sobirania tecnològica europea i de l’impacte de la IA sobre la feina i l’educació.
La tecnologia és real i les xifres principals estan documentades. Però «entre 15 i 20 vegades més ràpid que NVIDIA» no és una propietat universal de qualsevol tasca. Depèn del model, la precisió numèrica, la longitud de l’entrada, el nombre d’usuaris simultanis, la mida del lot, la fase de la inferència i el sistema concret amb què es compara.
Resposta curta: Cerebras no és una GPU més gran, sinó una arquitectura de flux de dades que integra càlcul, memòria local i comunicació en una oblia sencera. Pot oferir una velocitat de sortida excepcional en models compatibles i OpenAI ja l’utilitza per servir GPT‑5.6 Sol fins a 750 tokens per segon. Això no elimina NVIDIA: les GPU continuen tenint més flexibilitat, un ecosistema de programari molt més ampli i un paper central en l’entrenament. Cerebras és un competidor especialitzat i ja comercialment rellevant, no un substitut universal.
Què és exactament el WSE-3
El WSE-3 presentat per Cerebras el 2024 és la tercera generació del seu processador a escala d’oblia. Es fabrica amb el procés de 5 nanòmetres de TSMC i s’instal·la dins del sistema CS-3, que incorpora alimentació, refrigeració, memòria externa, xarxa i programari.
| Característica | Cerebras WSE-3 | NVIDIA H100 SXM | Com s’ha d’interpretar |
|---|---|---|---|
| Transistors | 4 bilions | No és la comparació principal | La superfície del WSE-3 és desenes de vegades més gran |
| Nuclis de càlcul | 900.000 nuclis d’IA | Unitats CUDA i Tensor | Els «nuclis» no són equivalents entre arquitectures |
| Memòria ràpida principal | 44 GB de SRAM al xip | 80 GB d’HBM3 | SRAM prioritza latència i amplada de banda; HBM, capacitat i densitat |
| Amplada de banda de memòria | 21 PB/s agregats | 3,35 TB/s d’HBM3 | Són xifres de nivells diferents de la jerarquia de memòria |
| Rendiment punta anunciat | 125 PFLOPS d’IA | Depèn de la precisió | Els FLOPS només són comparables amb la mateixa precisió i càrrega |
| Procés de fabricació | TSMC 5 nm | TSMC 4N | El node nominal tampoc determina tot sol el rendiment |
La fitxa oficial de l’H100 publica 80 GB d’HBM3, 3,35 TB/s d’amplada de banda, fins a 700 W de potència i 900 GB/s de NVLink. La comparació mostra dues filosofies: NVIDIA connecta moltes GPU potents mitjançant HBM, NVLink i xarxes externes; Cerebras concentra centenars de milers de petits elements de procés, memòria local i encaminadors en una única malla de silici.
No s’ha d’interpretar que 21 PB/s fan el WSE-3 exactament 6.000 o 7.000 vegades més ràpid en una aplicació. L’amplada de banda teòrica no és rendiment final. El programari ha de repartir correctament el model, els nuclis han d’estar ocupats i les dades han d’estar al nivell de memòria adequat.
Per què els xips convencionals es tallen
Una oblia conté moltes còpies d’un disseny. Normalment es processen totes alhora i després es tallen en peces individuals. Aquest sistema té tres avantatges:
-
un defecte local només inutilitza un dels xips;
-
els xips bons es poden seleccionar, encapsular i vendre per separat;
-
la litografia treballa dins d’una àrea màxima, anomenada reticle, que es repeteix sobre l’oblia.
Construir un processador que travessi els límits entre reticles exigeix connexions especials, una alimentació capaç de distribuir desenes de quilowatts i un encapsulat amb refrigeració uniforme. També cal evitar que un sol defecte converteixi tota l’oblia en ferralla.
Cerebras ho resol amb redundància. La companyia explica que el WSE-3 conté aproximadament 970.000 nuclis físics, dels quals n’activa 900.000. Els nuclis petits i una xarxa reconfigurable permeten desconnectar les zones defectuoses i redirigir el trànsit. Segons la seva explicació sobre tolerància a defectes, cada nucli ocupa prop de 0,05 mm² i el producte comercial utilitza aproximadament el 93% dels nuclis físics.
Això demostra que la integració a escala d’oblia és fabricable, però no revela el cost exacte per sistema ni el rendiment de producció de TSMC. Aquestes dades continuen sent confidencials. La tolerància a defectes redueix el risc; no converteix una oblia enorme en un producte barat per definició.
SRAM contra HBM: la clau i el matís
Feldman resumeix la diferència dient que la HBM pot guardar molt però mou les dades lentament, mentre que la SRAM és petita i molt ràpida. La intuïció és útil, però la frase necessita context: HBM significa precisament High Bandwidth Memory i és molt ràpida en comparació amb la DRAM convencional. El problema és que continua fora del processador i la seva amplada de banda per unitat de càlcul és limitada quan cal llegir repetidament tots els pesos d’un model.
La SRAM utilitza més transistors per bit i ocupa molta més superfície. Per això no és viable instal·lar centenars de gigabytes de SRAM en una GPU convencional. Cerebras pot oferir-ne 44 GB perquè dedica una oblia sencera al processador i reparteix petits blocs de memòria al costat de cada nucli.
| Memòria | Fortalesa | Limitació | Paper habitual |
|---|---|---|---|
| SRAM al xip | Latència molt baixa i enorme amplada de banda local | Baixa densitat i cost elevat per bit | Memòria local i memòria cau |
| HBM al costat de la GPU | Molta més capacitat en poc espai | Travessar la interfície consumeix temps i energia | Pesos, activacions i KV cache |
| DRAM convencional | Capacitat alta i cost més baix | Menys amplada de banda | Memòria de CPU i serveis auxiliars |
| NVMe o emmagatzematge | Capacitat massiva | Massa lent per alimentar cada token | Models, dades i punts de control |
Un model de 70.000 milions de paràmetres a 16 bits necessita aproximadament 140 GB només per als pesos. No cap en 44 GB. Cerebras explica que pot repartir-lo per capes entre diversos CS-3; la seva primera oferta d’inferència utilitzava fins a quatre sistemes per a Llama 3.1 70B. En entrenament, el mode weight streaming manté els paràmetres en memòria externa i els envia al WSE quan toca processar cada capa.
Per tant, el xip gegant no elimina la memòria externa en tots els casos. Redueix dràsticament els moviments més crítics i evita dividir cada capa entre centenars de dispositius petits.
Per què la inferència està limitada pel moviment de dades
Entrenar un model consisteix a processar grans lots, calcular gradients i actualitzar pesos. És una càrrega intensiva tant en càlcul com en comunicació entre acceleradors. La inferència utilitza el model ja entrenat per generar una resposta i té dues fases diferents:
-
Prefill: processa tots els tokens d’entrada en paral·lel i construeix la memòria de treball o KV cache.
-
Decode: genera els tokens de sortida un darrere l’altre; cada pas ha de consultar els pesos i la memòria acumulada.
El decode té una dependència serial: el token següent no es pot completar abans de conèixer l’anterior. Si s’atén un sol usuari o un lot petit, les unitats matemàtiques poden quedar esperant que arribin els pesos. En aquest escenari, apropar la memòria als nuclis i donar-li més amplada de banda pot augmentar molt els tokens per segon.
Les GPU compensen aquesta limitació agrupant moltes peticions. El batching reutilitza els pesos per generar tokens de diversos usuaris alhora i pot oferir un gran rendiment total. El cost és que el token d’un usuari concret pot arribar més lentament. Per això cal distingir dues mètriques:
-
velocitat per usuari: quants tokens per segon rep una conversa;
-
rendiment del sistema: quants tokens totals serveix tota la instal·lació per segon.
Cerebras està especialment optimitzada per a la primera sense renunciar a escalar el servei. NVIDIA domina moltes configuracions de la segona i disposa d’un ecosistema madur per barrejar models, precisions i càrregues.
Els 750 tokens per segon de GPT-5.6
La dada més cridanera del vídeo està confirmada. OpenAI va anunciar que GPT‑5.6 Sol s’oferiria sobre Cerebras a una velocitat de fins a 750 tokens per segon. «Fins a» és important: és el màxim del servei anunciat, no una garantia per a totes les entrades, nivells de raonament o hores de càrrega.
Un token no equival exactament a una paraula. En llengües llatines, 750 tokens/s poden representar diversos centenars de paraules per segon. La utilitat no és llegir una pantalla a aquesta velocitat, sinó reduir els bucles interns d’un agent:
-
generar i provar codi repetidament;
-
consultar eines i corregir errors;
-
crear interfícies al moment;
-
mantenir una conversa de veu amb poca espera;
-
executar moltes hipòtesis abans de respondre.
La latència total, però, també inclou la cua, el prefill, el raonament ocult, les crides a eines, la xarxa i el temps fins al primer token. Un sistema pot generar molt ràpid després de començar i, tot i així, trigar a començar. També pot produir menys tokens perquè el model resol la tasca de manera més eficient.
Els mesuraments d’Artificial Analysis confirmen que Cerebras lidera la velocitat de sortida en diversos models oberts que el servei suporta. Aquests resultats independents donen credibilitat a l’avantatge arquitectònic, però no converteixen el multiplicador «15–20×» en una constant. Cal comparar el mateix model, precisió, longitud d’entrada, lot, data i preu.
OpenAI converteix l’arquitectura en negoci real
La diferència entre una demostració i una infraestructura rellevant és tenir clients, centres de dades i compromisos de compra. El 10-Q de Cerebras presentat a la SEC confirma que OpenAI va contractar 750 MW de capacitat d’inferència, amb desplegaments previstos entre 2026 i 2028. També té una opció per comprar 1,25 GW addicionals abans de final de 2030.
| Indicador | Dada documentada | Què significa |
|---|---|---|
| Contracte compromès d’OpenAI | 750 MW | Capacitat d’inferència a desplegar per trams |
| Valor anunciat | Més de 20.000 M$ | Contracte plurianual, no ingrés immediat |
| Opció addicional | 1,25 GW | OpenAI la pot exercir; no és una compra compromesa |
| Obligacions de rendiment pendents, març de 2026 | 25.000 M$ | Ingressos contractats encara no reconeguts; una part important correspon a OpenAI |
| Ingressos del primer trimestre de 2026 | 193,4 M$ | Un 94% més que un any abans |
| Pèrdua neta trimestral | 14,0 M$ | L’empresa encara va registrar pèrdues GAAP |
| Ingressos nets de la sortida a borsa | 6.200 M$ | Cerebras va començar a cotitzar al Nasdaq el maig de 2026 |
El vídeo parla de més de 24.000 milions de dòlars de comandes pendents. La xifra comptable pública més pròxima és una obligació de rendiment restant de 25.000 milions a 31 de març. No és exactament el mateix que una cartera de comandes simple: el reconeixement depèn de desplegar capacitat i prestar el servei durant anys.
La documentació també mostra riscos importants. Dos clients relacionats representaven el 63% i l’11% dels ingressos del trimestre. Cerebras depèn de TSMC per fabricar totes les oblies i no tenia un compromís formal de subministrament a llarg termini. L’acord amb OpenAI és una validació extraordinària, però desplegar centenars de megawatts dins del calendari continua sent un repte d’execució.
NVIDIA no ha estat substituïda
Feldman reconeix al vídeo que OpenAI utilitza Cerebras per a inferència ràpida i NVIDIA per a entrenament. És una distinció essencial. NVIDIA ofereix GPU de propòsit més general, CUDA, biblioteques optimitzades, NVLink, InfiniBand, sistemes complets i una xarxa enorme de desenvolupadors i proveïdors. És possible executar gairebé qualsevol model nou en GPU molt abans que existeixi una optimització específica per a una altra arquitectura.
Cerebras redueix la fragmentació interna i pot ser extraordinàriament ràpida en càrregues compatibles. A canvi, el client depèn més del compilador, les eines i el catàleg de models de Cerebras. La gran superfície també concentra potència i refrigeració en un únic sistema.
La referència del vídeo a la compra de Groq necessita una correcció. El comunicat de Groq descriu un acord de llicència no exclusiva amb NVIDIA i el trasllat de directius i enginyers. Diverses informacions van valorar l’operació en uns 20.000 milions de dòlars, però NVIDIA no va adquirir formalment tota l’empresa. Dir simplement que «NVIDIA va comprar Groq» esborra aquesta estructura jurídica.
L’operació sí que confirma una tendència: la inferència de baixa latència ha esdevingut prou important perquè NVIDIA incorpori tecnologia i talent especialitzats. La resposta també passa per Blackwell, més memòria, millor interconnexió i inferència desagregada, on el prefill i el decode es poden executar en sistemes diferents.
El coll d’ampolla ja no és només el xip
El vídeo insisteix que Cerebras pot fabricar equips, però no troba prou edificis preparats, electricistes, transformadors, refrigeració i energia. La idea general està ben sustentada. L’Agència Internacional de l’Energia calcula que el consum elèctric dels centres de dades va créixer un 17% el 2025, que podria duplicar-se abans de 2030 i que el dels centres dedicats a IA podria triplicar-se.
L’AIE identifica terminis de subministrament de turbines, transformadors i components, saturació de connexions a la xarxa i permisos lents. El Lawrence Berkeley National Laboratory estima que els centres de dades podrien arribar a l’11,8% de l’electricitat dels Estats Units el 2030, amb un rang d’entre el 9,5% i el 15,3%.
| Capa del centre de dades | Possibles colls d’ampolla |
|---|---|
| Electricitat | Generació, línies, subestacions, transformadors i permisos de connexió |
| Edifici | Terreny, obres, zonificació, soroll i relació amb la comunitat |
| Refrigeració | Aigua, bombes, torres, circuits líquids, refredadores i calor residual |
| Equipament | Xips, memòria, xarxa, bastidors i sistemes d’alimentació |
| Personal | Electricistes, tècnics, enginyers i operadors |
| Finançament | Contractes de llarg termini, risc tecnològic i vida útil dels equips |
Un edifici pot durar dècades, mentre que els acceleradors queden econòmicament antiquats molt abans. Alhora, la manca de xips nous manté útils equips antics. Feldman proposa sis o set anys de vida econòmica, però admet que és una incògnita si el mercat deixa d’estar limitat per l’oferta.
Aigua i ocupació: dues generalitzacions que cal evitar
El consum d’aigua d’un centre de dades varia molt. Un sistema amb refrigeració evaporativa en una zona seca no és comparable amb un circuit tancat, refrigeració per aire o ús d’aigua regenerada. També existeix aigua indirecta associada a la generació elèctrica.
Per això, afirmar que «un centre de dades consumeix com un restaurant petit» o que tot el sector consumeix menys que les ametlles de Califòrnia no permet avaluar un projecte local. El que importa per a una comunitat és:
-
consum anual i consum màxim durant una onada de calor;
-
origen i qualitat de l’aigua;
-
proporció reutilitzada;
-
estrès hídric de la conca;
-
tecnologia de refrigeració i compromisos verificables.
Tampoc és generalitzable la xifra de 7.000 llocs permanents en un centre. La construcció pot ocupar milers de persones temporalment, però una instal·lació automatitzada sol necessitar molts menys treballadors un cop operativa. Els impostos, salaris, soroll, generació d’emergència i impacte sobre la tarifa elèctrica s’han d’estudiar projecte per projecte.
Taiwan, ASML i la sobirania tecnològica
Cerebras dissenya el WSE als Estats Units, TSMC fabrica l’oblia a Taiwan i el sistema s’integra als Estats Units. La mateixa empresa declara davant la SEC que depèn totalment de TSMC per a les oblies. Aquesta cadena concentra un risc geopolític difícil de substituir a curt termini.
Europa ocupa una posició crítica gràcies a ASML. La companyia neerlandesa explica que és l’únic proveïdor capaç de fabricar litografia EUV, les màquines necessàries per imprimir els nodes més avançats. ASML no fabrica xips; TSMC, Samsung i Intel utilitzen els seus equips.
L’entrevista redueix massa el debat europeu a «regular abans d’innovar». Europa té menys capital de risc i menys capacitat de computació que els Estats Units, però també té universitats, empreses de semiconductors, xarxes elèctriques, fabricants industrials i recerca. La Comissió Europea ha creat fàbriques d’IA i el mecanisme InvestAI, amb un fons de 20.000 milions d’euros per donar suport a fins a cinc gigafactories amb més de 100.000 acceleradors avançats cadascuna.
El repte europeu no és triar entre regulació o innovació. És aconseguir energia, finançament, compra pública, accés a xips, dades, talent i mercat interior mentre es mantenen garanties de seguretat i competència.
IA, feina i desigualtat
La part final del vídeo abandona els xips i entra en els efectes socials. Feldman preveu desplaçament laboral, especialment en feines de coneixement que intermedien entre una persona i informació complexa: dret, medicina, comptabilitat o anàlisi. També alerta que concentrar els guanys en un grup petit pot erosionar la classe mitjana i la democràcia.
La preocupació és legítima, però l’evidència disponible encara no mostra una desaparició general d’aquestes professions. La revisió empírica de l’Organització Internacional del Treball publicada el 2026 troba guanys de productivitat reals però desiguals, poc desplaçament laboral agregat fins ara i riscos específics per als treballadors joves, l’autonomia i la qualitat de la feina.
Una ocupació és un conjunt de tasques. La IA pot automatitzar-ne algunes, accelerar-ne unes altres i crear noves responsabilitats de verificació, relació humana o decisió. En medicina, per exemple, diagnosticar amb suport algorítmic no elimina la responsabilitat clínica, l’exploració física, l’empatia ni el consentiment. En dret, generar un esborrany no equival a representar un client ni assumir responsabilitat professional.
La velocitat de la transició continua sent el risc principal. Si les tasques desapareixen abans que les organitzacions, la formació i la protecció social s’adaptin, els beneficis agregats poden coexistir amb pèrdues molt concentrades.
Educació: un tutor per alumne, amb condicions
Feldman veu en la IA l’oportunitat d’apropar la tutoria individual a tothom. Un sistema pot adaptar explicacions, detectar errors recurrents i permetre practicar sense límit. Aquesta és una aplicació prometedora de la inferència ràpida perquè la conversa ha de ser fluida i respondre al procés de cada alumne.
Però un tutor d’IA no és Aristòtil digital per defecte. Pot inventar dades, reforçar una estratègia equivocada, recollir informació sensible d’un menor o facilitar que l’alumne delegui l’esforç cognitiu. Una implantació responsable necessita currículum, supervisió docent, privacitat, avaluació independent i accés equitatiu.
La velocitat del maquinari millora l’experiència. La qualitat pedagògica depèn del model, el disseny i les persones.
Verificació de les afirmacions principals
| Afirmació del vídeo | Veredicte | Matís necessari |
|---|---|---|
| Cerebras ha fabricat un xip de la mida d’una oblia | Confirmada | El WSE-3 ocupa 46.225 mm² i s’integra en un sistema CS-3 |
| El WSE-3 té 4 bilions de transistors i 900.000 nuclis | Confirmada | Són especificacions publicades per Cerebras |
| La SRAM és milers de vegades més ràpida que la HBM | Parcial | L’amplada agregada publicada és milers de vegades superior, però capacitat, nivell de memòria i càrrega són diferents |
| GPT-5.6 arriba a 750 tokens/s sobre Cerebras | Confirmada | OpenAI diu «fins a»; no és una garantia universal |
| Cerebras és 15–20× més ràpida que NVIDIA | Depèn de la prova | Es pot reproduir en alguns models i endpoints; no val per a tot entrenament o inferència |
| OpenAI ha contractat més de 20.000 M$ | Confirmada | Són 750 MW plurianuals; l’ingrés es reconeixerà a mesura que es presti el servei |
| NVIDIA va comprar Groq | Enganyosa | Va signar una llicència no exclusiva i va incorporar talent; Groq continua existint |
| Internet només té un 40% de penetració mundial | Incorrecta | La UIT situava l’ús mundial en el 74% el 2025 |
| Els centres de dades no necessiten gaire aigua | Massa general | Depèn del clima, la refrigeració, l’aigua indirecta i la conca |
| ASML és l’única empresa amb màquines EUV | Confirmada | No és l’únic fabricant de tota mena de litografia, però sí d’EUV |
| La IA eliminarà la intermediació professional | No demostrada | L’evidència actual apunta sobretot a transformació de tasques, amb riscos desiguals |
Quan té sentit triar Cerebras
| Necessitat | Cerebras pot encaixar si… | Una plataforma GPU pot encaixar millor si… |
|---|---|---|
| Agent interactiu | el model està suportat i cada segon limita els bucles | cal canviar sovint de model o executar extensions pròpies |
| Generació de codi | es vol resposta i iteració gairebé instantània | es necessita un ecosistema concret de CUDA o eines especials |
| Inferència d’un model obert | hi ha endpoint optimitzat i el benchmark real és favorable | es prioritza disponibilitat en moltes regions i proveïdors |
| Entrenament | el model i el mètode estan validats per Cerebras | l’equip ja domina PyTorch distribuït sobre GPU i necessita flexibilitat |
| Compra d’infraestructura | es vol un sistema integrat i menys fragmentació | es prefereix combinar fabricants, xarxes i acceleradors estàndard |
Abans de decidir, convé mesurar amb les entrades reals: temps fins al primer token, tokens/s, percentils de latència, rendiment amb concurrència, qualitat, precisió, context, disponibilitat, preu per tasca completada i cost de migració. Comparar només el pic publicitari produeix decisions dolentes en qualsevol arquitectura.
Conclusió
Cerebras ha resolt un problema d’enginyeria que la indústria havia evitat durant dècades: fabricar i operar un processador útil a escala d’oblia. El WSE-3 redueix la distància entre memòria i càlcul, evita moltes comunicacions entre xips i converteix la velocitat per usuari en un producte diferenciat.
L’acord d’OpenAI i els 750 tokens per segon de GPT‑5.6 demostren que ja no és una curiositat de laboratori. Al mateix temps, els riscos són visibles: dependència de TSMC, concentració de clients, desplegaments energètics enormes, ecosistema més petit i comparacions de rendiment que canvien segons la càrrega.
La pregunta correcta no és si Cerebras «matarà NVIDIA». És quina part de la IA necessita una arquitectura generalista i quina part està disposada a especialitzar-se per reduir la latència. Amb agents que fan centenars de passos, aquesta segona part pot ser molt gran.
Preguntes freqüents
Què és Cerebras?
Cerebras Systems és una empresa de semiconductors i infraestructura d’IA. El seu producte principal és el sistema CS-3, basat en el processador WSE-3 que ocupa gairebé una oblia sencera de silici.
Per què el xip de Cerebras és tan gran?
La gran superfície permet instal·lar 900.000 nuclis, 44 GB de SRAM i una xarxa interna molt ampla. Així redueix els moviments entre xips i memòria externa que limiten moltes càrregues d’IA.
Cerebras és més ràpida que NVIDIA?
En diversos models d’inferència compatibles, Cerebras ha mostrat una velocitat de sortida per usuari molt superior. No és més ràpida en totes les tasques: el resultat depèn del model, la precisió, el lot, la concurrència, el programari i el sistema NVIDIA comparat.
OpenAI utilitza Cerebras?
Sí. OpenAI va contractar 750 MW de capacitat d’inferència de Cerebras i ha anunciat GPT‑5.6 Sol sobre aquesta infraestructura fins a 750 tokens per segon.
El WSE-3 serveix per entrenar models o només per executar-los?
Serveix per a entrenament i inferència. Cerebras ha ofert històricament sistemes d’entrenament i ara ha guanyat molta visibilitat amb inferència de baixa latència. Cada ús requereix una configuració de memòria i programari diferent.
Contrast i context
Fonts consultades
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01
Cerebras Cerebras Systems Unveils WSE-3
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04
U.S. Securities and Exchange Commission Cerebras Systems — Quarterly Report for the quarter ended March 31, 2026
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05
OpenAI Previewing GPT-5.6 Sol
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06
NVIDIA NVIDIA H100 Tensor Core GPU
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Artificial Analysis Cerebras: Models, Performance and Price Analysis
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qué es lo que hace Cerebras que resulta
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tan especial y la hace tan rápida.
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Es decir, es completamente diferente
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de otras empresas, ¿verdad?
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-Así es.
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Resolvimos un problema que llevaba 75 años
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abierto en la industria
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de fabricación de chips.
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Durante toda la historia de la fabricación de semiconductores,
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Y nosotros hicimos uno del tamaño
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de un plato de cena.
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3:33
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Sí.
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3:35
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Y hay muchos lugares donde no quieres
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un chip grande.
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No lo quieres en un teléfono.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No lo quieres en un portátil.
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Pero para la IA, los chips grandes procesan la
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información más rápido y ofrecen
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respuestas en menos tiempo.
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-Porque no necesitan transferir datos
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entre chips separados, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así es, exactamente.
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Y al ser grandes, pudimos usar un
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tipo diferente de memoria, llamada
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SRAM.
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Y esa SRAM es miles de veces más
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rápida que lo que usan las GPU, que se
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llama HBM, un tipo de DRAM.
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¿Y para qué sirve eso?
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Bueno, hay dos tipos de memoria,
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una llamada DRAM.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Sí.
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Y a veces parte de ella se
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llama HBM.
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Esa puede almacenar mucho,
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pero es muy lenta para mover los datos.
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-Vale.
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Y la SRAM es muy rápida,
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pero por milímetro cuadrado no puede
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almacenar demasiado.
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Así que, tradicionalmente, la forma en que se
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fabricaban las GPU era usando esta HBM,
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con un chip situado
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junto a la GPU que hacía de memoria.
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Mm-hmm.
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Y podía almacenar mucho, pero no
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podía mover los datos rápidamente hacia la GPU.
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Ahora bien, esto es
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importante porque la inferencia,
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que es como usamos la IA, ¿verdad?
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Es decir, una forma sencilla
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de explicárselo a tus padres es que la
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IA se crea con el entrenamiento y se usa
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con la inferencia.
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Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
La inferencia requiere mover todos los pesos,
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una enorme cantidad de datos, desde
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la memoria hasta el procesador, y luego hacer
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un cálculo para generar
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una palabra.
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Y después hay que volver a hacerlo.
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Así que esta carga de trabajo,
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llamada inferencia,
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es extremadamente pesada en el
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movimiento de datos y relativamente
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ligera en el cálculo.
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Vale.
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Así que la proporción de tiempo
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que se tarda en entregar una solución
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está dominada por el
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movimiento de datos, y ahí es precisamente
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donde la memoria de
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la GPU es lenta, justo
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en ese problema.
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Mueve los datos muy lentamente.
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Y para que la gente
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entienda la magnitud de la diferencia,
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acabamos de escuchar a Sam Altman
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decir que el nuevo GPT-5.6 puede llegar a 750 tokens
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por segundo.
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750 tokens por segundo.
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¿Cuál sería lo normal en una GPU?
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-60.
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¿60? -60.
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Entonces es como 15 veces más grande.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Exacto.
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Más rápido.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Exacto.
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Vaya.
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Y la gente realmente no capta la diferencia
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que supone tener una IA
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más rápida, porque piensa: «vale, puedo
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esperar veinte segundos por una
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respuesta». ¿Verdad?
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Pero la realidad es
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que cuando lo combinas con cosas como el vibe coding,
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esto puede habilitar interfaces
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fluidas que se crean en tiempo real,
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¿verdad?
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Así es, exactamente.
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Creo que lo que ha pasado con la IA
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es que se ha vuelto realmente útil.
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Y hemos empezado a usarla
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no de forma ocasional, sino habitual.
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Y cuando usas algo de forma regular,
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o constante, como en el vibe coding,
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la velocidad importa muchísimo.
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Es decir, ¿cuánto tiempo esperarías a
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que cargue una página web?
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Sí.
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¿Verdad?
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¿Cómo es que no hay mercado para una
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búsqueda lenta?
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¿O qué tamaño tiene el mercado del internet por
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línea telefónica?
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¿Verdad?
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Y una vez que lo usamos todo el tiempo,
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ya sea la búsqueda, el acceso a internet
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o la IA, lo rápido es el producto.
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Se vuelve interactivo.
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Lo usas más a menudo.
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Te quedas más tiempo.
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Lo usas para más problemas, y
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todo eso lo impulsa la velocidad.
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Y, ya sabes, somos entre 15, 18 y
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20 veces más rápidos que cualquier otro en
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este trabajo.
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Y no se trata solo de ser más
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rápidos en lo mismo de siempre.
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Es que, creo, y
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esto para mí es la parte más importante,
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se abren nuevas formas de usar
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la IA que antes no eran posibles.
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Como decíamos...
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Absolutamente.
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Anthropic presentó algo... hizo una pequeña
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demostración de
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algo que creaba software
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sobre la marcha.
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Entonces tú... Así es.
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...harías clic en una ventana, y
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crearía la siguiente ventana... -Así es.
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sobre la marcha. ¿Verdad?
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Y eso solo es posible si tienes
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la velocidad.
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Así es.
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A ver, cuando yo crecí en Estados Unidos,
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Netflix enviaba los DVD por correo en sobres.
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¿Te acuerdas, verdad?
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Sí.
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Solías...
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¿Verdad?
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Te llegaba un sobre
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por correo...
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y cuando terminabas de ver el DVD,
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lo metías en un sobre y
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se lo devolvías por correo.
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¿Verdad?
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Cuando internet se volvió rápido,
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se convirtieron en un estudio de cine.
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¿Verdad?
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Internet rápido abrió una oportunidad
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completamente diferente.
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No los hizo más
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rápidos entregando DVD.
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Dijo: puedes saltarte todo eso.
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Saltarte la tienda, saltarte...
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Y una vez que haces eso, puedes
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convertirte en creador de contenido,
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puedes convertirte en un estudio de cine.
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Y eso es lo que hace la velocidad.
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Abre cosas completamente nuevas que antes
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no se podían hacer.
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Pero seamos realistas, porque si
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todo fuera tan bonito,
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entonces solo usaríamos chips rápidos.
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Pero tiene que haber una desventaja.
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Tiene que haber algo que no
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hagan tan bien.
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Bueno, ahora mismo tenemos
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una cartera pendiente de más de 24.000 millones de dólares en pedidos.
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Vaya.
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Enhorabuena.
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Nada mal.
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Ya.
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La gente lo está intentando.
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Vale.
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Y hemos visto una demanda extraordinaria
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de nuestros productos.
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¿Y hay alguna parte, como quizá
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en el entrenamiento, donde este tipo
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de chips no funcione tan bien
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o no pueda entrenar igual de bien?
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Sí pueden entrenar igual de bien.
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El entrenamiento es un problema diferente,
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con características distintas,
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y usamos otra dimensión de nuestra
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ventaja para el entrenamiento. - Vale.
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Pero ahora mismo toda la industria está limitada por
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los centros de datos.
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Ya.
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Y estamos construyendo, alquilando y arrendando centros de datos
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tan rápido como podemos, y
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eso es en lo que todo el mundo se centra en este momento,
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porque intentamos movernos a la velocidad de la IA,
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y los centros de datos se mueven
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a la velocidad del sector inmobiliario.
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Ya.
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que es lenta.
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Ya.
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Y esa es la siguiente parte, que
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creo que es realmente importante.
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La gente, cuando piensa en la IA,
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normalmente piensa en el software.
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como la capa de software o la capa agéntica,
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o como quieras llamarlo.
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Pero la realidad es que el verdadero juego
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está, en realidad, en la infraestructura.
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El verdadero juego está
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en la infraestructura.
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Exacto.
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Y vosotros estáis construyendo chips que
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quizá también permiten distribuir la IA
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de una mejor manera, porque al ser más rápidos,
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se pueden atender más clientes...
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Así es.
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¿Es más caro que las GPU
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normales por la cantidad de tokens?
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Solo para añadir a tu idea, ¿verdad?
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La IA convirtió a NVIDIA en la empresa más
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valiosa del mundo, ¿verdad? -Sí.
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Si piensas en su impacto en la infraestructura, ha convertido
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a Broadcom en una de las empresas
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más valiosas del mundo.
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Ha impulsado a todos estos fabricantes de hardware,
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y ahora la demanda de memoria está haciendo de
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las empresas de memoria algunas
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de las más valiosas.
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Sí. Es extraordinario, ¿verdad?
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Este empuje está teniendo unas
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ramificaciones enormes en
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la infraestructura.
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Sí.
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Y, basándonos en eso, salimos a bolsa,
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con una valoración bastante buena.
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Así que la infraestructura ha sido claramente
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una ganadora hasta ahora en la revolución
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de la IA.
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Sí.
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Hay un dato que conseguí hace poco:
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en Estados Unidos ahora
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se gasta más dinero en centros de datos
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que en oficinas.
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O sea que es enorme.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Se ha convertido en...
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Es increíble.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Increíble.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Y crees que va a seguir así?
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Estamos teniendo mucha demanda.
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Siempre pongo este
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ejemplo: alguien hizo un cálculo
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en España, y el promedio por
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persona es de un millón de
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tokens al mes.
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Que, la verdad, no es mucho.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Yo he gastado unos seis mil millones de tokens en los
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últimos tres meses...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Ya. con mis agentes, con OpenClaw y esas cosas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que, cuando todo el mundo use la IA
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como la uso yo, la demanda que vamos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
a necesitar para estas cosas...
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Bueno, eso
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, obre el vídeo en una pestanya nova
mismo dije en nuestra conferencia de resultados:
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que ahora mismo la demanda de
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cómputo desborda la oferta.
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Desborda la oferta de nuestros chips.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Desborda la oferta de los chips de NVIDIA,
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y desborda la oferta de los centros de datos.
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Y solo una fracción minúscula,
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menos del 1% del mundo, es usuario intensivo.
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Ya.
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Ahora mismo internet tiene una penetración de alrededor del 40%.
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¿Qué pasa cuando la IA
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tenga una penetración del 3% o del 5%,
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verdad?
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Habrá una demanda extraordinaria de cómputo,
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que empequeñecerá lo que tenemos hoy.
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¿Y crees que
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va a seguir creciendo?
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Mientras sigamos
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resolviendo problemas difíciles.
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Vale.
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¿Y qué piensas cuando la
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gente dice que hay
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una burbuja de IA, que NVIDIA está sobrevalorada?
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Porque parece que ellos también tienen los pedidos,
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tienen gente igual que vosotros...
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tienen mucha demanda
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NVIDIA es una empresa extraordinaria.
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Creo que apostar en su contra es
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bajo tu propio riesgo.
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Han demostrado una y otra vez, durante la última década,
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que son una de las grandes empresas de la historia.
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Eso es una racha extraordinaria,
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¿verdad?
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En 2013 probablemente valían unos 20.000 millones,
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en capitalización de mercado.
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Y ahora valen cuatro o cinco billones.
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O sea, qué racha tan extraordinaria.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Históricamente, las burbujas se daban en infraestructura,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cuando la gente decía: «si la construimos, vendrán».
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Como a finales de los noventa, cuando instalamos demasiada fibra.
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-Sí.
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en el mundo de las redes.
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Y no había demanda para ello.
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Seis u ocho años después,
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la demanda lo alcanzó y entonces tuvo sentido.
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Pero en su momento, estaban construyendo
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por delante de la demanda.
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En la IA, ahora mismo, todos estamos construyendo por
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detrás de la demanda.
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Totalmente.
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Intentamos ponernos al día con lo que
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la gente quiere.
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No al revés.
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Eso no parece
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una burbuja, ¿verdad?
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No parece una burbuja cuando
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los usuarios quieren usar algo,
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quieren comprar más de eso, y no
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hay suficiente para vendérselo.
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Sí.
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Es una locura que, si intentas alquilar
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una GPU de hace cuatro años,
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de hace tres años,
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sea más cara que hace cuatro años.
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Así es.
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¿Cómo puede ser eso?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Exacto. Puede ser porque hay tanta demanda
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que la oferta no crece al ritmo adecuado.
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Y, ya sabes, tú conoces a Sam Altman
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y él dijo hace poco, planteó que
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OpenAI empezó a vender cómputo por adelantado,
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con hasta tres años de antelación, porque dijo que entraríamos
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en una fase donde no habría suficiente
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cómputo para todos.
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¿Y compartes esa opinión?
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¿Crees que vamos a llegar a un punto donde -Yo creo que...
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-Sin duda.
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la demanda va a crecer, pero estamos
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tardando en construir centros de datos?
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Sin duda.
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Una de las cosas en las que
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Sam ha sido realmente un visionario,
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es en que OpenAI vio venir esta curva.
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Vieron la forma de la curva,
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que es exponencial, y
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no tuvieron miedo de proyectarla uno, dos o tres años
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y decir: «vaya, si esto sigue así,
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vamos a necesitar mucho más cómputo,
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vamos a necesitar más centros de datos».
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Así que crearon Stargate, e hicieron
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acuerdos con NVIDIA, con nosotros
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y con otros, y también con las
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empresas de memoria.
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¿Verdad?
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Y no los tomó por sorpresa.
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Lo vieron venir.
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Y creo que deberíamos
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escucharlos cuando hablan de cómo se
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desarrollará esto en los próximos
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años, porque tienen los
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mejores datos.
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Sí, porque muchas empresas
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vieron esto como una jugada arriesgada.
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De hecho, he oído decir muchas veces, a Darío
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desde Anthropic, que...
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-Y luego se quedaron. OpenAI iba bien...
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cortos de capacidad,
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y tuvieron que alquilarla a un
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precio muy alto a Elon.
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sí.
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¿Verdad?
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Un precio muy alto.
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-Un precio muy alto.
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Eso fue un muy buen negocio para Elon, ¿verdad?
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Sí, la verdad, qué empresario tan brillante es.
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Sí, pero ese era precisamente el
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punto, ¿no?
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Básicamente, OpenAI invirtió de más.
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No invirtieron de más en el
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sentido de no usarlo, sino que, en un
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momento en que nadie pensaba... -Así es.
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que necesitaríamos tanto,
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ellos hicieron compromisos,
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y la gente pensó que estaba loco,
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y que era muy arriesgado. -¿Hicieron eso?
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Y luego la demanda lo alcanzó.
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Y todavía estamos en una etapa muy temprana...
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-Seguimos en una etapa muy temprana.
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Entonces, ¿parece que no
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vamos a poder construir
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suficientes de estas cosas para...
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-No vamos a poder construir suficientes centros de datos.
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Desde luego, no habrá suficiente memoria
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ni suficientes centros de datos durante los próximos 18 meses,
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o dos años, seguro.
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Entonces, para quienes nos están escuchando,
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¿qué hace falta para construir un centro de datos?
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Porque hemos visto que algunos tardan una eternidad,
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pero luego Elon construyó en cuestión de meses
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algo que se suponía que iba a tardar años
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-Primero, Elon es el mejor
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constructor de cosas físicas
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que el mundo haya visto, creo.
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-Estoy de acuerdo.
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Hace las cosas a un ritmo y
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con una creatividad que otros
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realmente no pueden igualar.
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Así que probablemente no deberías decir:
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«Elon puede hacerlo en nueve meses».
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Primero necesitas un terreno grande,
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y necesitas energía, ya sea de la red eléctrica
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o de una fuente como el gas,
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que es lo que él está usando.
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Necesitas construir un edificio.
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Si usas energía de la red,
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necesitas interruptores y reguladores de potencia.
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Y necesitas permisos de la comunidad local,
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para que no se enfaden contigo...
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-Lo cual está pasando.
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Lo cual está pasando.
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Necesitas enfriadoras, bombas
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y todas esas cosas que tienen plazos de entrega largos.
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Todo eso tiene que reunirse.
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Y estás construyendo varios edificios
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del tamaño de campos de fútbol,
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y les metes suficiente energía como para
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alimentar a una pequeña ciudad.
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Y estás construyendo muchos a la vez, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Esto es lo que hace falta.
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Y si eres un buen constructor,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
desde cero, puede tardar dos años.
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Vaya.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sí.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Y cuánto aporta eso comparado con lo que tenemos ahora?
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No sé si me entiendes...
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Creo que en Estados Unidos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
hay decenas
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de gigavatios contratados para...
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y la gente está intentando construirlos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Cien megavatios, si no recuerdo mal, es suficiente para una
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ciudad de 100.000 habitantes.
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Así que se está construyendo, en centros de datos, el equivalente en energía a
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-Sí. decenas de millones de personas.
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Pero, proporcionalmente a lo que tenemos ahora...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
no sé exactamente cuánto tenemos tampoco.
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Pero lo que pienso es que...
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Porque, como decía antes, la gente está usando
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alrededor de un millón de tokens.
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Yo estoy usando miles de millones de tokens.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Hay una diferencia de unas 2.000 veces.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que, especialmente con los agentes,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
hemos visto una explosión masiva
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del consumo de tokens. - una explosión...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así es.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
De 100 a 400 veces más uso. -Así es.
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Y eso venía de Microsoft y demás,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
lo cual nos trajo todos los problemas con el pico de precios.
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Pero, al final del día, necesitamos muchísimo más...
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- Necesitamos muchísima más energía.
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Y no sé si vamos a poder conseguirlo. -Toda la energía de Estados Unidos,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
nos llevó 70 años construirla.
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19:33
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Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Verdad?
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19:34
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¿Verdad?
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19:34
, obre el vídeo en una pestanya nova
Y la red eléctrica es antigua y está desactualizada.
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Y construir nuevas plantas de energía es un reto.
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Y lleva tiempo.
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Lleva tiempo, y lleva mucho tiempo completar todo el proceso en Estados Unidos.
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No sé cómo será en España, o en otros países -Bienvenido a Europa.
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pero supongo que no va a ser, más eficiente en Europa
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-No. Desde luego, en Europa los permisos son más complicados.
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19:56
, obre el vídeo en una pestanya nova
Los permisos son más complicados.
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China ha hecho un muy buen trabajo mejorando su red eléctrica,
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incorporando más energía, usando hidroeléctrica
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y solar, y construyendo nuevas redes.
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Y lo vieron venir,
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20:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
y eso ha sido algo digno de observar.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Me está encantando esto, porque mientras hablas
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, obre el vídeo en una pestanya nova
se me ocurren muchísimas cosas que quiero preguntarte,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
porque quiero exprimir tu cerebro sobre estos temas que siempre han sido
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, obre el vídeo en una pestanya nova
un poco confusos para mí,
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20:22
, obre el vídeo en una pestanya nova
no quiero olvidarme de ninguna, así que voy tomando notas.
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20:25
, obre el vídeo en una pestanya nova
Entonces, básicamente,
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20:27
, obre el vídeo en una pestanya nova
¿la electricidad va a ser el mayor cuello de botella?
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20:30
, obre el vídeo en una pestanya nova
La electricidad es el mayor cuello de botella.
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20:32
, obre el vídeo en una pestanya nova
La electricidad, tanto para nosotros
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20:35
, obre el vídeo en una pestanya nova
como para NVIDIA, AMD y demás,
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20:38
, obre el vídeo en una pestanya nova
se entrega a través de un centro de datos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vale.
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20:41
, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Verdad?
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20:42
, obre el vídeo en una pestanya nova
Un centro de datos es como un hotel gigante para el cómputo,
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20:44
, obre el vídeo en una pestanya nova
¿verdad?
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20:45
, obre el vídeo en una pestanya nova
Necesita energía, necesita refrigeración.
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Así que construyes este espacio gigante.
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20:51
, obre el vídeo en una pestanya nova
Metes ahí todo tu cómputo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Le das energía.
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20:55
, obre el vídeo en una pestanya nova
Lo refrigeras, le envías datos, y te devuelve respuestas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Básicamente, estamos intercambiando...
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21:03
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-electricidad por inteligencia. -Inteligencia. Eso es que hacemos en la IA.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Y vosotros... -En el fondo, convertís,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
electrones en inteligencia.
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21:11
, obre el vídeo en una pestanya nova
-Y eso es básicamente lo que... -Eso es lo que hace nuestro chip.
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21:14
, obre el vídeo en una pestanya nova
Exacto.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y no hacéis solo el chip, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-¿Hacéis todo el conjunto? -No. Más tarde hoy te lo podemos enseñar.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Hacemos el chip, hacemos el sistema,
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y entregamos el rack completo.
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Vale.
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E incluso construimos nuestro propio centro de datos,
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así que también puedes acceder a nosotros a través de la nube.
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Entonces, cuando vemos estas grandes inversiones, como las de Elon,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que van a gastar tantos miles de millones en un centro de datos,
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¿cuánto de eso va a parar a empresas como la vuestra, NVIDIA, o...?
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NVIDIA publicó un informe diciendo que un gigavatio
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equivale a unos 40.000 millones de dólares en su hardware.
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Vale.
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Y eso es mucho...
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-40.000 millones. -Es muchísimo dinero.
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Y ahora mismo, en Estados Unidos, construir un centro de datos cuesta
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entre 10 y 14 millones de dólares por megavatio.
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Vale.
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Un gigavatio son 1.000 megavatios. O sea,1.000 por 10 millones.
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-Sí. -15 millones.
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Eso es lo que cuesta construir un gigavatio.
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Vale.
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-O sea,mucho. -Mucho.
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Y la mayor parte va destinada al proveedor del chip...
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Así es.
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Una parte importante va al chip.
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El edificio dura 20 o 30 años, ¿verdad?
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-Cierto.
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¿Verdad?
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Los chips, seis o siete.
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Seis o siete años.
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-Vale, esa ha sido una de las mayores... -Está sujeto a debate.
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Vale.
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Porque esa ha sido una de las mayores preocupaciones de la gente
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cuando habla de la burbuja,
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o de cómo empresas como OpenAI van a ganar dinero,
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y cómo empresas como NVIDIA o la vuestra van a ganar dinero,
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porque obviamente, si los chips solo duran seis años,
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con la cantidad de gasto de capital, no se recupera la inversión,
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-Correcto
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¿Cuál es tu opinión al respecto?
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Creo que probablemente conviene ser conservador en las estimaciones.
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Estos chips se están comportando de forma distinta a
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como lo han hecho históricamente otros.
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Históricamente, usábamos cinco o seis años para la depreciación.
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Estos chips parecen más bien de seis o siete.
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Vale.
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Y se puede ver que todavía hay un mercado activo para las H100.
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Y hasta hay mercado para las A100.
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Enorme.
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Que ya tienen seis, siete años.
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Así que lo que no sabemos es
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qué pasará cuando la oferta no esté tan limitada para los chips nuevos.
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Claro.
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Y eso todavía es una incógnita.
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Y creo que el reto,
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cuando estás en un terreno completamente nuevo,
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es saber cuándo puedes mirar al pasado y aprender de él,
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y cuándo tienes que asumir que algo va a ser diferente.
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Y ese es un verdadero reto ahora mismo.
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Vale.
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Hace no mucho,
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hace un par de meses, pudimos ir a China,
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y también visitamos Huawei.
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-Ajá.
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Y pudimos reunirnos con el equipo de relaciones públicas de Huawei.
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Obviamente, no nos dejaron entrar.
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Ajá.
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Como vosotros. Por cierto, gracias por enseñarnos las instalaciones.
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¿Qué opinas de China en la fabricación de chips?
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Porque tengo la sensación de que la gente está subestimando a China,
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y no ve a Huawei como un competidor de NVIDIA o de Cerebras,
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y en realidad parece que están haciendo mucho.
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Como que están muy por detrás, quizás, pero...
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Creo que subestimar a China es un gran error.
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Creo que lo han convertido en una prioridad nacional.
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Han usado recursos del gobierno para apoyar su software de IA.
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Sí.
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Usan recursos gubernamentales para poner a disposición
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de los usuarios de su software de IA conjuntos de datos enormes.
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Han usado recursos del gobierno para construir infraestructura, como la energía.
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Creo que subestimarlos es un gran error.
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¿Cuánto van por detrás en cuanto al chip?
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Creo que en software, en los modelos de IA,
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probablemente sean unos seis u ocho meses.
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Quizá un año.
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Con los chips, un poco más largos.
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Pero es una brecha mucho menor que hace 10 años.
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Sí...
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¿Cierto? Y la pregunta no es dónde están hoy,
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25:26
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-O si os alcanzan. -sino cuál es la trayectoria.
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Y están trabajando muy duro para mejorar en la fabricación de chips.
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Sí, lo vemos en el último informe de DeepSeek, que básicamente...
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-Apostaba por Huawei y también por NVIDIA, - Así es.
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así que están encontrando su camino, ¿no?
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25:42
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Así es.
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Creo que hay muchas opiniones distintas
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sobre cómo deberíamos gestionar nuestra política de exportación.
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Y buenos argumentos en ambos lados.
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Pero lo que está claro es que sus chips no están a la vanguardia.
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Van por detrás.
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Están más cerca de la vanguardia que hace 10 o 15 años,
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y no hay que subestimarlos.
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-Vale. -Seguro.
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-O pagaremos las consecuencias.
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O pagaremos las consecuencias.
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26:13
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En Europa, en los últimos, creo,
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18 meses, los gobiernos europeos tomaron la decisión
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de que necesitábamos más centros de datos.
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-Las llamaron...Gigafactorías, ¿verdad? -Sí.
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Recientemente, España anunció una inversión de 800 millones de euros en una Gigafactoría,
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que no es mucho comparado con Estados Unidos, pero...
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-Mejor que nada.
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jugamos en otra liga, ¿sabes?
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No es la Champions, es la UEFA.
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Pero... -Así es.
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Pero tenemos un dicho que usamos
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con algunas de las personas con las que suelo hablar de IA que...
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en el mismo periodo,
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China construyó, creo, 11...
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centros de datos masivos.
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Y mientras tanto, Europa todavía
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está peleando por decidir dónde ponerlos.
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26:53
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En Estados Unidos, el problema es distinto.
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Parece que estáis teniendo a la opinión pública
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en contra de los centros de datos.
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-Sí.
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27:00
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¿Qué opinas de eso?
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Bueno, primero, creo que
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para los grandes proyectos públicos...
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nuestros sistemas democráticos son lentos.
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En Singapur, en China, en los Emiratos Árabes Unidos
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han podido moverse muy rápido y adelantarse.
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Ya.
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Nuestro proceso de inclusión tiene ventajas,
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pero también tiene inconvenientes,
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algunos negativos.
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Y para estos grandes proyectos de infraestructura
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que afectan a comunidades con muchos intereses distintos,
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no nos movemos rápido. Y eso es cierto.
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Es cierto, no tan rápido como deberíamos, también en Estados Unidos.
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Pero más allá de eso,
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hemos visto más resistencia por parte del público.
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Sobre todo porque creen que es malo para ellos.
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Así que, al principio, la industria
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tomó algunas malas decisiones.
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Vale.
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Y quizá empezó con los mineros de Bitcoin.
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que buscaban la energía
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más barata, y buscaban
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quizás trasladar parte del coste
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a las comunidades locales, encontrando resquicios legales.
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Y como resultado...
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Y luego, algunos de los centros de datos de IA, los primeros promotores,
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hicieron un mal trabajo incluyendo a la comunidad en las conversaciones.
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28:33
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Vale.
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Y como resultado,
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se ganaron mala reputación y la gente se enfadó.
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Pero no hay nada inherente a un centro de datos
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que deba ser malo para la comunidad.
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Deberíamos poder construir centros de datos
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que incluyan a la comunidad, que sean buenos para ella,
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que creen miles de empleos de construcción. -Sí.
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Que aumenten el valor del suelo y
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la base fiscal de estas comunidades.
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Y no necesitan usar mucha agua.
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De hecho, todos los centros de datos de Estados Unidos
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usan menos agua que la industria de la almendra en California.
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¿Cómo se dice almuerco?
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¿Qué es un 'almond'?
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Almendra.
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Ah, almendra.
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Sí, sí.
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Jamón y almendra.
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Ya.
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Algo español importante de saber. -Ahora lo entiendo.
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Ahora entiendo Barcelona.
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Eso es. -Creo que...
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Satya Nadella dijo hace poco
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que un centro de datos,
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uno de los modernos, consume la misma cantidad de agua
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que un restaurante.
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Así es, un restaurante pequeño.
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y por eso fueron de los pioneros en esto, cuando dijeron:
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«mirad, podemos construir centros de datos y ser buenos vecinos».
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Y Brad Smith publicó una nota que decía:
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«aquí tenéis algunas pautas que todo el mundo debería seguir».
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Y no eran mucho más sofisticadas que
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«sé un buen vecino».
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Vale.
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Y cuando se construyen centros de datos,
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es totalmente posible que
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la industria sea un buen vecino.
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Podemos mejorar la situación de las comunidades.
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Podemos ayudar a que los precios de la
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energía bajen, no que suban.
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Y podemos aumentar el valor de
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sus propiedades.
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Podemos pagar impuestos para que sus escuelas y
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comunidades locales estén mejor.
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Y sobre todo aportar empleo, porque...
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Y traer empleos, porque estos se ubican en
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zonas donde hay
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mucho terreno y recursos energéticos sin usar.
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Porque estamos en
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una situación donde, obviamente, hay
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mucho debate, digamos.
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sobre lo que va a hacer la IA
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con el empleo.
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Y a mí me parece...
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Sabes, tuvimos algo parecido en
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España con las centrales nucleares.
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Sí.
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Hubo una época en que queríamos
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construir centrales nucleares.
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Eso fue cuando yo era joven.
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Y la gente empezó a estar en contra.
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-Claro. -Hubo grandes accidentes como Chernóbil.
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-Claro. -Y la gente estaba absolutamente en contra.
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Pero no me cabe en la cabeza que
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la gente pueda compararlo
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o pensarlo así, porque eso no es...
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Eso ha explotado.
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Además, Francia lo hizo.
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Y construyeron algunas de las energías más baratas de Europa, y es limpia.
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Que yo sepa, la gente que
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conozco que vive en ciudades donde
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han construido centrales nucleares está muy contenta.
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-Así es.
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Dan muy buenos empleos,
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empleos muy cualificados.
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-Así es.
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Pagan muy bien.
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Y toda la zona tuvo un...
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-auge muy positivo. -Así es.
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Así que, sobre todo si quitas el
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peligro que obviamente conlleva una central nuclear,
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y hablas de un centro de datos, que es solo ordenadores en un rack...
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-Sí, así es. -No tiene ningún sentido.
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Son ordenadores en un rack.
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No deberían consumir tantos recursos.
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Requieren...
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Digo, uno grande, uno que conozco,
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que es de los más grandes, tiene
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7.000 empleos funcionando en tres turnos al día.
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en un solo centro de datos.
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7.000
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Así que son unos 24.000 puestos-día generados
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en ese centro de datos,
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¿verdad?
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Eso es muchísimo dinero para una comunidad.
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Y esa gente sale,
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se toma un café, se compra un pastel, ¿verdad?
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Y compran el almuerzo
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y hacen cosas.
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Y entonces...
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Pero al principio, creo que nos ganamos algo
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de mala fama en la
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industria por no ser buenos vecinos.
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Y...
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-Pagamos las consecuencias.
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Y ahora estamos pagando un poco las consecuencias.
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Pero creo que hay algunas zonas en Canadá,
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en algunos países nórdicos del norte,
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donde están invitando gente
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a construir centros de datos.
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Tienen muchísima energía geotérmica.
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Tienen energía muy barata.
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Les faltan empleos.
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Y estos centros de datos están llegando
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y siendo muy buenos para la comunidad.
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Y eso es a lo
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que deberíamos aspirar.
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¿Y qué crees que tiene que
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cambiar para que la gente lo entienda?
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¿Es un proceso educativo por el que la
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gente tiene que pasar?
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Una vez que enfadas a la gente,
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es muy difícil volver atrás
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y ponerlos en modo escucha, ¿verdad?
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Una vez que los enfadas,
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es difícil ponerlos en modo escucha.
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Creo que...
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hay un viejo dicho de un dueño de casino.
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Y es que lo peor de que
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alguien venga y le gane al casino
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es verlo irse a la puerta de al lado.
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¿Verdad?
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Eso, nosotros...
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Lo peor para estas
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comunidades es que los desarrolladores digan:
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«vale, nos vamos a Saskatchewan».
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«Nos vamos a Suecia.
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Nos vamos al Texas rural».
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Porque entonces todo el dinero se va
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a otro sitio.
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Y sobre todo ahora que vemos que,
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al ser la IA tan importante,
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los centros de datos van a ser
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un asunto de seguridad nacional.
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Bueno, ese es
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otro tema aparte: probablemente sea importante
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tener cierto control dentro de las propias...
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-En las fronteras -sobre las fronteras de la IA
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Sí.
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Porque básicamente lo hemos visto
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con la industria de los chips,
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hemos estado delegando en otros
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países, como Taiwán.
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y ahora estamos pagando las consecuencias.
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-Es un reto.
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Estáis intentando traerlo de vuelta a Estados Unidos.
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Estamos intentando traerlo de
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vuelta a Estados Unidos, y creo que
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es un imperativo estratégico.
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Y algunos llevamos defendiendo
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esto desde hace 10 o 15 años, que...
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que hay... que esto es...
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Ya sabes, en guerras anteriores,
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tu base industrial era valiosa.
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¿Verdad?
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Vimos lo que pasó durante la COVID,
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cuando un barco quedó atascado en el canal de Suez,
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y hubo un retraso de tres meses
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para conseguir un lavavajillas.
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Exacto.
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Y eso fue solo un retraso.
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Sí.
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La cadena de suministro de
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los chips es complicada, multinacional,
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y deja a las naciones vulnerables.
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¿Cómo es ahora mismo para vosotros?
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¿De dónde sacáis las piezas?
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De Taiwán.
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-¿Taiwán? -Este chip lo diseñamos nosotros
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y se fabrica en Taiwán.
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Y luego vuelve a
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Estados Unidos, donde fabricamos el
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sistema completo, aquí cerca,
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a unos 20 minutos de aquí.
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Y después lo enviamos por todo
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el mundo para su entrega.
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Y hay algo que supuestamente hacemos muy bien en Europa,
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que va incluso más allá de la fabricación de chips,
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y hay una compañía que está en Suecia o
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en Suiza, no lo sé.
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¿Cuál es?
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¿Litografía o algo?
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-Ajá.
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Eso... ¿qué hace...?
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Están en...
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quiero decir, Holanda.
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Vale.
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ASML.
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Exacto.
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Y son extremadamente únicos,
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¿verdad?
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Sí, lo son...
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Fabrican algo llamado el 'stepper'.
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Vale.
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Que es como se graba el transistor
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en el silicio.
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Vale.
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Y son la única
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empresa del mundo que ha logrado fabricarlo.
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Y durante más de 20 años han tenido
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el monopolio.
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Vale.
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Es un problema técnico tan difícil
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que muchas empresas lo han intentado y
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han fracasado.
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Así que TSMC les compra.
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Samsung les compra.
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GlobalFoundries les compra.
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Todo el mundo les compra
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para conseguir este equipo necesario
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para fabricar chips.
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Así que esa es básicamente la
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primera piedra que permite que todo...
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lo demás ocurra. -Así es.
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Dentro de la fábrica
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de TSMC está su equipo.
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-Vale ¡Vaya!
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Sí.
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Y he oído que China parece estar
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empezando a competir
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en eso.
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Bueno, van a intentarlo.
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Nadie ha logrado construirlo.
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-Hasta ahora nada. -Hasta ahora nada.
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Pero mucha gente lo ha intentado.
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Resulta ser un problema muy difícil.
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¿Qué quieres
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decir, si China lograra ese avance?
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Entonces podrían construir fábricas en China.
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-Vale. -Y el control sobre el envío
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de ese equipo de fábrica
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ya no retrasaría el...
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progreso de China hacia la igualdad en chips.
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Así que eso sería probablemente
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lo más importante que China debería hacer si
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quiere ponerse al día.
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Llevan mucho tiempo intentándolo.
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Es un problema difícil.
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Es un problema realmente difícil.
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¿Y qué debería hacer Europa ahora?
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Hemos oído mucho sobre la gobernanza de la IA,
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con las últimas noticias sobre la
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retirada de Fable y los controles
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de exportación de Estados Unidos.
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Europa se asustó un poco.
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Convocamos esta reunión del G7,
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donde se mostraron muy amables con
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Trump, como diciendo: «vale, usemos la IA que tenéis vosotros»,
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porque, al final del día,
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no tenemos nada propio que podamos...
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-usar, -Yo creo...
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Sabes, a veces, y corrígeme
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si me equivoco, pero en
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Europa, el primer pensamiento
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cuando llega una nueva tecnología es
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cómo podríamos regularla.
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Así es como lo hacemos allí.
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Sí, y creo que el resultado es...
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En Estados Unidos, el primer pensamiento
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es cómo podemos ganar
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dinero con ello, ¿verdad?
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Y probablemente ninguno de los dos enfoques
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sea del todo correcto.
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Y quizá nosotros deberíamos pensar un poco más
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en cómo hacerlo seguro.
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Y en Europa podríais
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pensar un poco más
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en cómo innovar y avanzar.
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Creo que es importante que las
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empresas y las naciones europeas
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creen entornos donde la IA pueda florecer.
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Digo, la IA de Google vino de
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una empresa inglesa.
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Sí.
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¿Verdad?
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No es que no
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pueda pasar...
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en Europa, pero ahí estaba.
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Era una empresa inglesa surgida
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de una gran universidad.
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-Sí. -¿Verdad?
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Y la forma de crear
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esto es teniendo universidades donde la gente
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pueda innovar, con profesores entusiasmados por las
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nuevas tecnologías, e inversores dispuestos
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a apostar por empresas jóvenes e innovadoras...
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-Esa es la parte difícil. -Es la parte difícil en Europa
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-Sí, eso no está
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en nuestra cultura. -No está en vuestra cultura.
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Sí, básicamente, creo que
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el problema
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principal es...
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Y yo mismo, que ahora
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hago algo de inversión ángel, lo veo
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todo el tiempo: somos
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absolutamente reacios al riesgo.
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No queremos
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asumir el riesgo. Y...
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En Estados Unidos, parece que cualquier cosa que muestras, encuentras a
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alguien que cree en ella.
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Resolvimos el problema del riesgo
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reduciendo el coste del fracaso
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en Silicon Valley.
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Y lo que pasa, lo que he visto
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en Europa, es que la gente se queda mucho tiempo
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en el mismo trabajo.
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Y lo que se premia es
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la mejora incremental.
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En Silicon Valley, en particular,
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si montas una empresa, lo intentas y no funciona,
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eso no mancha tu carrera.
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De hecho, la gente suele pensar: «vaya».
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Si aprendiste de ello,
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eso tiene un valor enorme, ¿verdad?
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Ya. Y así, en tu siguiente empresa,
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la gente seguirá invirtiendo en ti,
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y seguirán...
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Tienes todas las oportunidades para intentarlo
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una y otra vez.
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Sí, es un muy buen ejemplo.
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En Europa, creo que si montas una startup
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y fracasas, nadie te va a volver a
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dar dinero. -Así es.
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Y aquí, algunos de nuestros
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emprendedores más famosos han fracasado varias veces.
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Digo, Elon ha fracasado.
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Steve Jobs fracasó, ¿verdad?
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NeXT no fue un éxito.
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Una y otra vez,
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a la gente que hace
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cosas innovadoras, la forma de quitarle
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parte del riesgo es decir: «genial».
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Si aprendiste de ello, te
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financiaremos la próxima vez que
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intentes hacer algo interesante.
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Es complicado, porque...
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- los cambios culturales tardan mucho tiempo. -Muchísimo tiempo.
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y eso también es un problema.
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Creo que hemos llegado a una situación de la que
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es muy difícil salir, porque tenemos empresas muy buenas.
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Como Mistral, por ejemplo.
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Sí, Mistral.
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Y también está Lovable...
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aunque Lovable es
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diferente, pero Mistral,
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creo que un 20 o 30% pertenece
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a empresas americanas.
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Así que, incluso cuando
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tenemos algo bueno, obviamente vosotros sois
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tan grandes que...
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Bueno, tuvimos inversores dispuestos
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a apostar por ellos.
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cuando eran muy,
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-muy pequeños. -Exacto, eso es lo que quiero decir.
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Y lo mismo pasó con
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1X, los del nuevo robot. -Sí.
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Empezaron en Noruega, si no me equivoco.
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Sí.
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-Y ahora son una empresa de Silicon Valley. -La empresa alemana, Black Forest Labs, o...
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Black Forest Labs... -sí.
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Sí, que hace un trabajo de IA
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muy bueno.
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Sí, los chicos de...
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Vinieron, se separaron de Stability.
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Así es.
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Sí. Hay toda una comunidad
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en el Reino Unido, pero están...
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buscando dinero...-Sí.
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Y...
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Tenéis un ecosistema enorme en Israel.
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Y también lo financia dinero de Estados Unidos.
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Sí, sí.
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Y ese es
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el problema, incluso cuando tenemos talento
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que construye en Europa, acaba siendo
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comprado por americanos, y eso hace
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muy difícil conseguir financiación.
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Por eso creo que necesitamos
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encontrar la forma de que el gobierno invierta
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mucho dinero en el
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ecosistema, para que los inversores sigan ese camino,
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¿sabes?
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Y eso es lo que
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no está pasando...
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Sí.
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Creo que, hace 10 años, no teníais
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mundo del capital riesgo.
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Creo que ahora tenéis un grupo de
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inversores de capital riesgo más jóvenes.
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Digo, Harry Stebbings, de 20VC,
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es una especie de referente.
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Un joven inversor que
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defiende a las empresas europeas.
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Creo que es importante.
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Sí.
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Sin duda.
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Más les vale tomárselo en serio,
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porque sentimos que
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no es prioridad para los
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gobiernos europeos, y esto está llegando
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demasiado rápido.
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Hablemos de OpenAI.
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Tenéis una muy buena
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relación entre OpenAI y Cerebras.
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Y básicamente hay un nuevo
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tipo de acuerdo que ha sido noticia.
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Sí.
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¿En qué se basa?
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¿Es que no tienen suficiente cómputo de
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NVIDIA y por eso
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buscan otros proveedores?
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Ahora vemos que también
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están haciendo su propio chip.
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¿Es porque saben que van
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a necesitar tanto
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que necesitan más proveedores?
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Primero, tienen una demanda enorme
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de cómputo.
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Y segundo, el verano pasado se dieron cuenta de que había
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toda una oportunidad adicional en
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la inferencia rápida.
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Y empezamos a hacer pruebas con ellos.
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Probaron a todos los demás.
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Y en diciembre firmamos un acuerdo enorme con ellos.
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Más de 20.000 millones de dólares en cómputo.
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Así que estamos fabricando chips para
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ellos y desplegándolos en sus centros de datos.
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Acaban de anunciar que están
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ejecutando el 5.6, su nuevo modelo principal,
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en nuestros chips,
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entre otros.
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Pero creo que
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les ofrecemos algo diferenciador.
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Que, juntos, aportamos los
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tokens más rápidos al modelo más inteligente.
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-Vale. Y nadie más tiene eso.
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Sí, eso es genial.
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¿Y crees que
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el modelo de negocio será que, como cliente,
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yo elija si quiero inferencia rápida?
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Sí, creo que será un servicio premium.
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Vale.
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Creo que será un servicio premium.
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Porque, ¿es más caro ejecutar IA
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en vuestros chips que
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en las GPU tradicionales?
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Creo que no necesariamente es más caro, pero sí más valioso.
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Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Así que, por eso, podéis tener más margen. -Creo que, por ejemplo,
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Anthropic ofreció un servicio al doble de
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velocidad por seis veces el precio. -Sí.
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Eso te da una idea
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de lo mucho más valiosos que
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son los tokens rápidos que...
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Así que, aunque sea más caro, puede
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tener más margen porque el valor...
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-se multiplica. -Exactamente.
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¿Y va a ser así?
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¿Va a ser una oferta
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donde elegimos si queremos tokens rápidos?
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Creo que eso depende
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de cómo decidan convertirlo en producto,
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pero creo que lo ofrecerán como
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un servicio premium.
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¿Qué va a hacer NVIDIA al respecto? Porque lo
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que hacéis es una amenaza.
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Compraron Groq.
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Ya.
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Hicieron una adquisición.
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Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Groq es algo parecido a lo que hacéis vosotros?
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Somos entre 15, 18 y 20 veces
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más rápidos que NVIDIA.
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Y Groq era dos o tres veces más rápido que NVIDIA.
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Así que eran más rápidos, pero aun así
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mucho más lentos que nosotros.
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E hicieron esa
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adquisición por más de 20.000 millones el año pasado.
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Y ahora mismo están intentando integrarlo...
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Creo que reconocieron que la velocidad también importaba,
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y que la GPU tenía el tipo de
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memoria equivocado.
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No podía hacerlo.
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No era solo cuestión de
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hacer algunos cambios superficiales.
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No se podía remodelar, ¿verdad?
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Se necesitaba algo distinto.
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Debe sentar muy bien haber sacado de
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sus casillas a alguien como NVIDIA,
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¿no?
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Porque, obviamente, tuvieron que
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comprar eso, ya que vosotros estabais...
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Ellos crearon la industria,
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¿verdad?
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Entre, digamos, 2013 y 2023, 2024,
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no existiría la industria de la IA
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sin la GPU y sin su visión.
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Ahora que la industria se hace grande,
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surgen nuevas oportunidades para nuevos
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actores como nosotros.
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para entrar y quedarnos con una parte.
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Lo curioso es que el mercado
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crece tan rápido que hay
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de sobra para todos.
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Digo, ahora mismo el problema
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no es tanto competir, sino
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simplemente entregar lo que
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quieren tus clientes.
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Es cuestión de cuánto puedes
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Cuánto puedes fabricar, cuánto puedes meter
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en un centro de datos.
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Sí.
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¿Y cuánto de esto podéis fabricar hoy en día?
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-Mucho. -¿Mucho?
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Mucho.
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Entonces, si pudierais suministrar suficiente de esto,
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¿crees que OpenAI ya no necesitaría a NVIDIA?
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No.
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Creo que usan NVIDIA para el entrenamiento.
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Y hasta ahora no hemos competido
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con OpenAI en entrenamiento.
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Hacemos entrenamiento en otros sitios, pero no con
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OpenAI ni con nuestros chips.
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Así que eso sería
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un nuevo negocio que podríamos ganar. -Vale.
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Ahora mismo nos usan para
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su inferencia rápida.
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Esperamos ganar una parte
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cada vez mayor siendo un buen socio
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y entregando la siguiente
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generación a tiempo y dentro del presupuesto,
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y quizá entonces tengamos la oportunidad de ganarnos una parte
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del negocio de entrenamiento.
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Entonces, ¿cuál es vuestro cuello de botella ahora mismo?
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¿Por qué? -Los centros de datos.
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-Los centros de datos. -Los centros de datos.
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Así que ni siquiera es que no podáis producir chips...
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No es la fabricación, no son nuestros chips,
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son los edificios donde ponerlos.
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Son los electricistas.
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Ah, es una locura,
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es una locura.
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Digo, gastas...
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nos gastamos quizá 600 u 800 millones de dólares
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inventando un chip que no se parece
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a ningún otro, y luego
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te ves limitado por un terreno.
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Vale.
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¿Verdad?
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Es una tontería, ¿no?
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Es una locura.
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-Es una locura que toda la industria lo esté. -Sí
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Toda la industria está limitada por eso.
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Y en tiempos de IA, uno de
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los empleos que más crece en Estados Unidos
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es el de electricista.
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Y es que...
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Un gran trabajo.
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Ahora mismo no tenemos suficientes electricistas.
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Es una verdadera locura.
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Es una locura,
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pero... ¿crees que esto
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va a durar mucho, o vamos a...?
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Mira...
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Creo que hay tanta demanda
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ahora mismo, y en muchas
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partes de estos edificios
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no ha habido innovación en años.
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En 20 años.
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Digo, usamos turbinas como respaldo.
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Estas turbinas no han tenido ninguna innovación y
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son exactamente iguales a como eran
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hace 20 años.
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Los interruptores eléctricos de estos
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edificios han tenido muy poca innovación
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en 20 o 30 años.
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Y de repente hay toda
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esta presión, ¿verdad?
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La demanda está por las nubes,
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y han surgido todas estas empresas nuevas para inventar
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e innovar en áreas que no habían tenido,
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que no habían tenido demanda.
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GE Vernova construía cosas parecidas,
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muy fiables, pero no mucho más eficientes.
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Y ahora todo el mundo busca formas
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de mejorar la eficiencia y de construir más rápido.
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¿Deberíamos construir edificios prefabricados?
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¿Deberían venir precableados?
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¿Deberíamos fabricar alguna parte de antemano?
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¿Deberíamos...?
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En todas estas cosas
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hay una especie de explosión cámbrica
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de innovación tremenda.
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en áreas que habían tenido muy
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poca innovación durante décadas.
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Sí.
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Por ejemplo, en los
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reactores nucleares ahora tenemos
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estos portátiles...
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es un ejemplo perfecto,
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¿verdad? Durante 30 o 40 años
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, obre el vídeo en una pestanya nova
apenas hubo innovación
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, obre el vídeo en una pestanya nova
en lo nuclear, y ahora
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tenemos estos reactores
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nucleares portátiles, de tamaño reducido.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Se pueden fabricar de antemano,
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llevarlos al sitio, y no tardan
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, obre el vídeo en una pestanya nova
7 u 11 años en construirse.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Para que la gente lo entienda, construir una central nuclear lleva
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, obre el vídeo en una pestanya nova
de 7 a 10 años.
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antes de que esté operativa, y eso
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obviamente no nos va a dar energía
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hasta dentro de 10 años.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y por eso existen
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estas especies de cajas que
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simplemente colocas y generan
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energía, y cuando se consumen, las
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envías de vuelta para reacondicionarlas.
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y vuelve a producción...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así es.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-muy rápido. -Son celdas de combustible.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Digo, como Bloom Energy,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Grandes innovaciones ahí, y ahora podemos usarlas
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en centros de datos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que hay un fermento, una emoción,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
en áreas que no habían tenido innovación en mucho tiempo,
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que parecen muy alejadas de la
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fabricación de chips, pero que
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, obre el vídeo en una pestanya nova
forman parte de cómo convertimos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
un chip en una respuesta.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sí.
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de cómo convertimos un electrón en inteligencia.
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¿Así que también os estáis metiendo en esta
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parte del negocio?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No queremos construir
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, obre el vídeo en una pestanya nova
centros de datos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Queremos alquilarlos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Sí.Nosotros... -Pero necesitáis encontrar socios
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Necesitamos encontrar socios -que puedan hacerlo, y luego...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ya sabes, como en cualquier... como
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cuando reformas una cocina,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No puedes simplemente irte y
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, obre el vídeo en una pestanya nova
esperar que quede terminada como te gusta.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Tienes que estar en el sitio, tienes que hacer
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, obre el vídeo en una pestanya nova
fotos, tienes que decir:
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, obre el vídeo en una pestanya nova
«no, no, no, esto no estaba bien, vamos a mirar los planos».
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tienes que estar involucrado.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y eso es algo en lo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que estamos involucrados ahora en todo el mundo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ha habido otro
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tipo de propuestas para resolver la necesidad
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de cómputo inmediato.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Sí. -Hubo algo que se hizo muy
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famoso, la idea de tener
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cómputo listo en casa.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ponían una especie de caja en
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tu jardín con un pequeño centro de
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, obre el vídeo en una pestanya nova
datos, y muchas de ellas, y
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, obre el vídeo en una pestanya nova
podías alquilar ese cómputo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
o usarlo, de forma muy parecida al modelo
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de negocio de los paneles solares,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
puedes usarlo para tu propia energía, pero si te sobra,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
lo devuelves a la red.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
O he visto algo de Android, de Google...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que decían que podían
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, obre el vídeo en una pestanya nova
usar la energía sobrante de miles
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de millones de móviles para generar
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cierto cómputo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Crees que estas cosas van
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, obre el vídeo en una pestanya nova
a ayudar, o son más bien
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, obre el vídeo en una pestanya nova
apuestas arriesgadas?
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Creo que una
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, obre el vídeo en una pestanya nova
de las cosas que este tipo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
de capitalismo hace bien es
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generar muchas ideas,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y descartar muy rápido cuáles van
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a funcionar.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No sé si las baterías de móvil son
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una buena idea, pero
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, obre el vídeo en una pestanya nova
sí sé que hay un centro
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, obre el vídeo en una pestanya nova
de datos gestionado por Crusoe en Nevada que usa baterías de coche.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Baterías de coche de iones de litio.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Una batería de coche, cuando
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, obre el vídeo en una pestanya nova
baja al 50 o 60% de su capacidad,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
ya no sirve para un coche, pero, juntando muchas,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
se pueden usar para alimentar un
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, obre el vídeo en una pestanya nova
centro de datos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vaya.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Eso es una barbaridad de baterías. -Así que ahí hay una idea, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y una vez que tienes baterías,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
las baterías ayudan a resolver el
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problema de la energía solar,
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que es que no tienes electricidad
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, obre el vídeo en una pestanya nova
todo el día y toda la noche.
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Así que hay que almacenarla.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Mm-hmm.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y ahora tienen baterías sobrantes,
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no de móviles, sino,
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con la misma idea, de coches más energía solar,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
entregando energía muy barata a un centro de datos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que creo que...
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Como esa no es mi área
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, obre el vídeo en una pestanya nova
de especialidad, no sé cuál de
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, obre el vídeo en una pestanya nova
esas ideas va a triunfar.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero estaban pensando en ellas...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
seguro que se desarrolle alguna...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Algo surgirá -Funcionará, algo mejor.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Digo, están hablando de centros de datos en el espacio.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Exacto.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Esa era mi siguiente pregunta.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ya.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ahí va otra idea, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ahora mismo tenemos muchos problemas sin resolver
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con los centros de datos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
en la Tierra.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero lo que ha pasado es que SpaceX ha
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, obre el vídeo en una pestanya nova
abaratado el coste de poner
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cosas en el espacio,
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y va camino de hacerlo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
muy barato.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Bueno, ahora de repente cosas
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que eran
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, obre el vídeo en una pestanya nova
imposibles...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así es.
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Podrían ser posibles.
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Y cada vez que eso pasa,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tienes que dar un paso
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, obre el vídeo en una pestanya nova
atrás y pensar: vaya, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Si ahora el precio de poner equipo en el
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cielo es muy bajo, ¿qué podríamos hacer con eso?
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Y ahí es donde alguien como Elon ha
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estado a la vanguardia.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sabía que si el coste de
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poner cosas en
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, obre el vídeo en una pestanya nova
el cielo era bajo, miles de satélites
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podrían construir una red de
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comunicaciones extraordinaria, y por
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eso tiene Starlink, que
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es un servicio fenomenal.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y luego siguió pensando: vale, si
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el precio sigue bajando, si
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, obre el vídeo en una pestanya nova
sigo haciendo cohetes más grandes,
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¿qué más podría poner ahí?
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Sí, sí.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Eso es lo que
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, obre el vídeo en una pestanya nova
hace a Elon
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tan increíble.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
O sea que piensa un par de pasos por delante.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así es.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Creo que uno de los mayores emprendedores de la historia,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y así, al pensar en esto,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cosas que hace 10 años parecían una locura,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
algunas restricciones han desaparecido,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y de repente tienes que replanteártelas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y esa es la parte divertida de la industria.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Cosas que hace poco eran
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, obre el vídeo en una pestanya nova
imposibles quizá sigan siendo una mala idea,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
pero de repente ya no son una idea tan mala.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Vale. -Y luego piensas: bueno, ¿qué otras
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, obre el vídeo en una pestanya nova
dos cosas tienen que cambiar para
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que sea una buena idea?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y eso es realmente disfrutable.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Bueno, acabas de decir que esa es la
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, obre el vídeo en una pestanya nova
parte divertida de esto...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Lo es. -que es disfrutable.
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¿Te lo estás pasando bien?
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Sí.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Porque parece un juego bastante duro
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el que estás jugando
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-ahora mismo. -Mira, creo que construir
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, obre el vídeo en una pestanya nova
hardware es algo que tienes que hacer por amor a ello.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vale.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No lo recomendaría si buscas la forma
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, obre el vídeo en una pestanya nova
más fácil de ganar dinero.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Mejor sé banquero.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Hay muchas otras formas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Trabaja en un fondo de inversión, ¿no?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Haz algo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero me encanta construir cosas, y a la gente con la
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que me gusta trabajar le encanta
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, obre el vídeo en una pestanya nova
construir chips y sistemas, y durante los últimos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
25 años eso es lo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que he estado construyendo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y creo que, como constructor de infraestructura,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
no hay nada mejor que ver cómo
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la idea de otra persona
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despega gracias a algo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que tú construiste, sabiendo que, si
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, obre el vídeo en una pestanya nova
no lo hubieras construido, su idea
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, obre el vídeo en una pestanya nova
no habría despegado.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ya.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y eso es lo que me encanta.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Eso es lo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que me levanta cada mañana: que construiremos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
equipos, y porque son tan rápidos,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
alguien probará más ideas,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y una de esas ideas
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podría curar el cáncer de mama,
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u otra podría darnos
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alguna clave sobre el Alzheimer,
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u otra podría mejorar la conducción autónoma
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y que menos niños sean atropellados.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Digo, esto no es solo una fantasía.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
A finales de los noventa,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
yo construía switches y routers,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y estuve en varias empresas que
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, obre el vídeo en una pestanya nova
eran...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No siempre fuimos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
los más grandes, siempre
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, obre el vídeo en una pestanya nova
fuimos los retadores, pero, como comunidad, hicimos que mover datos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
fuera prácticamente gratis.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Vaya.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y ninguno de nosotros pensó en WhatsApp,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
pero el resultado de WhatsApp es que, estés donde estés en el mundo,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
puedes hablar con tu familia,
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por muy pobre que seas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Por muy pobre que
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, obre el vídeo en una pestanya nova
seas, puedes acceder a un teléfono y hablar con
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tu familia a 15.000 kilómetros de distancia,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
en una videollamada. -Sí.
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Ahora bien, toda esta industria,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
no solo mi empresa, sino un grupo, trabajamos juntos,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
competimos y competimos, e hicimos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
mejor la experiencia de estar lejos de tu familia...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿verdad? Cuando yo crecí, mis padres
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eran inmigrantes de Australia.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Mi madre solía hablar cuatro minutos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
a la semana con su madre,
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-porque era... -Caro.
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4,95 dólares el minuto.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y de pequeño, lo único que oía decir a mi abuela era:
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, obre el vídeo en una pestanya nova
«pásame a tu hermano, que es caro».
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Tú decías: «hola, abuela»,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y ella decía: «pásame a tu hermano,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que es caro», y le pasaba
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, obre el vídeo en una pestanya nova
el teléfono a tu hermano, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ahora bien, antes de morir, tenemos una foto
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de ella por Skype con uno de
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, obre el vídeo en una pestanya nova
sus bisnietos, y podía hablar todo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
el tiempo que quisiera.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sí.
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Y eso es una pequeña
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cosa de la que formé parte, y creo que en
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, obre el vídeo en una pestanya nova
el mundo de la IA seremos parte
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de muchas cosas así, donde el mundo será
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, obre el vídeo en una pestanya nova
mejor gracias al trabajo que
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, obre el vídeo en una pestanya nova
hemos hecho...
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Y esas fueron ideas de otras personas.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Yo no tuve ningún papel en WhatsApp.
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No tuve ningún papel en Skype.
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Ellos construyeron sobre cosas que nosotros construimos.
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Ya.
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Y resolvieron problemas en los que nosotros no habíamos pensado
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, obre el vídeo en una pestanya nova
pero nosotros los habilitamos.
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Y eso es lo que estás pensando ahora con el servicio.
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Así es.
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Eso es lo que pienso ahora:
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que nuestras máquinas -Entonces... entonces...
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se van a usar para cosas geniales.
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Esto es perfecto
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porque nos lleva justo al punto
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que quería sacar:
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¿cuál es tu opinión sobre la IA para el mundo?
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Porque estás muy bien conectado.
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Hablas con todos los peces gordos del mundo de
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la IA, los que salen
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en las noticias, de las
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grandes empresas.
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Así que seguro que
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has hablado con ellos fuera
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de cámara.
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Así es.
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¿Cómo crees que va a ser
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la IA para el mundo, a corto y
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a largo plazo?
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¿Qué va a suponer para los humanos
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el hecho de que la
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inteligencia valga menos?
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Creo que lo primero que hay que
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pensar es reconocer que va a
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ser una tecnología poderosa,
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y que las tecnologías poderosas pueden
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usarse tanto para el bien
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como para el mal, ¿verdad?
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Ya sea la energía
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nuclear o internet, ¿verdad?
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Internet ha mejorado muchísimo
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nuestras vidas, y también ha creado todo un
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conjunto de patologías.
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-Y problemas, sí. - Y problemas.
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¿verdad?
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Facilitó ser un depredador.
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Facilitó localizar a la
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gente, seguirla y acosarla.
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Facilitó el fraude en muchos sentidos.
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Facilitó comprar cosas.
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Abrió el mundo del conocimiento,
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y lo hizo extremadamente barato para quien
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tuviera la motivación de
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reunir conocimiento.
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Mm-hmm.
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Eso es algo enorme, ¿verdad?
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Y así, hizo muchísimas
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cosas, buenas y malas,
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y la IA va a ser exactamente igual
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Será buena y mala.
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Tendrá ramificaciones positivas.
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Nos permitirá hacer cosas.
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Aumentará la productividad.
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Si somos cuidadosos y reflexivos,
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generará enormes beneficios para
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la sociedad.
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Habrá malos actores, que la usarán
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de formas negativas.
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Y ya hemos visto algunos de esos casos.
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Hemos visto deepfakes.
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Hemos visto... fakes que se
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usa para acosar a niños, ¿verdad?
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Lo hemos visto usado en temas
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de seguridad, para
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descifrar código y encontrar vulnerabilidades.
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Esos vectores van a continuar,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y tenemos que asegurarnos constantemente
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de gestionarlos mientras aprovechamos lo bueno.
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¿Y cuál crees que va a ser
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el peor lado de la IA, más allá de los malos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
actores, que obviamente están en todo?
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Creo que... están los
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, obre el vídeo en una pestanya nova
malos actores, pero luego
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también hay efectos secundarios.
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Hay todo conjunto distinto de cosas,
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porque los malos actores son
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algo que siempre hemos tenido, y tenemos leyes,
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y formas de perseguirlos.
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Sí, pero
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les da herramientas más poderosas,
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¿verdad?
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Sí. Digo, pero eso
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es algo inevitable, creo,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Es inevitable.
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-sí, -con cada tecnología,
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la gente buena la va a usar para cosas interesantes.
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La mayoría de la gente la va a usar para cosas normales.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Algunas personas la usarán para cosas extraordinarias,
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y algunas la usarán para cosas realmente malas.
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Ya.
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Y eso es, igual que el mundo.
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Eso es algo que, como digo, creo que si
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, obre el vídeo en una pestanya nova
pensamos en la imprenta...
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Así es.
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Podías imprimir un libro muy malo,
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-malas ideas. -Podías imprimir odio.
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Exacto.
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Podías imprimir el Mein Kampf.
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Podías imprimir el mal.
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Y también podías imprimir
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, obre el vídeo en una pestanya nova
la Biblia de Gutenberg, y podías imprimir...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero luego está el otro lado, donde básicamente
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, obre el vídeo en una pestanya nova
la gente que se dedicaba a
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, obre el vídeo en una pestanya nova
copiar libros a mano
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, obre el vídeo en una pestanya nova
perdió su trabajo.
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Así es.
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-Así es. -Eso es un efecto secundario,
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No es una mala intención.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Es más bien un efecto
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, obre el vídeo en una pestanya nova
secundario negativo de lo que inventaste.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que tenemos que encontrarles trabajo a los monjes.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Para el grupo monástico... -Exacto, eso es lo que pasó, sí.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Tenemos que encontrarles trabajo a los monjes.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero hay mucho debate sobre el empleo y la IA.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Yo creo...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-¿Cuál es tu opinión? -Mi opinión es que la tecnología
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, obre el vídeo en una pestanya nova
a menudo genera desplazamiento.
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Y no creo que los coches fueran
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muy buenos para los fabricantes de carruajes.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Ni fueron muy buenos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
para los herreros que herraban caballos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Fueron muy malos para ellos,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y fueron muy buenos para la sociedad, ambas cosas.
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¿Verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Un grupo pequeño sufrió una
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cantidad desproporcionada de dolor.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y la sociedad en su conjunto salió mucho, mucho mejor parada.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y creo que eso es lo que va a pasar.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Lo que pasa con la IA,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y la principal diferencia con cualquiera de las
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, obre el vídeo en una pestanya nova
otras revoluciones que hemos visto,
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es el tiempo.
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Básicamente.
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No sé si eso es
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bueno o malo, porque tengo...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cierto dilema conmigo mismo,
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hablo mucho de esto,
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o me quita el sueño, porque,
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ya sabes, quizá si llega muy rápido
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podamos atravesarlo...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y podemos generar desempleo y
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, obre el vídeo en una pestanya nova
todas las cosas que hacen que la gente aguante
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hasta que lleguen los nuevos empleos,
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hasta que se establezca el
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, obre el vídeo en una pestanya nova
nuevo status quo.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero al mismo tiempo, cuando
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algo llega tan rápido, puedes prepararte
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, obre el vídeo en una pestanya nova
menos para ello.
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Así que no sé qué -Así es.
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sería mejor, si llega más rápido
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o más lento, pero es un problema difícil.
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Y ambas opciones tienen ventajas e inconvenientes.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Verdad?
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Con los coches, tuvimos coches en los años veinte,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y ser conductor seguía siendo un trabajo después de
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, obre el vídeo en una pestanya nova
la Segunda Guerra Mundial.
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Así que tardó 30, 40 años, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y en los años cincuenta en Estados Unidos, cuando
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se aprobó la gran ley para construir
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, obre el vídeo en una pestanya nova
nuevas autopistas, eso fue como el principio.
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Llevó mucho tiempo.
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Y es verdad que
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esto se está condensando, y eso significa que tenemos que
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pensar en ello.
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No sé si es mejor que
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vaya más lento o más rápido.
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Hay una frase muy popular de
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Demis Hassabis, que dice algo
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así como: «si quieres que la IA
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llegue lo antes posible,
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si eres un acelerador, eres
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, obre el vídeo en una pestanya nova
un inconsciente, porque no
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, obre el vídeo en una pestanya nova
sabes cuán grande va a ser el impacto de esto».
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, obre el vídeo en una pestanya nova
«Por eso deberíamos hacerlo bien, y no rápido». Y no...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
No estoy seguro de que la industria se esté tomando eso en serio.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
¿Crees que estamos haciendo las cosas de la forma correcta?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Porque, por ejemplo, algo muy
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obvio es que el
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red teaming se ha reducido.
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Creo que con GPT-4 fueron unos seis meses.
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Ya.
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Y ahora son semanas.
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Yo...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Yo creo que es muy difícil
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separar, en estos casos,
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donde gente brillante
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también tiene intereses en juego.
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¿Verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Muy pocas veces entre ellos y creo que Demis
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, obre el vídeo en una pestanya nova
es un talento generacional, muy poco común.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Es muy difícil y muy raro que alguien
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, obre el vídeo en una pestanya nova
que va en cabeza diga:
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«deberíamos ir más despacio».
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sí.
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-¿Verdad? -Así es.
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Es muy raro.
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Es mucho más común
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que la gente preocupada por China diga:
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, obre el vídeo en una pestanya nova
«ahí sí necesitamos regulación».
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Así que no sé cuál es la respuesta honesta.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Pero intento descontar
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, obre el vídeo en una pestanya nova
lo que dice la gente cuando encaja
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, obre el vídeo en una pestanya nova
perfectamente con sus intereses.
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Ya.
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Y creo que otro riesgo de la IA es que
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tenemos que tener cuidado de que no concentre la riqueza.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Tenemos un problema con eso en Estados Unidos.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Crea más distancia.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Gente muy, muy rica.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Una brecha mayor. -Una brecha mayor, exacto.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Y eso es malo para la democracia.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Creo que la democracia funciona mejor
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, obre el vídeo en una pestanya nova
cuando hay una clase media grande.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Creo que...
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, obre el vídeo en una pestanya nova
tenemos que pensar en la distribución del beneficio,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y esas dos cosas están relacionadas, ¿verdad?
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-Cierto. -Si la sociedad es muchísimo más productiva y
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, obre el vídeo en una pestanya nova
creamos todo este valor,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y no se distribuye nada,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
y todo se queda en un
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, obre el vídeo en una pestanya nova
grupo pequeño, creo que
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será muy, muy malo
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, obre el vídeo en una pestanya nova
-¿Para qué? -Para la sociedad.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Sí. Con esto, estamos
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, obre el vídeo en una pestanya nova
viendo una propuesta muy reciente,
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Sam Altman propuso...
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Está pasando ahora mismo,
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pero ha propuesto dar un 5%,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
o algo así.
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No quiero decir que él
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lo dijera así,
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porque hay periodistas que dicen que ese es el caso.
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Pero un 5% al
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gobierno de Estados Unidos, como forma de devolver
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todo este valor...
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que está creando OpenAI.
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Sea lo que sea
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lo que se de, es importante que llegue a la gente.
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Quizá el gobierno no sea la gente.
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A veces el gobierno no es la gente.
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En gran parte del mundo, el gobierno no es la gente.
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-Sí. -El gobierno es el gobierno, y
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la gente que está en el gobierno.
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Pero creo que tenemos que pensar en la
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distribución de las ganancias.
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Creo que algo también
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muy distinto es que
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las revoluciones tecnológicas anteriores
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tuvieron un impacto importante en
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el trabajo manual,
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y mucho menor en el trabajo de oficina.
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Y el trabajo de oficina, en muchas
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profesiones, se convirtió en un intermediario entre
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la gente común y un cuerpo
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de conocimiento complicado.
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Sí.
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-Eso es lo que es el derecho,
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y la medicina, y la contabilidad, y todas esas cosas.
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Y el abogado se convirtió en un experto
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en descifrar lo complejo y presentárselo
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a la persona común, a la gente normal.
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Ese rol está en peligro.
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-Sí. -Básicamente ha desaparecido.
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Ya.
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Ese rol, y eso será nuevo.
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Y lo peor es que
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esa persona no está preparada para ello.
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-Esa persona no está preparada.
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porque, en el trabajo manual,
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los han despedido toda la vida.
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En el mundo del trabajo manual hay
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una mentalidad diferente,
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-Exacto, -y una expectativa distinta del mundo.
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Exacto.
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Y creo que esto va a causar un problema.
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Estoy totalmente de acuerdo.
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Y por eso creo
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que no están preparados para ello.
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Hicieron todo...
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Y es un impacto especialmente pernicioso,
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porque son precisamente las personas que hicieron todo
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lo que la sociedad decía que debían hacer.
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Fueron a buenas escuelas, sacaron
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buenas notas, hicieron un posgrado...
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siguieron el camino, en cierto modo.
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Siguieron el patrón establecido.
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Sí
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Y la tecnología los va a forzar
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a asumir un rol diferente.
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Y si no lo adoptan,
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habrá dificultades.
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Y creo que hay...
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Una de las cosas: mi mujer trabajó en la UCSF,
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en uno de los grandes hospitales de Estados Unidos,
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y lo que aprendieron fue que, cuando adoptaron un
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sistema digital de historiales médicos,
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un 6 u 8% de los médicos se jubiló.
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Había un grupo de médicos,
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-normalmente mayores, -Sí.
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que no podían seguir el ritmo. -Sí, tienes razón.
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O no querían aprender algo nuevo, y aprovecharon
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esa oportunidad para jubilarse.
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Y creo que vas a ver
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eso en toda la medicina,
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lo vas a ver en el derecho,
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lo vas a ver.
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Y los nuevos profesionales más jóvenes
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serán muchísimo más productivos.
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Usarán quizás una parte diferente
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de sus capacidades, quizás la medicina se centre más
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en la empatía que en el diagnóstico.
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El rol cambiará, porque descifrar
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la información compleja ahora
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se puede hacer en otro sitio.
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Sí, creo que hay
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incluso más ramificaciones.
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Hemos hablado con el premio
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Nobel de Economía, Acemoglu, y con otras
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personas sobre estos temas,
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y creo
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que es muy interesante que
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hubo un estudio que analizó que
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estos empleos que están más en
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peligro ahora no son solo los
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que nunca lo estuvieron antes, sino precisamente
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los que ganan más.
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Así que
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el impacto en los impuestos va a
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ser mayor, así es,
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que si afectara a la gente
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que trabaja en McDonald's.
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Desde luego, en los impuestos sobre la nómina.
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Exacto.
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Es un impacto enorme, tanto en los impuestos sobre
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la nómina como en el impuesto
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-sobre la renta. -Es un impacto enorme.
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Que es como financiamos, en Estados Unidos,
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-Exactamente -el tesoro general.
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Y la pregunta es:
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¿qué va a hacer esta gente?
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Porque, primero, no están preparados para
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convertirse en fontaneros,
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, obre el vídeo en una pestanya nova
pero incluso si lo estuvieran,
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¿quién dice que la robótica no se
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hará cargo de la fontanería antes de
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que puedan aprenderla?
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Así que...
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Es complicado.
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Eso es complicado.
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Es un problema difícil.
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Tengo la sensación de que encontraremos nuevas
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formas de hacerlo.
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Recuerdo que, hace como
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un año, tuvimos
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una conversación con uno
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de los fundadores de la IA,
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y recuerdo que dijo: «los humanos somos
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muy buenos inventando empleos de lujo».
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Cosas que nunca pensarías que serían
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un trabajo se convierten
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en un trabajo.
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Por ejemplo, este podcast: si se
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lo contara a mi abuelo,
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si estuviera vivo, diría:
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«¿de qué me hablas, que empleas a
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20 personas solo para hablar con gente
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y subirlo a YouTube?»
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En su momento parecería ridículo,
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pero se convierte en algo valioso
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que da empleo a gente.
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Pero miremos ese ejemplo,
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¿verdad?
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¿Qué pasó para que
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eso fuera posible?
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Lo que pasó fue
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que una serie de tecnologías hicieron posible
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que pudierais emitir.
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-Sí. -¿Verdad?
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De uno a muchos,
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o que podamos montar esto
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viniendo aquí con dos personas y con todo el equipo, de producción.
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Así que hace 20 años habrías necesitado todo
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un equipo de producción.
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Hace 50 años, solo tres o
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cuatro entidades podían hacerlo,
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¿verdad?
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ABC, CBS y NBC en Estados Unidos, la BBC en el Reino Unido,
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y seguro que en España también,
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había un canal nacional, tenían el telediario,
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era a las seis, todo el mundo se sentaba
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a escuchar, y era enormemente caro.
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Y a lo largo de 50 años de tecnología,
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la difusión se volvió gratuita,
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y ahora tenéis un equipo dedicado al contenido,
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a la creación,
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y toda esa tecnología creó la oportunidad.
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Sí, nos lo ha permitido.
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Permite que algo nuevo surja.
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El creador de contenido,
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mientras que antes eso estaba controlado
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por un grupo muy pequeño y a precios muy altos.
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Sí, mi preocupación no es que no encontremos
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algo que aporte valor que hacer, mi preocupación es
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cuánto tiempo tardará en llegar eso,
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mientras tanto estamos perdiendo los otros empleos,
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Esa transición es la que me preocupa. -Eso es...
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un problema real, un problema real.
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Sí. Y, ya sabes, va a mover
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las cosas hacia arriba y hacia abajo
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al mismo tiempo, ¿verdad?
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Creo que habrá abogados y
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médicos que podrían perder su trabajo,
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pero el coste de hacer un testamento será mucho menor.
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¿verdad?
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Y así, el individuo se verá perjudicado,
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pero de repente cuesta 100 dólares,
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en vez de lo que fuera, para -Sí, definitivamente
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hacer un testamento,
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o ir al médico a que te diagnostiquen,
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Y esos son problemas muy difíciles para
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la sociedad, cuando todo el mundo obtiene
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un pequeño beneficio, y un número
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reducido sufre un gran perjuicio. -Sí.
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Ese es un problema muy difícil de organizar para la sociedad.
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El problema con la IA es
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que está afectando a casi todo el mundo al mismo tiempo.
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Así que... así es.
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así que ya veremos cómo se desarrolla.
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Andrew, ¿cuál es tu opinión sobre la educación?
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¿Tienes hijos?
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Sí.
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Vale.
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¿Tienen...?
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Los míos tienen nueve y once.
-
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Los míos ya son mayores.
-
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Ah, vale.
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¿qué crees que deberíamos hacer respecto a la educación y la IA?
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-Ya. -¿Tenemos que hacerlos partícipes de ella,
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-o deberíamos bloqueársela? -desde luego que
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No, no, no, desde luego que no.
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Creo que, desde hace al
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menos dos mil quinientos años,
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sabemos cómo educar a los niños.
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Mm-hmm.
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Sabemos cómo hacerlo.
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Sabemos que Alejandro Magno fue tutelado
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personalmente por Aristóteles.
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Y que la tutoría individual, donde enseñas al niño
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según sus fortalezas y debilidades,
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donde el profesor piensa activamente
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no en un plan de estudios genérico para todos,
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sino en las fortalezas y debilidades de ese niño,
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es con diferencia la mejor
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forma que conocemos de educar,
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y nunca la aplicamos.
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Nunca.
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¿verdad?
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Solo los más ricos de los ricos enseñan así.
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En cambio, desarrollamos un plan de estudios
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que va bien para muchos niños,
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y muy mal para algunos.
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Tenemos clases de 28, 30, 35 o 40 niños,
-
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y usamos...
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la forma más simple y directa posible.
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, obre el vídeo en una pestanya nova
Todos reciben la misma explicación.
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1:19:18
, obre el vídeo en una pestanya nova
Todos reciben el mismo examen.
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Todos reciben los resultados.
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Nadie dedica tiempo a pensar con
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ellos por qué cometieron ese error.
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-Sí. -¿Verdad?
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O el 3% de los estudiantes comete este error.
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Cometen el mismo error, y esto ha demostrado ser
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una forma efectiva de ayudarlos
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a superar ese vacío en su forma de pensar. -Sí.
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Nunca se hace.
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Creo, y esto es
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un área que me interesa muchísimo,
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es que la IA puede resolver ese problema.
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Que podemos conseguir
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instructores y tutores individuales
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que puedan observar
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cómo aprende cada niño y darle una
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retroalimentación personalizada exactamente para sus fortalezas
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y debilidades, lo bastante creativos
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como para actuar
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como un tutor, como el que...
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tuvo Alejandro Magno, o el que tuvo
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Aristóteles antes, cuando Sócrates le enseñaba.
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Creo que es muy
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interesante con la educación, porque siempre
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digo que tengo la sensación de que
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le hemos dado a nuestros hijos la educación
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que podíamos permitirnos, no la que
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se merecían.
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Y ahora, con la IA, estoy
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totalmente de acuerdo en que quizá podamos darles
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la que se merecen.
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Así es.
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Que es algo muy diferente de
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lo que hemos estado haciendo.
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Hay algo curioso.
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Estuve hablando hace
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poco con un profesor sobre que,
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durante mucho tiempo, la gente estudiaba
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porque le interesaba el tema.
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Ya.
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Y hoy en día estudian porque eso les va
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a dar un buen trabajo.
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Es un error muy fundamental.
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En realidad no les da un
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buen trabajo, es una señal.
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Sí.
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¿Verdad?
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Digo, mi química o mi economía no tienen
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nada que ver con...
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¿Verdad?
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Lo que estudié no...
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La señal de que era bueno en lo que
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fuera que me pusieran, y que podía
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sacar un sobresaliente o lo que fuera,
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y cualquier cosa que me dieran, esa era una señal que me permitía
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pasar al siguiente nivel.
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Y a menudo no tenía nada que
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ver con...
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mi verdadera capacidad para dirigir una empresa
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o construir barcos, o...
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Sí, pero la mayoría de la
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gente, si decide estudiar derecho,
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es porque sabe que el derecho paga bien.
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Así es.
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No porque le interese el derecho.
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-Y creo que ese es un giro fundamental, -Eso es un problema.
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que le dimos a la educación,
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que espero que podamos corregir en la dirección correcta.
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Andrew, muchísimas gracias.
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Ha sido muy esclarecedor.
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Sinceramente, no entendía bien por qué la
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industria de los chips era tan complicada,
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y tú lo has hecho muy
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fácil de entender para alguien no técnico como yo.
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Así que estoy seguro
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de que la audiencia va a sacar mucho valor de esto,
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y de verdad agradezco que nos hayas dedicado tiempo, y de verdad,
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he disfrutado mucho la conversación.
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Bueno, muchísimas gracias, y de
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verdad os agradezco que hayáis
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venido, montado todo esto, y aprendido
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un poco sobre Cerebras y lo que hacemos.
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Buena suerte con vuestra empresa.
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Creo que vais a hacer
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cosas grandes.
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Gracias, amigo.
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Gracias.