Una advertencia previa, porque la confianza es lo que ofrecemos: el material verificado de esta semana no contiene ninguna empresa española o latinoamericana. No vamos a inventar un ángulo hispano que los datos no sostienen. Lo que sí podemos decir es qué se está construyendo, quién lo paga y por qué eso llegará al precio de los dispositivos y servicios que se compran en Madrid, Ciudad de México o Buenos Aires.
El dato más sólido: el coste de fabricar los chips de IA se disparó
La cifra auditada más clara es la de Nvidia, el fabricante de los chips que alimentan buena parte de la IA. Su coste de ingresos (lo que le cuesta producir lo que vende) pasó de 16.621 millones de dólares en el ejercicio fiscal 2024 a 32.639 millones en 2025 y a 62.475 millones en 2026, según sus presentaciones ante la SEC.1 Es más del triple en dos años. Para dar escala: 62.475 millones son unas 250 veces los 250 millones de dólares, entre efectivo y acciones, que Grindr acordó pagar por la telemedicina Freddie.2 En el primer trimestre del ejercicio 2027, ese coste fue de 20.458 millones, frente a 17.394 millones en el mismo trimestre del año anterior.1
La caja, en cambio, creció mucho menos. Pasó de 7.280 millones de dólares (ejercicio 2024) a 8.589 millones (2025) y a 10.605 millones (2026).3 En el primer trimestre de 2027 fue de 13.237 millones, por debajo de los 15.234 millones del mismo trimestre de 2026.3 Los datos no explican esa bajada, y no la interpretamos.
Una cautela sobre el beneficio por acción: figura en 11,93 dólares (ejercicio 2024), 2,94 (2025) y 4,90 (2026).4 No es una caída del negocio demostrada: el material no explica el salto entre 2024 y 2025 y no debe compararse año a año sin ese contexto.
Primera capa: redes abiertas para conectar centros de datos
El 12 de octubre de 2026, en el OCP Global Summit, Cisco presentó silicio, sistemas y óptica para infraestructura de IA abierta. Entre ellos, los primeros sistemas con el chip G300 ya se envían a clientes y el nuevo silicio G302 de 1,6T.5 Cisco y NVIDIA también planean desarrollar una especificación abierta para óptica enchufable de 400G por carril.5 Kevin Wollenweber lo resumió así: «AI is redefining what it means to scale infrastructure. It's no longer just about individual data centers or clusters, but how we connect compute at massive scale without compromising performance or resilience».5
Para el lector hispano, la lectura es práctica: cuanto más abierto sea este hardware, más proveedores compiten, y eso influye en el coste de montar centros de datos en cualquier región. Esto es análisis nuestro; los documentos no cuantifican ningún efecto sobre precios ni mencionan a Marvell, que figura en el resumen del tema pero no en las fuentes.
Segunda capa: datos del mundo físico para robots
El 14 de octubre, Hesai lanzó Kosmo, un motor de datos 3D que combina la cámara espacial Kosmo One con la plataforma en la nube Kosmo World para convertir entornos físicos en espacios digitales para entrenar robots, desarrollar modelos del mundo y crear contenido inmersivo.6 Anunció además alianzas con las empresas de IA encarnada Galbot y Dexmal, y mostró aplicaciones con RenderMan de Pixar y Amap.6 Shaoqing Xiang planteó el problema: «Physical AI needs real-world data that is accurate, affordable and available at scale. Meeting all three requirements has been a persistent problem».6
Conviene moderar el entusiasmo. Un análisis de MIT Technology Review del 8 de octubre se titulaba «AI breakthroughs in robotics won't change your life any time soon».7 Los avances de los chips y los datos no garantizan robots útiles a corto plazo.
Tercera capa: software que actúa por su cuenta
Zeta presentó AthenaOS, un «sistema operativo de inteligencia empresarial». David A. Steinberg afirmó: «For decades, software forced people to work the way applications were designed, but AthenaOS changes that».8 El 14 de octubre, TELUS Digital anunció una alianza con Parloa, plataforma de atención al cliente con agentes de IA con sede en Alemania, y será su socio de implantación.9 Chris Silver, citado en el comunicado: «consumer expectations are high, and brand loyalty is fragile».9
Un dato sobre el comprador final: una encuesta de Snipp a 1.000 adultos estadounidenses que usan IA con regularidad halló que el 61,8% había comprado tras una recomendación de IA.10 Es una muestra de Estados Unidos y no representa a Hispanoamérica.
El contrapeso: seguridad y gobernanza
El resumen del tema habla de una dimisión de un responsable de seguridad en OpenAI y de promesas sobre monitorización y calendarios de código abierto. No contamos con documentos fuente verificados sobre eso, así que no lo damos por establecido. Lo que sí consta es la postura de Mark Chen, director de investigación de OpenAI: «I do kind of reject the premise that OpenAI is a company with visible impacts in the world and therefore OpenAI is not training safe and aligned models».11 Es su defensa, no una prueba de seguridad.
Sobre fiabilidad: las fuentes de comunicados de prensa tienen una tasa medida del 56% de afirmaciones comprobadas que resultaron ciertas, entre 4.960 revisadas.5 Las de MIT Technology Review que citamos sobre OpenAI y robótica registran 0% de 11 afirmaciones comprobadas, una muestra pequeña, pero suficiente para tratar esas piezas con cautela.7 Los anuncios de empresas son material de parte.
Qué vigilar
- Si el coste de ingresos de Nvidia sigue creciendo más rápido que su caja en los próximos trimestres.1,3
- Si las especificaciones abiertas de Cisco y NVIDIA para óptica de 400G por carril se concretan.5
- Si aparecen socios o clientes hispanohablantes en las alianzas de Hesai, Parloa o Zeta; hoy no hay ninguno en nuestros datos.6,8,9
- Si el aumento de precios de memoria, que el resumen del tema vincula a Acer, Micron y Samsung, se confirma con fuentes verificables. Aún no podemos citar ninguna.
