Dos anuncios, ambos esperados, han marcado la semana: la primera versión pública de Mythos —Fable— y la presentación de las novedades de Apple.

Ahora bien, Fable ha durado poco. La administración Trump, mediante una orden ejecutiva, ha bloqueado su uso para los no estadounidenses. Y como, en la práctica, esto es muy difícil de impedir —cualquier persona podría conectarse mediante una VPN—, Anthropic lo ha deshabilitado.

Es imposible detener el futuro. OpenAI ya tiene listo un modelo similar, que quiere lanzar a finales de este año o a principios del próximo. Y también lo están preparando el resto de actores, incluidos los chinos.

Todo ello llega justo en el momento en que tanto Anthropic como OpenAI preparan sus salidas a bolsa, y es evidente que este movimiento tendrá un impacto.

La geopolítica vuelve a desempeñar un papel de primer orden en una batalla tecnológica que definirá el mundo del futuro.

Anthropic y Apple son, en buena medida, las dos caras de Silicon Valley: por un lado, las nuevas empresas que aspiran a reinventar la tecnología —y, con ella, el mundo—; por el otro, las grandes compañías ya consolidadas, que cada vez tienen más dificultades para mantener el ritmo. Apple ha presentado una integración de Google Gemini con Siri. Es un paso necesario para actualizar su sistema operativo, pero llega tarde, tardará todavía en estar disponible y, de momento, no llegará a Europa a causa de las dificultades que plantea la regulación europea. Tampoco estará disponible en China. Esperemos, al menos, que acabe llegando a Europa antes que al mercado chino.

Fable es una versión de Mythos —el nuevo modelo de Anthropic— adaptada al público general, optimizada y con determinadas restricciones. Es un anuncio importante por dos razones. La primera es que representa un salto cualitativo relevante respecto a los modelos anteriores. Hacía tiempo que observábamos progresos más bien incrementales; Fable, en cambio, deja claro que todavía estamos lejos de haber tocado techo. La segunda es que consolida Anthropic como uno de los laboratorios líderes en inteligencia artificial. Fable está optimizado en dos sentidos. En primer lugar, es un modelo mejor, capaz de obtener puntuaciones muy superiores a las de cualquier modelo anterior en varios benchmarks. Pero lo más importante es que puede llevar a cabo tareas de larga duración y continuar trabajando sin perder de vista el objetivo. Esta capacidad de planificar, ejecutar y sostener procesos complejos durante periodos prolongados abre muchas más puertas de las que inicialmente podríamos imaginar, y será clave para hacer posible buena parte de lo que vendrá. Fable también anticipa nuevos modelos de negocio. A partir de finales de junio, se facturará mediante créditos. Este será, probablemente, el modelo que acabará prevaleciendo en los sistemas de inteligencia artificial más avanzados.

Anthropic lanza Claude Fable 5, su modelo de IA más potente hasta ahora

Anthropic ha presentado Claude Fable 5, su nuevo modelo de inteligencia artificial de gama más alta, dentro de una nueva categoría llamada Mythos-class. Según la compañía, se trata del sistema más capaz que ha puesto a disposición del público hasta ahora, con mejoras destacadas en programación, análisis de documentos, visión artificial, investigación científica y tareas largas que requieren mantener el contexto durante mucho tiempo. Una de las grandes novedades es su capacidad para abordar trabajos complejos de desarrollo de software. Anthropic asegura que Fable 5 puede trabajar durante horas en proyectos de código, realizar migraciones en bases de código muy grandes e incluso reconstruir una aplicación web a partir de capturas de pantalla. También afirma que el modelo es especialmente fuerte en tareas analíticas, interpretación de gráficos y tablas, y resolución de problemas complejos.

El lanzamiento, sin embargo, llega acompañado de un fuerte énfasis en la seguridad. La compañía reconoce que un modelo de este nivel puede comportar riesgos importantes, sobre todo en ámbitos como la ciberseguridad, la biología o la química. Por ello, Claude Fable 5 incorpora nuevos filtros de seguridad: cuando detecta preguntas sensibles en estos campos, la respuesta es derivada automáticamente a Claude Opus 4.8, un modelo anterior y más restringido. Anthropic dice que esto ocurre en menos del 5% de las sesiones, aunque admite que algunos usos legítimos pueden quedar bloqueados por exceso de prudencia. En paralelo, Anthropic también ha anunciado Claude Mythos 5, basado en el mismo modelo que Fable 5 pero con menos restricciones en determinadas áreas. Esta versión no estará disponible para el público general, sino solo para un grupo reducido de organizaciones de confianza, especialmente en ciberdefensa e investigación biomédica.

Otro punto relevante es el cambio en la política de datos: Anthropic establece una retención de 30 días para el tráfico de los modelos de clase Mythos en entornos empresariales. La compañía asegura que estos datos no se utilizarán para entrenar nuevos modelos, sino para detectar abusos, nuevos intentos de manipulación del sistema y posibles usos peligrosos. Claude Fable 5 está disponible desde el 9 de junio de 2026. Hasta el 22 de junio se incluye sin coste adicional en los planes Pro, Max, Team y Enterprise por asiento. A partir del 23 de junio, su uso requerirá créditos, al menos temporalmente. El precio anunciado para desarrolladores es de 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida. El movimiento confirma la carrera acelerada entre las grandes compañías de IA para lanzar modelos cada vez más autónomos y capaces. Pero también muestra el dilema central del sector: cómo hacer accesibles herramientas con un enorme potencial productivo y científico sin multiplicar los riesgos de un mal uso.

Apple intenta recuperar el ritmo en inteligencia artificial con un Siri renovado

Apple ha aprovechado su conferencia de desarrolladores, la WWDC 2026, para presentar una nueva generación de funciones de inteligencia artificial en el iPhone, el iPad y el Mac. El gran anuncio es un Siri renovado, más conversacional y más integrado con las aplicaciones, que funcionará con tecnología de Google Gemini bajo el capó. La compañía ha insistido en que la privacidad seguirá siendo un elemento central de su estrategia de IA. Según Apple, los datos solo se utilizarán para ejecutar las peticiones de los usuarios y expertos externos podrán verificar este compromiso.

La nueva versión de Apple Intelligence también incorporará mejoras en Safari, Mensajes, Teléfono, Fotos y Atajos. Entre las novedades hay sugerencias de respuesta generadas por IA, más contexto entre aplicaciones, herramientas de edición fotográfica generativa y la posibilidad de crear atajos escribiendo instrucciones en lenguaje natural. Apple también ha anunciado mejoras prácticas en iOS 27, que llegará a los iPhones a partir del iPhone 11. La actualización incluirá cambios en la búsqueda interna del sistema, más controles parentales, widgets a pantalla completa y mejoras de rendimiento en fotos, AirDrop y multitarea. El mensaje de fondo es claro: Apple quiere demostrar que todavía puede competir en la carrera de la inteligencia artificial, después de unos años en que rivales como Google, OpenAI o Anthropic han marcado el ritmo. La WWDC 2026 ha sido menos una revolución que un intento de poner orden, corregir carencias y recuperar credibilidad en IA.

Google lanza Gemini 3.5 Live Translate

Google ha presentado Gemini 3.5 Live Translate, su nuevo modelo de inteligencia artificial para traducción de voz en directo. La compañía asegura que el sistema puede traducir conversaciones casi en tiempo real en más de 70 idiomas, manteniendo elementos de la voz original como la entonación, el ritmo y el tono del hablante. A diferencia de los sistemas tradicionales, que esperan que una persona acabe de hablar antes de generar la traducción, Gemini 3.5 Live Translate produce audio de manera continua. Esto permite reducir las pausas incómodas y mantener la traducción solo unos segundos por detrás de la conversación original. El modelo también detecta automáticamente los idiomas, sin necesidad de configurarlos manualmente, y está pensado para funcionar en entornos con ruido o situaciones imprevisibles.

El nuevo sistema se empezará a desplegar en varios productos de Google. Los desarrolladores ya lo pueden probar en vista previa pública a través de la Gemini Live API y Google AI Studio. Las empresas lo podrán utilizar en Google Meet en una prueba privada a partir de este mes, mientras que los usuarios generales lo encontrarán progresivamente en la aplicación de Google Translate para Android y iOS. Una de las aplicaciones más destacadas será en Google Meet, donde la traducción de voz pasará de cubrir solo cinco idiomas a más de 70. Además, permitirá conversaciones entre más de 2.000 combinaciones lingüísticas dentro de una misma reunión, sin limitarse a traducir solo hacia o desde el inglés. Google prevé ampliar su despliegue a lo largo del año.

También habrá novedades en la app de Google Translate. Los usuarios podrán utilizar auriculares para recibir traducciones más naturales y, en Android, Google empezará a desplegar un nuevo "modo escucha" que permitirá oír la traducción directamente por el auricular del teléfono, como si fuera una llamada. Esta función puede ser útil en visitas guiadas, viajes o conversaciones en las que el usuario quiere escuchar la traducción de manera discreta. Google también ha remarcado que todo el audio generado por el modelo incorpora SynthID, una marca de agua imperceptible que permite identificar contenido creado con IA y que busca reducir el riesgo de desinformación. El lanzamiento refuerza la competición entre las grandes tecnológicas para convertir la inteligencia artificial en una herramienta de uso cotidiano. En este caso, Google apunta a uno de los grandes retos pendientes: hacer que hablar con alguien en otro idioma sea tan fluido como mantener una conversación normal.

El Pentágono incluye Alibaba, Baidu y BYD en su lista negra 

El Departamento de Defensa de los Estados Unidos ha ampliado su lista de empresas chinas que considera vinculadas al ejército de Pekín. Entre los nuevos nombres hay gigantes como Alibaba, Baidu y BYD, así como la compañía de robótica Unitree y la farmacéutica WuXi AppTec. La lista pasa de unas 130 empresas a 188 entidades. La inclusión no equivale automáticamente a sanciones generales, pero sí impide que estas empresas reciban contratos del Pentágono y puede abrir la puerta a más restricciones de compra en los próximos años. Washington argumenta que estas compañías pueden contribuir a la estrategia china de fusión entre sector civil y militar, especialmente en ámbitos como la inteligencia artificial, los vehículos eléctricos, los semiconductores, la robótica y la biotecnología.

Las empresas afectadas y el gobierno chino rechazan las acusaciones. Alibaba ha afirmado que no es una empresa militar china ni forma parte de ninguna estrategia de fusión civil-militar, mientras que Baidu y WuXi AppTec también han calificado la decisión de infundada y han anunciado que intentarán revertirla. El movimiento refleja el endurecimiento de la rivalidad tecnológica entre los Estados Unidos y China. Aunque el impacto inmediato puede ser limitado, la decisión puede afectar la reputación de las empresas, complicar su relación con proveedores estadounidenses y anticipar nuevas restricciones en sectores estratégicos.

SpaceX prepara centros de datos en órbita 

Elon Musk ha presentado los primeros detalles de AI1, un satélite de SpaceX pensado para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial desde el espacio. Según la información publicada, el vehículo tendría una envergadura desplegada de 70 metros, más que un Boeing 747, y una carga computacional de hasta 150 kW, similar al consumo de un rack terrestre con chips avanzados de Nvidia. La idea de SpaceX es construir una nueva generación de satélites que funcionen como centros de datos orbitales, aprovechando energía solar fuera de la red eléctrica terrestre. El diseño sería modular, de manera que diferentes fabricantes de chips podrían aportar los procesadores según el rendimiento y la disponibilidad.

El gran reto es la refrigeración. En la Tierra, los centros de datos disipan calor con aire y circuitos de agua; en el espacio, en cambio, solo se puede expulsar calor por radiación infrarroja. Por eso, AI1 incorporaría hasta 110 metros cuadrados de radiadores desplegables y sistemas redundantes de refrigeración líquida. SpaceX ya ha solicitado permiso para lanzar hasta un millón de satélites de este tipo y, según el artículo, ha firmado acuerdos de computación con grandes clientes como Google. Con todo, la propuesta genera escepticismo: los costes, la dificultad técnica, la imposibilidad de reparar fácilmente los equipos y la gestión térmica hacen que muchos expertos cuestionen si los centros de datos en órbita pueden ser viables a gran escala. El proyecto muestra hasta qué punto la demanda de computación para la IA está empujando a las grandes tecnológicas a buscar soluciones cada vez más extremas. Si los centros de datos terrestres topan con límites de energía, espacio y regulación, SpaceX quiere convertir la órbita en la próxima frontera de la infraestructura digital.

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What it feels like to work with Mythos-AI Lab: Ethan Mollick – Wharton

El profesor y divulgador Ethan Mollick ha probado Claude Fable 5, el nuevo modelo de inteligencia artificial de Anthropic, y lo describe como un salto importante respecto a los modelos anteriores. Según explica, la diferencia no es solo que responda mejor, sino que puede trabajar durante horas en tareas complejas, investigar, programar, revisar resultados y entregar proyectos bastante acabados con muy poca intervención humana. Mollick pone como ejemplo la creación de un mapa isócrono, capaz de mostrar hasta dónde se puede llegar desde una ciudad combinando avión, tren, coche o trayectos a pie. Fable 5 generó un proyecto funcional después de buscar datos, tomar decisiones de diseño y verificar resultados con otros agentes de IA. También construyó una herramienta de investigación social, llamada Concord, después de nueve horas y media de trabajo autónomo.

La idea central del artículo es que estos modelos cambian el papel del usuario. Ya no se trata solo de dar instrucciones paso a paso, sino de encargar un proyecto: el usuario define el objetivo, la IA organiza el proceso y luego hay que revisar el resultado. Esto abre posibilidades enormes, pero también genera inquietud, porque buena parte de las decisiones del modelo pasan dentro de una "caja negra" difícil de seguir. Mollick también apunta limitaciones importantes: Fable 5 consume muchos tokens, puede ser caro de utilizar y sus barreras de seguridad se activan a menudo, especialmente en temas relacionados con ciberseguridad. Aun así, considera que el modelo marca una nueva etapa en la que la IA empieza a funcionar menos como un asistente y más como un equipo de trabajo completo.

Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories-AI Lab: Google Research and Cornell University

Un grupo de investigadores propone un nuevo paradigma de aprendizaje para la inteligencia artificial inspirado en el sueño humano. La idea es que los modelos no solo respondan o aprendan dentro de un contexto temporal, sino que puedan consolidar este conocimiento e incorporarlo de manera estable a sus parámetros a largo plazo. El concepto, llamado Sleep, parte de una limitación de los modelos actuales: pueden hacer predicciones inmediatas y adaptarse dentro de una conversación o de una tarea concreta, pero tienen dificultades para transformar esta experiencia temporal en conocimiento permanente. Para resolverlo, los autores proponen una fase de sueño artificial en la que el modelo repasa, destila y reorganiza lo que ha aprendido.

Este proceso tiene dos partes. La primera es la consolidación de memoria, en la que los conocimientos de un modelo más pequeño se transfieren a una red más grande, con más capacidad, preservando lo que se aprende. La segunda es el Dreaming, una fase en la que el modelo genera datos sintéticos y se entrena con ellos para reforzar nuevos conocimientos y mejorar sus habilidades sin supervisión humana directa. Según los investigadores, los experimentos muestran que esta etapa de "sueño" puede ayudar en tareas de aprendizaje continuo, incorporación de conocimiento, generalización con pocos ejemplos y problemas de largo recorrido. Si se confirma, podría ser un paso importante hacia sistemas de IA más capaces de aprender de manera acumulativa, una cualidad que hasta ahora sigue siendo mucho más propia de los humanos que de las máquinas.

DiffusionGemma: 4x faster text generation-AI Lab: Google Research

Google ha anunciado DiffusionGemma, un nuevo modelo experimental y abierto de inteligencia artificial pensado para generar texto con mucha menos latencia. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje tradicionales, que escriben palabra a palabra, DiffusionGemma genera bloques enteros de texto de manera simultánea, lo que le permite alcanzar velocidades hasta cuatro veces superiores en GPU dedicadas. El modelo, de 26.000 millones de parámetros en arquitectura Mixture of Experts, solo activa 3.800 millones durante la inferencia, lo que facilita ejecutarlo en tarjetas gráficas avanzadas de consumo si está cuantizado. Google lo presenta como una herramienta especialmente útil para aplicaciones locales e interactivas, como la edición en tiempo real, la generación rápida de código, el relleno de fragmentos de texto o tareas no lineales como secuencias biológicas y estructuras matemáticas.

La clave técnica es el uso de difusión aplicada al texto. Al igual que los generadores de imágenes parten de un ruido inicial y lo van refinando hasta obtener una imagen final, DiffusionGemma comienza con tokens aleatorios y los mejora progresivamente hasta producir un bloque coherente. Esto le permite revisar el conjunto del texto a la vez y corregir errores durante el proceso. Google admite, sin embargo, que el modelo prioriza la velocidad por encima de la calidad. Para usos en producción donde se necesite el mejor resultado posible, la compañía sigue recomendando los modelos Gemma 4 autorregresivos tradicionales. DiffusionGemma se dirige sobre todo a investigadores y desarrolladores que quieran explorar nuevas formas de interacción con IA rápida y local. El lanzamiento apunta a una tendencia clara: la competición en IA ya no gira solo en torno a modelos más inteligentes, sino también a modelos más rápidos, eficientes y capaces de funcionar directamente en dispositivos locales.

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