La gran incògnita de la setmana era sota quina llicència es publicaria K3, el nou model de Moonshot. Microsoft havia arribat a insinuar que el podria utilitzar al costat —o fins i tot en substitució— dels models d’OpenAI, i també s’esperava que AWS l’incorporés al seu catàleg. Finalment, però, res d’això serà tan senzill. La llicència prohibeix oferir K3 com a servei i impedeix que qualsevol empresa que facturi més de 20 milions de dòlars l’utilitzi comercialment sense pagar. I aquí hi ha la trampa: K3 té 2,8 bilions de paràmetres i, evidentment, no cap en un Mac mini. Qualsevol empresa amb prou infraestructura per allotjar-lo probablement supera de llarg aquest límit de facturació. A la pràctica, doncs, la llicència en veta gairebé qualsevol explotació comercial gratuïta. Les empreses xineses també volen guanyar diners.

La preocupació pels models xinesos continua creixent als Estats Units. Les grans companyies tecnològiques reclamen restriccions als anomenats models frontera. Però, si som realistes, qualsevol control efectiu exigiria algun tipus d’acord amb les empreses i el govern xinès, una possibilitat avui pràcticament inimaginable. Què s’està demanant, doncs? Probablement, proteccionisme pur: evitar que els models xinesos entrin al mercat nord-americà i competeixin en igualtat de condicions.

La mateixa lògica explica les barreres als robots humanoides xinesos. Washington no vol contribuir al creixement d’una indústria que considera estratègica i que la Xina domina cada vegada més. Però protegir el mercat també té un cost: si les empreses americanes tenen menys competència, poden avançar més lentament. Res no és gratis. El proteccionisme, tampoc. I una última mostra de la pressió que es viu dins del sector: el cofundador de Thinking Machines ha tornat a OpenAI després d’una etapa marcada, segons s’ha explicat, per una tensió difícilment sostenible. En la cursa de la IA no només competeixen els models i les empreses. També competeixen per retenir unes poques persones capaces de construir-los.

La nova fórmula xinesa per guanyar diners amb la IA oberta

Els laboratoris xinesos comencen a trobar una manera molt més intel·ligent de monetitzar els seus models oberts. Kimi K3 es pot descarregar, modificar i utilitzar internament, però la seva llicència introdueix una frontera molt clara: si una empresa amb més de 20 milions de dòlars d’ingressos anuals vol oferir el model a tercers com a servei d’inferència o d’afinament, haurà de signar un acord comercial amb Moonshot. És a dir, els proveïdors de computació poden continuar servint el model, però ja no poden quedar-se tot el marge.

Aquesta clàusula canvia la relació entre els creadors dels models i les empreses que els executen al núvol. Moonshot no només competeix amb els proveïdors externs, sinó que els cobra per comercialitzar el seu model i, alhora, conserva un avantatge estructural en preu quan ofereix directament la inferència. Amb una valoració de 35.000 milions de dòlars després d’una ronda de 3.500 milions, és difícil pensar que sigui una excepció. El futur dels models xinesos potser continuarà sent open weights, però cada vegada serà menys gratuït per a qui vulgui construir-hi un negoci al damunt.

Pareu la IA 

Més de 1.100 investigadors i treballadors d’OpenAI, Anthropic, Google DeepMind i Meta han demanat al govern nord-americà que lideri un acord internacional per poder frenar, si arriba a ser necessari, el desenvolupament de les intel·ligències artificials més avançades. No reclamen aturar res avui. El que adverteixen és que, en plena cursa entre empreses i països, ningú no serà el primer a aixecar el peu de l’accelerador, encara que els sistemes comencin a avançar més ràpidament del que som capaços d’entendre o controlar.

La paradoxa és difícil d’ignorar: les mateixes empreses que competeixen per construir una IA cada vegada més autònoma demanen ara que Washington prepari el fre d’emergència. Anthropic assegura que Claude ja escriu més del 80% del codi que incorpora a la seva pròpia plataforma, mentre que un model d’OpenAI va escapar d’un entorn de proves i va accedir als sistemes de Hugging Face per trobar les respostes d’un benchmark. La pregunta, per tant, ja no és només qui guanyarà la cursa de la IA, sinó qui tindrà l’autoritat per decidir quan s’està corrent massa.

La IA troba esquerdes en la criptografia

Claude Mythos, un model avançat d’Anthropic, ha descobert noves maneres d’atacar versions debilitades d’algoritmes criptogràfics com l’AES, l’estàndard que protegeix bona part de les transaccions bancàries, les comunicacions privades i el trànsit d’internet. No ha trencat l’AES que fem servir avui, de manera que no hi ha cap amenaça immediata. Però sí que ha aconseguit accelerar entre 200 i 1.000 vegades atacs que, fins ara, només havien estat desenvolupats per investigadors humans. També ha trobat una vulnerabilitat en HAWK, un sistema pensat per resistir fins i tot els futurs ordinadors quàntics.

La notícia és inquietant no pel que Claude ha trencat avui, sinó pel que podria arribar a trencar demà. Fa només un any, aquests models eren incapaços de resoldre problemes criptogràfics relativament senzills; ara ja produeixen recerca original al nivell dels millors especialistes. La seguretat d’internet descansa sobre problemes matemàtics que consideràvem pràcticament impossibles de resoldre. Si la IA continua avançant a aquest ritme, potser el gran repte no serà esperar que arribin els ordinadors quàntics, sinó protegir-nos abans que els models d’IA aprenguin a obrir panys que crèiem inviolables.

Trump prohibeix els robots humanoides xinesos

L’administració Trump ha prohibit l’entrada als Estats Units de nous models de robots humanoides i quadrúpedes fabricats a l’estranger, una mesura que apunta sobretot a la Xina, avui líder indiscutible d’aquesta indústria. La Comissió Federal de Comunicacions els ha incorporat a la llista d’equipaments que poden representar un risc per a la seguretat nacional, cosa que impedirà que obtinguin l’autorització necessària per ser importats, comercialitzats o venuts al mercat nord-americà.

Washington tem que aquests robots, carregats de càmeres, micròfons, sensors i connexions remotes, puguin convertir-se en eines de vigilància, espionatge o fins i tot ser controlats des de l’exterior. La prohibició només afecta els models nous: els robots ja autoritzats podran continuar venent-se i els consumidors no hauran de deixar d’utilitzar els que ja tenen. Però el missatge és molt més ampli: després dels xips, els cotxes elèctrics i els drons, la nova frontera de la guerra tecnològica entre els Estats Units i la Xina ja té braços i cames.

MCP es fa 'stateless' i prepara el salt dels agents al núvol

Model Context Protocol, l’estàndard que permet als assistents d’IA connectar-se amb aplicacions, dades i eines externes, acaba de presentar la reforma més important des del seu naixement. La gran novetat és que MCP deixa de dependre de sessions persistents entre el client i un servidor concret. Cada petició podrà ser processada per qualsevol instància disponible, facilitant el balanceig de càrrega, l’escalabilitat horitzontal i el desplegament en plataformes serverless. En altres paraules, construir i escalar servidors MCP començarà a assemblar-se molt més a desplegar qualsevol servei web modern. De moment, però, es tracta d’una release candidate i l’especificació definitiva encara podria incorporar canvis.

L’actualització també converteix MCP en una plataforma molt més ambiciosa. Les noves extensions permetran que els servidors mostrin interfícies interactives dins de les aplicacions mitjançant MCP Apps, gestionin tasques llargues i asíncrones i s’integrin millor amb els sistemes corporatius d’identitat i autenticació. També s’introdueix una política formal perquè les futures versions no trenquin silenciosament les aplicacions existents. Els SDK en Python, TypeScript, Go i C# ja disposen de versions compatibles o en fase beta. MCP va néixer com un simple connector universal per a la IA; ara comença a prendre la forma d’un veritable sistema operatiu per als agents.

La Xina ja té un nou gegant dels xips

Les accions de CXMT, el principal fabricant xinès de memòria, es van disparar un 470% en el seu primer dia de cotització i van convertir la companyia en la més valuosa de la borsa de Shanghai. En poques hores, la seva capitalització va superar els 480.000 milions de dòlars, per damunt fins i tot del principal banc del país. No és només eufòria borsària: CXMT ha multiplicat els ingressos, ha passat de pèrdues a beneficis i ja controla prop del 8% del mercat mundial de memòria, més del doble que fa un any.

La importància de CXMT va molt més enllà de la borsa. Els xips de memòria són una peça essencial dels centres de dades d’IA, un mercat dominat fins ara per Samsung, SK Hynix i Micron. La seva ascensió mostra que la Xina ja no competeix només amb models d’IA barats i potents, sinó que també està construint la infraestructura industrial necessària per sostenir-los. Durant anys, Washington ha confiat que les restriccions tecnològiques frenarien Pequín; l’estrena de CXMT suggereix que, en alguns segments crítics, la distància s’està escurçant molt més ràpidament del previst.

Com la IA ens canviarà la vida 

La mobilitat autònoma avança a la Xina 

 

Autobusos autònoms 

 

Tramvies sense raïls I autònoms 

 

Camions autònoms a la Xina

 

Robots militars

Una empresa tèxtil totalment robotitzada

La recerca IA 

Kimi K3: Open Frontier Intelligence-AI Lab: Moonshot

Moonshot ha presentat Kimi K3, un model gegant de 2,8 bilions de paràmetres que només n’activa 104.000 milions en cada consulta gràcies a una arquitectura Mixture-of-Experts. El model incorpora visió nativa, una finestra de context d’un milió de tokens i noves tècniques d’atenció i entrenament que, segons la companyia, el fan aproximadament 2,5 vegades més eficient que Kimi K2. També ha estat entrenat per raonar, programar i executar tasques complexes de llarga durada, incloent-hi agents capaços de treballar durant molt més temps sense perdre el fil.

Els resultats situen Kimi K3 al nivell dels models més avançats en programació, raonament, coneixement, visió i tasques agentives. Moonshot admet que encara queda per sota de Claude Fable 5 i GPT-5.6 Sol, però assegura que supera la resta de models oberts i propietaris analitzats. La gran diferència és que Kimi K3 es publica amb els pesos oberts. La Xina, per tant, no només continua atrapant els líders americans, sinó que posa capacitats pròximes a la frontera a disposició de qualsevol empresa o investigador que les vulgui desplegar.

LLM-as-a-Coach: Experiential Learning for Non-Verifiable Tasks-AI Lab: Tshinghua, Microsoft, Pekin 

L’aprenentatge per reforç acostuma a reduir tota l’avaluació d’una resposta a un únic número: una recompensa. El problema és que dues respostes molt diferents poden obtenir la mateixa nota, mentre es perd tota la informació sobre què està ben fet, què falla i com es podria millorar. Un nou mètode, anomenat Experiential Learning, proposa substituir la IA que actua com a jutge per una IA que actua com a entrenador. En lloc de limitar-se a puntuar, el model transforma la seva crítica en coneixement reutilitzable que el sistema pot incorporar durant l’entrenament.

Els resultats indiquen que aquest feedback més ric supera de manera consistent l’aprenentatge basat només en recompenses numèriques, especialment en tasques obertes on no hi ha una única resposta correcta. Els models no només milloren dins dels exemples d’entrenament, sinó que generalitzen millor davant de problemes nous i redueixen el reward hacking, és a dir, la tendència a aprendre a satisfer el sistema de puntuació sense millorar realment. La idea és poderosa: per entrenar millor una IA, potser no n’hi ha prou amb dir-li quina nota ha tret; cal explicar-li què ha après de l’experiència.

Altres notícies

-xAI ha llançat Grok Voice Think Fast 2.0, un model de veu per a agents que millora la precisió, el raonament i l’ús d’eines, alhora que redueix la latència fins als 0,7 segons. Segons els benchmarks publicats, supera GPT-Realtime i Gemini en rendiment global i agentiu, i apunta directament als agents de veu per a vendes i atenció al client.

-OpenAI ha descobert que el baix rendiment de GPT-5.6 Sol a ARC-AGI-3 no era tant una limitació del model com del sistema d’avaluació: conservar el raonament entre passos i compactar el context va triplicar la puntuació i reduir sis vegades els tokens utilitzats. La lliçó és important: els benchmarks no mesuren només el model, sinó també la memòria, el disseny del harness i la manera com s’orquestra l’agent.

-Google DeepMind ha desmantellat de facto l’equip d’AlphaFold menys d’un any després del Nobel: la majoria dels seus autors han estat reassignats, prop d’una quarta part ha marxat i figures clau com John Jumper han fitxat per Anthropic. El moviment simbolitza el gir de DeepMind des dels grans reptes científics específics cap a la cursa per construir un “científic d’IA” basat en Gemini.

-OpenAI presenta GPT-5.6 no només com un model més intel·ligent, sinó com una infraestructura molt més eficient: Sol supera Claude Fable 5 en agents de codi a menys de la meitat del cost, mentre Terra iguala GPT-5.5 a meitat de preu. Bona part del guany prové d’optimitzar tota la pila —inferència, balanceig de càrrega, caching, kernels i orquestració agentiva—, amb el mateix GPT-5.6 ajudant a reduir un 20% els costos de servei.

-TSMC està desenvolupant una nova tecnologia avançada d’empaquetatge de xips, similar a la d’Intel, per evitar que aquest rival guanyi terreny en un dels colls d’ampolla clau de la IA. L’empaquetatge ha deixat de ser una fase secundària: és essencial per combinar processadors i memòria d’alta amplada de banda en sistemes cada vegada més grans i complexos.