Después de que la IA absorba todo el dinero, ¿se volverán más caros los préstamos para otros sectores? Hoy, funcionarios reguladores financieros de China hicieron esta pregunta en Hong Kong. El 3 de noviembre, el viceministro de la Administración Estatal de Regulación Financiera, Xiao Yuanqi, advirtió en la Cumbre Internacional de Líderes Financieros que la gran cantidad de capital que fluye hacia la industria tecnológica y las empresas líderes podría aumentar el apalancamiento y provocar una expansión demasiado rápida. La presión sobre los sectores tradicionales se manifestaría en costos de préstamos más altos, menos espacio para nuevas inversiones y mayores riesgos crediticios. En la misma cumbre, Jon Gray, presidente de Blackstone, afirmó que la demanda de capacidad de cómputo sigue siendo muy fuerte, con una demanda que supera la oferta, y que se esperan más financiamientos en el futuro. El CEO de Goldman Sachs, David Solomon, también consideró que las empresas sólidas con buenas historias aún pueden obtener financiamiento, pero advirtió a los inversores que elegir mal una empresa puede generar pérdidas. Estas personas no entraron en conflicto. Xiao Yuanqi también señaló que no es extraño que la revolución tecnológica genere burbujas locales, y que el crecimiento a largo plazo podría absorberlas. Lo interesante es lo que cada uno observa. Las instituciones financieras ven cuánto dinero necesitan sus clientes y qué activos valen la pena comprar; los reguladores, además, deben observar cómo se ven afectadas las condiciones de financiamiento para las empresas que no están en la mesa de la IA. Estamos acostumbrados a ver el monto de financiamiento en IA como un informe de desempeño del sector: cuanto mayor sea el número, más ruidoso parece. Pero rara vez se pregunta desde dónde proviene ese dinero y hacia dónde habría ido originalmente. Estos comentarios aún no pueden interpretarse como nuevas restricciones regulatorias, y el tamaño del efecto de desplazamiento requiere datos. Sin embargo, para quienes siguen de cerca la próxima valuación, esta pregunta merece más atención que adivinar cuántos billones de dólares vale otra empresa de modelos.

NVIDIA ha comenzado a exigir a los proveedores de capacidad de cómputo que controlen la proporción de clientes chinos. Según un informe del Financial Times del 3 de noviembre, NVIDIA exige a sus clientes globales de nube que al menos el 51% de su capacidad de cómputo se venda a empresas no chinas. Este requisito se ha estado aplicando verbalmente desde el verano de este año, sin documentación escrita, y los contratos ya firmados no se ven afectados. Reuters, al citar esta información, señaló que aún no se ha verificado de forma independiente. Este detalle merece la atención de las empresas chinas de IA. Cuando no se pueden adquirir chips, alquilar servidores en el extranjero siempre ha sido otra opción. Ahora, según este informe, los proveedores también están comenzando a regular la estructura de sus clientes aguas abajo. Si se opera bajo esta proporción, una empresa de nube que desee atender a más clientes chinos deberá encontrar suficientes clientes no chinos para también aumentar las ventas en el otro lado. La cantidad de equipos que se puede comprar y la cantidad de órdenes chinas que se pueden aceptar se convertirán en dos restricciones distintas. Para los equipos chinos, el hecho de que los servidores no estén en el país no significa que la expansión dependa únicamente del presupuesto. La disponibilidad de suficientes otros clientes por parte del proveedor de nube también podría afectar la cantidad de capacidad de cómputo que puedan alquilar. Se trata de un requisito empresarial revelado hoy, que no debe interpretarse como una nueva prohibición emitida por el gobierno estadounidense, ni como una interrupción inmediata de la capacidad de cómputo existente. Los contratos antiguos están exentos; lo que realmente debe vigilarse son los nuevos pedidos, la próxima expansión y las condiciones tras la renovación de los contratos.

Alguien ha encontrado un oponente para el Doge de Musk: una capibara. El 2 de noviembre, WIRED informó que un grupo que se autodenomina Capytistas anunció una campaña en fases para revelar información sobre las residencias de los ricos, comenzando por Musk y la junta directiva de Tesla. El nombre toma prestado el movimiento zapatista de México, y la capibara fue elegida para contrarrestar a Doge. Su argumento es que las empresas tecnológicas recopilan información de personas comunes, mientras que los jefes disfrutan de privacidad. Un periodista revisó un archivo, pero no puede considerar el plan completo de exposición como algo ya implementado. La contradicción en esta respuesta es directa: ¿puede criticarse el abuso corporativo de datos personales mediante la privación de la privacidad de otro grupo? Exigir responsabilidad a las empresas por su negocio de datos es completamente distinto a trasladar la presión hasta sus hogares privados. La ira contra el poder no responde automáticamente por qué los familiares y vecinos también deben asumir riesgos. La capibara puede ser un símbolo útil de resistencia, pero la legitimidad de revelar información sobre residencias privadas debe discutirse por separado.

El exsecretario del Ejército de EE.UU. se unió a OpenAI. Su tarea es enseñar a la empresa a comprender qué necesita realmente el ejército. OpenAI anunció el 2 de noviembre que Dan Driscoll asumirá el cargo de Asesor Senior para la Modernización de la Seguridad Nacional. Este es un puesto recién creado cuyo alcance incluye ayudar a los equipos internos a comprender las necesidades reales de las instituciones de seguridad nacional, así como avanzar en aplicaciones de IA y ciberseguridad con aliados de EE.UU. La oficialidad vincula este nombramiento con el proyecto de ciberseguridad Daybreak, utilizando repetidamente el término “IA democrática”. Driscoll conoce asuntos muy específicos. Durante su mandato como secretario del Ejército, se encargó de las operaciones y la asignación de recursos, y promovió reformas en la adquisición para acelerar la incorporación de nuevas tecnologías en las fuerzas. Ahora, participará en estas discusiones desde el lado del proveedor. Este nombramiento puede verse junto con otra noticia del año pasado: el Ejército de EE.UU. creó en 2025 una unidad de reserva de innovación compuesta por ejecutivos tecnológicos, cuyos primeros miembros incluyeron a Kevin Weil de OpenAI y al exdirector de investigación Bob McGrew. Entonces, fueron ejecutivos tecnológicos quienes se vistieron con uniformes militares; ahora, es un exlíder del Ejército quien entra en una empresa tecnológica. Gran parte del valor de este tipo de movimientos proviene de la comprensión institucional: qué departamentos tienen necesidades, cómo se asignan los presupuestos, y cómo una nueva tecnología se adquiere y se integra en las operaciones diarias. Las puntuaciones de los modelos no pueden responder estas preguntas. Este nombramiento en sí mismo no demuestra ninguna irregularidad, ni se ha anunciado ningún nuevo monto contractual. Pero al observar cómo las empresas de IA hacen negocios con el gobierno, además de examinar los modelos y los pedidos, también vale la pena prestar atención a quiénes contratan para sus oficinas.

Los productos de IA actuales son demasiado buenos para impresionar durante diez minutos; lo difícil es hacer que los usuarios se sientan lo suficientemente seguros como para usarlos durante diez meses. Especialmente los agentes de trading. Es fácil hacer que la IA analice una sola situación de mercado, pero tan pronto como se trata de datos de activos personales, archivos de investigación y tareas de monitoreo que requieren ejecución continua, las expectativas del usuario cambian por completo. Acabo de descubrir que Minara acaba de lanzar Web V2 y abrió el acceso anticipado: configuran un sandbox en la nube independiente y aislado para cada usuario, haciendo que los datos y las tareas se ejecuten en entornos separados. Siempre he pensado que las finanzas podrían ser uno de los escenarios de agentes que más necesitan esta arquitectura. Después de todo, el trading implica dinero real; los usuarios necesitan saber dónde se almacenan sus datos, dónde se ejecutan sus tareas y cuánto control realmente tienen. La capacidad de análisis del modelo determina si intentarás usarlo; la seguridad y la confianza determinan si te atreverás a usarlo a largo plazo. Además, en esta ocasión Minara trasladó la misma interfaz y código de escritorio a la web: el chat original se actualizó a un agente, y se completaron experiencias como vista previa de archivos y recomendaciones de funciones. Los flujos de trabajo también están evolucionando hacia automatización, con el objetivo de permitir que los agentes ejecuten tareas en segundo plano; actualmente, algunas funciones de monitoreo aún dependen principalmente de la versión de escritorio. Creo que aquí hay una tendencia de producto que merece mucha atención. Anteriormente, quienes desarrollaban herramientas de IA para trading solían competir por quién podía analizar más activos o generar estrategias más complejas. Pero a medida que los modelos avanzan, estas diferencias probablemente se reducirán cada vez más. La próxima competencia probablemente girará en torno a quién logre integrar verdaderamente los agentes en el flujo de trabajo diario del usuario: protegiendo los datos, realizando tareas continuamente y permitiendo una transición sin interrupciones entre distintos dispositivos.

La robotica humana de Meta fue desarrollada junto con una empresa china. Según The Information, Meta colaboró con Fourier Intelligence de Shanghái y logró crear el primer prototipo de robot humanoide, Max, en solo tres meses. Actualmente ya están desarrollando la segunda generación, Max 2. Max mide aproximadamente 1.5 metros de altura, pesa alrededor de 48 kg, incorpora el chip NVIDIA Jetson Thor, cuenta con una mano mecánica de cinco dedos y puede simular expresiones faciales mediante una pantalla. El vicepresidente de productos roboticos de Meta incluso pasó casi dos meses en la fábrica de Fourier en Shanghái, participando directamente en el desarrollo. Lo más relevante es que Meta espera que, en el futuro, sus robots humanoides sirvan como载体 físico para su agente de IA Muse, permitiéndole ingresar a los hogares y realizar tareas cotidianas. Actualmente, Meta enfatiza que estos robots solo se utilizan para investigación interna y no hay planes de venta. Esto resulta bastante interesante. Mientras los gigantes tecnológicos estadounidenses invierten enormes recursos en modelos y software de IA, al comenzar a desarrollar robots humanoides, deben profundizar en fábricas chinas y colaborar con startups locales para desarrollar el hardware. Incluso en un contexto en que Estados Unidos está reforzando las restricciones sobre la industria robótica china, Meta sigue optando por asociarse con Fourier Intelligence e incluso envía a sus ejecutivos a trabajar directamente en la fábrica. La posición de la cadena de suministro robótica china en la competencia global de inteligencia encarnada probablemente sea más importante de lo que mucha gente imagina.

OpenAI también está comenzando a sentir el rechazo del mercado de capitales. Según The Wall Street Journal, la última ronda de financiación de OpenAI tenía como objetivo recaudar 30.000 millones de dólares, pero hasta ahora solo ha obtenido compromisos de inversión por aproximadamente 11.000 millones de dólares, menos de la mitad de su meta. Aún más incómodo es que la valoración que originalmente se buscaba alcanzar, de 1,4 billones de dólares, se ha reducido a 1,25 billones de dólares. El Financial Times reveló adicionalmente que OpenAI ya ha reducido su objetivo de financiación de 30.000 millones a 20.000 millones de dólares y planea seguir recaudando fondos de oficinas familiares e inversores individuales adinerados. Curiosamente, OpenAI había intentado presentar esta ronda de financiación como la última oportunidad de ingresar antes de una posible salida a bolsa, buscando generar FOMO entre los inversores. Pero ahora parece que ni siquiera OpenAI puede seguir recaudando fondos fácilmente con este enfoque. El mercado está recalculando el retorno de la inversión en IA: ¿podrá el crecimiento de los ingresos de los modelos seguir el ritmo de los gastos en capacidad de cómputo? ¿Qué nivel de ganancias se necesita realmente para sustentar valoraciones de miles de millones de dólares? Los 11.000 millones de dólares siguen siendo una cifra astronómica, pero para una empresa con una valoración superior a los mil millones de dólares y que sigue quemando dinero a gran escala, este enfriamiento en la financiación envía una señal importante. Después de todo, cuando incluso OpenAI necesita reducir su valoración para conseguir financiación, las empresas de IA restantes enfrentarán un mercado de capitales aún más exigente.

John Ternus, el nuevo CEO de Apple, apenas dos meses después de asumir, recordó a toda la industria de la IA: no hagan IA solo por hacer IA. En una reciente entrevista con Wired, dijo que Apple, por supuesto, utilizará IA, pero idealmente, los usuarios no deberían preocuparse por si una función utiliza IA o software tradicional; solo deben evaluar si el producto es útil o no. Tampoco está completamente de acuerdo con la idea de que los Agentes de IA reemplazarán finalmente a las aplicaciones actuales, ya que cree que la creación de productos sigue siendo algo profundamente dependiente de las personas. De hecho, estoy bastante de acuerdo con esta perspectiva. Muchas empresas tecnológicas ahora intentan incorporar IA en cada rincón de sus productos: en los lanzamientos demuestran docenas de funciones, pero pocas son realmente útiles para el usuario diario. Sin embargo, Apple también tiene sus propios problemas. Siri ha estado tan rezagado durante tanto tiempo; esta filosofía de producto de Ternus ¿es una clara contención o simplemente una excusa durante la fase de追赶 tecnológica? Solo el tiempo dirá qué productos logrará presentar. Un detalle interesante en la entrevista: Ternus aún no ha conocido a Trump, mientras que Tim Cook, ya ex CEO, continúa desempeñándose como presidente ejecutivo, brindando apoyo en asuntos políticos y relaciones empresariales. Parece que los nuevos y antiguos CEOs de Apple ya han establecido una división de tareas: Ternus se encarga de los productos, y Cook sigue manejando los problemas en Washington.

En Silicon Valley, incluso buscar a alguien rico ahora requiere inversión en la etapa Pre-seed. Recientemente descubrí un nuevo podcast llamado SOTA Wives, presentado por Vivian Midha Shen, socia de YC, y Sarah Chieng, responsable del ecosistema de desarrolladores de Cerebras. En el primer episodio, abordaron un tema fascinante: «Encuentra a tu esposo antes de que él tenga un éxito exitoso». Sarah compartió su historia: cuando conoció a su esposo Tyler, vivía en la parte inferior de las escaleras de una vivienda compartida para emprendedores en San Francisco. Poco después de comenzar a salir juntos, Tyler, como ingeniero fundador, participó en la adquisición de Brev por parte de NVIDIA, y el equipo recibió una recompensa considerable. Más tarde, el equipo oficial del podcast publicó un tweet con el primer consejo de citas para mujeres jóvenes en San Francisco: «Asegúrate de atraparlo antes de la salida». Vivian describió esta relación como una inversión ángel en la etapa Pre-seed. ¿Cómo saber si tu pareja es la persona adecuada? Su respuesta fue: debes tener el coraje de apostar. Me costó mantener la compostura. Claro, ambas son mujeres profesionales sumamente exitosas y realmente discuten el apoyo que el matrimonio brinda a la carrera, así como el valor de construir una relación cuando no se tiene nada. Pero me repugna esta narrativa. Convierte lo más importante en una relación íntima en una evaluación del valor económico futuro. Conoces a alguien cuando aún no ha tenido éxito, luego se vuelve rico, y tu elección romántica se convierte en una inversión inicial extremadamente exitosa. Lo más absurdo es que esta retórica proviene de dos mujeres que ya poseen muchos recursos y estatus social. Los精英 de Silicon Valley ya están acostumbrados a explicar todo mediante el retorno de la inversión; ahora ni siquiera el amor escapa a esta lógica. Casarse debe hacerse antes del Exit; elegir pareja implica evaluar la valoración potencial; seleccionar un compañero requiere la mirada de un inversionista inicial. ¿Y qué pasa con las parejas comunes que no tuvieron un Exit exitoso ni ganaron grandes fortunas? ¿Qué significa para ellas su década o dos décadas compartidas dentro de esta narrativa? Lo peor de esto es que transforma las experiencias de unos pocos afortunados en estrategias de vida que merecen ser imitadas. Finalmente, hasta el amor se convierte en un proyecto que debes demostrar que supiste elegir.

El contenido en realidad abarca muchas capas, no solo la expresión en sí. En la era actual, cada vez es más importante qué tipo de cosas una persona opina sobre y qué contenido comparte, lo que comúnmente se conoce como curación. Quizás la expresión en sí ya no sea tan crucial, ya que una IA podría expresar una opinión mejor y con más fluidez que yo. Pero me entusiasma mucho usar la IA para expresar mis ideas más rápidamente: me permite emitir opiniones sobre un mayor número de temas que me interesan; el núcleo sigue siendo aprovechar la IA para aumentar la eficiencia. En el futuro, el IP personal será cada vez más importante. Las personas son multidimensionales; solo al combinar las distintas facetas que se muestran en diferentes plataformas sociales se forma una imagen completa: 1. Twitter / X: Actualmente lo uso para navegar una gran cantidad de noticias, seleccionar contenido que merece ser visto por más personas, lanzar una opinión y luego hacer que la IA amplíe y genere un texto basado en esa idea. En esta era, pocas personas tienen paciencia para leer textos largos, por lo que para mí lo más importante es mostrar a quiénes les interesa qué noticias, qué dinámicas del sector y qué aspectos del mundo estoy siguiendo; esto refleja mejor mi perspectiva y conocimiento que mis palabras exactas. Además, esto me ayuda a capturar de forma más completa y ágil las tendencias del sector; la información relacionada que la IA añade durante la ampliación también me ayuda a construir un mapa mental integral. Al mismo tiempo, también me permite acumular seguidores y ganar algunas recompensas para creadores de Musk. 2. Jike, Moments y el blog personal: Albergan opiniones y reflexiones más personales y profundas. 3. El blog «Dongcha»: Publico contenido profundo que he seleccionado, organizado y reestructurado. Es necesario construir un IP personal, pero debe hacerse de forma multidimensional, creando una presentación integral. Si simplemente se retransmiten noticias mecánicamente en Twitter sin tener claro qué se quiere lograr realmente, no tiene mucho sentido. En última instancia, lo fundamental es tener claro cuál es el objetivo final y comprender cómo utilizar distintas plataformas y herramientas para alcanzar diferentes propósitos.