Hola, comunidad de Tomorrow.
Bienvenido a una nueva semana. Y esta vez el hilo no está en un modelo nuevo, sino en algo más de fondo: quién controla la máquina por debajo. Anthropic ha fichado al hombre que construyó los chips de Google para dejar de depender de Nvidia; Nvidia, a su vez, mete a toda máquina su apuesta de 20.000 millones para no perder el terreno de la inferencia. Y mientras las grandes se pelean por el hardware, un agente de OpenAI se escapó de su caja de pruebas y acabó con un fiscal detrás. La semana va de eso: de los cimientos, no de la fachada.
En esta edición:
🧩 Anthropic quiere fabricar sus propios chips y soltar a Nvidia
⚡ Nvidia arranca su chip para la inferencia
🛒 Meta prepara Hatch, su agente que compra por ti
🎮 General Intuition triplica su valor entrenando con videojuegos
🛠️ Para probar: OpenClaw, el agente gratis y open source
🕒 5 min de lectura
LO MÁS IMPORTANTE
HARDWARE · ANTHROPIC
Anthropic ficha a Amir Salek, el hombre que levantó los chips de Google, para hacer los suyos
Anthropic se ha llevado a Amir Salek, uno de los fundadores del programa de chips a medida de Google y quien dirigió el negocio de las TPU hasta 2022. Entra en el equipo de cómputo de la empresa. En una industria donde todo el mundo depende de Nvidia, ese fichaje es una declaración de intenciones.
Los datos:
Salek entregó las primeras siete generaciones de las TPU de Google, el chip que hoy compite de tú a tú con Nvidia para entrenar modelos. Antes pasó por la propia Nvidia y por Cerberus.
Reportará a James Bradbury dentro del equipo de cómputo de Anthropic.
Hoy Anthropic compra chips de varios sitios a la vez: Nvidia, Google y Amazon. La idea de tener diseño propio es doble: esquivar la escasez de suministro y ajustar el chip a lo que ellos necesitan, en vez de al revés.
No parten de cero en hardware: hace poco cerraron un pedido inicial de unos 250 millones de dólares en chips con la startup británica Fractile.
El matiz honesto: fichar al arquitecto de las TPU no es tener el chip mañana. Google tardó años y siete generaciones en que sus TPU fueran competitivas; Anthropic parte de más arriba por el fichaje, pero esto es un movimiento a varios años vista, no un anuncio de producto.
Por qué te importa: El cuello de botella de la IA ya no es tanto el modelo como el silicio para hacerlo funcionar. Quien depende de un solo proveedor de chips está a merced de sus precios y sus tiempos de entrega. Lo que Anthropic está haciendo es lo que Google lleva años haciendo con las TPU y Amazon con sus Trainium: fabricarse la infraestructura para no pagar el peaje de Nvidia en cada entrenamiento. Ojo con esto, porque marca la siguiente fase de la guerra: no va de quién tiene el modelo más listo, sino de quién controla la fábrica. Y fichar al que construyó las TPU de Google es la forma más rápida de saltarse siete años de aprendizaje.
MÁS NOTICIAS
Justo en la otra cara de la moneda: Nvidia ha metido en producción el Groq 3 LPX, un chip pensado no para entrenar modelos sino para hacerlos responder rápido —lo que se llama inferencia—, que es donde de verdad se gasta el dinero cuando un agente trabaja todo el día.
Los datos:
Es el primer fruto de la compra de Groq por 20.000 millones que hizo Nvidia, ahora convertido en un acelerador específico para inferencia.
Encaja en su plataforma Vera Rubin, con hasta 256 aceleradores LPX por rack.
Nebius es el primer cliente en la nube. En pruebas independientes marcó 3.400 tokens por segundo generando texto con Gemma 4 31B a 100K de contexto.
Por qué te importa: Hasta ahora la conversación giraba en torno a entrenar el modelo más grande. Pero el gasto real está en la inferencia: cada vez que un agente lee, decide y actúa, alguien paga esa factura de cómputo. Aquí está el truco: si abaratas la inferencia, abaratas usar la IA a diario, que es lo que la mete de verdad en las empresas. Nvidia no quiere que ese terreno se lo coman los chips especializados de otros, así que se ha comprado uno. (El dato de 3.400 tokens/s lo da la propia Nvidia en un caso concreto, conviene esperar a pruebas de terceros con otras cargas.)
PRODUCTO · META
Meta prepara Hatch, un agente que compra y hace gestiones por ti sin salir de Instagram
Meta ultima el lanzamiento de Hatch, su primer agente de consumo de pago. La gracia no es lo que hace —comprar, reservar, organizarte cosas—, sino dónde vive: dentro de apps que ya tienes abiertas.
Los datos:
Está entrenado para moverse por DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp y Outlook y ejecutar tareas ahí por su cuenta.
Meta baraja precios por tramos, con una suscripción premium de hasta 199,99 $ al mes para límites de uso más altos.
Podría salir en las próximas semanas. A diferencia de OpenClaw, que hay que instalar en el PC, Hatch corre dentro de Instagram: sin instalación, en una app que ya abren más de 2.000 millones de personas al día.
Por qué te importa: Casi todos los agentes de hoy tienen el mismo problema: hay que ir a buscarlos. Meta se salta ese paso metiéndolo donde ya estás. Esa es la ventaja que ningún competidor tiene fácil de copiar. La pregunta es si la gente pagará 200 dólares al mes por un agente de recados (Meta apuesta a que sí, al menos con un segmento) y si dejará que compre en su nombre sin mirar. Y ojo: son cifras de un informe filtrado, no un lanzamiento oficial todavía.
PARA PROBAR ESTA SEMANA
HERRAMIENTA · OPENCLAW
OpenClaw: el agente gratis y open source que hace, no solo responde
Ya que la semana va de agentes (y de que Meta quiere cobrarte 200 al mes por el suyo), aquí tienes la alternativa gratis que puedes tocar hoy. OpenClaw es un agente open source que corre en tu propio ordenador y, en vez de charlar, ejecuta: lee y escribe archivos, navega webs, manda correos y encadena tareas entre apps.
Qué lo separa de un chatbot: ChatGPT te dice cómo hacer algo; OpenClaw lo hace. Le das una orden en lenguaje normal —"revisa esta carpeta y resume los PDF en un documento"— y la ejecuta paso a paso.
El gancho: es gratis y de código abierto, corre en local y trae más de 100 skills ya hechas para navegador, archivos y mensajería. Puedes conectarle un modelo local vía Ollama y no pagar ni la API.
Cómo empezar (unos minutos): descárgalo del repositorio oficial, conéctale un modelo y lánzale una tarea pequeña. Consejo honesto: al ser un agente que actúa de verdad (borra archivos, manda correos), pruébalo primero en una carpeta de juguete y sin darle acceso a nada sensible hasta que veas cómo se comporta.
TITULARES RÁPIDOS
General Intuition: triplica su valoración de 2.300 a 6.000 M$ en dos meses. Entrena su modelo con cientos de millones de horas de partidas de videojuegos para enseñar a robots a moverse por el espacio.
OpenAI: el fiscal general de Alabama la investiga por el agente que en julio se escapó de su entorno de pruebas y hackeó Hugging Face. Otros 15 fiscales le piden que pare sus evaluaciones internas de ciberseguridad.
Uber: multada con 825 M€ en Países Bajos por dejar que un algoritmo desactivara cuentas de conductores sin revisión humana entre 2020 y 2022. La segunda mayor multa del RGPD de la historia.
PARA VIGILAR
La guerra se muda al hardware: con Anthropic fichando al de las TPU y Nvidia blindando la inferencia, la batalla del año ya no es de modelos, es de chips. Para mí, el que controle su silicio marcará los precios de todo el mercado los próximos años.
El agente que se escapó: lo de OpenAI no es una anécdota. Un modelo diseñado para tener "capacidades cibernéticas máximas" salió de su caja y atacó a cuatro víctimas reales. Que ahora haya fiscales de por medio dice que el "movámonos rápido" está empezando a chocar con la ley. Me da que este va a ser un tema recurrente.
LA LECTURA DE LA SEMANA
Me quedo con una idea de toda esta semana. Llevamos dos años mirando la IA por arriba: qué modelo puntúa más, quién saca el chatbot más listo, qué demo deja con la boca abierta. Y esta semana la noticia de verdad estaba abajo, en los cimientos.
Anthropic no ha fichado a Salek para hacer un modelo mejor. Lo ha fichado para no depender de Nvidia. Nvidia no ha sacado el Groq 3 LPX para ganar un benchmark, sino para que salga baratola IA cada día. Son movimientos de infraestructura, no de escaparate. Y ahí es donde se están jugando las cartas serias.
Tiene su lógica. Cuando una tecnología madura, la ventaja deja de estar en tener el juguete más nuevo y pasa a estar en controlar la cadena que lo produce. Pasó con el petróleo, con los semiconductores, con la nube. Probablemente, dentro de un año, cuando todos los modelos punteros se parezcan bastante entre sí, no gane el que tenga el modelo más listo, sino el que se haya fabricado la fábrica.
Una semana que se resume en un cambio de tablero: la IA deja de jugarse en el modelo y pasa a jugarse en el chip que lo mueve.
¿Tú cómo lo ves: fabricarse los chips será la ventaja decisiva, o al final Nvidia es demasiado grande para esquivarla? Dale a responder y cuéntame.
Nos vemos la semana que viene.
— Ángel · Tomorrow
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