Amigos, equipo y colegas !

Semana de paradojas: los que más gastan no lideran, y los que menos tienen están moviendo más rápido.

• xAI perdió 9 de sus 11 cofundadores originales; Musk promete reconstruirla «desde los cimientos» y contrata de Cursor para no quedarse atrás
• Meta retrasa su modelo Avocado a mayo pese a $115B en capex, con el modelo atrapado entre Gemini 2.5 y Gemini 3 en sus propias pruebas
• Karpathy corrió 700 experimentos en 2 días con una sola computadora: un modelo pequeño superó a uno el doble de grande en 8 horas

Aquí lo que realmente importó esta semana:

• xAI Se Reconstruye Desde los Cimientos: Guodong Zhang, responsable de los productos de IA de xAI, salió esta semana. Solo quedan 2 de los 11 cofundadores originales. Musk declaró que la empresa será reconstruida desde cero. Para no quedarse atrás en herramientas de programación con IA, contrataron simultáneamente dos líderes senior de Cursor. La crisis es organizacional, no de visión.
• Meta Gasta $115B y Aun Así Pierde Terreno: Meta retrasó su modelo Avocado a mayo porque en pruebas internas quedó por debajo del nivel competitivo esperado. La empresa llegó a discutir licenciar temporalmente un modelo de Google mientras el suyo madura. Gastar más no garantiza llegar primero, incluso con el mayor presupuesto de IA del planeta.
• NVIDIA Lanza un Modelo de Alta Capacidad y lo Abre Gratuitamente: Nemotron 3 Super está disponible sin costo de licencia para cualquier empresa. Procesa hasta un millón de palabras de contexto y entrega cinco veces más rendimiento por tarea que su generación anterior. Ya está integrado en Perplexity. NVIDIA publicó además los datos de entrenamiento completos. Para empresas que construyen agentes de IA, el costo por tarea cae significativamente.
• Yann LeCun Apuesta $1.03B Contra el Paradigma Actual: AMI Labs, la nueva empresa de quien fue jefe científico de IA en Meta, cerró una ronda de $1.03B a valoración de $3.5B. La apuesta es que los chatbots actuales no pueden entender el mundo físico, y construyen sistemas con memoria, razonamiento causal y planificación. Foco en automotive, aerospace, biomédica y farmacia.
• 700 Experimentos en Dos Días con una Sola Computadora: Karpathy lanzó Autoresearch, una herramienta que corre experimentos de inteligencia artificial en loop automático mientras no estás. En dos días generó 700 experimentos: encontró 20 mejoras reales y un modelo pequeño superó a uno el doble de grande en solo 8 horas. La misma semana, Donald Knuth, quien escribe los libros de referencia de programación desde hace décadas, publicó «Shock! Shock!» al ver a Claude resolver en horas un problema matemático que él llevaba semanas sin poder cerrar.
• Claude Ya Procesa Contratos y Expedientes Completos al Mismo Precio: Anthropic eliminó el recargo por documentos largos. Ahora puedes darle a Claude un contrato de 400 páginas, el historial completo de un cliente o un codebase entero sin pagar más que por un email corto. Precio estándar: $3-5 por millón de palabras. El límite de documentos sube a 600 páginas por solicitud. Cambia el cálculo de qué procesos vale la pena automatizar.
• OpenAI Resuelve el Mayor Bloqueo del Video Comercial con IA: Sora 2 ya permite crear personajes que se ven igual en todos los clips de un video. Antes, la cara del protagonista cambiaba entre tomas. Ahora puedes generar clips de hasta 20 segundos con los mismos personajes y unirlos hasta 2 minutos. Procesamiento en cola para producción a escala. Para agencias, marcas y creadores de contenido, esto abre producción de video que antes requería actores y sets.
• La Mac Mini Como Asistente Empresarial 24/7: Perplexity lanzó Personal Computer: un agente corriendo en una Mac Mini con acceso a más de 400 herramientas como Slack, Salesforce y archivos locales. Reportan 3.25 años de trabajo completados en cuatro semanas y $1.6M en costos laborales ahorrados. Incluye control de emergencia y registro completo de cada acción, lo que lo diferencia de otros agentes de escritorio en la dimensión de gobernanza.
• Google Entrenó un Modelo con Datos que No Existían: Groundsource usó Gemini para leer décadas de reportes públicos e identificar más de 2.6 millones de eventos de inundación en 150 países. Con ese dataset creado por IA entrenó un modelo que predice inundaciones urbanas con 24 horas de anticipación. Ya está en Flood Hub, que cubre 2 mil millones de personas. La innovación: el modelo construyó los datos que el modelo necesitaba para existir.
• Meta Compra la Infraestructura Social para Agentes de IA: Meta adquirió Moltbook, plataforma donde bots de IA mantienen identidades persistentes, aparecen en directorios y se autentican entre sí. Lo que compró no es comunidad sino infraestructura: identidad, descubrimiento y autenticación para agentes autónomos. Si el próximo internet opera entre agentes, Meta ya tiene la capa social.

Si Perplexity reporta 3.25 años de trabajo en 4 semanas y una sola computadora corre 700 experimentos en dos días, en qué punto un equipo de 5 personas con agentes supera en productividad a uno de 50 sin ellos?

Abrazo!