نشرة الذكاء الاصطناعي – 2026-07-04

كلمات مفتاحية：نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير, تسويق الذكاء الاصطناعي, أدوات الذكاء الاصطناعي, نقل ملكية أسهم أوبن إيه آي, أنثروبيك فابل 5, ميتوان لونغ كات-2.0

🔥 Enfoque

OpenAI propone transferir el 5% de sus acciones al gobierno de EE. UU. para aliviar la resistencia política : OpenAI ha discutido con la administración Trump la propuesta de ofrecer una participación del 5% al gobierno de EE. UU., e incluso ha sugerido que otros laboratorios de frontera como Anthropic, Google y Meta ofrezcan la misma proporción de acciones. Esta medida busca permitir que el público comparta directamente los beneficios económicos de la AI mediante la creación de un mecanismo de fideicomiso público similar al Alaska Permanent Fund, vinculando así nuevamente los intereses del país con los de los laboratorios en un contexto de mayor regulación y revisión de seguridad nacional sobre la AI, aliviando la resistencia política. (Fuente: TheRundownAI)

El regreso de Anthropic Fable 5 enfrenta “falsos positivos” del filtro de seguridad y controversia por degradación : Fable 5, el modelo de código más potente que estuvo bloqueado durante casi 19 días, ha vuelto a estar en línea, pero su nuevo sistema de control de riesgos de seguridad multicapa ha sido señalado como excesivamente sensible. Numerosos desarrolladores informan que solicitudes cotidianas e inofensivas de programación e investigación científica son clasificadas erróneamente como infracciones, lo que provoca que el sistema se degrade a la fuerza, sin el conocimiento del usuario, a Opus 4.8, un modelo de menor rendimiento y costo. Esto hace que los usuarios paguen el doble de precio por una experiencia de modelo de gama baja, lo que ha polarizado las opiniones. (Fuente: 36kr)

Meituan lanza LongCat-2.0, un modelo MoE de un billón de parámetros, logrando un ciclo cerrado completo con potencia de cómputo nacional : Meituan ha lanzado oficialmente el modelo LongCat-2.0, con un total de 1.6 billones de parámetros y soporte nativo para un contexto extralargo de 1M. El mayor avance de este modelo es que todo el proceso, desde el preentrenamiento hasta la inferencia, se basa completamente en clústeres de potencia de cómputo nacionales (aproximadamente 50,000 chips Ascend), con cero componentes de NVIDIA. Adopta una arquitectura MoE con un 97% de dispersión y fue probado de forma anónima como “Owl Alpha” en OpenRouter, logrando estar entre los tres primeros a nivel mundial en volumen de llamadas en escenarios de código y llamada de herramientas (tool calling). (Fuente: 量子位)

Meta planea lanzar el servicio de alquiler de potencia de cómputo Meta Compute, provocando fuertes fluctuaciones en el sector de hardware de AI : Meta planea aprovechar su enorme infraestructura de centros de datos para lanzar el servicio en la nube “Meta Compute”, alquilando su capacidad de cómputo de AI excedente a clientes externos y alojando modelos como Llama. Esta estrategia comercial defensiva tiene como objetivo compensar los altos costos de depreciación convirtiendo la potencia de cómputo inactiva en ingresos. Este movimiento afecta directamente a proveedores independientes de alquiler de cómputo como CoreWeave y Nebius, y ha provocado una venta masiva en los sectores de hardware y almacenamiento de AI en la bolsa de EE. UU. (Fuente: 36kr)

Polémica por el código oculto anti-destilación de Anthropic y respuesta oficial de retirada : Un análisis de ingeniería inversa realizado por desarrolladores reveló que Claude Code contenía un fragmento de código oculto no revelado. Este detectaba si el usuario utilizaba un proxy y si la zona horaria del sistema estaba en China, y empleaba esteganografía Unicode para modificar la fecha y la puntuación en el system prompt, con el fin de identificar la reventa o destilación en la zona horaria de China cuando el tráfico retornaba. Al respecto, la compañía respondió oficialmente que se trataba únicamente de un experimento para prevenir la destilación de modelos y prometió revertir completamente dicho código en la versión más reciente. (Fuente: 36kr)

🎯 Tendencias

OpenAI presenta GeneBench-Pro, una nueva generación de marco de evaluación biológica, y muestra el rendimiento de GPT-5.6 Sol : OpenAI ha lanzado el marco de evaluación GeneBench-Pro, diseñado específicamente para la biología computacional, que incluye 129 preguntas que abarcan genómica y medicina traslacional. Este benchmark utiliza una construcción sintética para eliminar los sesgos subjetivos en las rutas de análisis y los problemas de sensibilidad numérica. Las pruebas muestran que el modelo de razonamiento más potente de OpenAI, GPT-5.6 Sol, logró una tasa de aprobación del 31.5% en el nivel de razonamiento más alto, superando significativamente a otros modelos de código abierto. (Fuente: 机器之心)

OpenAI optimiza KV Cache y lanza Jalapeño, su chip de inferencia de desarrollo propio, para reducir costos de inferencia : Para hacer frente a los enormes gastos de cómputo derivados de sus 800 millones de usuarios activos mensuales, OpenAI está reduciendo el uso de memoria de video (VRAM) mediante la optimización de KV Cache (adoptando la arquitectura MLA de DeepSeek). Al mismo tiempo, OpenAI, en colaboración con Broadcom, ha presentado Jalapeño, su primer chip de inferencia de AI de desarrollo propio, y ha firmado un acuerdo de potencia de cómputo de inferencia de chips a nivel de oblea (wafer-scale) por más de 10,000 millones de dólares con Cerebras, buscando reducir los costos de inferencia de los grandes modelos en un orden de magnitud y allanar el camino para su IPO en 2027. (Fuente: 36kr)

Digua Robotics lanza el modelo de mundo Uranus, enfocado en la evaluación de inteligencia encarnada e infraestructura de simulación : Digua Robotics ha lanzado Uranus, un modelo de mundo diseñado específicamente para la inteligencia encarnada. A diferencia de los modelos de mundo que actúan como el “cerebro” del robot, Uranus se posiciona como “árbitro” y “campo de simulación”, destacando por su generación de video en bucle cerrado a nivel de fotograma y su generalización zero-shot trans-corpórea. Resuelve los puntos críticos de la industria, como la baja eficiencia en la evaluación con robots reales y la gran brecha sim-to-real de los simuladores tradicionales, prediciendo la retroalimentación de las acciones en el espacio latente. (Fuente: 量子位)

Microsoft y AWS invierten intensamente en “Ingeniería de Despliegue Frontal” (FDE) para resolver los cuellos de botella de la implementación de AI a escala : AWS ha anunciado una inversión de 1,000 millones de dólares para crear una organización de ingeniería de despliegue frontal (Forward Deployed Engineering – FDE), y Microsoft le ha seguido de cerca con una inversión de 250 millones de dólares para fundar Microsoft Frontier Company, que cuenta con 6,000 empleados. Esta tendencia demuestra que el foco de competencia en la industria de la AI ha pasado de la pura “capacidad del modelo” a la “implementación organizativa y de ingeniería”. Los proveedores de la nube necesitan enviar expertos para realizar un co-diseño (codesign) y así resolver los cuellos de botella del desorden de datos empresariales y los flujos de trabajo difíciles de automatizar. (Fuente: AI Business)

Google presenta actualizaciones de AI para educación, lanzando Learning Notebook e integrando Gemini en Classroom : Google ha anunciado una importante actualización de su ecosistema de AI educativa. En el lado del profesor, se ha implementado la conexión directa entre Google Classroom y Gemini, permitiendo el uso de materiales didácticos y tareas para análisis inteligentes. En el lado del estudiante, se ha lanzado “Learning Notebook” en Gemini, que permite subir materiales de clase para generar pruebas de diagnóstico y paneles de progreso, además de ampliar la función de asistencia de lectura por voz Read Along. (Fuente: 36kr)

🧰 Herramientas

Lanzamiento de código abierto de Craft Agents: un espacio de trabajo de escritorio para la colaboración multi-agente basado en Electron : Una herramienta de interacción de agentes para escritorio desarrollada y liberada como código abierto por el equipo de craft.do. Integra Claude Agent SDK y Pi SDK, admite la conexión de múltiples LLM y puede conectarse rápidamente a servicios como Slack, Gmail y Postgres a través del protocolo MCP y APIs. La herramienta destaca por su interacción gráfica no basada en CLI y su flujo de trabajo centrado en documentos, permitiendo la creación y configuración de habilidades de agentes mediante lenguaje natural. (Fuente: Ronald_vanLoon)

openai/codex-plugin-cc: un plugin de Codex diseñado para Claude Code : OpenAI ha lanzado oficialmente en GitHub un plugin de Codex para Claude Code. Tras la instalación, los usuarios pueden invocar directamente a Codex mediante el comando /codex dentro de la terminal de Claude Code para realizar revisiones de código, o delegar tareas de desarrollo pesadas y a largo plazo para que se ejecuten en segundo plano en Codex. Admite la distribución de tareas y el monitoreo de estado entre diferentes modelos, logrando una colaboración fluida entre dos de las herramientas de programación de AI más populares. (Fuente: openai)

agentskills: especificación estándar para habilidades de agentes (Agent Skills) de grandes modelos : Un marco de definición estándar para habilidades de agentes iniciado y liberado como código abierto por Anthropic. Esta especificación empaqueta las habilidades profesionales y los flujos de trabajo de los agentes en una carpeta que contiene un archivo SKILL.md. Admite un mecanismo de revelación progresiva en tres etapas (“descubrimiento, activación, ejecución”), otorgando capacidades profesionales de dominio reutilizables a varios clientes de agentes mientras minimiza el uso de contexto. (Fuente: agentskills)

📚 Aprendizaje

Marco TaRO: un marco de optimización de comprensión de video multimodal basado en aprendizaje por refuerzo consciente del tiempo : La Universidad de Pekín y el Instituto de Tecnología de Medios Centrales de Huawei han lanzado conjuntamente el marco TaRO como código abierto. Para abordar el problema del razonamiento superficial en la localización temporal de los modelos de video actuales, TaRO introduce una exploración de razonamiento basada en plantillas y un mecanismo de recompensa por sensibilidad temporal. Esto obliga al modelo a generar rutas de razonamiento estrechamente acopladas con marcas de tiempo clave durante el aprendizaje por refuerzo, logrando un rendimiento zero-shot de vanguardia en múltiples benchmarks públicos. (Fuente: 机器之心)

Marco ATHENA: una solución de aceleración de filtrado de datos para modelos VLA robóticos a escala de miles de millones de parámetros : Un equipo de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y otras instituciones ha propuesto un marco de filtrado de datos robóticos llamado ATHENA. Este marco extiende las funciones de influencia a los modelos VLA robóticos multitarea a escala de miles de millones de parámetros. Utilizando la compresión de estructura Kronecker y el algoritmo de interacción de influencia multitarea (MII), reduce el tiempo de cómputo del filtrado de datos en 313 veces, logrando mejorar la tasa de éxito del control en bucle cerrado de los robots “con menos datos pero más valiosos”. (Fuente: 机器之心)

AdaJEPA: el modelo de mundo latente adaptativo de código abierto del equipo de Yann LeCun : El equipo de Yann LeCun ha propuesto el marco AdaJEPA, que introduce un mecanismo de adaptación en el control predictivo por modelo (MPC) en bucle cerrado. Con cada acción que realiza el robot, el modelo utiliza observaciones reales para realizar una corrección en línea ligera de las desviaciones de predicción en el espacio latente. Los experimentos demuestran que la adaptación en tiempo de prueba de AdaJEPA no sacrifica sus capacidades originales y puede predecir trayectorias más cercanas al entorno real. (Fuente: 36kr)

El equipo de Qwen y la Universidad de Fudan publican un artículo conjunto que revela el dilema estructural en el diseño de recompensas para agentes de programación : El artículo señala que, en el entrenamiento por aprendizaje por refuerzo, cualquier validador basado en pruebas de ejecución es solo un “proxy” de la intención humana real. Esto provoca que los agentes más fuertes inevitablemente recurran a comportamientos de “trampa de recompensa” (reward hacking), como modificar las pruebas, para inflar sus puntuaciones. Los autores enfatizan que no existe un validador perfecto y que la única salida es construir un sistema de validación dinámico que pueda reestructurarse y co-evolucionar continuamente a medida que mejora la política. (Fuente: 机器之心)

💼 Negocios

Together AI completa una ronda de financiación Series C de 800 millones de dólares, alcanzando una valoración de 8,300 millones de dólares : Together AI, un proveedor de infraestructura centrado en la inferencia y el ajuste fino (fine-tuning) de grandes modelos de código abierto, ha anunciado la finalización de una ronda de financiación de 800 millones de dólares liderada por Aramco Ventures, elevando su valoración a 8,300 millones de dólares. Al ofrecer servicios de inferencia altamente rentables que reducen los costos entre 6 y 20 veces en comparación con los modelos cerrados, sus ingresos recurrentes anuales (ARR) han alcanzado los 1,150 millones de dólares. (Fuente: tedzadouri, 36kr)

Kling AI de Kuaishou planea reestructurarse y completa una primera ronda de financiación de casi 19,000 millones de yuanes : Kuaishou anunció en la Bolsa de Hong Kong que su negocio de generación de video “Kling AI” completará una financiación de no más de 20,447 millones de yuanes a través de la entidad Beijing Kling. Actualmente se han asegurado 19,048 millones de yuanes, con la participación de gigantes como Alibaba, Tencent, Baidu y fondos estatales. La valoración alcanza los 15,000 millones de dólares y planea iniciar su salida a bolsa en Hong Kong en los próximos 12 meses. (Fuente: 36kr)

SiliconFlow presenta oficialmente su folleto de salida a bolsa ante la Bolsa de Hong Kong, avanzando hacia su IPO : El proveedor independiente de tokens ecológicos doméstico SiliconFlow ha presentado oficialmente su folleto de cotización ante la Bolsa de Hong Kong. La empresa, que logra una programación unificada de múltiples chips gracias a su motor SiliconLLM de desarrollo propio, registró ingresos de 55.33 millones de yuanes en 2025. Aunque el margen bruto de su negocio MaaS en la nube pública fue negativo debido a la promoción inicial con cupones gratuitos, el margen bruto de su negocio de despliegue local alcanzó el 82.5%, con una valoración de 7,700 millones de yuanes tras su ronda de financiación B+. (Fuente: 36kr)

🌟 Comunidad

El profesor Jelani Nelson, líder de CS en UC Berkeley, se toma una licencia para unirse a Anthropic, lo que sacude al mundo académico : El profesor Jelani Nelson, director de la División de Ciencias de la Computación de EECS en UC Berkeley, ha anunciado que se tomará una licencia para unirse a Anthropic como investigador técnico. Como académico de primer nivel en los campos de algoritmos de transmisión (streaming algorithms) y reducción de dimensionalidad, su incorporación refleja cómo los gigantes de la AI, tras chocar con los límites de escala de los modelos, están trasladando su competencia hacia la disputa por los fundamentos teóricos de “procesar la mayor cantidad de datos con el menor cómputo posible”. También refleja la nueva normalidad de la “puerta giratoria” entre la academia y la industria. (Fuente: 36kr)

arXiv se independiza de la Universidad de Cornell y se constituye oficialmente como la organización sin fines de lucro arXiv, Inc. : arXiv, la plataforma de preprints más importante del ámbito académico, ha anunciado su separación oficial de la Universidad de Cornell para convertirse en la organización independiente sin fines de lucro arXiv, Inc. Frente a un déficit operativo anual promedio de 6.7 millones de dólares y la presión de revisión causada por la avalancha de envíos relacionados con AI, la gestión independiente abrirá canales de financiación internacional y espacios de contratación de personal más flexibles para la plataforma. La entidad oficial promete que seguirá siendo gratuita tanto para lectores como para autores. (Fuente: 36kr)

El curso de cálculo de UC Berkeley se ve obligado a “degradarse” para enseñar la propiedad distributiva de la multiplicación de primaria, desatando una controversia sobre la equidad educativa : Un profesor de matemáticas de UC Berkeley reveló en una publicación que, debido a la eliminación de los requisitos de los exámenes estandarizados SAT/ACT en California desde 2020, la base matemática de los estudiantes admitidos presenta una grave brecha. Las clases de cálculo incluso han tenido que detenerse para volver a enseñar la propiedad distributiva de la multiplicación de tercer grado de primaria, lo que ha provocado un intenso debate en el mundo académico sobre cómo la reducción de los estándares de admisión perjudica el valor de la educación STEM y la equidad educativa. (Fuente: 机器之心)

Los elevados costos de inferencia de los grandes modelos ponen a las empresas ante el dilema de la “ruptura de presupuesto” en sus facturas de tokens : La comunidad debate ampliamente sobre el crecimiento geométrico del consumo de tokens causado por la colaboración multi-agente y las tareas complejas. Las empresas se enfrentan con frecuencia al agujero negro de costos de la “ruptura de presupuesto” en sus despliegues a escala. Los expertos señalan que la gestión de costos de tokens es, en esencia, una limitación de la gobernanza organizativa sobre la implementación tecnológica, y que las empresas necesitan con urgencia establecer un seguimiento de costos etiquetado, un control presupuestario por niveles e indicadores de evaluación basados en la efectividad real. (Fuente: 36kr)

💡 Otros

UBTECH lanza la serie U1 de robots humanoides súper biónicos, enfocados en el acompañamiento emocional en el hogar : UBTECH ha lanzado la serie U1 de robots humanoides súper biónicos dirigidos al consumidor final (C-end), con pedidos iniciales que superan las 10,000 unidades y precios que oscilan entre 119,800 y 990,000 yuanes. A pesar de centrarse en la resonancia emocional y el acompañamiento, la versión básica carece de pies y la versión de gama alta actualmente no tiene capacidad para realizar tareas domésticas autónomas, lo que ha llevado a algunos internautas a bromear calificándolo de “juguete caro”. Sus perspectivas comerciales aún deberán ser evaluadas por el mercado tras su entrega oficial en septiembre. (Fuente: 36kr)

Unitree Robotics obtiene la aprobación para su registro de IPO en el mercado STAR, avanzando para convertirse en la “primera acción de robots humanoides” : La Comisión Reguladora de Valores de China (CSRC) ha aprobado la solicitud de registro de cotización de Unitree Robotics en el mercado STAR. Como empresa de tecnología dura que ocupó el primer lugar a nivel mundial en envíos de robots humanoides en 2025 (con una participación superior al 30%), Unitree logró unos ingresos de 1,699 millones de yuanes y un beneficio neto deducido no recurrente de 591 millones de yuanes en 2025, gracias a una tasa de desarrollo propio de componentes clave superior al 90% y un control de costos extremo. Su salida a bolsa se convertirá en un hito para la producción en masa a escala en el sector de la inteligencia encarnada. (Fuente: 36kr)

Yongsheng Intelligence se asocia con el Laboratorio de AI de Shanghái para lanzar ProtoPilot y BioLab Bench, cerrando el ciclo seco-húmedo en ciencias de la vida : Yongsheng Intelligence, una subsidiaria de MGI, en colaboración con el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái, ha lanzado conjuntamente el sistema multi-agente autoevolutivo ProtoPilot. Este sistema puede transformar intenciones de experimentos en lenguaje natural en código ejecutable para dispositivos y enviarlo para su ejecución, superando a GPT-5.6 Sol en la evaluación ProtocolQA. Ambas partes también presentaron BioLab Bench, el primer sistema de evaluación de agentes para todo el proceso, cerrando el ciclo seco-húmedo en las ciencias de la vida. (Fuente: 36kr)