¡Qué impactante!
La IA comienza a predecir el universo entero—
El modelo de LLM predice la descripción lingüística del mundo, el modelo de video predice imágenes (dinámicas), y esta vez predice directamente el estado físico en cuatro dimensiones: espacio y tiempo.
Lo más impresionante es que utiliza una nueva arquitectura llamada "Neural Operator", en lugar del popular Transformer.
Generate the complete four-dimensional trajectory in a single inference, including the time dimension.
La longitud del contexto requerida es sin duda muy grande, y ahora la startup Accelerated Understanding ha aumentado el contexto durante el entrenamiento hasta el nivel de billón (1T) y más de 5 billones durante la inferencia.
¿Qué significa cinco billones? ¡Es 5 millones de veces el tamaño de los LLM más avanzados actuales! Es como pedirle a una IA que lea 5 millones de veces Guerra y Paz de un solo tirón, y que lo recuerde todo.
Piénsalo, analízalo bien.
El tiempo no es algo fundamental; es más bien una manifestación derivada de una estructura de información más profunda, ¿no es interesante? Si llevamos esta idea al extremo, equivale a generar todo el universo físico.
Lo más sorprendente es que los dos fundadores de esta startup acaban de rechazar la atractiva oferta de Jeff Bezos, anterior hombre más rico del mundo, que incluía un 35% de acciones, un salario anual de 2 millones de dólares estadounidenses y una promesa de financiación de más de 2 mil millones de dólares.
Y detrás de ellos, los "accionistas espirituales" y posibles impulsores ocultos podrían ser precisamente el hombre vestido con chaqueta de cuero: Jensen Huang, CEO de NVIDIA.
5 billones de contexto no es la «superinteligencia segura» de Ilya
Ayer, el importante inversor de Silicon Valley fue vago, pero toda la red se agitó, especulando que Ilya podría lanzar una gran novedad con su SSI esta vez.
Y ahora el misterio parece haberse resuelto: no es Ilya, ni siquiera un modelo de lenguaje, sino una verdadera «generadora cósmica».
Los datos aterradores de Accelerated Understanding se están volviendo virales:
- Tamaño del modelo: Se ha completado el preentrenamiento del modelo con hasta 1 billón (1 Trillion) de parámetros.
- Escalabilidad extrema: el tamaño de la experiencia de expansión ha aumentado hasta alcanzar 35 billones (35 Trillion) parámetros.
- Contexto del período de entrenamiento: 1 Trillion (1 billón).
- Período de razonamiento: más de 5 Trillones (5万亿).
Con este enorme contexto de apoyo, el modelo ha demostrado una capacidad aterradora:
Al realizar inferencias físicas, no requiere submuestreo (No sub-sampling) ni procesamiento por bloques (No chunking).
Ante un sistema físico 4D extremadamente complejo, puede generar «una sola inferencia (One-shot)» toda la trayectoria completa del espacio-tiempo.
Además, debido a la coherencia de la lógica subyacente, el mismo modelo puede procesar simultáneamente problemas físicos de campos completamente diferentes.
Esto antes era impensable.
Antes, los meteorólogos usaban modelos meteorológicos y los materialólogos usaban modelos de materiales; ahora, Accelerated Understanding le dice al mundo: las leyes físicas son fundamentalemente interconectadas, y un único modelo físico general basta para resolverlo todo.
La función central más revolucionaria de Accelerated Understanding radica en la creación de un ciclo perfecto de «simulación → mejora → simulación». No es solo un «generador», sino un verdadero «validador de la realidad» (Reality Validator).
Y este feedback dirigido también tocó el entrenamiento durante la prueba de Ilya.
¿«¿Ha muerto el Transformer?» La inteligencia artificial física despierta
Si hoy le preguntas a cualquier profesional de la IA: «¿Cuál es la arquitectura de IA más popular actualmente?», la respuesta será al 100 %: Transformer.
Desde ChatGPT hasta los principales modelos de generación de video, esta arquitectura inventada por Google ha dominado el mundo de la IA en los últimos años (la misma «T» de ChatGPT).
Pero, según Anima, la ruta de Transformer se desvió.
“Una inteligencia centrada en el lenguaje es ‘antropocéntrica’,” señaló con precisión Anima en una entrevista exclusiva antes del lanzamiento, “mientras que colocar la física en el centro es una perspectiva ‘naturocéntrica’.”
¿Cómo funcionan los LLM y los modelos de video actuales? En esencia, están jugando un «juego de probabilidades».
ChatGPT predice la siguiente palabra más probable.
Y esos impresionantes modelos de generación de video, en esencia, toman atajos visuales: simplemente hacen que las imágenes generadas "parezcan" cumplir con las leyes físicas, pero si analizas detalladamente la gravedad, la hidrodinámica o la tensión de los materiales, descubrirás que todos están mal.
They don't understand physics at all; they're just high-level "pixel repeaters."
Pero el texto tiene solo una dimensión, el video tiene tres dimensiones, y el espacio-tiempo real es un espacio de tres dimensiones más una dimensión temporal.
Además, muchos modelos utilizan un enfoque autoregresivo: predicción cuadro por cuadro, con acumulación progresiva de errores.
Por lo tanto, Accelerated Understanding rechazó por completo el Transformer y también las atajos visuales.
Su arma definitiva es una tecnología revolucionaria que Anima participó en desarrollar hace años: los operadores neuronales (Neural Operators).
A diferencia del procesamiento de texto, los operadores neuronales están diseñados específicamente para manejar datos físicos complejos e invisibles. No requieren reducir forzosamente el mundo físico a texto o píxeles, sino que comprenden directamente fenómenos multiphísicos en las dimensiones completas de 4D (espacio 3D + dimensión temporal).
Flujos de aire invisibles, turbulencias de plasma en reactores de fusión nuclear, distribuciones termodinámicas microscópicas dentro de los chips... Estos procesos físicos invisibles al ojo humano y que la IA tradicional no puede predecir con «experiencia visual» se vuelven claros y calculables en esta nueva arquitectura.
Impacta a Jensen Huang, rechaza Bezos
Al llegar aquí, es posible que te preguntes: ¿cuánta potencia de cómputo se necesita para entrenar un modelo tan impresionante? ¿De dónde proviene el dinero?
Aunque se negó a revelar los detalles actuales de la financiación, el cofundador solo insinuó que «ya se han establecido colaboraciones con proveedores de cómputo que han proporcionado clusters de hardware para desarrollar y ejecutar IA».
Pero todas las pistas apuntan a su antiguo empleador, NVIDIA, y a Jensen Huang, quien proclama que "la IA es el futuro".
En 2018, Anima fue contratada por NVIDIA como Directora de Investigación en IA.
Durante cinco años, lideró un equipo de científicos de élite para explorar cómo aplicar la potencia de cálculo de las GPU de NVIDIA a campos de IA de vanguardia.
En ese momento, el equipo desarrolló un proyecto inicial impresionante: acelerar la predicción del clima con IA. Los resultados mostraron que la precisión de las predicciones de IA era tan alta como la de los meteorólogos utilizando modelos complejos tradicionales de dinámica de fluidos computacional, pero con una velocidad varias órdenes de magnitud más rápida.
Este resultado «destrozó» directamente a Jensen Huang.
En la conferencia GTC de NVIDIA de 2021, Jensen Huang subió al escenario y presentó al mundo los resultados de investigación del equipo Anima sobre «operadores neuronales». «Estaba demasiado emocionado en ese momento», recuerda Jensen Huang.
Cuando Anima le dijo medio en broma a Old Huang: "La IA podría quitarle el almuerzo a los físicos teóricos".
En ese momento, Jensen Huang miró con entusiasmo y respondió con autoridad: "¡Quiero que se coma todo su almuerzo!".
Según Anima, fue Huang Renxun quien originalmente la animó a perseguir y realizar esta loca idea de la «IA física».
Aunque NVIDIA aún no ha respondido oficialmente a Reuters sobre si ha invertido en la empresa, en el círculo de la IA todos lo saben: sin el apoyo oculto de la potencia de cómputo de élite, nunca se habría podido entrenar a un gigante de 5 billones de contexto.
Finalmente, el viejo Huang ha hecho su movimiento.
Sin embargo, para comprender lo impresionante que es este «modelo físico grande», debemos regresar a finales de 2024 en Los Ángeles.
En un restaurante elegante, está teniendo lugar una cena secreta que podría cambiar el panorama actual de la IA.
Uno de los protagonistas de la cena fue el inversionista y empresario de biotecnología Vik Bajaj (quien más tarde cofundó con Bezos Project Prometheus, valorado en más de 10 mil millones de dólares).
Sentado frente a él estaba una pareja de expertos en IA con antecedentes de primer nivel: la profesora de Ciencias Computacionales y Matemáticas del Instituto de Tecnología de California y exdirectora de investigación de IA de NVIDIA, Anima Anandkumar, y su esposo, el ingeniero de infraestructura de IA de primer nivel, Benedikt Jenik.
Bajaj llegó con una oferta llamada "Project Prometheus". Este acuerdo, respaldado en secreto por Bezos, ofrece condiciones tan generosas que sorprenden:
Invitar a Anima a ser el portavoz de la empresa, miembro de la junta directiva y líder de la visión científica;
La pareja recibirá hasta un 35% de la propiedad de la empresa;
Salario base anual de 1 millón de dólares, duplicado a 2 millones de dólares después de tres meses de incorporación;
Lo más sorprendente es que el protocolo establece claramente que los inversores, incluido Bezos, proporcionarán más de 2 mil millones de dólares en «fondos comprometidos» para la financiación previa a la ronda B.
En la era actual, donde la financiación de modelos grandes se vuelve cada vez más difícil y los costos de computación son elevados, esta es una entrada dorada suprema hacia la libertad financiera y el poder en la industria.
Sin embargo, Anima y Jenik optaron por rechazarlo.
¿Por qué? Porque lo que tienen en sus manos tiene un potencial mucho mayor que el de una empresa de «fabricación automatizada de sistemas físicos complejos». No quieren depender de otros ni ver su visión tecnológica dominada por el capital. Lo que buscan es construir un «modelo divino» capaz de comprender y simular directamente el universo físico.
Finalmente, la pareja Anima permaneció en silencio hasta hoy, presentando al mundo su creación independiente: Accelerated Understanding.
Conclusión: El cambio de paradigma de «generar información» a «optimizar el mundo»
August 25, 2026, is destined to be a historic day in the annals of AI development.
Cuando celebramos que los modelos de lenguaje grande pueden escribir un buen poema o ayudarnos a pulir correos electrónicos laborales, Accelerated Understanding actúa como un rompedor de paredes que regresa desde el futuro, nos dice fríamente: el lenguaje y las imágenes son solo la superficie de cómo los humanos comprenden el mundo; las leyes físicas son el verdadero código subyacente del universo.
Rechazar a Bezos, rechazar a Transformer, descartar atajos visuales, atacar la esencia del espacio-tiempo 4D. Anima Anandkumar y Benedikt Jenik, con datos locos de un billón de parámetros y cinco billones de contexto, anuncian al mundo la llegada de la era de la «IA física (Physical AI)».
Referencias:
https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643
https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014
https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277
https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/
https://acceleratedunderstanding.com/
Este artículo proviene del canal de WeChat "Neozhìyuán", autor: ASI Revelación, editor: David