IBM presenta su nuevo mainframe z17: potencia, eficiencia y futuro para la era de la IA

Aunque muchas veces pensemos que los mainframes son cosa del pasado, en realidad siguen siendo el motor silencioso de muchas de las operaciones más críticas del mundo corporativo. Hoy, IBM ha dado un paso importante en la evolución de este tipo de sistemas con el lanzamiento del IBM z17, una plataforma pensada no solo para sobrevivir, sino para prosperar en la era de la inteligencia artificial.

¿Qué es un mainframe y por qué sigue siendo relevante?

Un mainframe es como el motor de un tren de carga: no será el vehículo más vistoso, pero es el que puede mover toneladas con estabilidad, seguridad y sin interrupciones. Grandes bancos, aseguradoras y organismos gubernamentales siguen dependiendo de estos sistemas para procesar miles de millones de transacciones al día, y por una buena razón: son seguros, robustos y extremadamente confiables.

De hecho, el 71% de las empresas Fortune 500 todavía usa mainframes, y el mercado global de esta tecnología alcanzó los 5.300 millones de dólares en 2024, según datos de Market Research Future.

Nace el IBM z17: diseñado para la inteligencia artificial

El nuevo IBM z17 llega como la evolución natural de su antecesor, el IBM z16. Esta nueva versión introduce mejoras centradas en facilitar la adopción de IA en entornos empresariales complejos. Equipado con el procesador IBM Telum II, el z17 puede ejecutar hasta 450.000 millones de inferencias diarias, lo que supone un aumento del 50% en capacidad de procesamiento respecto al modelo anterior.

Lo novedoso es que este modelo no se queda en la inteligencia artificial transaccional, sino que permite trabajar con cargas de trabajo más amplias, incluyendo modelos de lenguaje grande (LLMs) y asistentes inteligentes, gracias a su arquitectura de IA multimodelo.

Inteligencia en el corazón del sistema

El procesador Telum II incluye un acelerador de IA integrado de segunda generación, lo que permite que la inteligencia artificial forme parte nativa del procesamiento del sistema, sin depender de componentes externos. A esto se suma la posibilidad de incorporar el acelerador IBM Spyre, una opción adicional que estará disponible a finales de 2025, ideal para empresas que quieran llevar la IA generativa directamente al mainframe de forma segura.

Como lo explica Ross Mauri, director general de IBM Z y LinuxONE, “la industria está comprendiendo que la IA será tan valiosa como la infraestructura donde se ejecuta”. Por eso, z17 ofrece el procesamiento, almacenamiento y software necesarios para convertir la IA en una operación práctica y escalable.

Un sistema construido con retroalimentación real

Para el desarrollo del z17, IBM trabajó durante cinco años recibiendo aportes de más de 100 clientes. Esta colaboración directa no solo influyó en el diseño del hardware, sino también en aspectos clave como la usabilidad, la gestión inteligente del sistema, y nuevas herramientas que aprovechan la IA para facilitar su administración.

Es como si IBM hubiera construido el z17 como un traje a medida para las necesidades reales del sector empresarial, anticipando cambios como la irrupción de los modelos generativos o el uso de grandes volúmenes de datos internos que antes estaban desaprovechados.

Seguridad y eficiencia como pilares clave

En un entorno empresarial donde los datos son el activo más valioso, el z17 llega con cifrado completo de extremo a extremo, lo que permite procesar información sensible —incluso mediante modelos de IA— sin comprometer la privacidad ni el cumplimiento normativo.

Además, se ha logrado una mejora significativa en eficiencia energética. El sistema ofrece una aceleración de IA 7,5 veces superior utilizando 5,5 veces menos energía que otras plataformas disponibles, lo que lo convierte en una opción atractiva tanto por razones económicas como medioambientales.

Preparado para lo que venga

Una de las decisiones estratégicas de IBM fue construir el z17 con capacidad de crecimiento (headroom). Esto significa que la arquitectura permite añadir más chips de aceleración, mayor memoria local y nuevos modelos de IA sin cambiar la base del sistema. Es una apuesta clara por la agilidad, sabiendo que en IA “no sabemos lo que no sabemos aún”.

En sus primeras versiones, el sistema soportará 48 chips Spyre, pero está preparado para escalar hasta 96 en un plazo de 12 meses. Esto da a las empresas margen para experimentar, evolucionar y adaptarse sin tener que rediseñar su infraestructura cada año.

Novedades en software: z/OS 3.2

Acompañando al nuevo hardware, IBM también anunció una actualización de su sistema operativo: z/OS 3.2, que estará disponible en el tercer trimestre de 2025. Esta nueva versión está pensada para aprovechar al máximo las capacidades de IA acelerada por hardware, además de ofrecer nuevas herramientas para:

  • Mejorar la gestión inteligente del sistema

  • Acceder a datos mediante métodos modernos, como bases de datos NoSQL

  • Potenciar el procesamiento de datos en entornos híbridos y en la nube

Esto permitirá que las empresas puedan conectar la IA con una mayor cantidad de datos históricos y operacionales, transformándolos en insights predictivos útiles para la toma de decisiones.

¿Qué aplicaciones concretas permite?

El z17 está preparado para más de 250 casos de uso de inteligencia artificial, que van desde el análisis de riesgo financiero y la detección de fraudes, hasta la automatización de atención al cliente o la optimización de cadenas de suministro.

Gracias a su capacidad multimodelo, permite ejecutar distintos tipos de modelos en paralelo, lo que se traduce en una mayor flexibilidad operativa. Es como tener varios expertos digitales trabajando al mismo tiempo, cada uno en su especialidad, sin interferencias.

Disponibilidad y visión a largo plazo

El IBM z17 estará disponible desde el 18 de junio de 2025, y marca un antes y un después en la forma en que la infraestructura empresarial puede aprovechar la inteligencia artificial. No se trata solo de un avance técnico, sino de una visión clara de futuro: una plataforma donde los datos, el rendimiento y la seguridad conviven para potenciar la innovación con IA, de forma práctica y escalable.

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La inteligencia artificial avanza a pasos cada vez más firmes y veloces. Esta vez, la atención está puesta en DeepSeek, una startup china que ha generado revuelo desde inicios del año con su propuesta de IA de bajo costo y alto rendimiento. En colaboración con investigadores de la prestigiosa Universidad de Tsinghua, están desarrollando modelos que no solo razonan mejor, sino que aprenden a mejorar por sí mismos mientras trabajan.

Este nuevo enfoque tiene un nombre técnico: DeepSeek-GRM, que significa Generalist Reward Modeling o «modelo generalista de recompensas». Y aunque suene complejo, su objetivo es simple: que la IA aprenda como un humano que recibe consejos, se autocorrige y mejora cada vez más con la práctica.

Vamos a desglosarlo para entender qué significa todo esto, por qué es importante y cómo podría cambiar la forma en que usamos la inteligencia artificial en el día a día.

¿Qué es un modelo de recompensa y por qué importa?

Imagina que estás enseñando a un niño a andar en bicicleta. Cada vez que lo hace bien, le das una palabra de aliento o una sonrisa. Si comete un error, lo corriges con cuidado. Así, poco a poco, mejora.

Los modelos de recompensa en IA funcionan de forma parecida. Se les enseña qué tipo de respuestas o acciones son «buenas» y cuáles no lo son. A esto se le llama aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning, en inglés). Es una técnica clave para que la IA no solo procese datos, sino que tome decisiones más acertadas en función de lo que ha aprendido.

Hasta ahora, esta técnica se usaba en contextos muy específicos, como juegos o tareas matemáticas. Pero escalarla a situaciones más generales y complejas (como conversar con humanos o entender textos ambiguos) ha sido un reto. Aquí es donde entra DeepSeek-GRM.

¿Qué propone DeepSeek-GRM?

El avance principal de DeepSeek-GRM está en un nuevo método que han llamado «self-principled critique tuning». En palabras más sencillas, es como si la IA desarrollara una especie de voz interna crítica que la guía a mejorar sus respuestas en tiempo real, sin necesidad de volver a ser entrenada desde cero.

Pongamos un ejemplo cotidiano: imagina que usas un asistente virtual y le preguntas por un restaurante cercano. Si sugiere uno que ya está cerrado, y tú le corriges, este sistema aprendería de ese error en ese mismo momento, ajustando su comportamiento futuro de forma autónoma y precisa.

Esto implica dos grandes beneficios:

  1. Mayor alineación con preferencias humanas: los modelos pueden adaptar sus respuestas a lo que realmente espera el usuario.

  2. Menor necesidad de recursos computacionales: al no tener que rehacer todo el entrenamiento desde cero, el proceso es más eficiente y ecológico.

¿Qué diferencia a DeepSeek de otros actores del sector?

DeepSeek no está sola en esta carrera. Empresas como OpenAI, Meta y Alibaba también están explorando la idea de que los modelos de IA puedan aprender en el acto, mientras realizan tareas.

Pero hay un factor que hace destacar a DeepSeek: su apuesta por modelos más ligeros y eficientes, usando una arquitectura llamada Mixture of Experts (MoE). Esta técnica permite que solo ciertas partes del modelo trabajen en cada momento, como si un equipo de expertos internos se turnara para resolver lo que mejor saben hacer.

Meta, por ejemplo, acaba de lanzar Llama 4, su nuevo modelo de IA, también basado en MoE. Pero incluso ellos han comparado sus avances con los de DeepSeek, reconociendo su eficiencia. Esto dice mucho del impacto que está teniendo esta startup con sede en Hangzhou.

¿Por qué importa que sea de código abierto?

Otro punto clave es que DeepSeek-GRM será modelo de código abierto, lo que significa que cualquier desarrollador, empresa o investigador podrá estudiar su funcionamiento, adaptarlo y usarlo libremente.

Esto es importante por varias razones:

  • Fomenta la innovación colaborativa: al compartir el conocimiento, se acelera el desarrollo de nuevas aplicaciones prácticas.

  • Permite auditorías externas: otros expertos pueden revisar el código y asegurarse de que la IA se comporta de forma ética y transparente.

  • Reduce la dependencia de grandes corporaciones: más jugadores pueden acceder a tecnología avanzada sin pagar altos costos.

Un paso hacia una inteligencia artificial más humana

Más allá de la técnica, el objetivo de fondo es acercar la inteligencia artificial al comportamiento humano. Que no solo responda rápido, sino que entienda el contexto, reconozca errores y se adapte con empatía.

La colaboración entre DeepSeek y la Universidad de Tsinghua es una muestra de cómo la academia y la industria pueden ir de la mano para resolver problemas reales. Al reducir el uso de recursos, hacer los modelos más comprensibles y permitir que aprendan por sí solos, están sentando las bases para una nueva generación de IA más sostenible, accesible y útil.

Este tipo de avances no solo beneficiará a empresas tecnológicas. También podría tener un impacto tangible en sectores como la educación, la salud, el comercio y la administración pública. Imagina sistemas educativos personalizados que se adaptan a cada alumno o asistentes médicos que aprenden de cada paciente para mejorar su diagnóstico.

¿Qué sigue para DeepSeek?

Aunque aún no se ha anunciado una fecha para el lanzamiento de su próximo modelo insignia, está claro que DeepSeek está marcando su propio camino. Al combinar una fuerte base de investigación con decisiones estratégicas como el código abierto y el bajo consumo de recursos, esta startup china está demostrando que hay otras formas de avanzar en inteligencia artificial más allá de las grandes marcas estadounidenses.

El camino hacia una IA verdaderamente útil y ética es largo, pero pasos como este nos acercan a ese horizonte.

La NASA lanza un desafío para transformar residuos humanos en recursos útiles en la Luna

Cuando pensamos en misiones espaciales, solemos imaginar astronautas flotando en gravedad cero, paisajes lunares y tecnologías futuristas. Pero hay una parte menos glamurosa que rara vez se menciona: ¿qué pasa con los residuos humanos en el espacio? En la Luna, por ejemplo, aún permanecen 96 bolsas con heces, orina y vómito dejadas por los astronautas del programa Apolo hace más de 50 años. Para evitar que eso se repita, la NASA quiere darle una segunda vida a esos desechos… y ha puesto sobre la mesa 3 millones de dólares para quien logre hacerlo realidad.

Este es el punto de partida del LunaRecycle Challenge, un concurso internacional que busca transformar un problema bastante desagradable en una oportunidad para la innovación. Continúa leyendo «La NASA lanza un desafío para transformar residuos humanos en recursos útiles en la Luna»