La propuesta incluye relojes digitales inspirados en algunos de los modelos más reconocidos de la marca, además de un mundo interactivo donde los jugadores podrán participar en desafíos relacionados con el skateboarding.

Relojes G-SHOCK para personalizar avatares

Como parte de esta iniciativa, Casio presentó 12 accesorios virtuales basados en los modelos G-SHOCK DW-5600 y GA-2100, disponibles en seis colores para cada modelo.

Los usuarios podrán incorporar estos relojes a sus avatares de Roblox y combinarlos con otros accesorios, incluyendo poleras, gorras y mochilas, ampliando las opciones de personalización dentro de la plataforma.

La propuesta busca integrar la estética característica de G-SHOCK en un entorno donde la moda digital y la identidad virtual forman parte importante de la experiencia de los jugadores.

Challenge the Skate Obby: G-SHOCK

Además de los accesorios, Casio presentó Challenge the Skate Obby: G-SHOCK, una experiencia dentro de Roblox inspirada en el skateboarding y la cultura street.

El juego consiste en una carrera de obstáculos donde los participantes deben superar distintos desafíos hasta alcanzar la meta. Los escenarios toman como referencia las pruebas de resistencia utilizadas en los relojes G-SHOCK, incorporando mecánicas de salto y trucos que buscan ser accesibles, pero también desafiantes.

Como incentivo adicional, quienes completen el recorrido podrán obtener un artículo virtual exclusivo de edición limitada, mientras que los jugadores que lleguen a la meta dentro del tiempo establecido recibirán una segunda recompensa especial de G-SHOCK.

La propuesta apunta especialmente al desarrollo de agentes de IA, inferencia de modelos de lenguaje y generación de contenido, permitiendo trabajar con herramientas y datos propios sin depender permanentemente de servicios en la nube.

Hasta 192 GB de memoria unificada y 160 GB para la GPU

Ryzen AI Halo incorpora hasta 16 núcleos Zen 5, 40 unidades de cómputo RDNA 3.5, una NPU de hasta 55 TOPS y hasta 192 GB de memoria LPDDR5X unificada.

Una de sus principales características es la posibilidad de asignar hasta 160 GB de memoria a la GPU como VRAM, permitiendo ejecutar modelos de lenguaje de 300.000 millones de parámetros o más, utilizando cuantización de 4 bits.

Esta capacidad también permite mantener múltiples agentes de IA funcionando simultáneamente, cada uno con su propia caché KV, algo especialmente relevante para flujos de trabajo complejos que requieren coordinar distintas herramientas y procesos.

AMD muestra ventajas frente a Intel y Apple en IA generativa

AMD también compartió resultados de rendimiento de Ryzen AI Halo utilizando su plataforma de software ROCm, con pruebas sobre Windows x86 en aplicaciones de generación de imágenes, video, música y contenido 3D.

Entre las cargas evaluadas se encuentran FLUX.2, Qwen Image, Krea 2 Turbo, Ideogram V4, FastVideo, LTX y Microsoft Trellis, entre otras.

Según las pruebas internas de AMD, el Ryzen AI Max+ PRO 495 consiguió mayor rendimiento relativo que el Intel Core Ultra X9 388H y el Apple M5 Pro en las cargas evaluadas. Sin embargo, estos resultados corresponden a mediciones realizadas por el propio fabricante y pueden variar según el software y la configuración utilizada.

Una plataforma preparada para desarrollar IA local

La nueva plataforma incorpora AMD Ryzen AI Developer Center, un entorno que centraliza herramientas, controladores, modelos y actualizaciones para facilitar la configuración inicial.

AMD también ofrece aplicaciones precargadas, guías de desarrollo mediante AI Playbooks y configuraciones validadas de ROCm, permitiendo actualizar o restaurar el entorno de trabajo sin tener que configurar manualmente todos los componentes.

La Ryzen AI Halo Developer Platform con Ryzen AI Max+ PRO 495 ya se puede encargar a través de Micro Center, mientras que nuevas configuraciones basadas en Windows y Microsoft Project Zenith llegarán próximamente.

La actualización se centra en 3D-Guided Neural Rendering, tecnología introducida recientemente que utiliza IA para mejorar la iluminación y los materiales de los videojuegos, tomando como referencia la geometría, texturas e información generada por el motor gráfico.

DLSS 5 reduce su consumo de VRAM y mejora el rendimiento

Gracias a optimizaciones internas, NVIDIA consiguió reducir en un 24% el tamaño del modelo, que ahora cuenta con aproximadamente 118 millones de parámetros. Además, disminuyó en 20% el consumo de VRAM a resolución 4K, manteniendo una calidad visual comparable a la versión anterior.

Según la compañía, el nuevo modelo requiere la mitad de recursos de GPU respecto a septiembre y es 10 veces más rápido que la versión presentada originalmente en marzo de 2026.

Esta actualización debutará el 16 de octubre en NBA 2K27, ofreciendo mejoras de hasta 1,4 veces en la tasa de fotogramas. Ese mismo día, DLSS 5 llegará a los notebooks equipados con NVIDIA RTX Spark.

Hogwarts Legacy y Where Winds Meet recibirán DLSS 5

NVIDIA confirmó que Hogwarts Legacy incorporará DLSS 5 el 5 de noviembre, mediante una actualización que añadirá 3D-Guided Neural Rendering y actualizará las tecnologías DLSS existentes.

El sistema permitirá mejorar el comportamiento de la iluminación y los materiales, manteniendo la dirección artística original mediante controles específicos implementados por Avalanche Software.

Por su parte, Where Winds Meet recibirá DLSS 5 a finales de noviembre, ampliando su compatibilidad actual con Super Resolution y Multi Frame Generation.

Nuevo modo Performance para Frame Generation

Otra novedad es el nuevo Performance Mode para DLSS Frame Generation, disponible inicialmente en fase beta mediante la aplicación de NVIDIA.

Identificado como Preset C, este modo utiliza un algoritmo más ligero para mejorar el rendimiento de Frame Generation, Multi Frame Generation y Dynamic Multi Frame Generation, aunque con pequeñas diferencias en calidad de imagen.

En una GeForce RTX 5060, NVIDIA asegura que el nuevo modo puede ofrecer hasta 35% más rendimiento. Estará disponible para GPUs GeForce RTX Serie 40, Serie 50 y notebooks RTX Spark.

Finalmente, RTX Remix recibirá DLSS 5 el 23 de octubre, permitiendo que los creadores de mods integren el nuevo renderizado neuronal en proyectos de remasterización, incluyendo mejoras en reflejos, sombras e iluminación de juegos clásicos.

Fuente: NVIDIA

Los nuevos modelos representan un avance respecto a Muse Spark y forman parte de la estrategia de Meta para desarrollar lo que denomina superinteligencia personal, mediante asistentes capaces de comprender el contexto del usuario y completar objetivos que requieren múltiples pasos.

Active Memory y Active Focus: las principales novedades

Una de las características más importantes es Active Memory, un sistema que permite conservar información relevante entre conversaciones y recuperar automáticamente el contexto necesario para resolver nuevas tareas.

A esto se suma Active Focus, una capacidad diseñada para mantener la atención sobre objetivos complejos durante períodos prolongados. Esto permite que los agentes prueben distintas soluciones, superen obstáculos y adapten su ejecución cuando aparecen nuevos antecedentes, solicitando aclaraciones o confirmaciones cuando sea necesario.

Meta asegura que ambas tecnologías mejoran el desempeño de sus modelos en tareas profesionales, incluyendo análisis de documentos, programación, investigación y automatización de procesos empresariales.

Mejoras en programación y ejecución de agentes

Los modelos Muse Wonder también incorporan avances en desarrollo de software, especialmente en proyectos que requieren modificar múltiples archivos, mantener requisitos y ejecutar ciclos de pruebas y correcciones.

Según las evaluaciones internas de Meta, Muse Wonder y Wonder Full alcanzan resultados competitivos frente a modelos de última generación en pruebas de programación, memoria de largo plazo y automatización de flujos de trabajo.

La compañía también destaca su capacidad para trabajar directamente con aplicaciones y navegadores, coordinar herramientas y resolver tareas que combinan información personal con servicios externos.

Disponibilidad y próximos pasos

Muse Wonder ya está disponible mediante Meta Model API y Muse Code, mientras que Muse Wonder Full está disponible para suscriptores de Muse Code.

Meta también confirmó que Muse Wonder llegará próximamente a su asistente Muse, inicialmente para usuarios con suscripción. Posteriormente, la tecnología se utilizará para generación de contenido, creación de artefactos y nuevas experiencias que requieran mayores capacidades de razonamiento.

Los modelos fueron entrenados utilizando la infraestructura del centro de datos Prometheus, con capacidad a escala de gigawatts, y forman parte de la apuesta de Meta por sistemas de IA capaces de asumir tareas cada vez más complejas y personalizadas.

Fuente: Meta

La compañía busca responder a las crecientes exigencias de la IA agéntica, donde la ejecución de agentes, la inferencia de modelos y la administración de múltiples tareas requieren combinar CPU, GPU y aceleradores especializados de manera eficiente.

Intel GPU D-Series: hasta 480 GB de memoria LPDDR5X

Una de las principales novedades es la Intel GPU D-Series, desarrollada sobre la arquitectura Xe3P y diseñada específicamente para cargas de inferencia de inteligencia artificial.

El acelerador incorpora hasta 480 GB de memoria LPDDR5X, con un ancho de banda de 1,5 TB/s y una capacidad de procesamiento de 1,3 petaflops en FP8, todo dentro de un consumo energético de 350 W.

Según Intel, esta configuración permite ejecutar modelos de hasta 300.000 millones de parámetros en una sola tarjeta, mientras que un sistema de ocho GPUs podría superar el billón de parámetros.

A diferencia de otras soluciones de alto rendimiento, D-Series utiliza un formato PCIe convencional y refrigeración por aire, facilitando su integración en centros de datos existentes sin necesidad de infraestructura especializada.

Racks Xeon con más de 46.000 núcleos

Intel también presentó nuevos diseños de racks basados en Xeon 6+, desarrollados junto a socios del ecosistema y utilizando estándares abiertos como Open Rack v3 (ORv3).

Algunas configuraciones pueden superar los 46.000 núcleos de CPU por rack, con una potencia total de 133,45 kW, apuntando principalmente a tareas de orquestación, ejecución de agentes y procesamiento de datos.

La compañía destaca que, en entornos de IA agéntica, las CPUs cumplen un papel fundamental al coordinar solicitudes, ejecutar herramientas y mantener alimentados a los aceleradores encargados de la inferencia.

Software abierto y compatibilidad entre CPU y GPU

Intel también reforzó su estrategia de software abierto, buscando facilitar la ejecución de modelos de IA sobre diferentes arquitecturas mediante herramientas y frameworks ampliamente utilizados.

Entre las iniciativas destaca Intel AI for Enterprise Agent Toolkit, disponible actualmente para procesadores Xeon y diseñado para extenderse posteriormente a GPUs Intel.

La compañía confirmó además que ya se encuentra entregando muestras de GPU D-Series a clientes, mientras continúa trabajando con fabricantes y proveedores de infraestructura para preparar soluciones comerciales.

La información llega antes del acceso anticipado a DMZ, programado para el 20 de octubre, mientras que quienes hayan reservado digitalmente el juego podrán acceder a la campaña desde el 16 de octubre.

La Base de Operaciones Avanzada será el centro de DMZ

Una de las principales novedades es la Base de Operaciones Avanzada (FOB), un espacio donde los jugadores podrán administrar su inventario, preparar incursiones, mejorar equipamiento y gestionar la progresión de sus operadores.

La base contará con distintas estaciones, incluyendo almacén de armas, galería de tiro, vendedor de suministros, armero e impresora 3D. Esta última permitirá fabricar consumibles, equipamiento táctico y mejoras permanentes utilizando materiales recolectados durante las partidas.

DMZ también incorporará un sistema de 70 niveles de progresión independientes, junto con tres árboles de habilidades: Warfighter, Scout y Survivalist, que ofrecerán un total de 66 rasgos orientados al combate, reconocimiento y supervivencia.

Operadores, recompensas y nuevos enemigos

Los operadores podrán mejorar sus habilidades mediante extracciones exitosas, acumulando hasta 18 puntos de rasgo y accediendo posteriormente a un sistema de prestigio con beneficios permanentes.

Sin embargo, perder una incursión tendrá consecuencias. Si un operador cae y no consigue extraerse, quedará en estado MIA (Missing in Action), pudiendo recuperarse mediante el pago de una fianza con dinero del juego.

También habrá un sistema de recompensas PvP que identificará a los jugadores más buscados, permitiendo que otros operadores los rastreen y eliminen para obtener recompensas.

En cuanto a los enemigos, DMZ incluirá tenientes y comandantes especiales, como Colossus, Deathstalker y un tanque de batalla norcoreano, que entregarán materiales raros y recompensas al ser derrotados.

32 armas y distintas formas de ingresar a Hajin

El modo contará con 32 armas de lanzamiento, distribuidas en ocho categorías, además de un sistema de personalización que permitirá utilizar hasta cinco accesorios convencionales y uno Apex en las armas configuradas desde el armero.

Los jugadores también podrán elegir distintas formas de ingresar al mapa, desde inserciones terrestres gratuitas hasta vehículos blindados, helicópteros y saltos en paracaídas desde aviones de carga, utilizando dinero obtenido dentro de DMZ.

Una de las principales novedades es la especificación MGX 1.2, que incorpora bandejas de cómputo sin cables, mangueras ni ventiladores internos, utilizando refrigeración líquida y conexiones modulares para simplificar el ensamblaje y reemplazo de componentes.

Racks de hasta 250 kW y mayor densidad de cómputo

La nueva arquitectura contempla racks de hasta 250 kW, con barras de distribución eléctrica refrigeradas por líquido capaces de manejar hasta 5.000 amperios, aumentando la densidad de potencia sin incrementar las dimensiones del sistema.

NVIDIA también introdujo los conectores MGX Quick Disconnect (MQD) y MQDB, diseñados para facilitar las conexiones de refrigeración líquida y el mantenimiento de los componentes.

La especificación MGX 1.2 incorpora además soporte para equipos de 19 pulgadas, bahías de entrada y salida configurables e interfaces estandarizadas de alimentación y refrigeración.

Por otra parte, NVIDIA confirmó que sus procesadores Vera CPU utilizarán esta misma arquitectura modular, con configuraciones orientadas a ejecución de agentes de IA, inferencia, orquestación y otras cargas de trabajo empresariales.

Meta, Google y Cisco se suman a las novedades

Durante el OCP Global Summit 2026, NVIDIA también presentó avances junto a distintos socios tecnológicos. Meta adoptará switches Ethernet Spectrum-6 de 102,4 Tb/s, con una arquitectura de red capaz de escalar a infraestructuras superiores a 100.000 GPUs.

La tecnología Spectrum-X Multiplane permitirá distribuir el tráfico entre hasta ocho planos de red independientes, mejorando la disponibilidad y el aprovechamiento del ancho de banda.

Por su parte, NVIDIA y Cisco anunciaron USFP, un nuevo formato de módulos ópticos que apunta a conexiones de 400 Gb/s por carril, con hasta cuatro veces mayor densidad de ancho de banda frente a soluciones tradicionales de 200 Gb/s por carril.

Google también colaborará con NVIDIA para incorporar Falcon Transport en futuras tarjetas ConnectX-10 SuperNIC y unidades BlueField DPU, buscando mejorar la eficiencia y confiabilidad de las comunicaciones Ethernet.

Infraestructura abierta y centros de datos de 800 VDC

Otra de las novedades fue la presentación de K-1 de Visionbay, un diseño de infraestructura para centros de datos basado en distribución eléctrica de 800 V DC, pensado para futuras implementaciones Vera Rubin y desarrollado con tecnologías de alimentación y refrigeración de Vertiv.

NVIDIA también amplió su plataforma DSX AI Factory con nuevas herramientas de código abierto para automatizar la configuración de redes, validar clústeres de GPU, administrar racks y desplegar infraestructura de servidores.

Estas iniciativas forman parte de una estrategia más amplia para estandarizar los centros de datos de próxima generación, permitiendo que fabricantes y operadores construyan infraestructura de IA con componentes interoperables y diseños reutilizables.

Según Microsoft, Maia 300 representa un importante avance respecto a Maia 200, con una arquitectura optimizada para ejecutar modelos de IA de gran tamaño, procesar contextos extensos y coordinar múltiples agentes dentro de centros de datos.

Fabricado en 2 nm y con 288 GB de HBM4

El nuevo Azure Maia 300 utiliza una arquitectura multi-chiplet, con su chip principal de cómputo fabricado mediante el proceso TSMC N2P de 2 nm, acompañado de componentes dedicados a memoria y entrada/salida.

Integra 288 GB de memoria HBM4 distribuidos en ocho stacks, capaces de entregar hasta 18 TB/s de ancho de banda, lo que representa 2,5 veces el ancho de banda y un 33% más de capacidad de memoria frente a Maia 200. En términos de rendimiento, Microsoft declara hasta 13,8 POPS en FP4 y 6,9 POPS en FP8, con un TDP máximo de 950 W.

Otra novedad importante es la evolución de su arquitectura Software Defined Locally Accessed Dataflow (SDLA), que ahora incorpora una organización de memoria NUMA y nuevos formatos de precisión reducida, incluyendo MXFP4 y almacenamiento inferior a 3 bits. Estas mejoras buscan reducir el movimiento de datos y optimizar el consumo energético durante la inferencia.

Hasta 96 aceleradores por rack y más de 12.000 por superpod

Microsoft también rediseñó la infraestructura que acompaña a Maia 300. Cada rack puede integrar 96 aceleradores distribuidos en 24 bandejas, con una potencia total de 167 kW y refrigeración líquida para los componentes de mayor consumo.

A través de una nueva red de interconexión basada en Ethernet, la plataforma puede escalar hasta 128 racks y 12.288 aceleradores dentro de un mismo superpod, permitiendo distribuir cargas de IA entre múltiples sistemas.

La compañía asegura que esta arquitectura ofrece hasta 7 veces más capacidad de procesamiento de tokens por rack y más de 2,5 veces el rendimiento por watt respecto a Maia 200, considerando la configuración completa de 96 aceleradores.

Microsoft apuesta por su propio silicio para IA

Con Maia 300, Microsoft continúa ampliando su estrategia de desarrollar hardware específico para inteligencia artificial, optimizando conjuntamente chips, memoria, redes, software y refrigeración.

El objetivo es mejorar la eficiencia de las cargas de inferencia a gran escala y responder a las crecientes necesidades de modelos de razonamiento y sistemas de agentes autónomos.

La propuesta está basada en especificaciones del Open Compute Project (OCP) y busca combinar distintos niveles de rendimiento, densidad de núcleos y consumo energético según las necesidades de cada carga de trabajo.

Configuraciones CPU y CPU/GPU

AMD Helion podrá implementarse en distintas configuraciones. Una de ellas será un rack exclusivamente basado en procesadores AMD EPYC de sexta generación, capaz de alcanzar hasta 32.768 núcleos de CPU, pensado para ejecución de agentes a gran escala y conexión con infraestructura separada para inferencia de modelos.

También habrá una configuración todo-en-uno que combinará nodos AMD EPYC, aceleradores AMD Instinct MI350P y recursos de cómputo de propósito general dentro de una misma plataforma, orientada principalmente a entornos empresariales.

AMD también contempla versiones con refrigeración por aire o líquida, permitiendo adaptar cada despliegue a requisitos específicos de potencia, rendimiento y costos.

Un enfoque abierto para infraestructura de agentes

Helion incorpora hardware y software abiertos, además de un sistema de enrutamiento de tokens capaz de dirigir las solicitudes de los agentes hacia distintos modelos, incluyendo modelos frontier y alternativas open source.

La idea es permitir que las empresas integren capacidades de IA agéntica sobre infraestructura existente, ajustando la relación entre ejecución de agentes, inferencia y cómputo general según cada escenario.

AMD planea además contribuir la especificación de Helion al Open Compute Project para facilitar su adopción y desarrollo dentro del ecosistema.

Las primeras configuraciones de AMD Helion están actualmente en desarrollo junto a distintos socios y se espera que comiencen a estar disponibles en noviembre de 2026.

La plataforma puede responder preguntas, ejecutar tareas de forma autónoma, generar contenido multimedia y escribir o ejecutar código. Uno de sus puntos más interesantes es que puede seleccionar el modelo más adecuado para cada tarea, coordinando actualmente entre Google Gemini y modelos Claude, con la posibilidad de incorporar otros modelos abiertos o privados en el futuro.

Un agente con contexto empresarial y ejecución persistente

Gemini Agent puede utilizarse desde web, dispositivos móviles, Windows, Mac, línea de comandos, Google Workspace, Microsoft 365 y Slack, además de integrarse en aplicaciones de terceros.

Google también plantea un modelo de ejecución persistente en la nube, lo que permite que determinadas tareas sigan funcionando incluso después de cerrar el equipo. A esto se suma la posibilidad de crear subagentes para resolver trabajos complejos en paralelo o de forma secuencial.

La plataforma también puede operar como un coworker agent, es decir, como un integrante persistente del equipo con identidad propia, almacenamiento dedicado y acceso al contexto compartido de la organización.

Integración con herramientas empresariales

Gemini Agent puede conectarse con plataformas como Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Google Workspace, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres y Snowflake, además de archivos locales y servidores MCP.

Dentro de Google Workspace, puede realizar tareas como programar reuniones, investigar tendencias, generar modelos financieros en Sheets y crear presentaciones sin necesidad de volver a explicar el contexto en cada etapa.

También puede sugerir de forma proactiva tareas para delegar, priorizar mensajes relevantes y trabajar con información del usuario, sus proyectos y su organización.

Seguridad y gobernanza para empresas

Google Cloud también puso énfasis en la seguridad y el control administrativo. Cada agente puede contar con identidad propia, permisos basados en roles, registro de acciones y ejecución dentro de entornos aislados.

Las acciones pueden auditarse y supervisarse en tiempo real, mientras que las políticas de acceso pueden definirse de forma centralizada para aplicarlas a los agentes de una organización.

Los proyectos, compartidos inicialmente en Reddit y alojados en GitHub, incluyen aplicaciones como PhotoCraft, LightCraft, ImageCraft y FilmCraft, pensadas como alternativas a algunos de los programas creativos más utilizados de Adobe.

La propuesta busca ofrecer interfaces y funciones familiares para facilitar la transición de usuarios acostumbrados al ecosistema de Adobe. Según su creador, el objetivo es alcanzar una paridad funcional del 100% en aproximadamente un mes, una meta bastante ambiciosa considerando la complejidad de este tipo de software.

Desarrolladas en Rust con apoyo de Claude

El desarrollador destaca que los proyectos fueron construidos en Rust, utilizando Claude como apoyo durante el proceso de programación.

La idea apunta a combinar desarrollo asistido por inteligencia artificial con software libre, permitiendo que cualquier usuario pueda descargar, revisar y modificar el código.

Sin embargo, la iniciativa también ha generado dudas dentro de la comunidad. Algunos usuarios han cuestionado tanto la seguridad de las aplicaciones como su nivel real de funcionalidad, especialmente considerando la rapidez con la que fueron desarrolladas.

Una alternativa todavía en etapa temprana

Adobe mantiene una posición dominante dentro de los flujos creativos profesionales, por lo que replicar el comportamiento y compatibilidad de herramientas consolidadas durante décadas representa un desafío considerable.

Por ahora, estos proyectos deben considerarse como alternativas en desarrollo más que como reemplazos directos de Adobe Creative Suite. Su evolución dependerá tanto del trabajo de su creador como de la participación de la comunidad open source.

Fuente: Github via Tom’sHardware

La iniciativa se enmarca en la Ley Marco de Ciberseguridad N°21.663 y cuenta con la colaboración del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Según ANCI, este ejercicio se realizará de forma anual con el objetivo de diagnosticar y mejorar las capacidades de ciberseguridad a nivel país

Un ejercicio tipo Capture The Flag

La actividad se desarrollará completamente en línea y tendrá formato Capture The Flag (CTF). Los participantes deberán resolver 12 desafíos técnicos basados en situaciones que pueden presentarse en el ámbito de la ciberseguridad, dentro de un entorno controlado.

Las pruebas estarán orientadas a áreas como seguridad web, análisis forense digital, criptografía, ingeniería inversa, explotación de binarios, seguridad de redes y OSINT, por lo que se requiere al menos un nivel intermedio de conocimientos en ciberseguridad.

El objetivo es promover el aprendizaje práctico, fortalecer habilidades de análisis e investigación y fomentar la colaboración entre quienes trabajan o se forman en protección del ciberespacio.

Inscripciones abiertas hasta el 27 de octubre

Podrán participar especialistas y estudiantes que vivan en Chile, ya sea de forma individual o en equipo. Las inscripciones estarán abiertas hasta el 27 de octubre a través del sitio habilitado por ANCI: HackRocks

Entre los requisitos técnicos se solicita contar con un computador Windows, Linux o macOS con permisos para instalar herramientas, navegador actualizado y una conexión estable a Internet. En caso de participar desde una red institucional, se recomienda coordinar previamente los accesos con el equipo de TI.

La plataforma puede ofrecer hasta 1 petaflop de rendimiento en IA y hasta 128 GB de memoria unificada, permitiendo ejecutar modelos de lenguaje y visión, generación de imágenes y video, LoRA, agentes de IA y escenas 3D directamente en el equipo, sin depender necesariamente de la nube.

ProArt P14 y P16 apuntan a creadores móviles

El ProArt P16 tiene un grosor de 12,9 mm y un peso de 1,77 kg, mientras que el ProArt P14 baja a 13,9 mm y 1,48 kg. Ambos integran pantallas ASUS Lumina Pro OLED con precisión de color Delta E<1, hasta 1.600 nits de brillo máximo y tasa de refresco variable de 120 Hz.

El P16 podrá configurarse con pantalla de hasta 4K, mientras que el P14 llegará hasta 3K. ASUS también integra herramientas orientadas a creación con IA, incluyendo MuseTree, StoryCube y compatibilidad con plataformas como ComfyUI y Hermes, además de opciones para trabajar con modelos locales y servicios en la nube.

ProArt GR1X lleva RTX Spark a un mini PC

La tercera novedad es el ProArt GR1X, un mini PC de 150 x 150 x 51 mm pensado para cargas de IA local permanentes.

Incluye doble ventilador, dos ranuras M.2, red 10GbE, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4 y soporte para hasta cuatro pantallas 4K, apuntando a funcionar como un hub compacto para agentes, inferencia, generación de contenido y automatización de flujos creativos.

La configuración base incluirá un procesador de 18 núcleos, 24 GB de memoria RAM y 512 GB de almacenamiento, posicionándolo directamente en el segmento premium de notebooks para creación de contenido, gaming y cargas de inteligencia artificial local.

Pantalla HDR y hasta 128 GB de memoria unificada

El Surface Laptop Ultra incorpora una pantalla táctil HDR de 15 pulgadas con hasta 2.000 nits de brillo máximo, además de un trackpad de mayor tamaño con respuesta háptica.

Su principal novedad está en el uso de NVIDIA RTX Spark, una plataforma basada en arquitectura Arm que puede configurarse con hasta 128 GB de memoria unificada. Tanto Microsoft como NVIDIA están orientando estos equipos a usuarios que necesitan alto rendimiento en aplicaciones creativas, juegos y modelos de IA ejecutados localmente.

El equipo utiliza un chasis de aluminio y ofrece una conectividad bastante completa, con tres puertos USB-C, HDMI, USB-A, lector SD de tamaño completo y conector de 3,5 mm para audífonos.

Hasta US$5.899,99 en su configuración superior

Microsoft ofrecerá varias configuraciones del Surface Laptop Ultra. El modelo más costoso llegará a US$5.899,99 e incluirá 128 GB de RAM, procesador de 20 núcleos y 1 TB de almacenamiento.

Las reservas ya están disponibles, mientras que las primeras unidades comenzarán a llegar el próximo 16 de octubre, coincidiendo con el despliegue de otros equipos basados en RTX Spark.

La referencia aparece en las notas de la versión 8.40.8510 beta de AIDA64, donde se añade identificación para esta nueva serie. Aunque Intel todavía no ha confirmado oficialmente los nombres comerciales de Nova Lake-S, la mención coincide con filtraciones anteriores que apuntaban a modelos como Core Ultra 5 4650KF, Core Ultra 7 4850K y Core Ultra 9 4950K.

Intel dejaría atrás la serie Core Ultra 200

Con Arrow Lake, Intel utiliza actualmente la familia Core Ultra 200, por lo que el salto hacia Core Ultra 4000 supondría un cambio importante en la estructura de nombres para escritorio.

Por ahora, esta información debe considerarse como una confirmación no oficial. AIDA64 suele actualizar su base de datos con antelación para reconocer nuevo hardware, pero la nomenclatura definitiva dependerá del anuncio formal de Intel.

Las filtraciones también sitúan a Nova Lake-S con configuraciones de hasta 52 núcleos en sus modelos superiores, aunque distintas variantes llegarían en etapas diferentes.

Nova Lake-S apuntaría a 2027

Los primeros procesadores Intel Nova Lake-S para escritorio son esperados para el primer trimestre de 2027, mientras que modelos de mayor cantidad de núcleos podrían aparecer posteriormente durante Computex 2027.

Si la nomenclatura vista en AIDA64 termina siendo la definitiva, la próxima generación de escritorio de Intel llegaría al mercado bajo las familias Core Ultra 5 4000, Core Ultra 7 4000 y Core Ultra 9 4000.

Fuente: AIDA64Beta

La campaña está orientada principalmente a usuarios que estén pensando en renovar o actualizar su PC, especialmente para gaming, streaming, creación de contenido y multitarea.

Juegos incluidos con productos elegibles

Durante Intel Gamer Days 2026, quienes compren productos Intel participantes podrán acceder, según la promoción aplicada por cada retailer, a STAR WARS: Galactic Racer o Tomb Raider: Legacy of Atlantis.

Los códigos se gestionan a través de la plataforma de promociones de Intel y están sujetos a elegibilidad, disponibilidad y a los términos de cada comercio participante.

Hay que considerar que ambos títulos tienen fechas de disponibilidad distintas. STAR WARS: Galactic Racer puede descargarse desde el 6 de octubre de 2026, mientras que Tomb Raider: Legacy of Atlantis estará disponible desde el 12 de febrero de 2027.

Cada código es de uso único y permite descargar solamente uno de los dos juegos disponibles. Plataforma de canje: https://softwareoffer.intel.com/

Ofertas disponibles hasta el 11 de octubre

Intel Gamer Days 2026 estará vigente hasta el 11 de octubre en retailers participantes de América Latina. Los descuentos, productos elegibles y disponibilidad pueden variar según cada mercado y tienda.

El acuerdo, que según reportes tendría un valor estimado de US$6.900 millones, también incluiría LogicFolding, una tecnología de diseño de silicio desarrollada por Huawei para mejorar la densidad de transistores y la eficiencia energética mediante apilamiento vertical.

LogicFolding apunta a mejorar densidad y eficiencia

La propuesta de Huawei busca reducir la distancia entre los elementos de cómputo apilando capas de silicio. Según los datos citados, esta técnica permitiría aumentar en torno a 55% la densidad de transistores y mejorar cerca de 41% la eficiencia energética.

Huawei ha desarrollado esta tecnología en un contexto donde no tiene acceso a litografía EUV, utilizando procesos DUV junto con LogicFolding para compensar parte de esas limitaciones de fabricación.

Para Qualcomm, que sí tiene acceso a nodos avanzados, esta tecnología podría abrir nuevas posibilidades para aumentar densidad y eficiencia en futuros diseños de chips.

El acuerdo también incluye tecnologías 4G y 5G

Además de LogicFolding, Qualcomm podrá utilizar propiedad intelectual de Huawei relacionada con 4G y 5G, incluyendo tecnologías vinculadas a transmisión de señal y códigos polares.

Qualcomm podrá seleccionar e integrar las tecnologías que considere más adecuadas dentro de sus propios módems y plataformas.

Fuentes: Qualcomm, Huawei

AMD define un Agentic PC como un equipo que combina CPU, GPU y NPU para ejecutar agentes de IA de forma local y con buen rendimiento. En su hoja de ruta, la compañía posiciona a Ryzen AI Max como la base de esta categoría desde 2025, mientras que la nueva serie Ryzen AI Max 400 representa la siguiente generación.

Hasta 192 GB de memoria y modelos de gran tamaño

Según AMD, las configuraciones Ryzen AI Max pueden integrar hasta 16 núcleos y 32 hilos Zen 5, gráficos RDNA 3.5, arquitectura XDNA 2 y hasta 192 GB de memoria LPDDR5X unificada. La compañía destaca además la posibilidad de ejecutar cargas de IA de forma nativa sobre Windows y Linux.

En sus propias pruebas, AMD mostró sistemas Ryzen AI Max+ PRO 495 con 192 GB de memoria ejecutando localmente modelos de hasta 320.000 millones de parámetros, como GLM 5.3 Flash, además de múltiples agentes basados en Qwen 3.8 Flash Next. La compañía reporta hasta 20 tokens por segundo con GLM 5.3 Flash y hasta 42 tokens por segundo con Qwen 3.8 Flash Next bajo las configuraciones probadas.

AMD también comparó su Ryzen AI Max+ PRO 495 frente al Intel Core Ultra X9 388H en distintos flujos de IA generativa sobre Windows, mostrando ventajas de rendimiento en las pruebas internas presentadas por la compañía.

AMD prepara el terreno frente a RTX Spark

La ofensiva llega justo cuando NVIDIA se prepara para ampliar su presencia en PCs orientados a IA local con RTX Spark. AMD, por su parte, busca remarcar que ya cuenta con un ecosistema establecido para este tipo de cargas, incluyendo soporte para aplicaciones profesionales, herramientas de desarrollo y software basado en ROCm.

La compañía también destaca alianzas con Microsoft, Cisco y Perplexity para ampliar el uso de sus plataformas en desarrollo, empresa y ejecución local de agentes de IA.

La nueva configuración estará disponible a través de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI, manteniendo el GB10 Grace Blackwell Superchip, DGX OS y el stack completo de software de NVIDIA AI.

IA local con hasta 100.000 millones de parámetros

La DGX Spark combina arquitectura NVIDIA Grace Blackwell, memoria unificada, conectividad ConnectX-7 y aceleración CUDA en un formato compacto orientado a agentes, inferencia, fine-tuning, ciencia de datos y desarrollo en el edge.

La versión de 64 GB puede ejecutar localmente modelos de hasta 100.000 millones de parámetros, mientras que dos unidades conectadas entre sí pueden combinar su memoria hasta alcanzar 128 GB y ampliar el soporte a modelos de hasta 200.000 millones de parámetros.

Según NVIDIA, en una prueba con Qwen 3.8 27B, dos sistemas DGX Spark de 64 GB trabajando en conjunto consiguieron hasta 1,7 veces más rendimiento frente a una sola unidad.

Soporte para Ollama, vLLM, PyTorch y más

El sistema viene preparado para trabajar desde el primer momento con herramientas como NVIDIA Agent Toolkit, CUDA-X AI, Nemotron, Ollama, vLLM y PyTorch con CUDA.

Además, NVIDIA Sync Cluster Assistant permite conectar dos unidades mediante sus interfaces ConnectX-7 y configurar automáticamente el entorno multi-nodo. La compañía también prepara Sync Model Launcher, que permitirá desplegar modelos locales como Qwen3.8 27B con una configuración simplificada.

Entre los casos de uso propuestos se encuentran agentes de IA ejecutándose de forma permanente, inferencia para aplicaciones utilizadas desde otros PCs y escalamiento hacia configuraciones de dos nodos cuando aumentan las necesidades de memoria o cómputo.

Precio y disponibilidad

Esta nueva DGX Spark 64 GB estará disponible desde el 23 de octubre por un precio inicial de US$4.999, a través de los fabricantes asociados.

Fuente: NVIDIA

Con el nuevo esquema, quienes utilicen Gemini sin un plan de pago tendrán acceso únicamente a Flash-Lite, mientras que los suscriptores de AI Plus podrán utilizar Flash-Lite y Flash. Los planes AI Pro y AI Ultra mantendrán acceso a Flash-Lite, Flash y Pro.

Así quedará el acceso a los modelos

Además, en cada modelo disponible será posible seleccionar el nivel de esfuerzo entre bajo, medio o alto, lo que permite aumentar la capacidad de razonamiento y la profundidad de las respuestas, aunque también consume una mayor parte del límite disponible.

Los usuarios de AI Pro y AI Ultra también mantendrán acceso a Deep Think, la opción de mayor razonamiento paralelo dentro de Gemini.

Nuevos límites basados en consumo computacional

Google también mantiene el sistema de límites de uso introducido durante 2026, basado en los recursos de computación utilizados. Estos límites se actualizan cada cinco horas hasta alcanzar el máximo semanal y consideran factores como la complejidad de la petición, las funciones utilizadas y la duración de la conversación.

Los usuarios de pago cuentan con límites superiores:

• AI Plus: 2 veces los límites estándar.
• AI Pro: 4 veces los límites estándar.
• AI Ultra: entre 5 y 20 veces más que AI Pro, dependiendo de la suscripción.

Funciones como generación de imágenes, videos y música, Deep Research, el modelo Pro y Deep Think consumen más recursos y pueden hacer que estos límites se alcancen con mayor rapidez.

Fuente: Google