Radar del 13 de octubre de 2026
La retirada de los GPTs de OpenAI deja al descubierto lo frágil que resulta construir sobre plataformas ajenas, mientras Karpathy subraya que la brecha de comprensión sobre los modelos se ensancha. Microsoft apuesta por su propio silicio y la investigación avanza en reducir el coste energético del entrenamiento: la infraestructura de IA se vuelve estratégica.
OpenAI retira los GPTs en diciembre, y las empresas que construyeron sobre ellos se quedan sin plan de transición
HERRAMIENTAS — Ethan Mollick declara haber hablado con líderes de grandes organizaciones que todavía apostaban por los GPTs cuando OpenAI anunció su retirada para el 11 de diciembre de 2026. Mollick extiende la crítica a toda la industria: todos los laboratorios de IA realizan cambios abruptos que descolocan a equipos con planificación compleja.
La inestabilidad de las plataformas de IA es un riesgo de diseño. La pregunta no es qué herramienta usar, sino en qué capa apostar: las features de plataforma caducan; la API y los modelos base tienen más vida útil.
Fuente: x.com
Para Karpathy, la brecha de comprensión sobre los LLM se ensancha, no se cierra
HERRAMIENTAS — Karpathy describe un embudo de cuatro niveles: ~6.000 millones de personas (75%) apenas han tocado un LLM; 1.000–2.000 millones lo usan como buscador avanzado; ~20 millones lo explotan en código y matemáticas; y menos de 5.000 tienen acceso interno a los sistemas más avanzados de los laboratorios. El propio Karpathy califica estas cifras de «napkin math» —estimaciones de servilleta, sin datos verificados detrás—, y su tesis es que los extremos del embudo se alejan entre sí cada vez más rápido.
¿En qué punto la brecha de comprensión se convierte en ventaja competitiva real? La pregunta ya no es si los LLM son útiles, sino qué separa a quien sabe usarlos de quien no.
Fuente: x.com
Microsoft anuncia su tercer chip de IA propio y planea hacer del Maia 300 su sistema principal de inferencia en 2027
HERRAMIENTAS — Microsoft ha presentado el Maia 300, su tercer acelerador de IA propio (tras Maia 100 y Maia 200), diseñado para convertirse en el sistema principal de inferencia de sus productos y servicios a partir de 2027 mediante despliegues de múltiples gigavatios. Según Microsoft, ofrece un 40 % más de tokens por megavatio frente a sistemas basados en GPU líderes y hasta 7 veces el rendimiento a escala de rack respecto al Maia 200 actual. Soporta modelos de OpenAI, los modelos MAI propios de Microsoft y las principales familias de código abierto.
Cuando el mayor usuario de IA del mundo construye su propio silicio para no depender de Nvidia, la estructura de costes de la IA de consumo empieza a cambiar estructuralmente. ¿Cuánto tarda eso en notarse en el precio?
Fuente: blogs.microsoft.com
Software coordinado puede recortar hasta un 50 % la energía del entrenamiento de IA sin perder velocidad, según U. de Michigan
HERRAMIENTAS — Investigadores de la Universidad de Michigan presentan en OSDI '26 dos herramientas de software —Kareus y Perseus— que juntas reducen el consumo energético del entrenamiento de grandes modelos hasta un 50 % sin aumentar los tiempos. Kareus sola recorta hasta un 28,3 % la energía a igual velocidad de entrenamiento, optimizando la planificación de kernels de GPU y el escalado de frecuencia de procesadores; combinada con Perseus, el ahorro alcanza el 40-50 % a escala de cientos o miles de aceleradores. El equipo trabaja con NVIDIA para integrar ambas herramientas en Megatron-LM.
El coste energético de la IA no es solo hardware: es también cómo se orquesta. Si la mitad del consumo es evitable con software, la infraestructura actual está sobredimensionada por diseño.
Fuente: usenix.org
Nueva tecnología de pantalla en televisores, mismo veredicto: el OLED sigue ganando
HABITAR — LG lanza el MRGB95B, su primer televisor con tecnología Micro RGB evo, en 75 pulgadas a 3.599 dólares en Best Buy (precio de catálogo en lanzamiento: 4.999 dólares). Samsung también comercializa televisores Micro RGB en 2026, confirmando la expansión de la tecnología entre los grandes fabricantes. Según el análisis de The Verge: rendimiento sobresaliente en brillo y entornos con mucha luz ambiente, pero el OLED sigue siendo superior en contraste, detalle en sombras y precisión de color global.
¿Cuándo merece la pena pagar por una tecnología nueva de pantalla? Este análisis lo responde directamente: si puedes comprar OLED, el RGB LED no justifica ni el cambio ni el precio.
Fuente: theverge.com
Apple HomeView: un hub de 299 $ que quiere ser el centro del hogar
HABITAR — Apple lanza su primer display inteligente para el hogar: pantalla Liquid Retina de 7 pulgadas, cámara que reconoce hasta seis usuarios, Siri AI integrada, 299 $. Las reservas abren hoy; disponible a partir del 13 de noviembre.
La pregunta no es si funciona bien, sino qué autonomía cede el hogar al fiarlo todo a un único fabricante. Y a qué precio —en datos, en dependencia y en interoperabilidad— se compra esa integración.
Fuente: apple.com