Esta semana Google ha celebrado el Google I/O, su evento anual más importante, donde ha presentado una avalancha de novedades. Algunas ya están disponibles, otras llegarán en verano y unas cuantas más lo harán más adelante. Nadie quiere quedarse atrás en una carrera que ya avanzaba muy deprisa, pero que ahora parece acelerarse aún más.

El principal anuncio ha sido Gemini 3.5 Flash, un modelo casi tan potente como los mejores del mercado, pero hasta cuatro veces más rápido y también más caro. Es el primero de una nueva familia de modelos Gemini que puede redefinir la búsqueda en Google, los agentes de IA y, en general, buena parte de la experiencia digital. Uno de los anuncios más interesantes ha sido Gemini Omni, capaz de editar vídeo e imagen, y de entender mejor el mundo físico.

Quizás no es todavía el mejor modelo de generación de vídeo o de imágenes —aunque no le falta mucho—, pero representa un gran paso adelante en edición multimodal, en la misma línea de productos como Flow, orientado a imágenes y música. Google también ha presentado su nuevo agente de IA, en una carrera que nadie quiere perderse.

En paralelo, Andrej Karpathy, una de las grandes figuras del mundo de la inteligencia artificial —creador del sistema de conducción autónoma de Tesla, cofundador de OpenAI y popularizador del término vibe coding—, se ha incorporado a Anthropic. El movimiento dice mucho sobre hacia dónde se mueve la industria y sobre quién está acumulando ahora más talento y credibilidad. Finalmente, las grandes salidas a bolsa empiezan a tomar forma: SpaceX, OpenAI y Anthropic preparan IPO millonarias que podrían redefinir no solo el sector de la inteligencia artificial, sino también el mercado tecnológico en conjunto.

Google Gemini 3.5 Flash–Gemini Spark 

Google ha presentado Gemini 3.5, su nueva familia de modelos de inteligencia artificial, con el lanzamiento inicial de Gemini 3.5 Flash. Según la compañía, el modelo combina rendimiento de frontera con alta velocidad y está especialmente diseñado para ejecutar tareas complejas y "agénticas", es decir, procesos de varios pasos en los que la IA puede planificar, actuar e iterar bajo supervisión humana.

Gemini 3.5 Flash ya está disponible a escala global a través de la aplicación Gemini, el modo IA de Google Search, la plataforma Google Antigravity, la API de Gemini en Google AI Studio y Android Studio, así como en las herramientas empresariales de Gemini. Google también ha avanzado que Gemini 3.5 Pro ya se utiliza internamente y llegará el próximo mes. La compañía afirma que 3.5 Flash es su modelo más potente hasta ahora para programación y agentes, con resultados superiores a Gemini 3.1 Pro en varios bancos de pruebas de codificación, tareas agénticas y comprensión multimodal. Google destaca también que el modelo es hasta cuatro veces más rápido que otros modelos de frontera en generación de tokens de salida.

Uno de los objetivos principales es reducir el tiempo necesario para completar trabajos complejos. Según Google, tareas que antes podían ocupar días a un desarrollador o semanas a un auditor ahora se pueden completar en una fracción del tiempo y, a menudo, con menos de la mitad del coste de otros modelos avanzados.

Entre los casos de uso citados se encuentran el desarrollo de aplicaciones, el mantenimiento de bases de código, la preparación de documentos financieros y el análisis de datos empresariales. Gemini 3.5 Flash también será la base de Gemini Spark, un agente personal de IA que Google comenzará a probar con usuarios de confianza. El objetivo es que este asistente pueda funcionar de manera continuada, ayudar a gestionar la vida digital del usuario y ejecutar acciones bajo su dirección. Google asegura que el modelo se ha desarrollado bajo su marco de seguridad para sistemas de frontera, con refuerzos en áreas como ciberseguridad y riesgos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares. La compañía afirma que ha incorporado nuevas técnicas de mitigación y herramientas de interpretabilidad para entender mejor el razonamiento interno del modelo antes de que genere una respuesta.

Anthropic prevé entrar en beneficios en el segundo trimestre

Anthropic espera cerrar el trimestre que termina en junio con 559 millones de dólares de beneficio operativo, según una persona conocedora de sus finanzas. Sería la primera vez que la compañía consigue rentabilidad operativa, y lo haría aproximadamente dos años antes de lo que había previsto. El giro se explica por un fuerte aumento de los ingresos. La empresa prevé generar 10.900 millones de dólares en ingresos trimestrales, muy por encima de los 4.800 millones del trimestre anterior y de los cerca de 4.500 millones facturados durante todo el año pasado.

Este ritmo sitúa a Anthropic en camino de superar con creces las proyecciones optimistas que apuntaban a 18.000 millones de dólares de ingresos anuales en 2026. La situación contrasta con la de OpenAI, que a principios de año proyectó unos 30.000 millones de dólares de ingresos anuales, pero ha comunicado a los inversores que no espera ser rentable hasta 2030. Anthropic también está en proceso de levantar 30.000 millones de dólares en una ronda que valoraría la compañía en 900.000 millones antes de la inversión. Entre los inversores que lideran la operación se encuentran Dragoneer, Sequoia Capital, Greenoaks y Altimeter.

Nvidia dispara los ingresos un 85% 

Nvidia ingresó 81.600 millones de dólares en el trimestre cerrado el 26 de abril, un 85% más que el año anterior. La compañía también prevé que las ventas crezcan un 95% en el trimestre actual, lo que indicaría una nueva aceleración del negocio y confirmaría la fuerte demanda de sus chips de inteligencia artificial, especialmente la serie Blackwell.

El crecimiento de Nvidia continúa superando claramente el de sus competidores. AMD, un rival mucho más pequeño en volumen de ingresos, anunció recientemente un aumento del 38% en el primer trimestre. Además de los chips gráficos para IA, Nvidia también se está beneficiando de la demanda de procesadores centrales: la compañía afirma que va camino de generar cerca de 20.000 millones de dólares este año solo con ventas de CPU independientes, impulsadas por el auge de los agentes de IA como Claude Code de Anthropic o Codex de OpenAI.

Los resultados también muestran una enorme capacidad de generación de caja. El flujo de caja libre de Nvidia creció un 86%, hasta los 48.600 millones de dólares. La compañía ha aumentado el dividendo hasta los 25 céntimos por acción y continúa recomprando acciones: destinó 20.000 millones de dólares durante el trimestre y ha autorizado 80.000 millones adicionales en recompras. A pesar de estos resultados, las acciones cayeron ligeramente en las operaciones posteriores al cierre del mercado. Nvidia acumula una subida del 18% este año y ya tiene una capitalización bursátil de unos 5,4 billones de dólares.

Los grandes clientes de Nvidia intentan reducir su dependencia desarrollando alternativas propias, pero de momento esto no parece debilitar la posición de la compañía. De hecho, la demanda continúa tensionando el mercado: según la directora financiera Colette Kress, los precios para alquilar chips Nvidia lanzados hace entre tres y seis años han subido entre un 15% y un 20% este año. Nvidia también está reforzando su dominio vendiendo más productos alrededor de sus chips.

Las ventas de equipamiento de red para conectar servidores de IA se han triplicado, una muestra de que la compañía no solo vende procesadores, sino un ecosistema cada vez más amplio para los centros de datos. El consejero delegado, Jensen Huang, destacó a Anthropic como un cliente importante a gran escala y se mostró confiado en que la futura generación Vera Rubin supere el éxito de Blackwell.

SpaceX y Anthropic, un acuerdo de 40.000 millones 

Anthropic podría pagar a SpaceX hasta 40.000 millones de dólares durante los próximos años para acceder a capacidad de computación en centros de datos, según ha revelado SpaceX en la documentación presentada para salir a bolsa. El acuerdo prevé que SpaceX reciba 1.250 millones de dólares mensuales de Anthropic hasta mayo de 2029, aunque cualquiera de las dos compañías puede cancelar el pacto con un preaviso de 90 días.

Anthropic utilizará capacidad de computación de los centros de datos Colossus y Colossus II, las dos grandes instalaciones de Memphis construidas por xAI, la empresa de inteligencia artificial que SpaceX adquirió en febrero. La operación aportaría ingresos importantes a SpaceX, que ha estado consumiendo mucha caja, sobre todo por los gastos vinculados a xAI. Pero también abre interrogantes sobre el compromiso de xAI con el desarrollo de sus propios modelos Grok. Desde la adquisición, más de 50 investigadores han abandonado la compañía por despidos, recortes o salidas voluntarias.

Los secretos de SpaceX

SpaceX prepara su salida a bolsa en el Nasdaq bajo el símbolo SPCX, en una operación que podría convertirse en el mayor debut bursátil de la historia y situar a Elon Musk en camino de ser el primer billonario del mundo. La documentación presentada por la compañía muestra, sin embargo, una realidad financiera mucho menos brillante: SpaceX perdió 4.900 millones de dólares el año pasado con unos ingresos de 18.700 millones, y solo en el primer trimestre de este año ya registró pérdidas de 4.300 millones, alrededor de 4.700 millones de ingresos.

El negocio combina dos realidades. Por un lado, las actividades tradicionales de lanzamientos espaciales y Starlink, que generaron ingresos importantes: 4.100 millones en el negocio espacial y 11.400 millones en internet por satélite. Por otro, el fuerte consumo de caja proviene sobre todo de xAI, la compañía de inteligencia artificial fusionada con SpaceX en febrero, que está invirtiendo masivamente en centros de datos para competir en IA.

La documentación también confirma el acuerdo con Anthropic, rival de xAI en IA generativa. SpaceX alquilará capacidad de computación de sus grandes centros de datos a Anthropic por 1.250 millones de dólares mensuales hasta mayo de 2029, una operación clave para aportar ingresos recurrentes a la compañía. Otro elemento destacado es el control de Musk.

El fundador y consejero delegado mantiene el 85% del poder de voto gracias a una estructura de acciones con derechos de voto reforzados. Esto hará prácticamente imposible que los futuros accionistas puedan apartarlo de la dirección. Musk, además, tiene dos paquetes de compensación en acciones vinculados a objetivos extraordinarios, como establecer una colonia humana permanente en Marte con al menos un millón de habitantes o construir centros de datos fuera de la Tierra.

El folleto también muestra hasta qué punto las empresas de Musk están interconectadas. SpaceX compró Cybertrucks y baterías Megapack a Tesla, mientras que xAI ha pagado cientos de millones a Tesla desde 2024. Las compañías también colaboran en una fábrica de chips llamada Terafab y en un proyecto de inteligencia artificial bautizado como Macrohard.

A pesar de las pérdidas, SpaceX sigue siendo un actor estratégico para el gobierno de Estados Unidos: las agencias federales representaron cerca del 20% de los ingresos el año pasado, con clientes como la NASA, el Pentágono y agencias de inteligencia. La salida a bolsa permitirá comprobar hasta qué punto los inversores están dispuestos a apostar por una empresa con una posición única en el espacio, pero también con fuertes pérdidas, una gobernanza concentrada y una dependencia creciente de los proyectos de IA de Musk.

OpenAI y la matemática de Frontera

OpenAI ha anunciado que uno de sus modelos internos de razonamiento ha logrado refutar de manera autónoma una famosa conjetura formulada por el matemático Paul Erdős en 1946. El problema, conocido como la conjetura de las distancias unitarias en el plano, pregunta cuántos pares de puntos, dentro de un conjunto de puntos, pueden estar exactamente a una unidad de distancia. 

Durante casi ocho décadas, muchos matemáticos habían asumido que las configuraciones basadas en cuadrículas cuadradas ofrecían la mejor respuesta posible. Según OpenAI, su modelo encontró una familia infinita de configuraciones que mejoran este resultado, con una demostración que conecta de manera inesperada la geometría con el álgebra de números.

La compañía asegura que el resultado ha sido verificado de manera independiente por matemáticos externos. Lo más relevante no es solo que una IA haya contribuido a resolver un problema matemático histórico, sino que lo haya hecho encontrando una conexión conceptual que hasta ahora había pasado desapercibida.

El caso refuerza la idea de que los modelos de razonamiento pueden empezar a tener un papel importante en la investigación científica. Hasta ahora, la IA ya había mostrado capacidades destacadas en la resolución de problemas y demostraciones matemáticas, pero este avance apunta a un escenario más ambicioso: sistemas capaces de descubrir caminos nuevos en problemas abiertos, no solo de aplicar técnicas conocidas.

Las gafas de Google 

Google ha mostrado un avance de sus primeras gafas inteligentes impulsadas por Gemini, que llegarán este otoño en colaboración con Samsung, Warby Parker y Gentle Monster. La compañía presentó dos diseños durante el I/O 2026 y prevé lanzar las colecciones completas más adelante. Las primeras versiones serán gafas de audio, sin pantalla integrada. El usuario podrá activar Gemini tocando la montura o diciendo "Hey Google".

El asistente podrá gestionar indicaciones de navegación, llamadas, mensajes, fotos, traducciones en tiempo real y tareas de varios pasos, como hacer un pedido a DoorDash o pedir un Uber en segundo plano. Google también prepara una segunda categoría de gafas con pantallas integradas en las lentes, que llegará más adelante. Los dispositivos funcionarán tanto con Android como con iOS, lo que amplía su mercado potencial más allá del ecosistema Android.

El movimiento forma parte de la estrategia de Android XR, el sistema operativo desarrollado por Google con Samsung y Qualcomm para dispositivos de realidad extendida, desde gafas sencillas hasta visores de realidad mixta. Más que un único producto, las gafas representan la puerta de entrada de Google a una nueva capa de interacción con la IA.

La importancia del lanzamiento va más allá del hardware. Con Meta avanzada en el mercado de las gafas inteligentes y Apple aún definiendo su estrategia, Google quiere situar Gemini como el asistente que acompaña al usuario en cualquier contexto. La batalla no será solo por vender gafas, sino por decidir qué asistente de IA vivirá integrado en la vida cotidiana.

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La investigación IA

Hermes Agent-AI Lab: Nous Research 

Nous Research ha presentado Hermes Agent, un agente de inteligencia artificial autónomo diseñado para volverse más capaz cuanto más tiempo se utiliza. A diferencia de un asistente limitado a un entorno de programación o a una sola API, Hermes puede ejecutarse en múltiples infraestructuras —desde un ordenador local hasta un VPS, un clúster GPU o plataformas serverless como Daytona y Modal— y se puede controlar desde canales como Telegram, Discord, Slack, WhatsApp o Microsoft Teams.

Su principal novedad es un bucle de aprendizaje integrado. Hermes puede crear habilidades propias a partir de la experiencia, mejorarlas mientras las usa, recordar información entre sesiones y construir progresivamente un modelo más profundo del usuario. Este sistema combina memoria persistente, creación autónoma de skills y recuperación de conocimiento entre conversaciones.

El agente incluye más de 70 herramientas integradas, soporte para MCP, navegación web, generación de imágenes, voz en tiempo real, automatizaciones programadas y capacidad para desplegar subagentes en paralelo. También ofrece opciones de seguridad como aprobación de comandos, autorización y aislamiento en contenedores. Hermes está pensado para funcionar como una capa de automatización personal y profesional que vive allí donde el usuario trabaja, no solo dentro de un portátil o de un IDE.

La instalación está disponible para Linux, macOS, WSL2, Windows en beta y Android vía Termux. El proyecto es de código abierto, con licencia MIT, y está desarrollado por Nous Research, el laboratorio conocido por los modelos Hermes, Nomos y Psyche. La propuesta apunta hacia una nueva generación de agentes de IA que no solo ejecutan tareas, sino que acumulan experiencia, crean procedimientos reutilizables y se adaptan mejor al usuario con el tiempo.

From “System of Record” to “System of Intelligence”-AI Lab: a16z

Durante dos décadas, el gran activo del software empresarial ha sido controlar el sistema de registro: la base de datos donde viven los clientes, las oportunidades comerciales, las interacciones y los procesos. En ventas y marketing, esto ha convertido a los CRM como Salesforce o HubSpot en herramientas muy difíciles de sustituir. Pero, según los autores, esta capa podría dejar de ser el centro de gravedad.

El paralelismo es el de las redes sociales: durante años, el valor de Facebook parecía estar en el gráfico de amigos. Después llegó el news feed, que convirtió aquel gráfico en solo una de muchas fuentes de información para alimentar un algoritmo mucho más valioso. Algo similar empezaría a pasar con el CRM. El registro de datos no desaparecerá, pero cada vez será más una infraestructura de fondo, consumida por capas superiores de inteligencia. Estas nuevas capas combinan agentes de IA que investigan cuentas, preparan reuniones, escuchan llamadas, resumen conversaciones, recomiendan acciones y escriben automáticamente información estructurada en el CRM.

Otras noticias 

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-Alibaba ha anunciado su nuevo chip Zhenwu M890, tres veces más potente que el anterior.