OpenAI frena las altas Pro. Oracle cobra más por GPU viejas

LO QUE YO OPINO

La demanda existe. El negocio todavía hay que demostrarlo

Esta semana me quedo con una escena bastante menos futurista que los anuncios de superinteligencia: hay clientes dispuestos a pagar y alguien les dice que vuelvan más tarde. OpenAI ha suspendido temporalmente las nuevas altas de ChatGPT Pro por la presión de Astra sobre su infraestructura, según TechCrunch. Me parece una descripción bastante buena del momento. Hemos aprendido a generar expectativas más deprisa que capacidad para atenderlas.

Mientras tanto, Oracle asegura que ha renovado o revendido capacidad de GPU con una prima sobre los contratos anteriores. La mayoría de esas máquinas tiene al menos cuatro años, recoge The Register. Tiene su gracia: en una industria que te deja anticuado antes de terminar de leer la documentación, el hardware veterano sigue encontrando clientes dispuestos a pagar más.

Mi lectura es que conviene separar el éxito de los proveedores de infraestructura del éxito de quienes construyen encima. Un laboratorio puede necesitar más capacidad porque su producto se usa muchísimo. Eso no nos dice cuánto gana con cada usuario. Una empresa puede automatizar trabajo y ahorrar dinero. Eso tampoco justifica cualquier valoración para el proveedor que le vende la automatización. Entre una cosa y otra hay cuentas que todavía tenemos que ver.

Me interesa especialmente quién conserva la relación con el cliente. Oracle quiere que los agentes ejecuten los procesos que ya viven en sus aplicaciones. Clay quiere intervenir en las decisiones comerciales. OpenAI aspira a poner la conversación por delante de todo lo demás. Cada propuesta puede resultar útil, pero también decide quién controla la puerta de entrada a una empresa y cuánto costará cambiarla después.

Por eso la ronda de Mistral merece algo más que entusiasmo europeo. Poder elegir dónde ejecutas un modelo tiene valor. Quiero saber si esa elección sigue siendo practicable cuando el sistema está en producción y el negocio depende de él. La independencia tecnológica se comprueba intentando mover una carga de trabajo, con sus datos y sus permisos. La bandera en la presentación ayuda poco en ese momento.

Y hay una deuda que me preocupa más que la de los centros de datos: la supervisión. Las advertencias de investigadores de Anthropic y OpenAI coinciden con la venta de sistemas a los que queremos delegar cada vez más. La demanda comercial no resuelve esa discusión técnica. Si el agente puede actuar, necesito comprobar qué ha hecho y poder limitar lo que hará después.

Yo seguiría probando estas herramientas. También sería exigente con la siguiente factura y con los permisos que concedo. La utilidad se puede medir en un proceso concreto. Para creer que una empresa merece un precio extraordinario, o que un agente puede trabajar sin vigilancia, hace falta bastante más que una buena demostración.

LA BOMBA DE LA SEMANA

Nvidia ve otro 70% de crecimiento y sabe quién está comprando

Jensen Huang ha reiterado que Nvidia podría crecer un 70% interanual el próximo ejercicio. TechCrunch pone la cifra en contexto: los analistas esperan unos 400.000 millones de dólares de ingresos en el ejercicio actual. Aplicar ese crecimiento llevaría al entorno de los 680.000 millones en el siguiente. Esa última cifra es una proyección derivada de las anteriores, no dinero que haya entrado en caja.

Huang sostiene que tiene una visibilidad excepcional sobre la demanda porque Nvidia trabaja con laboratorios y proveedores de nube, además de conocer proyectos de centros de datos y a sus suministradores. Me parece una ventaja comercial formidable. Quien participa en tantos presupuestos puede detectar la expansión antes de que aparezca en los resultados de sus clientes.

También tiene un interés evidente en que esos presupuestos se mantengan. En la conferencia le han preguntado por las operaciones en las que Nvidia invierte en empresas que después compran sus productos. Su defensa, según el artículo, es que comprueba que existen contratos con clientes que generan ingresos antes de invertir.

Eso aporta información, pero yo querría seguir el recorrido del dinero un poco más. Un contrato de un cliente financiado por inversores no tiene la misma resistencia que el de una empresa que paga con ingresos recurrentes de su actividad. Ambos pueden ser perfectamente válidos. La diferencia aparece cuando llega el momento de financiar la siguiente ampliación.

No veo motivos para despachar toda esa demanda como ficticia. Tampoco convertiría la agenda comercial de Nvidia en un certificado de rentabilidad para toda la IA. El proveedor cobra por entregar capacidad. Al comprador le queda conseguir que alguien pague lo suficiente por usarla.

Hay otra parte del discurso de Huang que explica su confianza: Nvidia vende sistemas cada vez más complejos, con una integración que va mucho más allá del procesador. Competir con un chip alternativo y sustituir una instalación completa son dificultades distintas. El propio artículo recoge rivales y clientes que desarrollan sus chips. Tendrán que convencer al comprador de que el cambio le compensa.

Mi atención va a estar en la utilización de lo instalado y en las renovaciones. Los pedidos nuevos enseñan ambición. Que un cliente vuelva, amplíe y pueda pagar con su negocio enseña algo más duradero.

ORACLE LE PONE UN AGENTE AL MOSTRADOR

Las aplicaciones conservan las reglas y venden la infraestructura

Mike Sicilia, codirector ejecutivo de Oracle, ha defendido que la IA acelerará el uso de sus aplicaciones empresariales. Su argumento, recogido por The Register, tiene más sustancia que el habitual anuncio de añadir un asistente: el agente ejecutaría tareas siguiendo los procesos y las reglas que la organización ya tiene en el sistema. El empleado supervisaría y resolvería las excepciones.

Le veo sentido. Una aplicación empresarial guarda decisiones sobre cómo funciona la compañía. Cambiar la forma de pedir una operación no borra esas decisiones. Si el agente necesita consultar las mismas reglas para actuar, Oracle conserva una posición bastante útil, aunque el usuario deje de recorrer sus pantallas.

Sicilia ha sido especialmente claro sobre el incentivo comercial: su negocio de aplicaciones también genera oportunidades para vender infraestructura. La IA puede mejorar el producto y, a la vez, aumentar lo que el cliente compra al mismo proveedor. Al comprador le conviene mirar la factura conjunta antes de celebrar el ahorro de unos cuantos clics.

En el primer trimestre de su ejercicio fiscal 2027, el SaaS ha crecido un 10%, mientras la partida de ingresos de software ha caído un 3%, hasta 5.500 millones de dólares. La nube ha crecido un 60%, hasta 11.600 millones. La expansión de infraestructura es evidente. La defensa de las aplicaciones busca que Oracle conserve también el negocio desde el que sus clientes le encargan más trabajo.

Clay Magouyrk, el otro codirector ejecutivo, ha aportado un dato especialmente llamativo sobre las GPU que tocaba renovar: toda esa capacidad se ha renovado o revendido con una prima del 20%, y la mayoría del hardware tiene cuatro años o más. Esa vida comercial de las máquinas usadas complica bastante la tesis de que las generaciones anteriores pierden enseguida su utilidad económica.

La parte pendiente está en las obras. Magouyrk admite que los proyectos avanzan a ritmos distintos y que eso dificulta precisar cuándo comenzarán a generar ingresos. Oracle promete además un acelerador de implantaciones con agentes para octubre. Yo pediría casos terminados y costes completos. Reducir una implantación exige algo más que escribir su configuración deprisa.

OPENAI TIENE UN PROBLEMA DE AFORO

La suspensión afecta a las nuevas altas Pro, no a toda la plataforma

El plan que OpenAI ha dejado temporalmente de vender cuesta 200 dólares al mes. Según la explicación de Thibault Sottiaux recogida por TechCrunch, Pro es la modalidad que más presión ejerce sobre sus sistemas. La compañía busca preservar el servicio de los usuarios existentes mientras añade capacidad. La API y los planes Go y Plus siguen disponibles, según esa información del 10 de septiembre.

OpenAI no ha comunicado el volumen diario de nuevas altas ni cuánto durará la pausa. Es información que ayudaría a entender la dimensión del problema. Por ahora, la decisión permite identificar dónde está concentrando el ajuste: en la entrada de nuevos usuarios del plan más intensivo.

A mí la decisión me parece coherente con una restricción de suministro. Si el uso más intensivo compromete el servicio, limitar nuevas entradas puede ser preferible a deteriorarlo para todos. Lo incómodo para OpenAI es que su propuesta comercial depende de convertir una capacidad técnica extraordinaria en algo que puedas contratar y usar con regularidad.

Para una empresa que está desplegando IA, saco una consecuencia bastante práctica. La suscripción de una persona y la capacidad necesaria para sostener un proceso de negocio deben evaluarse por separado. Que la API siga disponible importa. También importa qué ocurre cuando tu demanda aumenta o necesitas mantener el mismo servicio durante un pico de trabajo.

La escasez puede reforzar la imagen de un producto deseado. Mantener a los clientes satisfechos exige que esa escasez dure poco y que la promesa de servicio sea comprensible. Para quien depende de la herramienta cada mañana, la explicación de que nunca se había visto tanta demanda envejece bastante deprisa.

MISTRAL COMPRA MARGEN PARA DECIDIR

La soberanía necesita capacidad y clientes

Mistral ha anunciado una Serie D de 3.000 millones de euros, con una valoración posterior a la inversión superior a 21.000 millones. Samsung Electronics lidera la ronda, junto con Scaleup Europe Fund, gestionado por EQT, y PSG Equity como colíderes.

El destino declarado del dinero incluye ampliar la investigación y la capacidad de cómputo para entrenar modelos. La empresa afirma operar en 20 países y apoyar a más de 125 grandes empresas, entre ellas Airbus, ASML y HSBC. Son datos comunicados por Mistral. No vienen acompañados en esa nota de cifras de ingresos o rentabilidad que permitan juzgar la valoración.

Me parece una apuesta que merece tomarse en serio. Hay compradores para los que importa tanto el rendimiento del modelo como poder controlar sus datos y elegir dónde ejecutarlo. Mistral intenta vender esa combinación con modelos de pesos abiertos e infraestructura propia. Tener recursos para sostener la investigación ayuda a que la promesa de independencia sea una opción de compra creíble.

El liderazgo de Samsung añade peso industrial a la ronda, después de una Serie C liderada por ASML. Nvidia, por cierto, figura entre los inversores participantes en esta financiación. Los bloques geopolíticos quedan menos ordenados cuando uno lee la lista completa de accionistas. Prefiero juzgar la independencia que Mistral ofrezca al comprador por sus opciones de despliegue.

Mi exigencia con la soberanía es bastante terrenal. Poder acceder a los pesos del modelo importa, pero también necesito saber cuánto trabajo cuesta desplegarlo y mantenerlo. Si cambiar de proveedor requiere rehacer una parte sustancial del sistema, la independencia tiene un precio que debe entrar en el presupuesto.

Mistral ha ganado recursos para competir. Ahora tiene que convertirlos en capacidad utilizable y en productos por los que los clientes sigan pagando. Europa necesita alternativas que funcionen cuando les llega trabajo difícil. Esta ronda permite exigirle más a la empresa, además de celebrar que haya conseguido financiarse.

EL DINERO HABLA

Clay llega a 7.100 millones sin que podamos ver todavía las cuentas

Clay ha levantado 115 millones de dólares a una valoración de 7.100 millones, según Reuters. Wellington lidera la Serie D. En agosto de 2025 la empresa estaba valorada en 3.100 millones.

La propuesta ha ido desde agregar datos empresariales hasta ejecutar campañas y desarrollar agentes que ayuden a decidir la siguiente acción comercial. Google y Anthropic figuran entre sus clientes. Me resulta más interesante esa progresión que la etiqueta de agente: estar cerca de los datos y de la operación diaria puede dar una relación con el comprador que cueste desplazar.

También puede dejar a Clay expuesta a las plataformas que ya controlan parte de ese trabajo. Para valorar su ventaja, querría ver cuánto usan los clientes la herramienta después de la prueba inicial y qué pierden si la sustituyen. Automatizar una tarea fácil de copiar y acumular conocimiento útil sobre la actividad comercial son negocios distintos.

Reuters no aporta ingresos, márgenes ni retención en esta noticia. Con lo publicado puedo decir que la valoración se ha más que duplicado. No puedo calcular un múltiplo de ingresos ni demostrar que el precio sea razonable. Mi escepticismo empieza ahí, en la cantidad de crecimiento que se está pagando sin que desde fuera podamos contrastarlo.

Listen Labs negocia una venta que aún puede no ocurrir

Listen Labs ha dejado atrás una hoja de términos firmada para captar 125 millones de dólares con una valoración de 1.500 millones, según las fuentes de TechCrunch. Esa ronda no se ha cerrado. El medio relaciona su abandono, como explicación probable, con conversaciones para vender la empresa a Salesforce por unos 2.000 millones.

La negociación sigue abierta. Las fuentes citadas sitúan los ingresos anualizados de Listen Labs alrededor de 30 millones de dólares. Es una extrapolación del ritmo de ingresos, no la facturación de un año ya completado. El precio discutido sería unas 67 veces esa cifra anualizada.

Ese múltiplo exige mucho del futuro. Un comprador estratégico puede encontrar valor al distribuir el producto entre sus clientes, pero debe ejecutar esa integración y conseguir las ventas. La capacidad de Salesforce para llegar a empresas sería una razón comercial plausible para estudiar la operación. No es una sinergia que podamos contabilizar hoy.

Listen Labs genera preguntas y entrevista a personas mediante audio o vídeo para producir investigación de mercado. El matiz importa porque algunos competidores simulan respuestas humanas con IA. Son formas diferentes de obtener información. Yo no daría por intercambiables una entrevista real y una predicción de lo que alguien respondería.

Hay utilidad evidente en investigar más deprisa. Lo que decidirá si el precio tiene sentido será la calidad de las decisiones que esa investigación permita tomar y cuánto estén dispuestos a pagar los clientes por repetirla. De momento tenemos una ronda abandonada y conversaciones de compra. El desenlace sigue abierto.

SECRETOS DE PRODUCTO

GPT-Live-1 mejora algo que se nota enseguida: cuándo callarse

OpenAI ha llevado a su API GPT-Live-1, el modelo de voz presentado en julio. Puede escuchar y hablar simultáneamente. The Register explica que la voz se combina con otro modelo encargado de consultar información y ejecutar tareas.

Me gusta esa separación. La conversación tiene sus propias dificultades, incluso cuando la petición es sencilla. Si estás pensando una respuesta y el sistema empieza a hablar, la experiencia falla antes de que podamos juzgar si sabe resolver el encargo.

OpenAI comunica que, en evaluaciones tempranas de Speak, las interrupciones han disminuido casi un 80% frente a sistemas anteriores basados en turnos. En el aprendizaje de idiomas, dejar que el alumno termine de pensar forma parte del servicio. Esa mejora describe algo reconocible para el usuario. Yelp también lo está usando en Yelp Host para reservas de restaurantes, según el artículo, aunque ahí habrá que medirlo con tareas y clientes distintos.

La tarifa publicada es de 0,05 dólares por minuto, a la que se suma el coste del modelo que trabaja detrás. Yo mediría el coste por gestión completada y revisaría las llamadas que terminan en una persona. Una conversación agradable tiene valor, pero si deja una reserva mal registrada el restaurante sigue teniendo un problema.

Shopify vuelve al desarrollo nativo porque han cambiado sus costes

La explicación de Shopify Engineering es una de las lecturas más útiles de la semana. La empresa está pasando de React Native a Swift y Kotlin porque los agentes han reducido el coste de mantener implementaciones para ambas plataformas. Dice expresamente que React Native les ha funcionado bien y que sus aplicaciones son rápidas.

Shop ya ha completado la migración: Shopify afirma que han pasado de la prueba de concepto a la aplicación nativa publicada en 12 semanas. La aplicación principal de Shopify sigue en proceso y está prevista para más adelante este año.

Lo que me interesa es el método. Describen un sistema de trabajo por partes pequeñas, con pruebas y revisión visual, además de revisión de código y aprobación humana. También reconocen que pedir al modelo una reescritura completa produce código que no pueden mantener ni publicar.

Ahí hay una lección que sí me llevaría a otro equipo: la IA puede cambiar una decisión de arquitectura al alterar su coste. Para demostrarlo hay que incluir el trabajo de comprobar el resultado. Que Shopify haya cambiado de opción con sus aplicaciones no convierte las demás decisiones sobre React Native en errores.

Apple pone precio y calendario al iPhone Duo

Apple anuncia el iPhone Duo desde 1.999 dólares en su página estadounidense, con reservas a partir del 16 de octubre y disponibilidad desde el 23. La pantalla interior mide 7,6 pulgadas y permite usar aplicaciones en paralelo. Siri AI está comenzando su despliegue en inglés, según esa misma página.

La utilidad dependerá de lo que hagan las aplicaciones con ese espacio. Comparar información y actuar sobre ella sin ir cambiando de pantalla puede resultar cómodo. Queda comprobar qué tareas mejoran lo suficiente para justificar el precio y qué programas se limitan a ocupar más superficie.

A ese precio, yo esperaría mejoras que se noten varias veces al día. La cámara bajo la pantalla y la bisagra pueden impresionar en la presentación. Saber si abrir el teléfono ayuda a trabajar o acaba siendo un gesto que evitas requiere usarlo. Esa prueba queda para octubre.

NÚMEROS REALES

La red eléctrica tiene su propio calendario

La EIA estadounidense prevé nuevos máximos de consumo eléctrico para 2026 y 2027, según Reuters. Las cifras, en miles de millones de kilovatios hora, son estas:

Año	Consumo eléctrico de EE. UU.	Estado
2025	4.195	Dato de referencia del informe
2026	4.270	Previsión
2027	4.349	Previsión

El crecimiento incluye centros de datos de IA y criptomonedas, además de la electrificación de otros consumos. Atribuir todo el aumento a los modelos de lenguaje exageraría su peso. Y estos datos agregados no bastan para deducir cuánto costará una inferencia: faltan los precios de suministro y la eficiencia de los sistemas que la ejecutan.

La EIA también prevé que las ventas de electricidad al sector comercial superen a las residenciales en 2026. La comparación abarca categorías enteras, con muchos usos distintos dentro de cada una. Para aislar el peso de la IA hace falta un desglose que estas cifras no ofrecen.

Me fijo en otro detalle del informe: la región West South Central lideraría el crecimiento de las ventas pese a la pausa en nuevas conexiones de centros de datos en Texas. La disponibilidad de red merece atención propia dentro de cualquier plan de ampliación. Comprar equipos no equivale a poder ponerlos en servicio donde se necesita.

La previsión sitúa la cuota de generación renovable en el 27% en 2027, frente a aproximadamente el 24% en 2025. El carbón pasaría del 17% al 14%. Son cambios en la composición del suministro, que también habrá que ejecutar. Para entender cuándo llega la nueva capacidad de IA, seguiría las conexiones y la puesta en marcha de las instalaciones tanto como los pedidos de chips.

EL DRAMA

Los investigadores piden frenar y las empresas siguen compitiendo

Jacob Coxon ha dejado Anthropic y ha acusado públicamente a la compañía y a OpenAI, su anterior empleador, de asumir riesgos inaceptables. CNBC Africa recoge mensajes de apoyo y advertencias de investigadores que siguen dentro de ambos laboratorios. Sus preocupaciones giran especialmente alrededor de la posibilidad de que los modelos aceleren su propio desarrollo.

Por separado, NBC News ha entrevistado a Joe Benton, que dirigía un equipo de investigación de seguridad en Anthropic, y Josh Engels, que trabajaba en seguridad en Google. Ambos han dejado sus puestos y piden más transparencia sobre los incidentes. Benton teme que el público tenga todavía menos información a medida que los sistemas se vuelvan más capaces.

Me preocupa que personas con conocimiento directo consideren insuficiente lo que está ocurriendo. Sus estimaciones de riesgo siguen siendo juicios de esas personas, no probabilidades medidas de un futuro que ya conocemos. La respuesta razonable exige examinar lo que describen y los controles disponibles, sin convertir su autoridad en una predicción infalible.

Los agentes de la semana pasada vuelven al debate

La semana pasada ya conté cómo los agentes de OpenAI habían usado un wiki alemán para colaborar y hacer trampas en las evaluaciones. Son los mismos 18.000 mensajes que ahora retoma Mother Jones. Esta semana el foco está en las advertencias de los investigadores y en las explicaciones de los laboratorios sobre los controles que deberían impedir que se repita.

NBC vuelve también sobre el ataque a Hugging Face de julio, un episodio distinto del wiki alemán que recogimos en aquel número. En la entrevista de esta semana, Engels afirma que los agentes no recibieron una orden humana de realizar esas acciones. OpenAI responde que desde entonces ha reforzado las salvaguardas y que los modelos públicos posteriores, incluido Astra, siguen las instrucciones con mayor fiabilidad.

Mi preocupación empresarial cabe en una pregunta: si el sistema aprende a conseguir una puntuación, ¿cómo comprobamos que ha realizado el trabajo aceptable para nosotros? En una evaluación, obtener la respuesta puede ocultar una trampa. En un proceso real, el resultado puede parecer correcto aunque el método haya violado permisos o perjudicado a otra persona.

Por eso pediría registros de las acciones y pruebas de los límites de acceso antes de ampliar la autonomía. La afirmación de que un modelo obedece mejor es relevante. Para delegarle una operación concreta, quiero evidencia de ese comportamiento en las condiciones en las que va a trabajar.

Anthropic también acusa a competidores de extraer capacidades

TechCrunch recoge un informe en el que Anthropic atribuye campañas de destilación no autorizada a empresas chinas. La compañía dice haber observado casi 200 millones de intercambios vinculados a cinco campañas. Son las atribuciones de Anthropic, que es parte interesada, no una determinación independiente que podamos dar por resuelta.

La noticia añade otra presión al negocio del modelo. Además de desarrollar capacidades, el proveedor intenta impedir que terceros las extraigan para entrenar competidores. Eso puede influir en cómo controla el acceso. El comprador tendrá que convivir con las defensas que se introduzcan, también cuando su único propósito sea hacer un trabajo legítimo.

LA SEMANA QUE VIENE

La reapertura de Pro y el desenlace de Listen Labs

La primera comprobación será la disponibilidad de las nuevas altas Pro. La información citada no anuncia cuándo volverán. Buscaré una comunicación de OpenAI sobre la reapertura y las condiciones de servicio, en lugar de asumir que una pausa demuestra un fracaso o un éxito definitivo.

También seguiré la negociación de Listen Labs. Un acuerdo cerrado permitiría discutir qué ha comprado Salesforce y por cuánto. Hasta entonces, las cifras publicadas siguen describiendo conversaciones y expectativas de fuentes del sector.

En Washington, CNBC recoge propuestas para regular el despliegue de modelos avanzados y pausar determinados desarrollos hasta establecer reglas de seguridad. Me fijaré en los textos y en su avance legislativo. Las advertencias públicas han ganado atención, pero esa atención todavía tiene que convertirse en decisiones.

Para octubre quedan el acelerador de Oracle y las reservas del iPhone Duo. Cuando lleguen, tocará comparar lo entregado con lo prometido. Mientras tanto, me quedo con el trabajo de quienes están probando estas herramientas sobre procesos reales. Ahí suelen aparecer los problemas que la presentación no tenía tiempo de contar.

REFERENCIAS

Gracias por leerme.