Treinta mil millones de dólares al año. Eso factura Anthropic, una empresa que la mayoría de la gente no podría nombrar. Meta lanzó un modelo que no es el mejor del mundo pero que ya vive en mil quinientos millones de teléfonos. Japón desmanteló su ley de privacidad para no quedarse fuera de la fiesta. Y una inteligencia artificial resolvió problemas matemáticos que llevaban décadas sin respuesta, pero eso a nadie le importó. Estaban ocupados contando dinero.

Hoy destacamos:
• Anthropic triplica ingresos a treinta mil millones y rebasa a OpenAI
• Meta lanza Muse Spark: no el mejor modelo, pero sí mil quinientos millones de usuarios
• GPT-5.4 resuelve cinco problemas de Erdős que nadie había podido tocar
• Japón desmantela su ley de privacidad para ganar la carrera de la IA
• La semana de los robots: humanoides de veinte mil dólares, cerebros que no fallan y una guerra con drones terrestres
• Karpathy, LeCun y Hassabis piensan en voz alta
• OpenAI prepara modelo de ciberseguridad para competir con Mythos

Anthropic llega a treinta mil millones y supera a OpenAI

Los que leyeron el Vigía del martes ya sabían que Anthropic había rebasado a OpenAI en ingresos. Ahora la ventaja es obscena: treinta mil millones de dólares anualizados, el triple de hace cuatro meses. OpenAI reporta veinticinco mil millones. Por primera vez, la empresa que nació como “la alternativa responsable” lidera la carrera por el dinero.

El crecimiento viene del lado empresarial. Los clientes que gastan más de un millón de dólares al año se duplicaron de quinientos a mil en menos de dos meses. Claude Code —la plataforma de programación agéntica que, la neta, está cambiando cómo se escribe software— genera por sí sola más de dos mil quinientos millones anualizados. Y entrenar Mythos, el modelo que la semana pasada nos tenía hablando de ciberseguridad autónoma, costó diez mil millones de dólares. Diez mil millones. En un solo modelo.

Pero hay una nota disonante. La venta secundaria de acciones, que aspiraba a recaudar seis mil millones, se quedó corta. La mayoría de los empleados no vendió. Michael Burry —sí, el de La gran apuesta— dice que Anthropic le está comiendo el almuerzo a Palantir. Los analistas ya hablan de una OPI para finales de año.

Meta lanza Muse Spark: el modelo que no necesita ser el mejor

Meta presentó Muse Spark, el primer modelo de su nueva división Meta Superintelligence Labs dirigida por Alexandr Wang. Internamente lo llamaron “Avocado”. Se construyó desde cero en nueve meses con infraestructura, arquitectura y datos completamente nuevos. Adiós, Llama.

Los números: Muse Spark obtiene 52 en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo coloca entre los cinco mejores del mundo, detrás de GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.6. Domina en benchmarks de salud. Pero en programación y tareas agénticas de largo aliento, se queda corto. La app de Meta AI subió al puesto cinco en la tienda de aplicaciones al día siguiente del lanzamiento.

Lo interesante no son los puntos sino la estrategia. Muse Spark es gratuito y ya está disponible en WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger y los lentes Ray-Ban de Meta. Zuckerberg entendió algo que sus competidores todavía no quieren aceptar: Meta no necesita el mejor modelo de IA del mundo. Necesita uno suficientemente bueno para sus mil quinientos millones de usuarios. El benchmark que importa no es el de la academia, es el de la adopción. Y ahí nadie le gana.

GPT-5.4 sigue resolviendo problemas de Erdős

Mientras todos miran las cifras de ingresos, investigadores de OpenAI usaron un modelo interno para resolver cinco problemas abiertos planteados por el legendario matemático Paul Erdős. Uno de los hallazgos fue un contraejemplo a una conjetura sobre coloreo de grafos que se asumía verdadera desde hacía décadas. Suena abstracto. No lo es.

No es la primera vez. En enero, GPT-5.2 resolvió tres problemas de Erdős en una semana. El medallista Fields Terence Tao verificó personalmente las demostraciones y las aceptó como pruebas originales. Tao no es de los que regala elogios.

Japón desmonta su ley de privacidad para ganar la carrera de la IA

Japón anunció reformas a su ley de protección de datos personales con un objetivo declarado: convertirse en el país más fácil del mundo para desarrollar inteligencia artificial. No es el único: el Reino Unido lo hizo en 2025 con su Data Use and Access Act, y la Unión Europea prepara su Digital Omnibus con la misma intención.

La ley de IA de Japón, aprobada en mayo de 2025, ni siquiera menciona la protección de derechos fundamentales en su primer artículo. Se llama, literalmente, “Ley para la Promoción de la Investigación, Desarrollo y Utilización de Tecnologías Relacionadas con IA”. Todo un programa.

La primera ministra Sanae Takaichi lo dijo sin rodeos ante el parlamento: Japón aspira a ser “el mejor país del mundo para desarrollar y usar IA”.

La semana de los robots: del humanoide de veinte mil dólares al cerebro que no falla

La Semana Nacional de la Robótica en Estados Unidos coincidió con una avalancha de anuncios que, puestos juntos, cuentan una historia más grande que cada uno por separado.

Clone Robotics presentó su hoja de ruta para humanos sintéticos a menos de veinte mil dólares la pieza, con músculos de polímero accionados por fluidos. Promete destreza quirúrgica para finales de 2026, caminata humana para 2027 y robots mayordomo en hoteles para 2028. Abrirá un centro en Mountain View con una ronda reportada de cincuenta millones. La startup Generalist, por su parte, anunció que su modelo GEN-1 alcanzó el noventa y nueve por ciento de confiabilidad en tareas de manipulación física —armar cajas, reparar aspiradoras, empacar teléfonos— con tres veces la velocidad de su predecesor. Se preentrena con datos de manos humanas y solo necesita una hora de adaptación al hardware del robot. Eclipse, la firma de capital de riesgo de Palo Alto, levantó mil trescientos millones para invertir en IA física. Y Waymo lanzó su servicio de robotaxi en Nashville, su ciudad número once en Estados Unidos.

Mientras tanto, en Ucrania los robots ya no son noticia sino logística: veintiún mil quinientas misiones con vehículos terrestres no tripulados en el primer trimestre, nueve mil solo en marzo. Suministro, desminado, evacuación de heridos. Lo que antes era ciencia ficción ahora es operación militar.

Lo que dijeron los que piensan en voz alta

Andrej Karpathy publicó un hilo que a mí me dejó dándole vueltas toda la mañana. Dice que los modelos de lenguaje ya permiten una versión rudimentaria de “subir tu cerebro a la nube”: grabas entrevistas y videos de una persona durante unos días, ajustas un modelo con ese material, y obtienes un simulador de su personalidad accesible por API. Lo llama “aproximado y con pérdida de información, pero posible hoy”. Trippy y un poco distópico, en sus palabras. Yo le agregaría: perturbador.

Yann LeCun, que dejó Meta luego de años dirigiendo FAIR —su laboratorio de investigación fundamental—, defendió su legado con el código abierto de Llama-2 y dejó una frase que vale la pena masticar: que un sistema de IA sea mejor en tareas, recupere más conocimiento o escriba mejor prosa, no lo hace más inteligente que tú. Ni que tu gato. Viniendo del tipo que ganó el premio Turing, no es una frase menor.

Y Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, publicó un video largo argumentando que la inteligencia artificial general será más grande que la Revolución Industrial. Se agradece la ambición, pero viniendo de quien vende la herramienta, podríamos leerlo como publicidad con bata de laboratorio.

OpenAI prepara modelo de ciberseguridad para competir con Mythos

OpenAI anunció planes para lanzar un modelo especializado en ciberseguridad que rivalizaría directamente con Claude Mythos de Anthropic. La carrera armamentista de la IA no se limita a los chatbots: el campo de batalla se está moviendo hacia la seguridad informática, donde los modelos pueden tanto defender como atacar sistemas.

Para comprender el texto

Ingreso anualizado (run rate): Proyección del ingreso anual basada en los resultados del periodo más reciente. Si una empresa gana mil millones en un mes, su ingreso anualizado es doce mil millones. No es lo mismo que ingreso real; es una estimación.

Benchmark: Prueba estandarizada para medir el rendimiento de un modelo de IA en tareas específicas. Los laboratorios los usan para compararse entre sí, aunque la correlación entre puntaje alto y utilidad real es cada vez más cuestionada.

Modelo propietario vs. código abierto: Un modelo propietario no comparte su código ni sus pesos con el público. Un modelo de código abierto (como fue Llama de Meta) sí lo hace. La ventaja del primero es el control; la del segundo, la comunidad.

Problemas de Erdős: Problemas matemáticos abiertos planteados por el matemático húngaro Paul Erdős. Muchos tienen recompensas en efectivo. Resolverlos es una marca de prestigio en matemáticas puras.

OPI (Oferta Pública Inicial): Proceso mediante el cual una empresa privada comienza a vender acciones en la bolsa de valores. En inglés: IPO. Es el momento en que los primeros inversores pueden convertir su participación en dinero.

IA física (Physical AI): Rama de la inteligencia artificial enfocada en que los modelos operen en el mundo real —robots, vehículos autónomos, maquinaria industrial— en vez de limitarse a procesar texto o imágenes en una pantalla.

Vehículo terrestre no tripulado (UGV): Robot que opera en tierra sin conductor humano. En el contexto de Ucrania, se usan para llevar suministros, detectar minas y evacuar heridos sin arriesgar vidas.