A l’espera dels nous models —que semblen estar a caure— aquesta setmana ha estat marcada per tres grans tensions: la batalla entre Anthropic 4.6 i GPT-5.3 Codex (dues filosofies diferents per capturar el mercat del desenvolupament de programari), l’empenta de diversos models xinesos que volen avançar-se al “nou DeepSeek” (amb GLM-5 i MiniMax 2.5 com a noms destacats), i l’acceleració constant d’una recerca que no s’atura.

Ara bé, qui realment ha arrabassat el protagonisme de la setmana ha estat Seedance 2.0 —un model de text-to-video de ByteDance. Seedance ens apropa un pas més a la disrupció del món de la publicitat, el cinema i el vídeo: un sector que, cada cop més, sembla condemnat (o destinat) a redefinir-se al voltant de la IA generativa. I encara: s’ha anunciat la reorganització d’xAI, un laboratori petit però amb una capacitat de càlcul enorme, que en poc més de dos anys s’ha situat a l’altura dels gegants.

El nou model Seedance 2

ByteDance, l’empresa xinesa propietària de TikTok, ha presentat Seedance 2.0, un nou model d’intel·ligència artificial capaç de generar vídeos cinematogràfics de fins a dos minuts en 1080p a partir d’una sola instrucció escrita. La principal novetat és que no només crea les imatges, sinó també el so —diàlegs, efectes i música— de manera sincronitzada. El sistema permet construir històries amb diverses escenes mantenint la coherència de personatges, moviments i àudio al llarg del vídeo. També incorpora sincronització labial en diferents idiomes, cosa que acosta encara més el resultat a una producció professional.

Segons primers usuaris i analistes del sector, la qualitat en realisme i fluïdesa ja competeix amb els millors sistemes d’IA de vídeo del món. Si això es consolida, l’impacte en l’audiovisual pot ser significatiu: simplifica i abarateix processos que fins ara requerien equips humans i recursos tècnics complexos.

GLM 5 lidera els rànquings de models 'open weights'

L'empresa emergent xinesa z.ai (Zhupai) ha presentat GLM-5, un model d’intel·ligència artificial de codi obert amb llicència MIT, orientat a usos empresarials. Ha cridat l’atenció perquè, segons proves independents, aconsegueix un dels nivells més baixos d’al·lucinació (respostes inventades) vistos fins ara, fins i tot per davant de competidors nord-americans. La clau és que GLM-5 prefereix abstenir-se quan no està segur en lloc d’improvisar. Això el fa especialment atractiu en entorns professionals on la fiabilitat és crítica.

A més, es presenta com una IA “d’oficina”: pot generar directament documents útils com Word, PDF o Excel, i executar tasques llargues amb funcions d’agent integrades, pensades per automatitzar feina real. Tot i el potencial, el model és enorme —més de 700.000 milions de paràmetres— i necessita una infraestructura molt potent per desplegar-lo internament. Per això, la majoria d’usuaris hi accediran via núvol, on també destaca per un preu inferior al de rivals com Claude.

En conjunt, GLM-5 reforça una tendència clara: els grans models oberts xinesos comencen a competir de tu a tu amb els sistemes propietaris occidentals, no només en potència, sinó també en costos i aplicacions pràctiques. GLM-5, juntament amb MiniMax 2.5, s’està fent especialment popular en sistemes agèntics.

Arriben els anuncis a ChatGPT

OpenAI ha començat a incloure anuncis dins de les respostes de ChatGPT per als usuaris als Estats Units que utilitzen els plans gratuïts i Go (8$). Els anuncis, clarament etiquetats i separats de la resposta, apareixen després del contingut i s’ajusten al tema de la consulta (per exemple, viatges o menjar). Segons l’empresa, els anunciants no tenen accés al contingut dels xats, només a dades agregades. Els usuaris poden amagar anuncis, gestionar la personalització o eliminar-los passant a plans superiors com Plus, Pro, Business, Enterprise o Education, que continuarien sense publicitat.

Això marca un canvi de paradigma: ChatGPT s’assembla una mica més a un motor de cerca en què les preguntes es converteixen en oportunitats comercials. El debat és inevitable: fins a quin punt els anuncis afectaran la confiança en les respostes, o fins i tot la manera com la gent formula preguntes?

Adam Mosseri nega que les xarxes socials siguin “clínicament addictives” en un judici històric

Adam Mosseri, director d’Instagram, ha declarat davant un tribunal que les xarxes socials no són “clínicament addictives”, tot i admetre que poden generar una dependència comparable a la d’una sèrie de televisió. Segons Mosseri, això és diferent —i menys greu— que una addicció en sentit mèdic. La declaració s’emmarca en un judici pioner als Estats Units, en què els advocats d’una jove de 20 anys de Califòrnia intenten demostrar que el disseny d’Instagram i YouTube està pensat per fomentar l’addicció i que això ha contribuït a problemes de salut mental. El cas és el primer de milers de demandes similars contra grans plataformes.

Durant el procés, la part demandant ha comparat aquestes aplicacions amb “casinos digitals”, mentre que Meta defensa que els problemes de la jove provenen d’un entorn familiar difícil. YouTube, per la seva banda, assegura que no és una xarxa social. El judici també ha posat el focus en decisions internes de Meta: s’han presentat documents que indiquen que Mosseri i Zuckerberg haurien aixecat el 2019 una prohibició sobre filtres de bellesa, tot i advertiments interns sobre el risc de dismòrfia corporal en adolescents. Zuckerberg i el CEO de YouTube, Neal Mohan, podrien declarar els pròxims dies.

Musk reestructura xAI

Elon Musk ha anunciat una reorganització profunda de xAI després de la sortida de dos cofundadors, Jimmy Ba i Tony Wu. La nova estructura divideix la companyia en quatre àrees: elxatbott i producte de veu Grok; Coding; el sistema de generació de vídeo Imagine; i Macrohard, una divisió de programari d’IA gestionat per agents digitals. En una reunió interna que Musk va fer pública a X, va insistir que “la velocitat i l’acceleració” són clau per liderar el sector. També va remarcar que l’empresa continua contractant talent i accelerant el desenvolupament dels seus models, esperonada per l’èxit del model de veu d’OpenAI.

La reestructuració arriba en un moment de rotació interna: sis dels dotze cofundadors originals han marxat des del 2023. Tot plegat coincideix amb la fusió entre xAI i SpaceX, una operació que, segons Bloomberg, hauria valorat el grup combinat en 1,25 bilions de dòlars i podria alleujar necessitats de finançament d’una empresa que crema capital per construir centres de dades, comprar xips i pagar talent.

xAI amplia el seu gran complex de supercomputació a Memphis (Tennessee), amb una inversió prevista superior als 20.000 milions de dòlars. Musk afirma que la generació de vídeo en temps real serà una aposta central i que vol liderar aquest segment. En paral·lel, X assegura haver arribat a prop de 1.000 milions d’usuaris. L’empresa prepara X Chat (una app de missatgeria) i el desplegament progressiu de X Money (pagaments dins la plataforma). Musk també ha reiterat que no afegirà anuncis a Grok.

Anthropic accelera el seu pla per construir infraestructura pròpia d’IA

Anthropic prepara una expansió per assegurar fins a 10 gigawatts de capacitat en centres de dades durant els pròxims anys, amb inversions potencials de centenars de milers de milions de dòlars. Per avançar-hi, està fitxant antics executius de Google especialitzats en centres de dades, amb l’objectiu de guanyar control del maquinari i reduir dependència dels grans proveïdors de núvol.

El pla combina lloguer de capacitat a tercers amb el lloguer directe d’instal·lacions, on Anthropic instal·laria els seus propis servidors. Però això exigiria suports financers d’actors amb gran solvència. La cursa per l’energia i la capacitat de càlcul es consolida com el gran camp de batalla de la nova economia de la IA.

Alibaba entra en la cursa de la IA física amb RynnBrain per a robots

Alibaba ha presentat RynnBrain, un model per dotar robots de capacitat per entendre i interactuar amb el món físic. Combina visió artificial i coordinació del moviment per identificar objectes i actuar en temps real. En una demo del DAMO Academy, un robot va classificar fruita amb percepció espacial. El llançament amplia la família Qwen cap a la robòtica i s’alinea amb l’estratègia xinesa per liderar la “IA física”. La competència és intensa: Nvidia, Google DeepMind i Tesla desenvolupen sistemes similars. Alibaba, a més, opta per publicar el model en codi obert, una decisió que pot reforçar la seva presència entre desenvolupadors i accelerar-ne l’adopció.

OpenAI accelera en la cursa de la programació amb GPT-5.3 Codex i la nova app de Codex

OpenAI ha presentat GPT-5.3 Codex, un model especialitzat en desenvolupament de programari i automatització avançada, poc després del llançament de Claude Opus 4.6 d’Anthropic. En diversos benchmarks de programació, Codex 5.3 destaca per autonomia: pot executar tasques complexes durant més de vuit hores i utilitza menys tokens que la versió anterior, reduint costos i temps d’execució. En aquest sentit, és un enfocament diferent del d’Anthropic, que aposta per un desenvolupament més guiat.

Una part del model, a més, s’ha fet servir per entrenar la seva pròpia versió final: un senyal de l’acceleració creixent del ritme de millora. Com a complement, OpenAI ha llançat la primera aplicació oficial de Codex, concebuda com un centre de control per gestionar projectes amb agents d’IA. En lloc d’escriure cada línia de codi, el desenvolupador assigna tasques, defineix habilitats (skills) i coordina múltiples agents en paral·lel: un primer pas cap al vibe coding, una programació més orquestrada i menys manual.

L’app de Codex ha superat 1M de descàrregues la primera setmana. Codex també té una versió superràpida (més de 1000 tokens/s) anomenada Codex Spark. El doble llançament reforça una tendència: la programació amb IA es desplaça cap a models més autònoms i eficients, i cap a un rol del desenvolupador més centrat a supervisar i coordinar agents. Anthropic ja desplega múltiples agents (cosa que Codex encara no fa), fet que implica més consum de tokens i un desenvolupament potencialment més sofisticat però també més lent. Probablement, Codex incorporarà el desplegament de múltiples agents aviat.

La Recerca en AI

Tracing the thoughts of a large language model / AI Lab: Anthropic
Els models com Claude no estan programats línia per línia: aprenen de dades i desenvolupen estratègies pròpies, codificades en càlculs interns difícils d’interpretar. Anthropic proposa un “microscopi” d’interpretabilitat per observar patrons d’activitat i “circuits” computacionals que transformen entrada en sortida.

Les conclusions són suggeridores: Claude sembla operar amb un espai conceptual compartit entre llengües (una mena de “llenguatge universal del pensament”), planifica amb antelació en alguns casos (per exemple, anticipant rimes) i, de vegades, pot construir arguments plausibles per satisfer l’usuari encara que no reflecteixin un raonament real, un punt important per seguretat i fiabilitat.

Teaching models to Teach Themselves: Reasoning at the Edge of Learnability | AI Lab: MIT, Meta FAIR, NY Univ.
Els autors exploren si un model pot escapar d’un estancament quan el percentatge d’èxit inicial és gairebé nul (i, per tant, hi ha poc senyal d’entrenament). Proposen SOAR, un esquema de meta-RL amb dues còpies: un “professor” que genera problemes sintètics i un “alumne” que els resol. El “professor” és recompensat pel progrés real de l’alumne en un conjunt petit de problemes difícils, no per recompenses proxy.

Els resultats mostren que es pot desbloquejar aprenentatge amb recompenses binàries escasses; que les recompenses basades en progrés eviten inestabilitats; i que la qualitat i bona formulació dels problemes és més important que la correcció exacta de les solucions. En resum: un model pot generar “esglaons” útils encara que no sàpiga resoldre el problema final d’entrada.

AI-Driven Autonomous Lab / AI Lab: OpenAI
OpenAI ha col·laborat amb Ginkgo per connectar GPT-5 a un laboratori autònom en “bucle tancat”: el model proposa experiments, el laboratori els executa i els resultats alimenten la següent ronda. En sis iteracions van explorar més de 36.000 composicions en 580 plaques, i van reduir un 40% el cost de producció de proteïnes.

Altres notícies

-Gemini 3 Deep Think ha aconseguit un 84,6% a ARC-AGI-2 (fins ara el top era Claude Opus 4.6 amb 68,8%), un Elo de 3455 a codeforces (el màxim està a 3792, seria el n. 8 del món) i medalles d’or a les olimpíades de Física i Química. 
-ChatGPT està treballant per introduir skills (com Anthropic). 
-Les subscripcions a X han arribat a $1B d’ingressos anuals.
-Sembla que les noves capacitats de Siri es posposaran fins a l'iOS 26.5 o iOS 27.
-El dispositiu de Jony Ive i OpenAI s’ha endarrerit fins després de febrer del 2027. Sembla que no serà ni uns EarPods ni un pin.
-Zuckerberg s’ha comprat una casa a Florida coincidint amb la proposta de Califòrnia de posar un nou impost als bilionaris.
-Els treballadors de Salesforce han demanat a Marc Benioff (CEO) denunciar a l’ICE.
-Alex Karp, CEO de Palantir, ha difós un vídeo explicant que qui vulgui explicacions sobre els acords amb l’ICE ha de signar un NDA i les tindrà.
-Els AirPods 4 tindran càmeres que els permetran entendre gestos i el seu entorn. El cost previst és $249.
-Elon Musk anirà a la Lluna abans que a Mart. La decisió té a veure amb el menor temps per aconseguir la fita (10 anys en comptes de 20) i el fet que Jeff Bezos i els xinesos estan preparant bases a la lluna.
-MiniMax 2.5 (20x més barat que Opus 4.6) aconsegueix la paritat amb OpenAI i Anthropic 4.6. Model especialment utilitzat en sistemes agèntics. 
-Els camions autoconduïts d’Aurora ja condueixen distàncies més grans que els humans.