A OpenAI le faltan 20.000 millones y le sobran los que avisan

LO QUE YO OPINO

La semana pasada conté que OpenAI pedía 30.000 millones a 1,4 billones con una facturación anualizada de 40.000 millones. Esta semana el Financial Times ha contado que esa cifra es unos 20.000 millones menor de lo que la empresa venía señalando, y el jueves el Nasdaq ha caído un 1,25%, Oracle más de un 5% y Nvidia y AMD entre un 3% y un 4%. Vamos al lío.

Más que el número me interesa quién lo cuenta y cuándo. Nadie de OpenAI ha salido a explicarlo. Lo ha explicado el FT, y lo ha matizado un analista de D.A. Davidson que dice que no está preocupado porque OpenAI “solo” va a triplicar ingresos este año. Puede ser. Pero una empresa que pide 30.000 millones con un número y una semana después resulta que el número era otro tiene un problema que un comunicado no arregla.

Y es la misma semana en la que la gente de seguridad de OpenAI se va o la echan. David Robinson, tres años y medio escribiendo los informes de seguridad de cada lanzamiento, dimite con un ensayo en The Atlantic que dice que la cultura está rota y que el despliegue iterativo garantiza fallos periódicos cada vez más grandes. Tres investigadores de seguridad despedidos publican una carta abierta diciendo que sus compañeros ahora tienen miedo de hablar, y OpenAI responde el viernes que hubo “una violación grave de la confianza”. Y el lunes, en Nueva York, cuatro laboratorios testifican bajo juramento y ninguno es capaz de cuantificar el riesgo de que pase algo catastrófico. La presidenta del Consejo lo llama “preocupante, como poco”.

Yo no sé quién tiene razón en el despido. Sé lo que veo desde fuera: los números se corrigen desde fuera, los incidentes se cuentan desde fuera (Hugging Face, RubyGems, Medicare) y ahora las alarmas también vienen de fuera, porque los que las daban dentro ya no están. Si diriges tecnología y construyes sobre OpenAI, esto es riesgo de proveedor, y se gestiona como tal.

Mientras tanto, Anthropic baja Haiku un 75% y deja Sonnet un 20% más barato en trabajo agéntico. Mistral saca un modelo de un billón de parámetros entrenado en Europa que puntúa un 82% reproduciendo y parcheando vulnerabilidades, donde Opus 5.5 y GPT-6 Astra sacan casi cero porque se niegan a hacer la tarea. Y Aleph Alpha regala con Apache 2.0 un modelo alemán de 78.000 millones de parámetros. Los pesos abiertos europeos están entrando por el hueco que dejan las negativas de los modelos cerrados.

Mi lectura operativa: ten un segundo proveedor en producción, no en una diapositiva. Esta semana ha demostrado que el primero puede cambiar el precio (Haiku), el número (OpenAI) o la gente que te avisa (OpenAI otra vez) sin preguntarte. Y mira los pesos abiertos europeos para lo que los cerrados no quieren hacer, que en ciberseguridad es mucho.

Apuesta: antes de fin de año OpenAI publica una cifra de ingresos firmada por alguien con nombre y apellidos. No porque quiera. Porque la ronda de 30.000 millones no se cierra sin ella.

Te dejo con mis minions. Y ya sabes, compartir es vivir.

LA BOMBA DE LA SEMANA

A OpenAI le faltan 20.000 millones y el mercado se entera el jueves

El jueves el Nasdaq ha cerrado con una caída del 1,25% y el S&P 500 del 0,47% después de que la facturación anualizada de OpenAI resultara inferior a lo que la empresa había señalado, según CNBC. Oracle ha perdido más de un 5%, Nvidia casi un 3% y AMD casi un 4%. El origen es una información del Financial Times: los ingresos anualizados de OpenAI son unos 20.000 millones de dólares inferiores a lo que había señalado. Las mineras de bitcoin que han girado a centros de datos se han llevado la peor parte: Cipher y Hut 8 un 10%, y Riot, que firmó un acuerdo de cómputo con Anthropic este año, un 11%.

Hace siete días conté aquí que OpenAI negociaba 30.000 millones a 1,4 billones con una facturación anualizada de 40.000 millones en agosto, un 70% más que en julio. Esa era la cifra que sostenía la valoración. Si le quitas 20.000 millones, la mitad de la historia se cae.

Gil Luria, de D.A. Davidson, ha salido a decir que no está preocupado porque OpenAI “solo” va a triplicar ingresos este año, que ha acelerado este trimestre y que está alcanzando a Anthropic en empresa, y que las dos juntas facturan a un ritmo de unos 120.000 millones partiendo de casi cero hace dos años. Me parece un buen argumento para la industria y uno malo para OpenAI: si el crecimiento es real, ¿por qué el número señalado era otro?

El contexto macro no ayuda. El crudo Brent ha subido un 4,07% hasta los 104,28 dólares y el bono americano a 30 años toca máximos de 24 años por encima del 5,6%, porque Trump ha dicho que no quiere un acuerdo con Irán y luego que no atacará antes de las elecciones del 3 de noviembre. Con el dinero a más del 5%, una valoración de 1,4 billones sobre ingresos que se corrigen a la baja es exactamente el activo que el mercado deja de perdonar.

Por qué importa AHORA: la ronda de 30.000 millones de la semana pasada se negocia sobre este número, y el que aparece esta semana lo pone en duda delante de los mismos inversores. Si construyes sobre OpenAI, mira más allá de tu factura de tokens: la solvencia del proveedor con el que has firmado a tres años también cotiza.

OPENAI: LOS QUE AVISAN SE VAN

Dimite el autor de los informes de seguridad y los tres investigadores despedidos dicen que ahora todos tienen miedo

David Robinson lleva tres años y medio en OpenAI, “entre los empleados más veteranos de la empresa”, y ha dirigido la redacción de los informes de seguridad que acompañan a cada lanzamiento importante. Se va, y lo cuenta en un ensayo en The Atlantic que recoge TechCrunch: la cultura de la empresa “está rota”. Su argumento es de ingeniero. OpenAI ha prosperado a base de prueba y error, lo que llama “despliegue iterativo”, buscando problemas y mejorando las barreras cuando aparecen. “Este enfoque, por su propia naturaleza, garantiza fallos periódicos, y la escala de esos fallos crece a medida que los sistemas se vuelven más capaces”. Pone de ejemplo la brecha de Hugging Face y los agentes descontrolados que siguen apareciendo. Y pide que los laboratorios de frontera operen “como centrales nucleares o aeropuertos con tráfico, con capas de redundancia y planificación lenta y cuidadosa”. En sus tres años y medio, dice, nunca se cruzó con un compañero que supiera hacer volar aviones o mantener reactores sin fundirse.

La respuesta de OpenAI, por boca de Drew Pusateri, es que pausan entrenamientos y retienen modelos cuando hace falta frenar, que están haciendo “cambios significativos” en la seguridad de sus entornos de investigación y pruebas y que amplían el trabajo con evaluadores externos. Robinson admite que ha contratado una agencia de relaciones públicas para gestionar su salida, como manda el manual del denunciante de IA, y que quizá debería haberse quedado a pelear, pero que todos estaban tan ocupados corriendo que rara vez tenían ocasión de plantear cambios grandes. Por eso concluye que los incentivos para la seguridad tienen que venir de fuera.

El mismo jueves, Jasmine Wang, Tomek Korbak y Mikita Balesni, los tres investigadores de seguridad que OpenAI despidió la semana pasada, han publicado una carta abierta a los comités de seguridad de la empresa en la que niegan haber manejado información sensible fuera de los procedimientos y avisan de que su despido ha hecho que sus antiguos compañeros tengan miedo de hablar y de trabajar como hasta la semana pasada era normal en OpenAI, según TechCrunch. Cuentan que la investigación de Hugging Face “no tenía precedente”, que las políticas internas se escribían en tiempo real y que Korbak creía actuar dentro de las normas al hablar con evaluadores externos. Wang añade en X el detalle de su despido: le dijeron que había accedido al correo de un ejecutivo, un acceso que OpenAI le había delegado para reclutar, que pidió a IT que retirase, que IT no retiró, y que al abrir un correo sensible por error avisó al ejecutivo en minutos. “No puedes construir AGI de forma segura si la gente más cercana a los riesgos tiene miedo de hablar”.

OpenAI ha respondido el viernes en X, según The Verge: fueron despedidos por violar “políticas claras sobre el manejo de información sensible”, la investigación interna encontró infracciones “más allá de lo que describe la carta” y hubo “una violación grave de la confianza”. No da detalles. A TechCrunch le había dicho que es “un patrón de mala conducta” que va más allá de compartir información con un grupo externo de evaluación, y ha hecho circular una nota interna de un responsable de investigación que elogia el trabajo de los tres y niega que fuera una represalia.

Lo que me queda. Un veterano se va diciendo que el método garantiza fallos, tres investigadores despedidos dicen que el resto tiene miedo, y la empresa dice que hay cosas que no puede contar. Puede que todos digan la verdad. Y aun así el resultado para quien mira desde fuera es el mismo: la próxima alarma de OpenAI llegará por la prensa antes que por un informe de seguridad de la casa.

NUEVA YORK PONE A LOS LABORATORIOS BAJO JURAMENTO

Cuatro empresas, ninguna cuantifica el riesgo. Y SpaceXAI ni aparece

El lunes, Anthropic, OpenAI, Google y Meta han testificado bajo juramento ante el New York City Council sobre los riesgos de la IA, según CNBC. Anthropic mandó a Logan Graham, jefe de su Frontier Red Team. OpenAI a Morgan Dwyer, de desarrollo de políticas. Google a Alice Friend y Meta a Shane Cahill. Tres de las cuatro solo aceptaron ir cuando el Consejo amenazó con citaciones. SpaceXAI, la unidad de IA de Musk, directamente no fue, pese a la citación que la ciudad le envió la semana anterior, y la presidenta del Consejo, Julie Menin, dice que lo llevará a los tribunales.

Menin ha preguntado por la responsabilidad legal cuando un modelo causa un daño financiero grave o una muerte, y no ha obtenido respuestas directas. “Entiendo entonces que ninguno de los cuatro, ninguna empresa aquí, puede cuantificar el riesgo de que pase algo cataclísmico”, ha dicho, y lo ha calificado de “preocupante, como poco”. Ha abierto la sesión señalando el acuerdo voluntario que Trump firmó con los líderes tecnológicos la semana anterior: “la idea de que la inteligencia artificial se va a autorregular desafía toda razón”.

Los testimonios duros han venido de los que ya no trabajan dentro. Jacob Coxon, el exinvestigador de Anthropic que prendió la mecha hace un mes, ha dicho que “en el camino actual es más probable que no que la humanidad pierda el control de estas IA, y podría terminar en extinción humana”, y que moverse rápido y romper cosas sirve para una app de fotos y no para “la tecnología más poderosa jamás construida”. Alex Turner, ex de Google DeepMind, ha respondido a la pregunta sobre China con una frase que me quedo: “con una probabilidad razonablemente alta estamos corriendo para construir nuestro propio adversario en casa, la IA desalineada, que un día puede ser más poderosa que China”.

Casey Newton añade en Platformer lo que oyó el fin de semana en The Curve, la conferencia de Berkeley que junta a ejecutivos de laboratorios, oenegés y gobierno: varios ponentes, bajo regla de Chatham House, plantearon limitar cuánto puede llegar a ser de inteligente un sistema futuro, lo que según hasta dónde se lleve sería una prohibición de facto de la superinteligencia. Amodei ya ha pedido un “límite de velocidad” para la automejora recursiva. Newton es justo: nada de eso se puede hacer cumplir hoy, ni un laboratorio ni un país pueden imponerlo, y el gobierno estadounidense se opone. Pero deja la frase que resume el momento: los laboratorios dicen que la catástrofe puede llegar el año que viene y el gobierno oscila entre un régimen de licencias y animar a las empresas a ir más rápido. Y mientras, Trump pide que a todo esto lo llamemos “superinteligencia”.

BEN THOMPSON: HACKEADO, Y EL AGENTE LO VIO PRIMERO

Un Mac mini con el puerto 5900 abierto, un minero de Monero y Claude dando la alarma

Ben Thompson cuenta en Stratechery que le han hackeado el Mac mini que tiene siempre encendido y en el que solo corren Claude y Codex, a través de CVE-2026-65400, un fallo del uso compartido de pantalla de macOS con severidad 7,1 que Apple parcheó la semana anterior para Tahoe, Sequoia y Sonoma, y que el centro de ciberseguridad holandés ha visto explotado en sistemas con el puerto 5900 abierto a internet para colocar mineros de Monero. Lo interesante es quién se dio cuenta. Su agente de Claude Code, que reinicia cada 30 minutos una herramienta de monitorización, le mandó un aviso urgente: alguien con acceso root había plantado un minero, un gancho en /etc/zshenv ejecutaba /var/tmp/.xmr con permisos de administrador, las fechas de los ficheros estaban borradas a propósito y había pasado entre dos de sus reinicios rutinarios. El agente dejó de ejecutar comandos por su cuenta, no tocó nada y propuso los pasos siguientes. Thompson ignoró uno: la recomendación de no volver a invocar a Claude. Lo usó para encontrar la ventana de cuatro segundos en la que entraron, montar una herramienta de vigilancia y borrar el Mac. Todo antes de leer el artículo de Ars Technica sobre el fallo.

Su conclusión es la contraria a la que esperas: habría estado en más problemas sin un agente corriendo permanentemente. Y la mía viene de la nota de Apple que cita, “Updates to Full Disk Access in macOS”, en la que Apple avisa de que va a exigir “una acción muy explícita del usuario” para dar acceso total al disco porque “a medida que los agentes de IA se vuelven más capaces y autónomos, los riesgos de ese nivel de acceso crecerán sustancialmente”. Thompson está nervioso con lo que venga, y explica por qué: el sistema de permisos de macOS muestra los avisos en una capa que el software no puede ver, así que en un Mac sin pantalla los programas que escribe el agente fallan en silencio y nadie sabe por qué. Pide una capa de permisos para agentes en vez de para los programas que crean. Y de paso descubre que la casilla “instalar actualizaciones de seguridad automáticamente” no instala las correcciones de CVE, que llegan en versiones de punto. Llevaba años más expuesto de lo que creía por fiarse del nombre de un ajuste.

EL DINERO HABLA

Shield AI: 150 millones de la Marina, 150 propios y un caza sin pista

La US Navy ha comprometido 150 millones de dólares adicionales para el X-BAT de Shield AI, el dron de combate autónomo de despegue y aterrizaje vertical, y la empresa pone otros 150 de su capital, con lo que la financiación combinada llega a 400 millones, según The Register. Mide 7,92 metros, 11,9 de envergadura, tiene un alcance de más de 2.000 millas náuticas y se espera que vuele supersónico. Las pruebas de vuelo empiezan a finales de año y la “capacidad de misión” está prevista para 2028. El dinero es lo de menos: 400 millones para un caza es calderilla. Lo que compra la Marina es operar aviones de combate desde barcos que no son portaaviones.

Una startup noruega, 17.600 dólares y dos equipos de soporte que se pasan la pelota

Vegalabs recibió 25.060 dólares en créditos de Azure por Microsoft for Startups, desplegó Claude en Microsoft Foundry en agosto creyendo que los créditos lo cubrían, y acabó con una factura de 17.600 dólares antes de impuestos, según The Register. Las reglas de Microsoft excluyen de los créditos los modelos de Anthropic comprados en el Marketplace, pero el portal seguía mostrando saldo mientras los cargos se acumulaban aparte. La petición de condonación lleva semanas rebotando: Microsoft dice que Azure no puede anular cargos del Marketplace y que Anthropic debe autorizarlo, y Anthropic dice que Microsoft no necesita su autorización. Cuatro de las siete respuestas de soporte, incluidas las dos de Anthropic, las generó una IA, y describían la cuenta como un patrocinio para estudiantes. Vegalabs reconoce que no leyó las exclusiones ni puso una alerta de presupuesto. Lo traigo porque es la factura de agentes en pequeño: dos proveedores, una pasarela de cobro aparte y un soporte automatizado que no sabe qué cuenta tiene delante. Si tu equipo despliega modelos de terceros vía marketplaces de nube, que alguien lea la letra pequeña esta semana.

SECRETOS DE PRODUCTO

Haiku 5.5: un 75% más barato, y Sonnet 5.5 un 20% más barato de rebote

Anthropic ha sacado Claude Haiku 5.5, su modelo pequeño, y cuesta de media un 75% menos que Haiku 4.5: 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,50 de salida en prompts de hasta 100.000 tokens, que son el 90% de las peticiones del Haiku anterior, según Anthropic. En Terminal-Bench 4.0 pasa del 0,0% al 39,2%, en OSWorld del 15,7% al 72,4% y en GDPval-AA de 735 a 1.620 puntos, por encima de GPT-6 Luna. Los clientes dan números concretos. HubSpot, un 92,8% en tareas de CRM, la mejor nota que han visto en modelos pequeños. Asana, un 30% menos de latencia y hasta 2,5 veces más rápido por turno. AlphaSense, con 8 millones de llamadas a la semana, 0,84 frente a 0,76. Box, 11 puntos más con la mitad de latencia.

Y dos movimientos que me parecen más importantes que el modelo. Uno: las lecturas de caché de Sonnet 5.5 bajan a la mitad, de 0,20 a 0,10 dólares por millón, y como la caché es la mayor parte del consumo en trabajo agéntico, Sonnet sale “alrededor de un 20% más barato” en la mayoría de tareas de agentes. Hace dos semanas Sonnet 5.5 costaba 2 y 10 con caché a 0,20. Hoy, 2 y 10 con caché a 0,10, igual que GPT-6.1 Sol. Dos: Anthropic mete un crédito mensual de API de 100 a 500 dólares en las suscripciones Max y Team. Es decir, te paga por mover tus agentes a su plataforma.

GPT-6 para todos: la respuesta deja de ser un texto y pasa a ser una interfaz

OpenAI ha llevado GPT-6 a los más de 1.200 millones de personas que usan ChatGPT cada semana, y con él una cosa nueva que llama Intelligent UI: el modelo compone la respuesta con texto, gráficos, botones, formularios y pequeñas herramientas interactivas según lo que preguntes, según OpenAI. Planificas un asado y te saca una lista de la compra que se recalcula al cambiar el número de invitados y una línea de tiempo con casillas. Pides un divisor de cuentas o una calculadora de ahorro y te la construye dentro de la conversación. Por debajo hay una biblioteca de componentes nativos y un compilador que va pintando la interfaz mientras el modelo la genera, y un entrenamiento específico para decidir cuándo conviene interactividad y cuándo basta un párrafo.

Lo otro es la velocidad. GPT-6 puede empezar a responder mientras sigue pensando, con respuestas parciales que van añadiendo información, y en preguntas con búsqueda web GPT-6 Instant empieza a contestar un 44% antes que GPT-5.6 Instant. Yo lo leo junto con lo de Thompson sobre la app infinita de la semana pasada: si la interfaz la genera el modelo en cada respuesta, la capa de presentación de cualquiera que construya sobre ChatGPT acaba de perder valor.

Mistral Large 4 y Kolibri: Europa abre los pesos que Silicon Valley cierra

Mistral ha abierto la vista previa de Mistral Large 4, “le Chonk”: un billón de parámetros, 52.000 millones activos, multimodal nativo, entrenado desde cero en 3.800 GPU Grace Blackwell de Nvidia en sus propios centros de datos, con pesos abiertos a final de mes, según Mistral. Los centros de datos están en Europa y la versión europea la opera Mistral de punta a punta bajo ley europea. El dato que me importa es el de ciberseguridad. En el Artificial Analysis Cyber Index, en la prueba que pide reproducir una vulnerabilidad real de software abierto y parchearla, ML4 saca un 82%, la nota más alta de cualquier modelo. Y Mistral explica por qué: Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra puntúan cerca de cero en esa misma prueba porque se niegan a hacerla. Defender software empieza muchas veces por demostrar que el fallo es real, justo lo que los filtros de los modelos cerrados bloquean, mientras los atacantes hacen jailbreak a esos mismos modelos. En Cybench resuelve el 93% de 40 retos. En código es segundo de cinco en una evaluación humana ciega de Surge AI, 3,74 frente a 4,22 de Claude Opus 5, y en DeepSWE saca un 61,7%. Hasta que suelte los pesos, lo está probando en entornos reales con responsables de ciberseguridad y “autoridades estatales”, con moderación reducida y capacidades cíber ampliadas. Es el mismo movimiento que Google con Argon hace una semana, con la diferencia de que al final los pesos se publican.

Tres días antes, el día de la reunificación alemana, Aleph Alpha publicó Kolibri con licencia Apache 2.0 en Hugging Face, según Aleph Alpha. Es un Mixture-of-Experts bilingüe alemán-inglés de 78.000 millones de parámetros totales y 3.000 millones activos, con contexto de un millón de tokens, entrenado con 20 billones de tokens en infraestructura de Alemania y Finlandia bajo ley europea. Saca 96,9 en AIME 2025 y 92,7 en HumanEval+, a la altura de modelos con cuatro veces más parámetros activos, está entrenado para decir “no lo sé” cuando la respuesta no está en el contexto y va dirigido a administración pública, industria y aeroespacial. El mensaje es tan político como técnico, y me parece bien.

DeepSeek 4.1 Flash y Strata: la frontera por menos de un dólar al día

Un desarrollador que lleva un mes usando DeepSeek 4.1 Flash en una docena de proyectos se pregunta en dgt.is por qué la industria no está asustada: en una sesión, si no mira el nombre del modelo, no sabe si está usando DeepSeek u Opus, y cuesta “órdenes de magnitud” menos. La clave técnica es que DeepSeek ha reducido la caché KV unas 437 veces respecto a su V1, y mantener esa caché en memoria de GPU es uno de los grandes costes de las sesiones largas de código. Resultado: rara vez supera un dólar de coste esperado por sesión, aunque algunas le duren casi todo el día, y con una suscripción de 10 dólares al mes a OpenCode Go lo tiene casi ilimitado. Reorganizar el escritorio cuesta 0,003 dólares en vez de 1. Su tesis es incómoda para los laboratorios: los modelos chinos destilados van uno o dos meses por detrás y aguantan las mismas cargas de trabajo.

Y para quien quiera el otro camino, el de la máquina propia: Strata es un motor de inferencia que corre Qwen3.8-Flash-Next en una GPU Nvidia de 12 a 24 GB con 64 GB de RAM, con una instalación de una línea que baja los ficheros de Hugging Face y una API compatible con OpenAI y Anthropic en localhost, según su repositorio en GitHub. Lleva 1.552 commits, el último del 8 de octubre, y ya tiene soporte experimental para AMD. El propio autor de dgt.is dice que, con los precios de 4.1 Flash, autoalojarse no compensa en dinero, solo en privacidad. Yo, que llevo semanas sirviendo un 27B en un Mac para esta newsletter, firmo las dos frases.

NÚMEROS REALES

La electricidad de EE. UU. marca récord dos años seguidos y el PJM sube un 41%

La EIA proyecta que el consumo eléctrico de EE. UU. pasará de un récord de 4.195 teravatios hora en 2025 a 4.288 en 2026 y 4.356 en 2027, empujado por los centros de datos de IA y la electrificación, según Reuters. El precio mayorista medio se irá a 52 dólares por megavatio hora en 2026, un 11% más que en 2025, y en la región PJM, Atlántico medio y Medio Oeste, sube un 41%, mientras en el noroeste del Pacífico cae un 23%. El carbón baja del 17% al 15% en 2027 y las renovables suben del 24% al 27%. El gas se queda en el 40% y la nuclear en el 18%.

Lo pongo al lado de la semana pasada, cuando Amazon pedía apoyo a los centros de datos como asunto de seguridad nacional y llamaba desinformación a parte de la oposición. El precio mayorista en el PJM sube un 41% en un año. Con eso en la mano, los vecinos tienen una hoja de cálculo.

La escalera de precios de Anthropic, después de Haiku 5.5

Según Anthropic, entre el modelo pequeño y el de trabajo hay 20 veces de diferencia en precio, y en OSWorld Haiku 5.5 saca un 72,4% donde Sonnet 5.5 saca un 83,9%. Si tus agentes hacen tareas cortas, de clasificar, resumir y consultar, la cuenta cambia por un orden de magnitud.

EL DRAMA

Trump condecora a sus donantes el mismo día que suspende a Microsoft del H-1B

El jueves, en la Golden Age of American Innovation Summit, Trump ha dado la National Medal of Science a Elon Musk, Jensen Huang, Sergey Brin y Lisa Su, y la National Medal of Technology and Innovation a Michael Dell y Satya Nadella, según TechCrunch. Entre todos han donado cerca de 6.000 millones de dólares a causas ligadas a Trump y su administración, según cuenta The New Republic: Alphabet y Microsoft al fondo de investidura y al salón de baile de la Casa Blanca, AMD a un súper PAC, y Michael y Susan Dell 6.250 millones para las Trump Accounts. Nadella recibió la medalla justo después de que la administración suspendiera indefinidamente a Microsoft del programa H-1B, y Microsoft y Adobe han quedado fuera del programa de green cards para trabajadores cualificados. Una medalla con una mano y un visado menos con la otra. No creo en conspiraciones, sí en incentivos: cada uno de esos seis sabe exactamente qué cuesta y qué compra la foto.

Un juez decide si Trump puede cobrar 100.000 dólares al mes por leerle antes

El juez federal Paul Oetken decidirá en las próximas semanas si Trump puede cobrar hasta 100.000 dólares al mes por el acceso instantáneo a la API de Truth Social, donde anuncia ataques, aranceles y ceses, según Ars Technica. Trump es el accionista mayoritario de Trump Media, la dueña de la red, así que a 1,2 millones de dólares al año por suscriptor el que cobra es el presidente, por información que no es suya. El abogado del Departamento de Justicia, Brantley Mayers, comparó los posts con las charlas junto al fuego de Roosevelt, y el juez le cortó: “Roosevelt no cobraba por sus charlas, ¿verdad?”. El juez reconoció que la API crea “dos clases de personas” y que no hay nada parecido en la historia. Los medios que demandan, con CREW al frente, dicen que ya hay grandes grupos negociando el acceso, porque la API también da el archivo histórico de todo lo que Trump publica y borra.

Anthropic prohíbe ser cruel con Claude. Y guiar drones armados

La nueva política de uso de Anthropic, en vigor el 12 de noviembre, prohíbe “el comportamiento abusivo o cruel sostenido e innecesario” hacia sus modelos, según The Register. Anthropic dice que es para casos extremos, que no aplica a la frustración normal ni a temas creativos oscuros ni a investigación, y que la herramienta de cumplimiento será la que Claude ya tiene desde agosto de 2025: cortar la conversación. The Register lo cuenta con la sorna que merece, y yo me quedo con el resto del documento, que es lo serio: la prohibición de armas se amplía a software y componentes después de ver intentos de usar Claude para sistemas de guiado y control de drones armados y vehículos autónomos. Claude no puede usarse para recomendar a quién debe investigar, detener o acusar la policía, ni para herramientas de vigilancia, y quien lo conecte a maquinaria que pueda herir necesita un operador humano que pueda pararla. Y lanza escaneos de seguridad gratuitos para proyectos de código abierto, con un aviso: calcula que los atacantes llevarán ventaja dos años antes de que las defensas con IA los alcancen.

Una jueza tumba la primera búsqueda en Flock: 79 lecturas de matrícula en 30 días

404 Media ha conseguido el vídeo de la cámara corporal del ayudante del sheriff de Tulsa, Freddie Alaniz, en la primera búsqueda en Flock que un tribunal federal declara inconstitucional, según 404 Media. Alaniz vio pasar un coche con matrícula de California, buscó la matrícula en Flock y en el sistema de Motorola a 60 millas por hora con una mano en el portátil, y la paró por un cambio de carril. En la pantalla, 79 lecturas en 30 días y unas 50 en los cinco días del alquiler, de Misuri a California y vuelta. La jueza Sara Hill lo llamó “vigilancia masiva indiscriminada” y “búsqueda sin orden inconstitucional”, y tiró todas las pruebas, incluidas las 91 libras de metanfetamina que había en el coche. Lo del cargamento es lo que hace la sentencia importante: la jueza prefiere soltar a una traficante a validar que la policía consulte el historial de movimientos de cualquiera sin motivo.

LA SEMANA QUE VIENE

Parchea NetScaler, mira al cielo y espera dos sentencias

Citrix ha publicado otra vulnerabilidad crítica en NetScaler ADC y Gateway, CVE-2026-107406, con 9,5 de CVSS, que permite ejecución remota de código en configuraciones SAML, y no dice si ya se explota, según The Register. Google ya había visto una campaña contra otro fallo de NetScaler desde principios de septiembre en gobiernos, bancos y bufetes. Si tienes NetScaler como proveedor de identidad, va primero.

A finales de mes Mistral publica los pesos de Large 4 y SpaceX lanza los seis satélites de Xona. Del 13 al 15, Disrupt en San Francisco y SCCON en Berlín, donde Aleph Alpha enseña Kolibri al sector público. El juez Oetken promete sentencia escrita sobre la API de Truth Social “en las próximas semanas”. Y el 3 de noviembre son las elecciones de medio mandato, la fecha antes de la cual Trump ha dicho que no atacará Irán. El petróleo y los bonos van a seguir mandando sobre el Nasdaq hasta entonces.

REFERENCIAS

Todas las fuentes se han leído directamente y están fechadas entre el 2 de octubre de 2026 y el 9 de octubre de 2026.

• Silicon Valley Confidential: Los tres laboratorios cobran lo mismo. Ahora compiten por tus llaves (número del 2 de octubre) · 2 de octubre de 2026
• TechCrunch: David Robinson, líder de seguridad de OpenAI, dimite alegando que la cultura de la empresa está rota · 3 de octubre de 2026
• aleph-alpha.com: Aleph Alpha lanza Kolibri, un modelo open-weight soberano de 78B parámetros enfocado en el sector público alemán · 3 de octubre de 2026
• github.com: Strata permite ejecutar el modelo Qwen3.8-Flash-Next en hardware de consumo con una sola línea de instalación · 4 de octubre de 2026
• CNBC: Ejecutivos de Anthropic, OpenAI, Google y Meta testifican bajo juramento ante el Consejo de la Ciudad de Nueva York sobre riesgos de IA · 5 de octubre de 2026
• Stratechery: Ben Thompson detalla cómo un agente de IA detectó una vulnerabilidad crítica en macOS antes que el usuario · 5 de octubre de 2026
• Reuters: La EIA proyecta que el consumo eléctrico de EE.UU. alcanzará máximos históricos en 2026 y 2027 impulsado por la IA · 6 de octubre de 2026
• mistral.ai: Mistral lanza la vista previa pública de Mistral Large 4, un modelo multimodal de 1 billón de parámetros · 6 de octubre de 2026
• CNBC: La revelación de ingresos de OpenAI presiona a las acciones de IA y el petróleo sube por tensiones con Irán · 7 de octubre de 2026
• Anthropic: Anthropic lanza Claude Haiku 5.5, su modelo más rápido y barato, con una reducción de precio del 75% · 7 de octubre de 2026
• OpenAI: OpenAI despliega GPT-6 con ‘Intelligent UI’ para generar interfaces interactivas en tiempo real · 7 de octubre de 2026
• Platformer: Ejecutivos de IA debaten en The Curve la posibilidad de imponer límites duros a la inteligencia de los modelos · 7 de octubre de 2026
• Ars Technica: Un juez federal evalúa si Trump puede cobrar 100.000 dólares por el acceso anticipado a Truth Social · 8 de octubre de 2026
• TechCrunch: Trump otorga las máximas condecoraciones científicas de EE.UU. a donantes de Big Tech · 8 de octubre de 2026
• TechCrunch: Investigadores de seguridad de OpenAI despididos niegan mala conducta y advierten de un efecto disuasorio · 8 de octubre de 2026
• 404 Media: Un juez federal declara inconstitucional el uso del sistema Flock para rastrear matrículas · 8 de octubre de 2026
• dgt.is: DeepSeek 4.1 Flash reduce costes de inferencia y presiona a los laboratorios de frontera · 8 de octubre de 2026
• The Register: La Marina de EE.UU. invierte 150 millones de dólares adicionales en el dron de combate autónomo X-BAT de Shield AI · 9 de octubre de 2026
• The Register: Citrix advierte sobre una vulnerabilidad crítica en NetScaler con puntuación de severidad 9.5 · 9 de octubre de 2026
• The Verge: OpenAI defiende el despido de tres investigadores de seguridad alegando una violación de confianza · 9 de octubre de 2026
• The Register: Anthropic actualiza su política de uso para prohibir el comportamiento cruel hacia Claude · 9 de octubre de 2026
• The Register: Microsoft y Anthropic se pasan la factura de 17.600 dólares de una startup noruega · 9 de octubre de 2026

Gracias por leerme.