Noticias — 26 de agosto de 2026

OpenAI ha publicado los primeros resultados de Jalapeño, su chip propio de inferencia —el hardware que ejecuta un modelo ya entrenado cada vez que alguien le hace una pregunta—, medidos con el banco de pruebas InferenceX de SemiAnalysis. Según esa medición registró más tokens por usuario y más rendimiento por kilovatio que el estado del arte disponible hoy. La segunda cifra es la que se nota en la factura: rendimiento por kilovatio es coste de operación por respuesta servida.

La fiscalía taiwanesa ha imputado a nueve personas —entre ellas una de Nvidia y dos de Super Micro— por exportar de forma ilegal servidores de IA de gama alta a China continental. El detalle que importa no es el pulso entre potencias en abstracto, sino que el control de exportaciones ha llegado hasta empleados concretos de la cadena de suministro: el hardware de IA se trata como material sujeto a control, con las consecuencias penales que eso arrastra.

El primer ministro australiano, Anthony Albanese, ha dado marcha atrás en la exigencia de que los nuevos centros de datos de IA se alimenten íntegramente con energía renovable. El giro llega después de que Chris Bowen afirmara que el Partido Laborista usaría poderes constitucionales para imponerse a los estados que se resisten a las reglas de energía sostenible. La discusión recuerda dónde está hoy el cuello de botella de la IA a escala: no solo en el chip, también en de dónde sale la electricidad y quién fija las condiciones para conseguirla.

En el blog de Hugging Face se ha publicado un trabajo sobre "Quantization-Aware Healing", un método de compresión cuyo resultado, según el propio título, es un modelo de 4 bits que rinde por encima de su original en precisión completa. La cuantización —bajar la precisión numérica de los pesos para que el modelo ocupe y consuma menos— se paga normalmente con algo de calidad, así que el planteamiento aquí es el contrario al esperado. Es exactamente el tipo de resultado que hay que reproducir con tus propias tareas antes de darlo por bueno.

IBM ha publicado en el blog de Hugging Face el desglose de cómo está construida la familia de modelos Granite 4.2. El valor de un documento así está en que describe el proceso de construcción y no solo la tabla de resultados: es lo que permite juzgar si un modelo encaja en tu infraestructura y en tus restricciones, en lugar de decidirlo por una comparativa de benchmarks.

Keenable ha salido de la fase sigilosa con una ronda semilla de 26 millones de dólares, respaldada por Accel, tras construir un índice de búsqueda web orientado a agentes de IA. Es infraestructura de acceso, no un producto de cara al usuario, y apunta a algo que ya se veía venir en los registros de cualquier web: quien lee una página no es necesariamente un navegador con una persona detrás.

Uber y Wayve habían dicho que empezarían a operar robotaxis en Londres a finales de este verano, y el despliegue ya no parece probable dentro de este año. Pesan los obstáculos técnicos, pero también la falta de guía regulatoria a la que las empresas puedan acogerse. El segundo motivo es el menos evidente y el más caro: sin reglas escritas que seguir, el sistema no sale a la calle aunque funcione.