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DailyAI Briefing: vinculan la IA china a chips prohibidos de Nvidia, y 4 noticias más

Un antiguo investigador de OpenAI afirma que seis modelos de IA chinos llevan la huella digital de los chips de Nvidia, que necesitan una licencia estadounidense antes de poder venderse en China. Además: los bancos rechazan las órdenes chinas de compra de acciones de Anthropic, las startups se preparan para recibir menos financiación de Nvidia, una clave filtrada puso una extensión de codificación falsa al alcance de los usuarios de Cursor, y llama.cpp alcanzó la versión 1.0.

· 5 minutos de lectura
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Bienvenidos al informe de DailyAI, las cinco noticias de IA más importantes del día. Un antiguo investigador de OpenAI afirma que seis modelos de IA chinos llevan la huella digital de los chips de Nvidia, que necesitan una licencia estadounidense antes de poder venderse en China. Los bancos que gestionan la venta de acciones de Anthropic están rechazando a compradores de China continental y Hong Kong, los fundadores de startups se preparan para recibir menos financiación de Nvidia tras la salida de Jensen Huang, Cursor explicó cómo una clave filtrada permitió que una extensión de codificación falsa llegara a sus usuarios, y la popular herramienta de código abierto llama.cpp alcanzó su primera versión estable.

Vamos al grano.

Seis modelos de IA chinos llevan la huella digital de los chips Nvidia prohibidos

Seis modelos de cuatro laboratorios chinos (DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y Ant Group) muestran indicios de haber sido creados con chips Blackwell de Nvidia, según Will DePue, antiguo investigador de OpenAI que ahora dirige un pequeño laboratorio sin ánimo de lucro. La venta de estos chips a China requiere una licencia de exportación estadounidense, y hasta la fecha no se ha informado de ninguna. El informe completo se publicó el 12 de noviembre.

Antes de comenzar el entrenamiento, los pesos de un modelo se rellenan con números aleatorios, y la forma en que el software los distribuye depende de la cantidad de núcleos de procesador que tenga el chip. Los rastros de esa distribución se conservan durante el entrenamiento. DePue buscó más de seis billones de combinaciones de distribución de chips y números iniciales. Luego reprodujo los pesos iniciales de dos de los modelos, DeepSeek-V4-Flash y Kimi K3, en hardware real de Blackwell. Los modelos anteriores de los mismos cuatro laboratorios coinciden con la generación anterior de chips Nvidia.

El informe deja claro que tiene limitaciones. Las empresas chinas pueden alquilar capacidad de procesamiento en centros de datos fuera de China, por lo que la huella digital no indica dónde se ubicaron los chips ni si se infringió alguna ley. DePue estima que Kimi K3 y DeepSeek-V4-Pro utilizaron entre 2000 y 3000 chips cada uno. También advierte que los laboratorios ahora pueden borrar muchos de estos rastros, por lo que este tipo de verificación pronto podría dejar de funcionar. Sea cual sea el camino, las normas destinadas a mantener los mejores chips lejos de los laboratorios chinos claramente no están dando resultado.

Los bancos rechazan los pedidos chinos de acciones de Anthropic

Veintidós bancos, liderados por Goldman Sachs y Morgan Stanley, están trabajando en la salida a bolsa de Anthropic, y varios de ellos están rechazando pedidos de inversores de China continental y Hong Kong. Las restricciones fueron reportadas el 13 de noviembre por un servicio de noticias financieras, citando a personas familiarizadas con el asunto. Algunas de esas personas hicieron referencia a las normas estadounidenses sobre la exportación de material de defensa. Anthropic declinó hacer comentarios.

Está previsto que el precio de las acciones se fije el 18 de noviembre y que coticen en el Nasdaq bajo el símbolo ANT. Nuestro informe anterior abarca el rango de precios y el volumen de la venta. La empresa ya impide que las compañías bajo control chino utilicen sus servicios de IA, por lo que esto encaja con su historial. Sin embargo, cuando las normas sobre exportación de armas influyen en quién puede comprar acciones de una empresa de IA, los gobiernos están tratando la IA como un asunto de seguridad nacional.

Las startups se preparan para recibir menos dinero de Nvidia

105 rondas de financiación. Esa es la cantidad de acuerdos con startups en los que Nvidia ha participado este año, a menudo como el mayor inversor, según datos de PitchBook. Los fundadores e inversores declararon a un sitio web de noticias tecnológicas que gran parte de ese dinero dependía del propio Huang. Un inversor describió a Colette Kress, la directora ejecutiva interina, como “mucho más conservadora”.

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Nvidia respaldó a CoreWeave antes de su salida a bolsa, posee participaciones en Mistral AI, Lambda y Black Forest Labs, y este año acordó la compra de Hugging Face por 13.000 millones de dólares, una operación que se espera se cierre en 2027. Los inversores prevén inversiones menores y valoraciones más bajas para las empresas jóvenes que construyen centros de datos o publican modelos de IA de código abierto.

Estos acuerdos también vinculaban a esas startups con los chips de Nvidia. Si Nvidia se retira, los fabricantes de chips y las empresas de computación en la nube rivales tendrían una oportunidad única, aunque es poco probable que muchos inviertan cientos de millones en startups que aún no generan ingresos.

Una clave filtrada permitió que una extensión de codificación falsa llegara a los usuarios de Cursor

5.000. Esa es la mayor cantidad de usuarios que pudieron haber recibido una copia maliciosa de la extensión Claude Code desde el mercado de extensiones Cursor el 29 de octubre. Estuvo activa durante aproximadamente 11 horas. El informe completo sobre la filtración se publicó el 13 de noviembre.

El rastro comenzó en Fireworks AI, una empresa que aloja modelos de IA para otras empresas. Un atacante obtuvo una clave de acceso que Cursor había emitido a Fireworks y la utilizó para copiar sesiones de programación antiguas desde el almacenamiento compartido. Algunas de esas sesiones aún contenían credenciales de inicio de sesión para otros servicios, lo que permitió al atacante acceder al mercado a través de herramientas internas. Cursor afirma que la extensión original no tenía fallos, que los usuarios con el Modo de Privacidad activado no se vieron afectados y que la última actividad del atacante se registró el 1 de noviembre.

Cursor ha trasladado todo su tráfico de IA fuera de Fireworks. Nuestro informe sobre la segunda brecha de seguridad en el proveedor contiene más detalles. Antes de que una empresa comparta datos con un proveedor de IA para su entrenamiento, debería eliminar todas las contraseñas y claves que contenga, porque una sola filtración puede abrir muchas puertas.

El proyecto llama.cpp alcanza la versión 1.0

Tres años y medio después de su inicio, el proyecto de código abierto llama.cpp ha alcanzado su primera versión estable. Se trata de un software libre que ejecuta modelos de IA en ordenadores comunes. El equipo anunció la versión 1.0.0 en una publicación de blog el 13 de noviembre. A partir de ahora, cualquier cambio que afecte a la interfaz pública para desarrolladores vendrá acompañado de un nuevo número de versión principal, para que las aplicaciones creadas sobre ella sepan cuándo una actualización podría dejar de funcionar.

El software admite más de 150 variantes de arquitectura de modelos y se puede instalar mediante Docker, Homebrew, Winget y otros canales. Si bien el número de versión no es una noticia emocionante, la promesa de estabilidad es importante para las numerosas aplicaciones que ejecutan IA en dispositivos propios en lugar de en la nube. Esto también se relaciona con nuestra tercera noticia, ya que el equipo detrás de llama.cpp trabaja en Hugging Face, empresa que Nvidia acordó comprar en una operación que aún no se ha cerrado.

Eso es todo por hoy. Nos vemos mañana.

Roundup

Más información en el informe. >