Buenos días, disidentes del algoritmo. El mercado de la IA está experimentando una reconfiguración tectónica. Mientras el ruido mediático sigue centrado en GPUs y competencia entre chipmakers, SoftBank acaba de hacer lo impensable: liquidar completamente sus $5.800 millones en Nvidia para apostar todo su capital en OpenAI. No es un acto de desconfianza hacia los semiconductores.
Es una declaración de intención que revela hacia dónde va el verdadero poder en esta década.
Lo que está pasando hoy:
💰 SoftBank liquida su posición en Nvidia y va all-in con OpenAI: $22.500 millones hacia la plataforma, no la infraestructura
🧮 Michael Burry acusa a Meta, Oracle y Cia de esconder $176 mil millones en depreciación falsa de hardware
🧪 Yann LeCun, Turing Award y chief scientist de Meta, anuncia su salida para fundar su propia startup de world models
🧠 Cómo convertir ChatGPT en tu tutor personal: la guía práctica para aprender cualquier cosa de forma Socrática
SoftBank Group acaba de liquidar sus 32,1 millones de acciones de Nvidia por $5.830 millones. El conglomerado japonés, dirigido por Masayoshi Son, está reconcentrando toda su pólvora en OpenAI, comprometiéndose a invertir $22.500 millones adicionales a una valoración de $260 mil millones. En paralelo, planea desembolsar otros $6.500 millones en Ampere Computing (diseño de chips IA) y participar en Stargate, el megaproyecto de $500 mil millones para infraestructura de datos.
Los detalles:
Esta es la segunda venta total de Nvidia por SoftBank. En 2019, la compañía vendió una posición previa de $4 mil millones que hoy estaría valuada en más de $150 mil millones —un error táctico que Son está dispuesto a no repetir, pero desde el otro lado.
SoftBank necesita liberar $30.500 millones en el trimestre octubre-diciembre para financiar inversiones. La venta de acciones de T-Mobile ($9.170 millones) más la de Nvidia suma exactamente ese monto requerido.
Son ha declarado públicamente: "OpenAI será cotizada eventualmente y se convertirá en la compañía más valiosa del mundo." Su tesis: el valor está en quien controla la plataforma, no en quien vende las palas de la fiebre.
El Vision Fund 2 ya reportó $19 mil millones de ganancia en el trimestre, impulsada por OpenAI y PayPay, validando (de momento) la estrategia de concentración.
Por qué importa:
Esta transacción invierte completamente la narrativa de los últimos tres años. Durante el boom de la IA, se asumía que el dinero fluiría hacia Nvidia, TSMC, y los fabricantes de semiconductores. SoftBank acaba de demostrar que la creencia real está en las empresas que crean la demanda, no en las que la satisfacen. Es un movimiento que expone una verdad incómoda: Nvidia venderá sus chips a OpenAI, de todas formas. Pero quien controla el contrato, el pricing y la narrativa no es el proveedor, es el consumidor de mayor potencia. Son está posicionándose como el fiduciario de esa apuesta. La pregunta que debería mantenerte despierto: ¿tiene razón?
Michael Burry, el inversor que predijo el colapso de 2008, acaba de publicar un análisis que acusa a Meta, Oracle y otros gigantes de nube de manipulación contable masiva. Su tesis: están extendiendo artificialmente la "vida útil" de los chips IA, pasando de un ciclo realista de 2-3 años a períodos más largos para reducir la depreciación anual y, consecuentemente, inflar sus ganancias.
Los detalles:
Burry estima que este maniobra contable está subestimando la depreciación en aproximadamente $176 mil millones hasta 2028.
El impacto: empresas como Oracle y Meta podrían estar sobrestimando sus beneficios en más del 20%, según su análisis.
Burry ha establecido posiciones cortas (short bets) significativas contra Nvidia y Palantir, apostando a que el ciclo de hype se revierte.
Su acusación no es especulativa. Se basa en los propios reportes SEC de estas compañías, donde está documentado el cambio en las políticas de depreciación de activos fijos.
Por qué importa:
La industria de la IA ha estado bajo escrutinio por niveles de gasto de capital que no generan retornos claros. Meta y otros gastaron más de $100 mil millones en 2024-2025 en data centers sin que los ingresos crecieran proporcionalmente. Burry está señalando que los números que ves en las ganancias trimestrales podrían estar artificialmente inflados porque la depreciación real de los chips está siendo extendida en el tiempo de forma poco realista. No es acusación de fraude: es acusación de "accounting aggressiveness". Hay una diferencia legal crucial. Pero la implicación estratégica es la misma: los mercados están celebrando ganancias que podrían evaporarse si la realidad contable se normaliza. Son está comprando acciones de OpenAI en este contexto. Piénsalo.
Yann LeCun, ganador del Turing Award y Chief AI Scientist de Meta desde 2013, está planeando abandonar la compañía en los próximos meses para fundar su propio proyecto. Su nuevo venture se enfocará en "world models": sistemas de IA que aprenden del video y datos espaciales, construyendo una comprensión interna de cómo funciona el mundo, permitiéndoles predecir resultados y razonar sobre causa y efecto.
Los detalles:
LeCun había comenzado a reportar a Alexandr Wang (recién contratado de Scale AI) tras el reorganización interna de Meta este verano, generando fricción pública.
Meta cortó 600 posiciones en sus divisiones de IA, incluyendo partes de FAIR (el grupo de investigación fundamental de LeCun), pero no tocó el nuevo TBD Lab de Wang, que está enfocado en desarrollo de productos comerciales rápido.
La partida de LeCun después de 12 años es simbólica: representa la tensión irreconciliable entre investigación fundamental paciente (lo que LeCun predica) y la obsesión de Zuckerberg por competir comercialmente con OpenAI y Google.
Ya hay conversaciones de fundraising en marcha. Las world models están siendo consideradas por muchos como el siguiente paradigma fundamental de la IA, más allá de los transformers basados en texto.
Por qué importa:
LeCun no es un ejecutivo corporativo cualquiera. Es uno de los arquitectos conceptuales de la IA moderna. Su salida expone una fractura que ha estado latente en toda la industria: la guerra entre "researchers" y "shippers". Meta eligió el shipping agresivo. LeCun eligió la investigación a largo plazo. Ambas estrategias pueden ser correctas, pero no pueden coexistir bajo el mismo techo cuando el CEO decide que solo una importa. Esta partida también plantea una pregunta incómoda para Zuckerberg: si pierdes a Yann LeCun porque quieres ejecutar rápido, ¿qué talento estás sacrificando en el altar de la velocidad comercial? La respuesta histórica sugiere: mucho.
🧠 AI Training
Tu tutor personal en el bolsillo: Cómo usar ChatGPT para aprender cualquier cosa sin que te den la respuesta
ChatGPT acaba de añadir un modo llamado "Study and Learn" que funciona exactamente como un tutor Socrático: en lugar de darte respuestas directas, te hace preguntas, te guía paso a paso y se adapta a tu nivel. Esto no es un chatbot estándar. Es una herramienta de aprendizaje profundo con fricción inteligente.
Por qué funciona así:
El aprendizaje real no ocurre cuando alguien te da la respuesta. Ocurre cuando trabajas a través del problema, cometes errores, y ajustas tu modelo mental. El modo "Study and Learn" fue diseñado bajo este principio pedagógico. Cada respuesta que ChatGPT da está calibrada para que sigas aprendiendo, no para que termines rápido.
Cómo lo usas (paso a paso):
Abre ChatGPT en su versión web o app.
En la barra de entrada, busca el icono "+" (en algunos casos, haz click en "More" dentro del menú de opciones).
Activa "Study and Learn" mode. Verás un toggle que dice algo como "Educate Me" o similar.
Describe tu objetivo específico. No digas "Enseñame Python". Sé preciso: "Quiero aprender cómo construir un scraper web en Python usando BeautifulSoup. Nunca he programado antes." Cuanta más contexto des, mejor se adapta el tutor.
Responde las preguntas que ChatGPT te haga. Te pedirá que especifiques qué sabes, qué experiencia tienes, qué frustraciones has tenido. Contesta honestamente. El algoritmo usa eso para personalizar el camino.
Sigue la guía paso a paso. ChatGPT no te dará el código completo. Te enseñará conceptos, te dará fragmentos, y luego te pediré que resuelvas partes por ti mismo. Cuando te atasques, pregunta. Pero intenta primero.
Usa "Regular Mode" para datos rápidos. Si necesitas un hecho específico, un número, o una definición rápida, cambia a modo normal. "Study and Learn" es para construcción de competencia, no para búsqueda de hechos.
El criterio de éxito que importa:
Después de una sesión de 30-45 minutos en "Study and Learn", deberías ser capaz de explicar el concepto a otra persona sin que se refiera a ChatGPT. Si puedes hacerlo, el aprendizaje se ha instalado. Si aún necesitas el chatbot para explicar, necesitas otra ronda.
Pro tip: Combina esto con NotebookLM (la herramienta de Google). Crea un documento con lo que aprendiste, vuelve a cargar en NotebookLM, y deja que genere preguntas sobre tu material. Es un ciclo de refuerzo potente.
Lo que distingue esto de Google:
Google te da respuestas. "Study and Learn" te enseña a hacer preguntas. Son cosas completamente distintas. Y esa diferencia es donde está el aprendizaje real.
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TOP 3 herramientas que necesitas dominar esta semana
Deja de perder el día buceando papers y obtén el veredicto científico en segundos. Ideal para validar hipótesis en reuniones calientes y tener siempre argumentos blindados cuando el cliente pregunte por métricas o estudios.
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Tu pizarra colaborativa que convierte el caos en claridad pura. Dibuja flujos, arquitecturas y mapas mentales al vuelo con estilo “hecho a mano” mientras tu equipo aporta ideas en tiempo real. Perfecto para capturar insights antes de que se esfumen y validar conceptos en reuniones exprés, sin curva de aprendizaje ni licencias infladas.
⚡ Otras cosas que están pasando
🎙️ ElevenLabs lanza su Iconic Voice Marketplace: Cameo para voces de IA — Plataforma que conecta marcas con voces clonadas de celebridades (vivas y muertas, previa aprobación de derechos). Michael Caine, Liza Minnelli y otros ya están disponibles. Matthew McConaughey lo usa para su newsletter en español.
🇬🇧 OpenAI pierde su primer caso de derechos de autor en Europa — Un tribunal de Múnich dictaminó que ChatGPT entrenó ilegalmente con canciones protegidas. La sociedad alemana de derechos de autor lo llama "el primer fallo histórico de IA en Europa." Primera grieta en la pared del "fair use" para IA.
🤖 Meta anuncia omnilingual ASR: reconocimiento de voz en 1.600 idiomas — Mientras Meta despide researchers, lanza sistemas de transcripción en casi todos los idiomas del planeta. La contradicción central de la empresa hecha evidente en dos noticias.
📊 Samsung integra Copilot + Perplexity en sus TVs 2025 — Tu televisor ahora tiene un asistente AI con acceso a internet en tiempo real. El hogar conectado ya no es futuro: es un device con buena pantalla.
💾 Google lanza Private AI Compute: procesamiento en la nube con aislamiento asegurado por hardware— Respuesta directa a las preocupaciones de privacidad. Tus datos en los servidores de Google, pero con garantía criptográfica de que ni siquiera Google puede verlos. Cat and mouse de seguridad elevado al siguiente nivel.
El dinero no miente.
Y hoy SoftBank acaba de decirle a todo inversor consciente cuál es la verdad incómoda: la batalla de la IA no se gana en las fábricas de chips. Se gana en quién controla la narrativa, los datos y la plataforma. Masayoshi Son se está apostando $260 mil millones a que OpenAI es esa empresa. Michael Burry se está apostando $176 mil millones a que el sistema está cociendo los libros. Yann LeCun se está apostando su reputación a que hay un camino alternativo que nadie más ve.
Ninguno de los tres tiene la certeza. Pero todos están jugando por dinero real.
La pregunta que deberías hacerte no es "¿quién gana?" sino "¿en qué lado de esta apuesta quiero estar?"
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La distancia entre estar tres meses delante del mercado y tres meses atrás es la diferencia entre fortuna y ruina…