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  1. Oct 2026
    1. It’s the AI Economy

      Este es un comentario al articulo publicado por el blog de economía Axios donde se analiza la caída del mercado inmoviliario, al tiempo que aumenta el boom de construcción de centros de datos. Aquí se menciona que los centros de datos no son nuevos, pero después de 30 años de existir, están siendo un fenómeno de enormes (y muy negativos) impactos. El auto menciona que este comportamiento (el boom de la IA que crece y todo lo demás (en construcción) que se reduce, demuestra que hay un economía trabajando fuertemente para grandes capitales, y ni siquiera para satisfacer las necesidades de los consumidores. Como dice en Axios, este comportamiento no favorece ni a los compradores ni a los vendedores. Tomando como ejemplo el crecimiento exponencial en el costo de la memoria computacional. Una economía que trabaja para los más poderosos.

    1. Banks are now trying to offload the AI data center debt they just underwrote

      Una mirada a la situación del capital de riesgo invertido en la construcción de centros ce datos en EEUU. Con base en información recientemente publicada por el Financial Times y Boomberg, este texto se refiere a la situación de grandes bancos estadounidenses que están transfiriendo la deuda, con el incentivo de descuentos, a inversores no bancarios, para alivianar el riesgo. En el caso de JPMorgan y MUFG, entre otros, que han pasado más de seis meses tratando de distribuir 38 mil millones de dólares en deuda de construcción vinculada a un proyecto de centros de datos en Texas y Wisconsin arrendado a Oracle. La situación en este momento para quienes intenten financiar un centro de datos es que la tasa libre de riesgo contra la que están obteniendo préstamos acaba de volverse mucho más cara. "Los bancos no venden deuda en la que confían. Venden deuda cuando les preocupa la concentración, que es exactamente lo que significa en lenguaje sencillo «acercarse a los límites internos»: una parte demasiado grande del balance de este banco es ahora una apuesta a que un solo sector se mantenga a flote". FInalmente, dice: "El auge de la IA sigue basándose en la suposición de que el crédito permanece disponible indefinidamente en condiciones razonables. Seis meses en los que un banco ha tenido dificultades para vender 38 mil millones de dólares en préstamos son la evidencia más clara hasta ahora de que esa suposición está siendo puesta a prueba en tiempo real, no en alguna recesión teórica que aún está a años de distancia".

    1. There's no such thing as Just a Tool | deadSimpleTech

      Este texto cuestiona la idea de que las herramientas son solo eso, herramientas, independiente de su uso. Tomando como referente a Heidegger (pensador nazi, aclara) considera que una herramienta es cualquier tipo de objeto que le permite a alguien hacer algo que de otra manera no hubiera podido hacer. De manera que, cuando una herramienta funciona bien o no está dañada, describe Heidegger, es una cualidad «a la mano», formando una especie de gestalt «humano-herramienta», en la que el ser humano cuenta con la capacidad adicional que le brinda la herramienta. La «gestalt» «persona-auto», por ejemplo, vive la vida y tiene opiniones muy diferentes a las de la «gestalt» «persona-bicicleta», la «gestalt» «persona-tren» o incluso las de una persona sin ningún medio de transporte. La gestalt «humano-auto» tiene intereses y opiniones que son independientes de los del ser humano que forma parte de ella, a menudo opuestos a estos y capaces de imponerse sobre la parte humana de la gestalt. Luego está la gestalt «humano-arma». Poner un arma en las manos de una persona cambia radicalmente su forma de ver el mundo y el abanico de acciones potenciales que tiene a su disposición y que podrían parecerle adecuadas.

      Se refiere a dos lenguajes de programación web: React and Vue. React es un bloque de javascript. mientras que Vue es HTML, con una parte de Javascript embebida dentro de un <script>. Vue, dice, permite que más gente, con diferentes habilidades, puedan contribuir con un proyecto, más que en React, ya que este último requiere conocimientos de Javascript para poder editar. Y está diseñado como algo que hace computación y utiliza HTML solo para la presentación de lo que hizo. Dos aproximaciones muy diferentes. "Ninguno de estos enfoques es intrínsecamente incorrecto ni mejor, pero es evidente que moldean las actitudes y las visiones del mundo de manera bastante drástica y de formas que distan mucho de ser neutrales". Por eso, dice, las herramientas que creamos están moldeadas por ideologías ya existentes, y terminan reproduciendo esas ideologías y actitudes dentro de los entornos que generan. En particular, la división entre React y Vue es algo que vemos reproducirse en muchas herramientas tecnológicas, y se trata de la ideología de la supremacía de los desarrolladores. Esta idea, que se repite en herramientas tan dispares entre sí como React, Kubernetes, Docker, un sinfín de distribuciones de Linux en general y la mayoría de los proveedores de servicios en la nube, es que la forma en que un desarrollador de software haría las cosas es la forma en que deben hacerse, y que otros enfoques para la tarea son necesariamente inferiores.

      Lo preocupante de esto es que tiende a reproducirse: las herramientas con las que a los desarrolladores les resulta más fácil trabajar suelen reforzar sutilmente la idea de que, por ejemplo, escribir HTML o CSS es un trabajo de desarrollo de bajo estatus (en algunas circunstancias puede serlo, pero son herramientas de diseño tanto como de desarrollo). Esto, a su vez, empuja sutilmente a los diseñadores, especialistas en experiencia de usuario (UX), expertos en accesibilidad y SEO, y a todo ese tipo de personas a una posición subordinada, porque las herramientas están diseñadas para que los desarrolladores hagan mal su trabajo, por lo que, en cierto modo, los rechazan.

      Dado que, en el sector tecnológico, nos dedicamos en gran medida a crear herramientas tanto para nosotros mismos como para que otras personas puedan hacer cosas, debemos ser muy, muy cuidadosos con el tipo de herramientas que desarrollamos. Debemos crear herramientas que tiendan a generar estructuras integrales que fomenten el desarrollo individual y la armonía social o, si no es posible equilibrar ambos aspectos, que sopesen cuidadosamente la necesidad de ambos frente a otras consideraciones.

      Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son un caso particularmente importante: podemos observar de manera bastante directa cómo el uso de la herramienta da lugar a algunas gestalts muy extrañas. En su caso más extremo, a esto lo llamamos «psicosis de la IA»: la gestalt tiene actitudes, ideologías e incluso una percepción del mundo que se aleja tanto de lo que consideramos razonable que la calificamos como una enfermedad. Para ella resulta fascinante (?) que en Ucrania se estén utilizando todo tipo de sistemas de armas para "defender la libertad y la democracia"... Pero bien alerta sobre las consecuencias de que los líderes tengan acceso a bombas y artillería, o de que las personas comunes tengan acceso a armas de fuego.

      Volviendo a los LLMs, alerta que "incluso cuando tienes mucho cuidado con el código generado que finalmente se implementa (aunque leas literalmente cada línea de código), no dejas de luchar contra la facilidad de uso de la herramienta, que empuja tu visión global (y, por lo tanto, tus actitudes e ideologías) hacia el descuido y la chapuza en cada paso del camino". Su punto es que el uso prolongado de una herramienta cambiará la forma en que la persona usuaria ve el mundo, por eso es necesario tomar medidas de protección para mitigar ese efecto. para terminar, dice que "si simplemente estuviéramos usando estas herramientas (si, por ejemplo, React y Vue fueran cosas que encontráramos en la naturaleza, sin que la mano humana las hubiera modificado), esto podría ser un hecho desafortunado sobre las herramientas y sobre la tecnología en general del que tendríamos que tener cuidado. Pero nosotros creamos estas herramientas".

    2. AI is not “just a tool”

      El sitio de brettcodes no permite anotaciones entonces dejo algunas notas relevantes por aquí. El punto central es que, antes que una herramienta, entendida como "algo que la gente fabrica, crea o adapta para realizar tareas específicas", la IA es un producto. Son los modelos de lenguaje a gran escala (LLM), los agentes, pero también la expansión masiva de centros de datos, así como las funciones de mala calidad metidas a la fuerza en software que no las necesita. Además, es una industria que se posiciona generando una ansiedad masiva al promover sus beneficios y sugerir que los daños son potenciales pero inciertos. Como habla desde el mundo del desarrollo de software, el autor pone como ejemplo dos herramientas se uso cotidiano, así: "Emacs es solo una herramienta. Vim es solo una herramienta. Son programas creados por personas para realizar tareas específicas: editar texto. No son industrias, ni siquiera empresas. No requieren grandes cantidades de recursos para usarlos, ni siquiera para crearlos. No son intrínsecamente peligrosas. Claro, uno podría usar Vim para escribir un virus de computadora. Pero esa es la aplicación de la herramienta, no un problema de la herramienta en sí. Si abro Vim y escribo «intenta hackear este servidor» en mi búfer, no cometerá un delito cibernético. Es absurdo hablar de sistemas de programación a largo plazo conectados a API de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) probabilísticos como si fueran «solo una herramienta»".

    1. Inteligencia Artificial Generativa: ¿Pueden ganar las mayorías?

      El periodista Esteban Magnani comenta un reciente paper de Stijn Van Nieuwerburgh, investigador de la Columbia Business School, titulado Financing the AI Buildout (Financiar la implementación de la IA). Plantea que, en este punto, cualquiera de los escenarios posibles resultará en una crisis para las mayorías. Bien sea que la IA logre generar las utilidades que necesita para sostenerse como mercado, a costa de millones de puestos de trabajo que serán reemplazados por sistemas automatizados, o bien por su fracaso, después del gravísimo impacto ambiental generado con la construcción de infraestructura para entrenar modelos. Compara información sobre gasto energético, impactos socioambientales ambientales, inversión y modelos de negocio, no solo de la IA sino de todo el mercado de innovación digital. También hace puentes con la manera como se consume la IA en países como Argentina (a propósito del uso de IA de pago para producir imágenes de cuerpos desnudos a partir de los rostros de estudiantes de segundaria, por parte de sus compañeros, quienes además suben las imágenes a internet con información de su identidad real. UN acto de violencia que hace parte de la economía circular de los propietarios de las empresas de IA, quienes no están generando algo nuevo, sino rotando inversiones entre ellos para asegurar que las cuentas tengan sentido, pues de otra manera parece imposible financiar el desarrollo de la IA. Plantea que la IA es posible para modelos locales, a baja escala, pero no en la forma ilusoria como se está vendiendo hoy día.

    1. 11 of 23 Core Open Source Projects Run on 1 or 2 People

      Un participante de Reddit, que firma como u/Mastbubbles, publicó un análisis llamado The People Holding Up the Internet (La gente que mantiene internet). El análisis se basa en el historial de cambios en 23 proyectos sobre los cuales funcionan teléfonos, navegadores y servidores. De esos, contabilizó aquellos que tuvieron diez o más cambios en el último año, dejando por fuera fusiones (merges) y bots, y todos los dato se incluyeron en una hoja de cálculo. Todos los proyectos con más de diez contribuciones cuentan como proyectos mantenidos, y analizó si cuentan con financiación de cuatro fuentes (Sovereign Tech Agency, Alpha-Omega, Open Collective, o patrocinadores de GitHub). Dentro de los resultados se encuentra que 11 de los 23 proyectos han tenido diez o más contribuciones por una sola persona en el último año: por ejemplo xz (mantenido por Lasse Collin) o sudo (mantenido por Todd Miller). Ocho proyectos, incluyendo la time zone database, SQLite, zlib, xz y bash, no cuentan con financiación de las fuentes analizadas. Y en algunos casos, luego de los desastres llega dinero. El texto relata el caso de la puerta trasera inyectada en xz por parte de un colaborador (Jia Tan) que apoyó el mantenimiento luego de un pedido de apoyo; también la demanda legar que tuvieron que enfrentar quienes mantienen la base de datos de zonas horarias (Paul Eggert y Arthur David Olson), o el bug que estuvo en bach durante 25 años. Aclara que las fuentes de financiación incluidas dan una mirada limitada a la manera como estos proyectos se mantienen (por ejemplo porque sus responsables tienen un trabajo pagado, relacionado). Sin embargo, llama la atención sobre el hecho de que llegue dinero luego de que hay desastres, o que solo conozcamos los nombres de quienes mantienen estas importantes herramientas cuando algo falla. Al final hace un llamado a contribuir activamente con estos proyectos.

    1. AI training of copyrighted material not fair use: Third Circuit

      La Corte de Apelaciones para el Tercer Circuito en EEUU rechazó una defensa de "uso justo" por parte de una empresa de IA (ROSS) que había sido demandada por otra (Thompon Reuters) en 2020, por tomar resúmenes producidos por sus IAs (Base de datos de Westlaw) para entrenar las suyas. ROSS alegaba que los contenidos copiados no eran sujetos de copyright, pero la primera sentencia reconocía que los resúmenes de Westlaw tenían una "chispa creatica" similar a la que pone un escultor a una piedra de marmol, por lo que el contenido sí es sujeto de copyright. En su apelación, ROSS arguye que la sentencia puede afectar el futuro del mercado de IA para uso legal , pero la corte considera que es un caso simple de Copyright, y además considera que el uso de los resúmenes por parte de ROSS afecta negativamente el valor de Westlaw en el mercado de plataformas de búsqueda de temas legales, así como en el mercado de contenidos licenciados para entrenar IA. El de ROSS no puede considerarse "uso justo" porque la evidencia demuestra que utilzaron los resúmenes de Westlaw para ser competidores directos en el mercado, al utilizarlos para un propósito muy similar.

    1. SpaceX calls for better coordination in orbit after near-misses with Starlink

      El 6 de octubre, en el Congreso Internacional de Astronáutica que se celebró en Adalia, Turquía, el vicepresidente de SpaceX, Michael Nicolls, hizo un llamado a mejorar la transferencia de datos entre operadores satelitales. Starlink (empresa de SpaceX) tiene ahora mismo más de 11.000 satélites, alrededor de dos tercios del total de satélites que hay en la órbita baja de la Tierra (LEO). Ha declarado que planea lanzar hasta un millón de satélites a una constelación llamada Starmind, cuyo objetivo es desplegar capacidad de comutación para IA en la órbita baja. Su llamado a compartir datos es para evitar colisiones y así, pérdidas para cualquiera de los actores que operan allí. Hasta el día de hoy no existen tratafos o regulación alguna, así que el llamado es a la coordinación entre empresas y gobiernos. Porque a todos les conviene. Ars Tecnica le preguntó al líder de Amazon LEO, que tiene actualmente 396 satélites en órbita, pero su primera constelación, que ya está aprobada, consta de 3232 satélites; la FCC de Estados Unidos acaba de aprobar una segunda constelación de 4504 satélites, y están tramitando la aprobación de una tercera constelación de 5105 satélites. Amazón, por supuesto, dicen que se coordinan con SpaceX para cualquier acción en el espacio, pero todavía no lo hacen con China, que también tiene el proyecto Quianfan (o Thousand Sails) para tener una constelación de 15000 satélites en 2030 en la órbita baja. En este artículo, el problema especialmente con China, aunque según Nicholls, hay más cooperación entre los actores estadounidenses, y mucho menos en otros países. "El problema es, sobre todo, con los satélites chinos y rusos. Pero algunos en EEUU, Europa y Japón se rehúsan a compartir información".

    1. Sobre el Datacenter que quieren instalar en Trelew

      Otras notas que tomé del audio: Este proyecto liderado por Green Capital está proyectado para consumir 3 gigawatts (el 3% de los 100 gigawatts que hoy se calcula que requieren todos los centros de datos en funcionamiento). Sin embargo, hablan de que, para una primera etapa, requerirá solo 300 megawatts de energía: Este proyecto, ubicado en la ciudad de Trelew, provincia de Chubut en la Patagonia argentina, todavía no tiene cliente y no tiene inversor. Esta información es relevante si se revisa en comparación con un proyecto anterior, en la provincia de Neuquén, que tenía como cliente a OpenAI, y sin embargo no se concretó. Este proyecto no tiene nada concreto, quizás negocios que tienen que ver con la concesión sobre la tierra, por lo que se puede tratar un proyecto para vender humo por parte del gobernador de la provincia, en una de las ciudades más pobres de Argentina. En una mirada más global, o general, es importante ver que el mercado de la IA (y de los centros de datos que se requieren para su desarrollo) se está deteniendo, debido a que cada nuevo modelo ocupa 4 veces la energía del anterior, y los productos no están generando la utilidad esperada, así que se está perdiendo inversión en este sector.

    1. Can salty, dirty water cool data centers?

      Un grupo de investigación en la Universidad de Texas propone que la tecnología de desalinización del agua puede utilizarse para satisfacer las necesidades de refrigeración de los centros de datos. Para desalinizar el agua hay dos técnicas: con membranas (ósmosis inversa) o con calor. El calor requiere mucha más energía, dicen, pero "incluso el tratamiento de agua que más energía consume representa solo una pequeña fracción de la huella energética total de un centro de datos". Toman como ejemplo la Cuenca Pérmica (art wikipedia), en Texas y Nuevo México, donde dicen que hay alrededor de 1,200 piscinas olímpicas al día que son transportadas largas distancias y luego inyectadas en el subsuelo (para el fracking). Para cuantificar el estrés hídrico local generado por los centros de datos, este grupo de investigación desarrolló un nuevo indicador denominado «Intensidad de utilización de agua salina» (SWUI), y en medio de un escrutinio más grande a la construcción de centros de datos por parte de las autoridades. De los tres escenarios de centros de datos analizados en el artículo, un proyecto en Longview, Texas, alcanzó los niveles más bajos de impacto en las fuentes de agua locales, según la métrica SWUI. Este proyecto utilizaría agua subterránea salobre y la purificaría mediante ósmosis inversa de dos etapas, logrando altos niveles de recuperación de agua dulce a bajo costo y con un consumo de energía relativamente bajo.

    1. Google told to halt work on datacentres in Finland over environmental concerns

      La Autoridad Finlandesa de licenciamiento y supervisión (Finnish Licensing and Supervision Authority) les ha ordenado a Google suspender inmediatamente la construcción de dos datacenters, en las municipalidades de Muhos (donde ya se han talado 330 hectáreas de bosque) y Kajanni (donde se talaron 200 hectáreas) ya que no cuentan con los estudios de impacto ambiental requeridos. Estas dos construcciones hacen parte de un proyecto por 13mil millones de euros, que desarrolla la empresa Tuike Finland Oy en representación de Google en Finlandia. Aunque se espera que el estudio de impacto ambiental este listo al final de este año, Google ya está avanzando en la construcción. Tapani Veistola, de la Asociación finlandesa para la conservación de la naturaleza (Finnish Association for Nature Conservation) dice que esto ocurre por la enorme demanda para construir centros de datos en Finlandia, lo que está llevando a las empresas a trabajar rápido a desbordar a los municipios pequeños: “la razón principal detrás de todo esto es la situación de sobrecalentamiento del mercado, que hace que las empresas aceleren tanto los procesos. También la falta de experiencia en los municipios”.