Resumen

El secretario de Comercio de Estados Unidos, Howard Lutnick, dijo que el país no está a favor de que Apple compre chips de memoria a fabricantes chinos e instó a la compañía a buscar otras soluciones a la escasez causada por la IA. La escasez procede de la demanda de memoria de los centros de datos de IA. La declaración es una presión política, no una prohibición.

La empresa de investigación en IA Pathway, que desarrolla modelos basados en lo que llama una arquitectura BDH posterior al Transformer, ha cerrado una ronda semilla de 30 millones de dólares con una valoración de 500 millones. Una valoración semilla de este nivel se fija sobre una afirmación arquitectónica, no sobre un producto. La afirmación de la arquitectura no ha sido verificada de forma independiente.

The Information informa de que Nvidia negocia invertir hasta 3.000 millones de dólares en SB Energy, la promotora de centros de datos respaldada por SoftBank que está detrás del enorme campus de OpenAI en Ohio. Nvidia pasa de vender chips a poseer parte de la infraestructura.

Vals, que desarrolla evaluaciones y pruebas para medir modelos de IA en tareas del mundo real, ha cerrado una ronda de 40 millones liderada por a16z con una valoración de 400 millones. Se indica que sus ingresos se han multiplicado por ocho desde 2025. La ronda muestra que la evaluación de modelos se ha convertido en un mercado propio.

Según Newcomer, los acuerdos con doble valoración se han generalizado en el ciclo de financiación de la IA: las firmas de prestigio monetizan su marca logrando mejores precios en la misma ronda. La práctica invalida el supuesto de que una ronda tiene una única valoración.

Una mujer de Wyoming se ha sumado a una demanda federal contra xAI en la que alega que su padrastro usó Grok para convertir una foto suya de la infancia en imágenes explícitas. La demanda abre la cuestión de la responsabilidad de la plataforma cuando se abusa de los modelos generadores de imágenes. Dos publicaciones han informado del caso; xAI no ha hecho declaraciones.

Según The Information, las firmas que recopilan datos para laboratorios de IA están impulsando la demanda de comprar o licenciar los conjuntos internos de startups que cierran o son adquiridas. La demanda llega a las startups adquiridas o en cierre en forma de ofertas directas. En un caso, esa oferta llegó ocho días después de un acuerdo de adquisición. Los conjuntos de datos se convierten en un activo inesperado de una empresa que se liquida.

Artificial Analysis ha lanzado Optima, una plataforma que permite crear evaluaciones a medida con datos y flujos propios, comparando modelos por coste y tiempo además de calidad. En aplicaciones basadas en agentes esas métricas pueden decir más que el precio bruto por token. La plataforma ataca el problema de que las evaluaciones generales no coincidan con tu trabajo.

Dynatrace adquiere Arize, especializada en observabilidad de IA y en el ciclo de desarrollo, por 915 millones de dólares, unos 815 millones de ellos en efectivo. Arize desarrolla herramientas que vigilan cómo se comportan los modelos en producción. La operación muestra que el mercado del software de monitorización se extiende hacia los sistemas de IA.

Un análisis de Bloomberg halla que los ciudadanos chinos son más optimistas sobre la IA que los estadounidenses, porque allí se ve como una herramienta práctica. La explicación que se ofrece es que en China la tecnología se percibe como una herramienta práctica. Se señala que en China la IA altera el trabajo de una proporción menor de la población. El argumento es que la experiencia pasada con la tecnología determina lo que se espera de ella.

Según el Wall Street Journal, Nvidia ha reformulado el acuerdo que financia el campus de centros de datos de OpenAI en Ohio y garantizará inicialmente solo la mitad del respaldo previsto. Con las nuevas condiciones, la compañía respaldaría inicialmente solo la mitad de los 250.000 millones previstos. El proyecto es de 10 gigavatios: una escala más próxima a la infraestructura energética que a un centro de datos. La información procede de fuentes del Wall Street Journal; ninguna de las partes lo ha confirmado.

La Comisión de Servicios Públicos de California ha aprobado que Waymo extienda su servicio de robotaxis a 18 condados, de Sonoma a San Diego: su mayor expansión hasta la fecha. La aprobación indica la confianza que los vehículos sin conductor han ganado del lado regulatorio.

Un estudio con participación de investigadores de Google muestra que entrenar a los chatbots para no afirmar que son conscientes cambia también su postura sobre derechos animales y religión. Los modelos sin esa restricción atribuyeron mucha más vida interior a los animales. Esos mismos modelos tendieron además a afirmar la existencia de un más allá. El hallazgo muestra que una intervención en un punto no se queda ahí.

Según The Washington Post, miembros del Congreso y sus asesores usan herramientas de IA con escasa supervisión, desde escribir discursos hasta clasificar el correo de los votantes. El uso carece en gran medida de supervisión: no hay una norma común ni obligación de declararlo. Parte de esas tareas alimenta directamente el proceso legislativo.

Computer History, de OpenAI, registra clics, pulsaciones y cambios de aplicación en Mac y los convierte en una línea temporal consultable para ChatGPT y Codex. Los datos se guardan localmente como archivos Markdown sin cifrar. OpenAI afirma que los datos no se usan para entrenar; las memorias que entran en los chats sí pueden acabar como datos de entrenamiento.

El consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, expuso su visión sobre la regulación de la IA: los pesos abiertos no bastan por sí solos y hay una crisis de confianza en el sector. Defiende la necesidad de someter los modelos a pruebas y señala una "crisis de confianza" en el sector. La discusión gira sobre si la regulación concentra el poder en unas pocas empresas o lo distribuye. Las declaraciones se produjeron en un intercambio en redes sociales, no en un documento formal de política.

El V4 Flash de DeepSeek, líder de las clasificaciones, completó solo el 53,8% de las tareas complejas de agente. Treinta tareas difíciles se ejecutaron en ocho andamiajes distintos. Composio ejecutó el modelo en ocho andamiajes de agente, entre ellos Claude Code y Codex, sobre 30 tareas difíciles con herramientas reales como Gmail y GitHub. De 240 ejecuciones totales, 129 pasaron; solo seis de los 30 flujos se completaron en todos los andamiajes. La diferencia muestra que el resultado depende menos del modelo que del andamiaje que lo rodea.

El matemático y medalla Fields Timothy Gowers afirma que casi todos los problemas matemáticos famosos resueltos por modelos de lenguaje se resolvieron con contraejemplos, no con demostraciones. Hallar un contraejemplo es producir un único caso que muestra que una afirmación es falsa; una demostración muestra que se cumple siempre. Son tareas cognitivamente distintas: una es búsqueda, la otra es construcción. La distinción muestra dónde están contribuyendo realmente los modelos en matemáticas.

Una encuesta representativa de Epoch AI halla que el 20% de los estadounidenses empleados delega en la IA al menos una tarea que antes hacía una persona, casi sin editar el resultado. Se trata de tareas que antes realizaba una persona, por lo que es una sustitución y no un añadido. Los encuestados aceptan por lo general el resultado de la IA con poca o ninguna edición. El hallazgo plantea menos una pregunta sobre productividad que sobre adónde fue el paso de revisión.