Microsoft lanza la división CoreAI para unificar la ingeniería de plataformas y herramientas

Microsoft ha establecido una nueva unidad de ingeniería llamada CoreAI: Platform and Tools, liderada por el exejecutivo de Meta Jay Parikh. Esta división tiene como objetivo centralizar el desarrollo de tecnologías e infraestructura de IA fundamentales tanto para operaciones internas como para productos de clientes externos.

Para los equipos empresariales, este movimiento señala un cambio hacia herramientas más integradas y estandarizadas dentro del ecosistema de Microsoft. Sugiere que la futura infraestructura de IA se centrará en reducir la fragmentación, simplificando potencialmente el despliegue de aplicaciones de producción.

  • Jay Parikh nombrado para liderar la nueva división de ingeniería CoreAI
  • La unidad se centrará en la creación de plataformas unificadas para el desarrollo de IA central
  • La infraestructura respaldará tanto los proyectos internos de Microsoft como las ofertas comerciales para clientes
  • El movimiento busca acelerar la entrega de herramientas de IA escalables en toda la pila empresarial
Apps y plataformas de IA IA soberana IA generativa
Todas las noticias de IA

Más noticias de IA

Herramientas

La adopción de la IA de código abierto crece en medio de obstáculos de seguridad y licencias empresariales

Los modelos de inteligencia artificial de código abierto están experimentando una rápida adopción empresarial, ofreciendo a las organizaciones una mayor privacidad de datos, un control de costes predecible y profundas capacidades de personalización. A pesar de estas ventajas, los equipos de ingeniería se enfrentan a una considerable fricción operativa al llevar modelos abiertos a producción. Las empresas deben gestionar activamente términos de licencia complejos, vulnerabilidades de software y sustanciales obstáculos de despliegue en sus flujos de trabajo.

Herramientas

La IA empresarial cambia su enfoque hacia los costes de inferencia ante la rápida proliferación de modelos

A medida que llegan nuevos modelos cada semana y la capacidad global de GPU se amplía en millones de unidades, el enfoque operativo principal de la IA empresarial se está desplazando del entrenamiento a la inferencia. Las organizaciones ahora deben diseñar estrategias de computación sostenibles para controlar los costes operativos recurrentes a medida que se multiplican los volúmenes diarios de consultas. La gestión de los gastos de inferencia se ha vuelto fundamental para los presupuestos de despliegue a largo plazo.

Herramientas

Se proyecta que OpenAI consumirá 280 mil millones de dólares a medida que aumentan los costes a largo plazo

Nuevas proyecciones financieras indican que OpenAI podría gastar aproximadamente 280 mil millones de dólares hasta 2030 a medida que amplía sus operaciones. Las estimaciones analizan las pérdidas previstas del proveedor junto con ambiciosas hojas de ruta de ingresos para la próxima década. Estas cifras resaltan el inmenso gasto de capital necesario para entrenar y mantener sistemas de inteligencia artificial de frontera.

Ready to build something
extraordinary?

15 minutes. No pitch deck. Just a conversation about what AI can do for your team.

Talk directly with our AI specialists

15 min, sin compromiso
Sin presión comercial
Prototipo en 7 días