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2026 será conocida como la Gran Revolución de la Manufactura Americana 2.0
CENTROS DE DATOS
- colossus II (2GW) por Elon
- clusters Stargate por sama
- fairwater por microsoft
- hyperion por meta
FÁBRICAS DE CHIPS:
- samsung (para construir chips tesla ai5, hbm y más)
- SK HYNIX (para construir HBM y avanzar en el monopolio de tsmc)
- tsmc (su primer sitio fuera de taiwán)
- intel (para CPU y GPU)
CHIPS HYPERSCALER
- ai5 (tesla)
- ASIC personalizado de openai
- google tpu
- amazon tranium
- nvidia blackwell, rubin, feynman
ENERGÍA
- cimientos de sitios nucleares establecidos
- escala de campam

Feliz domingo. Sentado en mi sofá con resaca por demasiados M&Ms post-Navidad, intentando digerir todo lo que sucede en IA y tecnología.
Por más que intente, todo apunta a un loco 2026.
Los modelos ya son lo suficientemente buenos para hacer el trabajo de un ingeniero de software que gana 250.000 dólares al año ( múltiples si ejecutas agentes simultáneos )
SpaceX va a hacer su IPO en $1 billones+ y comenzar a entrenar modelos de IA en el espacio.
Los robots finalmente son lo suficientemente buenos para comenzar a ser comerciales, empezando con los robotaxis autónomos de Tesla / Waymo, robots

OpenAI busca un Jefe de Preparación en medio de la expectativa de una IA que se mejora a sí misma
El ingeniero principal de Anthropic tuiteando sobre IA que se mejora a sí misma de forma recursiva (código de Claude)
Empresa de robots en China que utiliza sus propios robots para construirse a sí misma en la fábrica.
Las cosas están a punto de volverse extrañas.
Estamos acelerando hacia un mundo donde los humanos no sabrán cómo hacer nada y dependerán casi exclusivamente de su IA.

Futuro de la IA volcado #1
Se me acaba de ocurrir que los chatbots y los LLM actuales son el equivalente a descubrir bolígrafo y papel, mientras que el objetivo final es una IA efímera donde una IA simplemente genera la interfaz de usuario ideal para ti en tiempo real.
Pero para llegar allí, veo que se están desarrollando algunas tendencias intermedias.
1. Los LLM comienzan a incorporar de forma natural imágenes, videos y audio en sus respuestas. Google ya ha empezado a hacer esto con 3 + nano banana.
2. Los LLM empiezan a hablar con cada uno de nosotros en nuestro “estilo” preferido, por ejem

viendo Shrek mientras intento entender los gráficos de contexto para agentes de IA

si aún no es obvio, estos modelos de IA funcionan de manera muy similar a nuestros cerebros, ojos y oídos. los llms procesan, ingieren palabras y producen palabras. los llms multimodales hacen lo mismo con video, imágenes y sonido.
de la misma manera en que absorbemos información para entender el mundo que nos rodea, avanzar en una carrera, formar relaciones con los humanos que nos rodean - los modelos de IA están en un camino para hacer lo mismo y eventualmente MUCHO mejor que nosotros.
algunos lo ven de manera pesimista, "estamos matando nuestras mentes" pero yo elijo creer que si se aplica

realmente parece que, a pesar de toda la charla sobre los chips, todavía hay una demanda insaciable de aceleradores de IA de todo tipo. lo opuesto completo a todos los que piden una burbuja.
las gpu de nvidia agotadas hasta 2026
¿Google TPUs? Produciendo 7 millones de unidades el próximo año y AÚN buscando capacidad adicional.
amazon tranium 3 misma historia.
¿Proveedores de neocloud? incluso sus viejas gpu están agotadas.
tan poco sexy como es el centro de datos, la batalla de capex de semiconductores está muy inclinada de un lado. 2026 verá mucho de lo mismo.
mientras los modelos requieran m

resulta que lo único que importa es cuán ‘amigo amigo’ eres con tsmc y las probabilidades están muy a favor de nvidia
las tpus de google y los chips tranium de amazon pueden ser mejores que nvidia, PERO no pueden producir en masa hasta 2027 porque toda la capacidad de tsmc está reservada por jensen.
jensen lo sabía desde el principio y ha estado jugando a la política en taiwán para asegurar allo.
una oportunidad muy clara para interrumpir a tsmc y comer su participación en el mercado...
samsung probablemente es nuestra mejor esperanza.
feliz domingo

La mayor tendencia en IA el próximo año serán los modelos mundiales.
Los LLMs están quedándose sin datos para entrenar, la única forma de resolver esto a escala es ponerlos en mundos simulados, ejecutar millones de simulaciones del mundo real y generar datos sintéticos.
Google lidera aquí (sorpresa, sorpresa) con Genie 3.
Tesla es una caballo oscuro, la mayoría de la gente no se da cuenta de que la conducción autónoma completa funciona con un modelo mundial que simula cada posible accidente de coche para evitarlo.
Los modelos mundiales también se usarán para entrenar agentes y robots. Una de l

vi las noticias sobre el taxi sin conductor de Tesla que sale en vivo mientras me encontraba en un $60 uber atrapado en un atasco de 2 millas.
no puedo esperar a ver cómo el coste de desplazarse de A a B se acerca a cero
el ensayo en Austin, Texas, ya redujo un viaje de 15-30 minutos a $5-10, ¿puedes imaginar esto en NYC??
esto va a cambiar completamente la forma en que las personas se desplazan, poseen autos (yo solo me subo a un Tesla) y trabajo (los autos se convierten en oficina móvil / sala de entretenimiento)

spaceX no alcanza los $1.5T por sí sola.
depende de un grupo de empresas: starlink, tesla y xai.
starlink proporciona los satélites para construir centros de datos en el espacio que ejecutarán los chips AI6 de tesla que entrenan, inferencia de los modelos grok de xai.
elón básicamente ha construido una red de protocolos donde cada capa del stack es una de sus empresas.
visión increíble

centros de datos de IA en el espacio
china comprando H200s
capacidad de tsmc al límite
suministro de nvidia agotado
elon construyendo su propia fábrica
centros de datos con turbinas de gas supersónicas de 42MW
$52B tpus comprados por anthropic
récords de usuarios y uso de Claude, , ChatGPT
los precios de HBM por las nubes
nvidia rubin vs. google tpu v8
estamos muy en la era de industrialización de la IA.

consulta el episodio completo en @LimitlessFT aquí: