Meta enseña por dentro su centro de datos de Altoona (Iowa): cómo almacena los datos de 3.560 millones de usuarios, cómo refrigera casi sin agua y cómo despliega el hardware de IA con chips de NVIDIA y AWS. Con el matiz de que es un recorrido que la propia empresa controla.

Imagine una piscina de agua a 45 grados Celsius. Está más caliente que un jacuzzi relajante, que suele rondar los 38 o 40 grados. Normalmente, el calor es el enemigo número uno de la electrónica, pero NVIDIA ha dado un giro total a esta lógica con su nueva arquitectura Rubin.

La inteligencia artificial se ha integrado en nuestras vidas a una velocidad sin precedentes, pero su crecimiento esconde una realidad física preocupante. Según el último informe de la Arcep publicado en mayo de 2026, el 84% de los sistemas de IA actuales no ofrece datos sobre su rastro ecológico, operando en una opacidad casi total respecto al consumo de energía, agua y materias primas. Mientras que el 48% de la población ya utiliza estas herramientas diariamente, solo un escaso 2% de los modelos analizados proporciona información ambiental directa. Este vacío informativo llega en un momento crítico, ya que el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse para 2030 debido a la complejidad de gigantes como GPT-5. El regulador francés advierte que, sin una transparencia real y medidas de ecodiseño obligatorias, la revolución digital corre el riesgo de chocar con los límites físicos del planeta. Entender el impacto de cada consulta es vital para asegurar que la innovación no comprometa el bienestar de las generaciones futuras.

En los laboratorios de neuro-robótica de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, una pequeña mano mecánica ha logrado algo inusual: escuchar una melodía y reproducirla tras solo dos minutos de autoaprendizaje. Desarrollado por el investigador Hesam Azadjou y el profesor Francisco Valero-Cuevas, este sistema, denominado Musician Hand, rompe con la robótica tradicional que depende de bases de datos masivas y meses de entrenamiento.

Taiwán, el gigante indiscutible de los semiconductores, ha fijado su mirada en una nueva frontera tecnológica: la fotónica de silicio. Con el auge imparable de la inteligencia artificial, la demanda de procesadores más rápidos y eficientes energéticamente ha alcanzado niveles críticos. Para responder a este reto, la isla está transformando su ecosistema industrial para integrar la luz en el corazón de los chips.

El transporte eléctrico enfrenta un reto crítico, la degradación acelerada de las baterías provocada por la carga rápida. Investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers en Suecia han presentado un sistema basado en inteligencia artificial que extiende la vida útil de estas baterías en casi un 23 por ciento. Lo más destacado de este avance, publicado recientemente, es que logra esta mejora sin sacrificar la velocidad de carga, manteniendo el proceso en unos 24 minutos de media.

Meta ha anunciado una colaboración estratégica con Amazon Web Services (AWS) para integrar decenas de millones de núcleos de procesamiento Graviton en su infraestructura global. Este movimiento busca dar respuesta a las crecientes demandas de la IA agéntica, una evolución de la inteligencia artificial capaz de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de forma autónoma.

El gigante automovilístico Stellantis y Microsoft han anunciado una colaboración estratégica de cinco años que busca acelerar la transformación digital del fabricante mediante el desarrollo conjunto de capacidades avanzadas en inteligencia artificial, ciberseguridad e ingeniería. Este acuerdo, presentado el 17 de abril de 2026, no es solo una declaración de intenciones, sino un plan de acción que contempla más de 100 iniciativas de IA aplicadas a áreas críticas como las ventas, la atención al cliente y las operaciones globales de marcas como Peugeot o Jeep.