Ha passat força desapercebut, gairebé de puntetes, però aquesta setmana hem vist com un model xinès —GLM 5.2, de Z.ai— se situava entre Opus 4.7 i 4.8, just per sota de GPT-5.5 i per sobre de Gemini 3.5.

Em direu que, com tantes altres vegades, som al final d’una generació de models americans i a l’inici d’una nova generació de models xinesos. I tindreu raó. Anthropic ja ha tret la generació Mythos, que rendeix molt millor; OpenAI està a punt de presentar GPT-6, i Google probablement farà el mateix. Però, així i tot, aquella distància de sis mesos o un any amb què sovint qualificàvem els models xinesos respecte dels occidentals s’està evaporant.

També és cert que els benchmarks no són tota la història; de fet, potser ni tan sols en són la part més important. Els models actuals venen acompanyats d’eines com skills, subagents, rutines i tot un ecosistema de tutorials, eines ja preparades i agents genèrics com Cowork, Codex o Code, que faciliten enormement la seva adopció. Pots utilitzar models xinesos a través de Cursor, però no és ben bé el mateix. Tampoc ho és la qualitat de la resposta, i la nova generació de models americans serà, sens dubte, molt superior. Les grans barreres continuen sent la capacitat de còmput i l’ecosistema d’adopció: dues barreres difícils de superar.

L’altra gran notícia era esperada: SpaceX ha comprat Cursor per 60.000 milions de dòlars, tal com ja s’havia anunciat. També veurem una nova versió de Grok. Amb aquest moviment, SpaceX es posiciona tant en el mercat dels models com en el dels agents de programació i treball, en la línia de Cowork, Codex i Code. Caldrà veure com evoluciona tot plegat quan aparegui la superaplicació d’OpenAI. DeepSeek, per la seva banda, ha aixecat 4.400 milions de dòlars, situant el llistó de les empreses emergents xineses a un altre nivell. I Anthropic sembla cada vegada més a prop d’arribar a un acord amb l’administració americana, com no podia ser d’altra manera. El missatge de fons és clar: la cursa ja no és només entre empreses americanes. La Xina ha deixat de ser un perseguidor llunyà i comença a jugar, cada cop més sovint, a la mateixa lliga.

Z.ai llença GLM 5.2

Z.AI, l’empresa xinesa abans coneguda com a Zhipu AI, ha presentat GLM-5.2, un nou model d’intel·ligència artificial especialment orientat a tasques de programació i enginyeria de programari. La gran novetat és que pot treballar amb una finestra de context d’1 milió de tokens, cinc vegades més que el seu predecessor, GLM-5.1.

Això és important perquè, en programació, el context ho és gairebé tot. Moltes tasques complexes —com entendre un repositori sencer, revisar documentació extensa o modificar molts fitxers alhora— requereixen que el model pugui “tenir al cap” molta informació simultàniament. Amb una finestra d’1 milió de tokens, GLM-5.2 podria analitzar projectes molt més grans sense haver de fragmentar-los en petites peces.

El model té una arquitectura de mixture of experts, és a dir, combina molts submodels especialitzats, però només n’activa una part en cada moment. En total, té al voltant de 744.000 milions de paràmetres, tot i que només uns 40.000 milions estan actius durant cada operació. Això permet construir models molt grans sense que el cost computacional sigui tan elevat com si tot el model funcionés alhora.

Un altre element destacat és que els pesos del model s’han publicat a Hugging Face sota llicència MIT. Això facilita que desenvolupadors i empreses el puguin descarregar, provar i adaptar amb molta llibertat. També hi ha una versió FP8, amb precisió reduïda, pensada per rebaixar els requisits tècnics a l’hora d’executar-lo.

La companyia presenta GLM-5.2 no tant com un xatbot generalista, sinó com una eina per a fluxos de treball llargs i complexos en enginyeria. És a dir, no només respondre preguntes, sinó ajudar en processos de moltes passes: entendre un projecte, detectar problemes, proposar canvis i mantenir la coherència al llarg de tota la tasca.

La lectura de fons és que la competició pels models oberts de programació s’està accelerant molt ràpidament. Meta amb Llama, Alibaba amb Qwen, DeepSeek, Mistral i ara Z.AI competeixen per convertir-se en la infraestructura preferida dels desenvolupadors. En aquest mercat, una gran finestra de context pot ser un avantatge decisiu.

SpaceX compra Cursor per $60B

SpaceX estaria preparant una de les operacions més sorprenents del sector tecnològic: l’adquisició de Cursor, l’eina d’intel·ligència artificial per programar, en una operació valorada en 60.000 milions de dòlars pagada íntegrament amb accions. Cursor, desenvolupada per l’empresa Anysphere, s’ha convertit en una de les plataformes d’IA més populars entre programadors. Permet escriure, corregir i depurar codi amb ajuda d’algoritmes, i forma part d’un dels primers mercats de la intel·ligència artificial que ja genera ingressos molt importants: el programari per a desenvolupadors.

Segons el text, l’operació donaria a Elon Musk una entrada molt més forta en el mercat empresarial de la IA. SpaceX podria integrar Cursor dins de l’òrbita de xAI, la seva divisió d’intel·ligència artificial, per accelerar el desenvolupament de Grok i d’altres productes orientats a empreses. L’acord també tindria una dimensió estratègica clara. Comprar Cursor no seria només comprar una eina de programació, sinó adquirir una porta d’entrada directa a milers d’empreses que ja utilitzen IA en el seu dia a dia.

Això situaria Musk en una posició més competitiva davant actors com OpenAI, Anthropic o altres grans laboratoris d’IA. La lectura de fons és que el mercat de la IA comença a separar el gra de la palla. Mentre moltes aplicacions encara busquen un model de negoci clar, les eines de programació assistida per IA ja han demostrat que poden generar milers de milions en ingressos. Per això, si aquesta operació es confirma, seria un senyal poderós: la batalla per la IA empresarial no es jugarà només en els grans models, sinó també en les eines concretes que transformen la manera de treballar.

DeepSeek aixeca $7.4B

DeepSeek, el laboratori xinès d’intel·ligència artificial que s’ha convertit en un dels noms més observats del sector, ha tancat una ronda de finançament històrica de més de 7.400 milions de dòlars. L’operació situa la valoració de la companyia per sobre dels 50.000 milions de dòlars, una xifra que confirma l’ambició de la Xina de competir directament amb els grans actors globals de la IA. El més rellevant, però, no és només la quantitat recaptada, sinó l’estructura de l’acord.

Els inversors no posen els diners directament a DeepSeek, sinó en una societat controlada pel seu fundador i CEO, Liang Wenfeng. Això li permet mantenir el control absolut de l’empresa i evitar que els nous inversors condicionin l’estratègia futura. A més, la majoria dels participants accepten no vendre la seva participació durant cinc anys.

Entre els inversors hi ha gegants xinesos com Tencent, CATL, JD.com, NetEase i IDG Capital. El mateix Liang Wenfeng és qui aporta la quantitat més gran, cosa que reforça la idea que vol conservar el comandament del projecte. L’única excepció important és el Fons Nacional Xinès d’Inversió en Intel·ligència Artificial, que entra directament a DeepSeek amb drets de vot i sense estar subjecte al bloqueig de cinc anys. En conjunt, l’operació mostra dues coses: d’una banda, la confiança del capital xinès en DeepSeek com a peça clau de la cursa global per la IA; de l’altra, la voluntat del seu fundador de créixer molt ràpidament sense perdre el control polític i empresarial de la companyia.

Anthropic discuteix una sortida amb la Casa Blanca

Anthropic, una de les empreses més importants del sector de la intel·ligència artificial, està negociant amb l’administració Trump per resoldre una crisi reguladora que ha afectat directament l’accés als seus models més recents. El conflicte va començar quan la Casa Blanca va imposar una directiva de control d’exportacions. Com a resposta, Anthropic va suspendre l’accés als seus últims models no només als clients, sinó també a treballadors estrangers dins de la mateixa empresa.

La mesura mostra fins a quin punt la IA s’ha convertit en una qüestió de seguretat nacional i no només en un negoci tecnològic. Segons la informació disponible, la decisió del govern va arribar després que líders del sector, inclòs el CEO d’Amazon, Andy Jassy, expressessin preocupacions sobre possibles vulnerabilitats de seguretat en els models d’Anthropic. L’empresa, però, ha minimitzat aquests riscos i els ha descrit com a problemes simples i habituals en altres models disponibles públicament.

La reunió de dilluns entre directius d’Anthropic i responsables del Departament de Comerç encara no ha produït cap acord definitiu, però les dues parts asseguren que treballen per trobar una solució ràpida. En les converses hi ha participat Chris Fall, responsable del Centre d’Estàndards i Innovació en IA, l’organisme que abans havia estat creat per l’administració Biden com a Institut de Seguretat en Intel·ligència Artificial.

El cas és significatiu perquè mostra el nou equilibri de poder al voltant de la IA: les empreses tecnològiques volen desplegar models cada cop més avançats, però els governs comencen a intervenir amb més força quan consideren que hi ha riscos de seguretat, sobirania tecnològica o control internacional.

Bezos vol crear un “enginyer artificial”

Jeff Bezos ha presentat Prometheus, una nova empresa d’intel·ligència artificial que vol anar més enllà dels xatbots i les eines digitals. La seva ambició és construir un “enginyer artificial general”: un sistema capaç d’ajudar a dissenyar productes físics complexos, des de la idea inicial fins a la fabricació.

La companyia neix amb unes xifres molt elevades. Segons el text, ha captat 12.000 milions de dòlars i ja estaria valorada en uns 41.000 milions. Està liderada pel mateix Bezos i per Vik Bajaj, antic directiu de Google, i ofereix inversors de primer nivell com JPMorgan, BlackRock, Goldman Sachs i DST Global.

La idea central de Prometheus és aplicar la IA a sectors on innovar és car, lent i tècnicament molt exigent: motors d’avió, naus espacials, dispositius mèdics, semiconductors o maquinària industrial. En lloc de limitar-se a generar textos, imatges o codi, l’empresa vol que la IA participi en el procés d’inventar, provar, dissenyar i portar al mercat nous productes.

El projecte és important perquè apunta cap a una nova etapa de la intel·ligència artificial. Fins ara, bona part del debat s’ha centrat en models capaços de conversar o automatitzar tasques d’oficina. Prometheus planteja una pregunta més profunda: què passarà quan la IA entri de ple en l’enginyeria, la fabricació i l’economia física?

Si aquesta visió es materialitza, la IA no només transformaria com escrivim, programem o analitzem informació, sinó també com inventem avions, fàrmacs, màquines o dispositius mèdics. És a dir, podria reduir dràsticament el temps que passa entre tenir una idea i convertir-la en un producte real.

Salesforce compra Fin, 'customer service'

Salesforce ha anunciat l’adquisició de Fin, una plataforma d’atenció al client basada en intel·ligència artificial, en una operació valorada en 3.600 milions de dòlars. L’objectiu és reforçar la seva aposta per la IA empresarial i, especialment, pels agents automatitzats capaços de resoldre consultes de clients. Fin, abans vinculada a Intercom, ofereix agents d’IA que poden gestionar peticions de suport en múltiples canals: xat, WhatsApp, SMS, trucades telefòniques, Slack i altres eines de comunicació. És a dir, no es tracta només d’un xatbot tradicional, sinó d’un sistema pensat per integrar-se en el dia a dia de les empreses i automatitzar una part important del servei d’atenció al client.

Salesforce vol incorporar aquesta tecnologia a Agentforce, la seva plataforma per crear agents d’IA per a empreses. Amb això, busca facilitar que les companyies despleguin assistents intel·ligents capaços d’atendre clients, resoldre incidències i reduir la càrrega dels equips humans de suport. L’operació també inclou el manteniment de l’equip directiu de Fin. El seu cofundador, Eoghan McCabe, continuarà com a CEO, i l’equip actual seguirà liderant el desenvolupament del producte. Això suggereix que Salesforce no només compra tecnologia, sinó també talent i coneixement acumulat en un dels camps més competitius de la IA aplicada.

La lectura de fons és clara: l’atenció al client s’està convertint en un dels primers grans camps de batalla de la IA empresarial. Moltes empreses busquen reduir costos, millorar temps de resposta i oferir servei continuat sense dependre exclusivament d’equips humans. Si la integració funciona, Salesforce podria reforçar la seva posició davant competidors com Microsoft, Zendesk, ServiceNow o els nous actors natius d’IA.

Més enllà de l’operació concreta, el cas mostra cap on es mou el mercat: la IA deixa de ser només una eina experimental i comença a convertir-se en infraestructura bàsica per gestionar processos empresarials. En aquest cas, el primer gran impacte no arriba en forma de robots futuristes, sinó en una tasca molt quotidiana: respondre millor i més ràpid als clients.

Com la IA ens canviarà la vida 

Un vaixell xinès de contenidors elèctric 

La nova bateria de Huawei – 5000km – 5m 
Ja hi ha més camions elèctrics que dièsel a la Xina
La Xina elimina 12.000 programes de Grau a causa de la IA 

La recerca IA 

GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks-AI Lab: Z.ai

Z.AI ha presentat GLM-5.2, el seu nou model d’intel·ligència artificial orientat a tasques llargues de programació i enginyeria. La seva principal novetat és una finestra de context d’1 milió de tokens, que li permet treballar amb grans repositoris de codi, documentació extensa i processos complexos sense perdre el fil.

El model està pensat per a fluxos de treball professionals: escriure i depurar codi, optimitzar sistemes, desenvolupar projectes de programari i mantenir la coherència en tasques de moltes passes. A més, incorpora diferents nivells d’esforç, perquè l’usuari pugui equilibrar qualitat, velocitat i cost computacional segons la dificultat de la tasca.

GLM-5.2 es publica amb llicència MIT i pesos disponibles a Hugging Face, fet que facilita el seu ús per part de desenvolupadors, empreses i investigadors. Segons Z.AI, és un dels models oberts més competitius en programació i tasques de llarg recorregut, tot i que les comparacions cal llegir-les amb prudència perquè provenen principalment de la mateixa companyia. En conjunt, GLM-5.2 mostra cap on avança la IA: menys xatbot genèric i més eina professional capaç d’ajudar en projectes tècnics reals.

The Floor Has Risen. Now Raise the Ceiling-AI Lab: Wim Vanhaverbeke – Esteve Almirall

L’article defensa que la intel·ligència artificial està transformant profundament la recerca en management. La idea central és que la IA ja està elevant el “terra” dels articles acadèmics: millora l’execució tècnica, ajuda amb l’econometria, la revisió de literatura, la redacció, les simulacions i la formalització matemàtica. És a dir, fa que sigui més fàcil produir treballs metodològicament sòlids.

Però això no vol dir que automàticament generi millor recerca. Segons els autors, el gran repte ara és elevar el “sostre”: fer preguntes realment noves, aportar idees rellevants i construir contribucions que importin més enllà de la correcció formal. La IA pot ajudar molt en l’execució, però la qualitat de la idea continua depenent sobretot del criteri humà.

L’article també planteja conseqüències importants per als doctorats, les revistes i el sistema de revisió acadèmica. Els estudiants hauran d’aprendre no només mètodes, sinó també a jutjar si la IA els aplica bé. Els editors i revisors, per la seva banda, hauran de mirar menys si un article “està ben fet” i més si realment aporta alguna cosa nova.

En conjunt, el text proposa una lectura optimista, però exigent: la IA no substitueix els bons investigadors, sinó els investigadors que només executen. El futur serà per a aquells que tinguin bones preguntes, criteri teòric i capacitat d’utilitzar la IA per explorar més, millor i amb més ambició.

Beyond the Transformer-AI Lab: The Sequence

L’article explica que la intel·ligència artificial està entrant en una nova etapa: la recerca d’alternatives a l’arquitectura transformer, que ha dominat el sector durant gairebé una dècada. Els transformers han estat molt eficients per entrenar grans models, però tenen un problema important quan el context creix: necessiten molta memòria per recordar tots els tokens anteriors.

A mesura que els models volen treballar amb finestres de context de centenars de milers o milions de tokens, aquest cost esdevé cada vegada més difícil de sostenir. Per això estan apareixent noves arquitectures que intenten repensar com una IA recorda, processa i raona sobre seqüències llargues.

L’article presenta diverses línies emergents: el retorn de les xarxes recurrents modernes, els models de difusió aplicats al llenguatge, els State Space Models com Mamba, les arquitectures amb aprenentatge durant la inferència, els Liquid Foundation Models i els sistemes híbrids que combinen diferents enfocaments.

La idea de fons és que no hi haurà necessàriament un únic substitut del Transformer. El futur probablement serà híbrid: models que combinin atenció, memòria comprimida, recurrència i mecanismes adaptatius segons el tipus de tasca. En conjunt, el text descriu un canvi important en la IA: passem de models que depenen de força bruta i grans quantitats de memòria a arquitectures més eficients, flexibles i preparades per raonar sobre contextos molt llargs.

Altres notícies

-OpenAI va cremar 3.700 milions de dòlars el primer trimestre del 2026 malgrat triplicar ingressos, evidenciant que la demanda d’IA encara no garanteix rendibilitat.
-El Pentàgon afirma que va usar Grok, la IA d’xAI, per planificar atacs contra l’Iran, mentre el Departament de Justícia intenta frenar una demanda ambiental contra el centre de dades de Musk.
-Microsoft estudia incorporar DeepSeek a Copilot Cowork com a opció d’IA més barata, allotjada a Azure per garantir que les dades dels clients quedin dins del seu núvol.
-Snap llança unes noves ulleres de realitat augmentada de 2.195 dòlars per competir amb Meta i Google, amb traducció en temps real, navegació web i gravació de vídeo.
-Robinhood retallarà un 10% de la plantilla, uns 290 llocs de treball, per mantenir-se més àgil malgrat assegurar que la seva posició financera és sòlida.
-L'empresa emergent Ornn llança índexs per mesurar el preu dels tokens d’OpenAI i Anthropic, una dada clau per seguir els costos i els ingressos del boom de la IA.