Esta semana ha estado marcada por el CES de Las Vegas (Estados Unidos), la feria de electrónica más importante del mundo. Este año ha estado dominada por Nvidia y los robots, pero, claro, han pasado muchas más cosas en el CES: también gafas. Los robots humanoides parece que configurarán el año. El hardware y la destreza ya están muy desarrollados; aún no corren tan rápido como los humanos, pero poco falta. De alguna manera, todo el mundo espera el momento ChatGPT: el momento en que tengamos un software de IA que haga que los robots empiecen a actuar de manera autónoma en entornos reales.

¿Pasará en 2026? Muchos piensan que podría ser. Mientras tanto, ya empiezan a trabajar en fábricas, hospitales, hoteles o logística. La sorpresa, relativa, ha sido el lanzamiento de ChatGPT Health. Era algo esperado; aún no está disponible en Europa, pero refuerza la ambición de OpenAI de convertir ChatGPT en nuestro asistente personal.

Nvidia en el CES

Nvidia presentó, nuevamente, su nuevo procesador, el Rubin, que es cuatro veces más potente que el anterior, consume mucha menos energía y tiene un empaquetamiento mucho más eficiente y sencillo. El nuevo procesador es una maravilla tecnológica que apunta hacia una nueva era donde el hecho importante ya no será el entrenamiento de los modelos como la ejecución, especialmente la parte de inferencia, que cada vez tiene más y más importancia. En esta línea se encuadra la compra de Groq, que hace procesadores especialmente pensados para inferencia.

Pero los anuncios de Nvidia se han centrado en dos temas: coches autoconducidos y robots. En coches autoconducidos, ha presentado Alpamayo, un modelo de razonamiento para coches autoconducidos, robotaxis, vehículos de reparto, camiones... El modelo es un modelo de “razonamiento” que entiende lo que pasa; no solo reacciona. No parece tan desarrollado como los de Tesla o Waymo, pero puede proporcionar a todos los fabricantes que no disponen de esta tecnología un punto de partida que les permita competir. Ya hay muchos fabricantes que lo están probando, como Mercedes, con quien presentaron el modelo y el Mercedes CLA, Stellantis o BYD.

La lista es larga y, para Nvidia, supone una nueva fuente de negocio: no solo con el hardware que hace funcionar el modelo, sino también con el modelo mismo. Elon Musk comentó que Alpamayo es lo mismo que ha hecho Tesla y que encontrarán muy sencillo solucionar el 99% de los casos, pero muy complicado solucionar el resto de incidencias que se pueden llegar a producir.

En el caso de los robots, la estrategia es del todo similar. Nvidia ha presentado los modelos Cosmos e Isaac, que permiten construir simulaciones donde los robots aprendan, para después actuar en el mundo real.

Más noticias del CES 2025

Una de las presentaciones más importantes ha sido la de Boston Dynamics, con su nuevo modelo de Atlas. La nueva versión tiene una movilidad más allá de la humana, con visión 360°, y está integrada con Google DeepMind. Boston Dynamics ahora es propiedad de Hyundai y las primeras implementaciones irán a las fábricas de Kia (Hyundai).

Samsung ha presentado un televisor 3D y una tableta que se pliega y queda como un teléfono inteligente; Asus, unas gafas como las de Meta; Razer, un asistente personal; y Lucid, una versión de robotaxi acoplable a cualquier coche que usará Uber en su nueva flota. Y, por supuesto, muchos robots chinos que hacen de todo.

ChatGPT Salud

La idea final es convertir ChatGPT en un gran asistente que incluya también los temas de salud. Por ello, ChatGPT Health dispondrá de un área separada y protegida dentro de la plataforma, donde integrará todos los contenidos de salud: analíticas, información capturada con relojes y pulseras, etc. Los temas de salud son de los más activos en ChatGPT, con más de 230M de usuarios cada semana. ChatGPT Health ha sido desarrollado en colaboración con equipos médicos y puede suponer un avance importante en el seguimiento y la atención primaria. Probablemente, algunos sistemas médicos privados y públicos se integrarán al sistema

Donut Lab

Donut Lab es una empresa emergente finlandesa que ha presentado una batería de estado sólido, el santo grial de las baterías, y afirma que ya está en producción. Las especificaciones son fantásticas: una densidad de 400 Wh/kg (el doble que las actuales), se carga en 5 minutos (contra los 30 minutos u horas actuales) y una vida útil de 1.000.000 de ciclos (una absoluta barbaridad: las actuales duran unos 5.000 ciclos).

Funciona desde -30 °C hasta 100 °C. Además, afirman que está construida con materiales baratos y abundantes. Ultra Bikes fabrica motos eléctricas que utilizan estas baterías ya actualmente, logrando un rango entre 350 km y 600 km. Donut Lab afirma que tiene capacidad de producción. Habrá que ver si todo esto se confirma. Si lo hiciera, tendríamos un salto de gigante en baterías de la mano de una empresa emergente europea, pero hay mucho escepticismo alrededor y algunos sugieren que todo ello es un fake.

La investigación en IA

mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections
AI Lab: DeepSeek

Sin duda el papel estrella es este. Presenta una nueva manera de mejorar cómo se entrenan los grandes modelos de inteligencia artificial, como los modelos de lenguaje. Cuando estos sistemas añaden conexiones internas para ganar capacidad y rendimiento, pueden perder una función básica: mantener intacta la información original mientras aprenden.

Para evitarlo, los autores proponen una técnica que obliga a estas conexiones a seguir una estructura matemática concreta, lo que ayuda al modelo a conservar esa “copia” de la información y a entrenarse con más estabilidad. Además, combinándolo con optimizaciones de software que aceleran los cálculos, se consigue que los modelos grandes escalen mejor, sean más fiables durante el entrenamiento y mantengan las mejoras de rendimiento.

A multimodal sleep foundation model for disease prediction – Nature Medicine
AI Lab: Stanford University

Dormir es clave para la salud, pero aún se conoce poco sobre cómo los patrones de sueño se asocian al riesgo de enfermedades. Aunque la politomografía, la prueba más completa para analizar el sueño, recoge muchas señales del cuerpo, a menudo se aprovecha poco porque es difícil de estandarizar y de interpretar a gran escala. Para superarlo, los investigadores han creado SleepFM, un modelo de inteligencia artificial entrenado con más de 585.000 horas de registros de sueño de cerca de 65.000 personas.

El sistema aprende una representación del “lenguaje del sueño” y, con solo una noche, puede predecir el riesgo futuro de 130 condiciones con alta precisión, como mortalidad, demencia, infarto, ictus o insuficiencia cardíaca. Además, también funciona bien en datos externos y compite con modelos especializados en tareas como clasificar fases del sueño o detectar apnea.

Entrenar co-científicos de IA con recompensas de rúbrica
Laboratorio de IA: Superinteligencia Meta

Este artículo propone una manera de entrenar sistemas de IA que actúen como "co-científicos", capaces de ayudar a diseñar planes de investigación sólidos. La clave es aprovechar artículos científicos ya publicados para extraer dos elementos: el objetivo de investigación (qué se quiere demostrar o conseguir) y una especie de rúbrica de evaluación (qué criterios debería cumplir una buena propuesta). Estos criterios se utilizan como “recompensas” para entrenar el modelo con técnicas de aprendizaje por refuerzo: la IA aprende a generar planes que cumplan mejor las restricciones y requisitos del problema.

Para comprobar si las propuestas cumplen la rúbrica, el sistema utiliza otra IA que actúa como evaluadora y valida si el plan generado se ajusta a los criterios. Según los autores, este enfoque mejora notablemente la capacidad del modelo para crear planes de investigación más rigurosos, coherentes y ajustados a las condiciones, en ámbitos tan diferentes como el aprendizaje automático o la medicina.

Otras noticias

-Google ha integrado Gemini en Gmail y hará corrección de texto y, en general, de asistente. Los de Grammarly no están demasiado contentos.

-Anthropic ha recaudado $10B, alcanzando una valoración de $350B. Este año espera triplicar su facturación hasta llegar a los $15B y a los $70B en 2028.
-Google ya es la segunda compañía más valiosa del mundo, superando a Apple.
-Nvidia requiere a las empresas chinas que paguen por adelantado todos los pedidos de procesadores. Parece que no hay demasiada transparencia sobre si el gobierno chino aprobará las compras de procesadores o no.
-OpenAI reserva un pool de $50B para stock options, el 10% del valor de la empresa.
-xAI alcanza una valoración de $230B, entre otras cosas gracias a Nvidia, que ha subido su funding hasta los $20B. Esto sitúa a xAI entre las empresas emergentes más relevantes del mundo.
-LMArena ha cerrado una nueva ronda de inversión y ahora valen $1.7B.
-En Utah ya han aprobado un sistema de IA que renueva las recetas de medicamentos sin intervención humana, interrogando al paciente.