Lo que ha ocurrido esta semana:
Amazon lanza Nova, modelos de IA avanzados y accesibles
El Potencial de la AI Data Cloud
Google Cloud mejora IA con modelos Veo e Imagen 3
Amazon Presenta Nuevos Servidores con Chips de IA
FinOps Y Seguridad unidos en Cloud?
Y muchas más cosas que nadie te ha contado. Empecemos:
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AWS
Amazon lanza Nova, modelos de IA avanzados y accesibles.
Amazon ha presentado Nova, su suite de modelos fundamentales de próxima generación. Lo que llamó mi atención no es solo la tecnología en sí, sino cómo Amazon está posicionando estos modelos para abordar desafíos empresariales del mundo real.
Puntos Clave:
Nova viene en múltiples variantes, desde el ultrarrápido Micro (solo texto) hasta el sofisticado Premier (multimodal), cada uno dirigido a casos de uso específicos.
Los modelos muestran un rendimiento impresionante en benchmarks, a menudo igualando o superando a competidores como GPT-4 y Gemini de Google.
Los precios son agresivos: se informa que los modelos Nova son un 75% más baratos que alternativas comparables.
Soporta más de 200 idiomas y puede manejar contextos extensos (hasta 300K tokens).
Lo que resulta particularmente intrigante es el enfoque práctico de Amazon. En lugar de simplemente perseguir un rendimiento bruto, se han centrado en la trifecta que importa a las empresas: velocidad, rentabilidad y usabilidad. La integración con Amazon Bedrock hace que esto sea especialmente relevante para las empresas que ya están invertidas en la infraestructura de AWS.
Características Notables:
La suite creativa (Nova Canvas para imágenes y Nova Reel para videos) muestra la ambición de Amazon de competir en el espacio de generación de contenido. Los primeros adoptantes como Dentsu Digital y Musixmatch ya están utilizando estas herramientas, sugiriendo una aplicabilidad en el mundo real.
Si bien el espacio de la IA está abarrotado de anuncios, Nova se destaca por su enfoque centrado en la empresa. El enfoque de Amazon en aplicaciones prácticas y rentabilidad, en lugar de solo superioridad técnica, podría ser un cambio de juego para las organizaciones que buscan implementar IA a gran escala.
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Junto con Cloud Cost Control
El Potencial de la AI Data Cloud
Centralización y Escalabilidad
Plataforma que centraliza datos y potencia proyectos de AI/ML.
Escalabilidad sin igual para empresas innovadoras.
Características Destacadas de Snowflake
Consolidación de datos: Integra múltiples fuentes en un único almacén.
Carga de datos avanzada:
COPY para cargas masivas.
Snowpipe para flujos continuos.
Rendimiento: Operaciones rápidas en la nube, incluso en picos de demanda.
AI/ML integrados: TensorFlow y PyTorch se integran fácilmente.
Seguridad: Políticas que cumplen normativas globales.
Casos de Uso Inspiradores
Sector financiero: Mejor detección de fraudes en tiempo real.
Bayer: Reducción de procesamiento de datos de 6 horas a 10 minutos.
Retail: Predicción de inventarios para reducir costos y aumentar ingresos.
Innovación en la Carga de Datos
Snowpipe Streaming: Flujos en casi tiempo real.
Conector para Kafka: Integración eficiente de múltiples temas.
Detección de esquemas: Optimización para datos semiestructurados.
Snowflake transforma la gestión de datos al:
Escalar con flexibilidad.
Integrar tecnologías avanzadas.
Impulsar la colaboración y la innovación empresarial.
Google
Google Cloud mejora IA con modelos Veo e Imagen 3
Google Cloud ha integrado dos potentes nuevos modelos en su plataforma Vertex AI: Imagen 3 para imágenes estáticas y Veo para la generación de videos. Lo que hace que esto sea particularmente interesante es el enfoque de Google para equilibrar la innovación con la responsabilidad.
Imagen 3 ofrece un realismo y calidad mejorados, con detalles y iluminación optimizados.
Veo (actualmente en vista previa privada) puede generar videos de alta calidad a partir de entradas de texto o imágenes.
Ambos modelos vienen con características de seguridad integradas, incluida la tecnología de marca de agua SynthID.
Lo que encuentro más notable es el énfasis de Google en el despliegue responsable de la IA. Han implementado marcas de agua invisibles en cada imagen y fotograma de video para combatir la desinformación, y han mantenido estrictos controles de privacidad de datos: los datos de los clientes no se utilizarán para el entrenamiento de modelos.
Las herramientas estarán disponibles para los clientes de Google Cloud a partir de la próxima semana, transformando potencialmente la forma en que las empresas abordan la creación de contenido visual para marketing, publicidad y diseño de productos.
AWS
Amazon Presenta Nuevos Servidores con Chips de IA
Nuevos servidores de AWS: Incorporan chips Trainium2 desarrollados por Amazon. Apple confirma el uso de estos chips.
Integrarán cientos de miles de chips en colaboración con la startup Anthropic.
Diseñados para entrenar y ejecutar tareas avanzadas de IA generativa.
Competencia directa con Nvidia:
Servidores Trn2 UltraServers frente a servidores con chips "Blackwell" de Nvidia.
AWS promete mayor capacidad y ahorro de hasta 40% en costos de entrenamiento de modelos de IA.
Estrategia del Mercado de Chips
Dominio de Nvidia: Mantiene más del 70% del mercado de chips de IA.
Competidores clave:
Meta, Microsoft y Google también desarrollan chips personalizados.
Amazon y Google ofrecen estos chips tanto internamente como a clientes.
Trainium3 en desarrollo: AWS anunció su próxima generación de chips para 2025.
Disponibilidad y Expectativas
Lanzamiento en 2025:
Los nuevos servidores y supercomputadoras estarán disponibles el próximo año.
Tanto AWS como Nvidia buscan satisfacer la creciente demanda pese a desafíos en la cadena de suministro.
AWS apuesta por sus chips Trainium2 y Trainium3 para desafiar a Nvidia, ofreciendo innovación, mayor capacidad y eficiencia en costos en el competitivo mercado de la inteligencia artificial..
Noticias
FinOps y Seguridad Unidos en la Nube?
La seguridad y el manejo de costes en la nube son preocupaciones importantes para las compañias. Sin embargo, estos temas suelen ser gestionados por separado por equipos diferentes. Este artículo sugiere formas de que los equipos de seguridad y FinOps trabajen juntos para obtener mejores resultados.
Algunos consejos clave son:
Crear informes y an
álisis compartidos que combinen datos de seguridad y costes.
Integre herramientas de supervisión para detectar tanto gastos inusuales como problemas de seguridad.
Utilizar la automatización para solucionar problemas relacionados tanto con los gastos como con la seguridad.
Estandarice la forma de etiquetar los recursos para que ambos equipos puedan entender fácilmente los datos.
Desarrollar un vocabulario común para que los equipos puedan comunicarse con claridad.
Ofrezca formación cruzada para que los miembros del equipo entiendan el trabajo de los demás.
Forme un equipo multifuncional en la nube con miembros de distintos departamentos.
Considere la posibilidad de tratar la seguridad como un producto empresarial con resultados esperados.
Consiga el apoyo de los altos ejecutivos para cambiar la cultura de la empresa y fomentar el trabajo en equipo.
Trabajando juntos, los equipos de seguridad y FinOps pueden mejorar tanto la seguridad como la salud financiera de las operaciones en la nube de una empresa.
Profesional de la Semana
Sergi Muñoz
Cloud FinOps Lead
Con gran experiencia liderando el equipos de FinOps y desarrollando habilidades como ingeniero DevOps en Logicalis, es u apasionado por el aprendizaje continuo. Gracias por compartir tus experiencias con la comunidad!
🤫 Nadie te ha Contado que:
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Artículos y Podcasts
Esto es todo por esta semana. Hasta el próximo Sábado!
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Nuestro Podcast FinOps Más Que Costes, con entrevistas a los mejores profesionales de Costes en la Nube
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