Por qué los chips son el nuevo motor de la economía

La comparación con el petróleo no es literal, pero sí útil. El petróleo movió la economía porque energizaba transporte e industria. Los chips mueven la economía porque “energizan” el control y el cálculo: determinan cuánta potencia, seguridad y eficiencia tienen desde un router hasta una línea de producción.

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Hoy, gran parte de la innovación (Inteligencia Artificial (IA) en el teléfono, cámaras computacionales, asistentes, traducción en tiempo real) no depende solo del software, sino del chip que lo hace posible sin consumir batería o sin mandar todo a la nube.

Una cadena de suministro bajo presión

Por eso la cadena de suministro de semiconductores se volvió estratégica. Fabricar un chip avanzado exige maquinaria y materiales concentrados en pocos actores y países.

Ese cuello de botella vuelve a los chips sensibles a crisis logísticas, guerras comerciales o restricciones de exportación. Para el usuario, se traduce en algo concreto: variaciones bruscas de precio, falta de stock en ciertos modelos y ciclos de actualización menos previsibles.

Del celular al auto: los chips están en todas partes

También cambió el “tablero” de productos. Un auto ya no compite solo por motor o diseño: compite por sistemas de asistencia, infotainment y sensores, todos dependientes de semiconductores.

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En el hogar, la eficiencia energética de aires acondicionados, heladeras o cargadores rápidos está cada vez más atada a chips de gestión de energía.

En empresas, el acceso a GPUs y aceleradores define si se puede entrenar modelos de IA o automatizar tareas, lo que impacta en empleo, productividad y servicios.

Una disputa global que termina afectando al consumidor

En paralelo, Estados Unidos, China, Taiwán, Corea del Sur y la Unión Europea impulsan subsidios y controles para producir o asegurar chips, y esa puja puede terminar afectando qué dispositivos llegan primero a cada mercado y con qué componentes.

En regiones importadoras como América Latina, el efecto suele sentirse como “última milla”: demoras, precios más altos y menor variedad cuando hay tensión global.

Nuevos chips de computación fotónica buscan responder a las exigencias de la IA

Hablar de chips como “nuevo petróleo” es, en el fondo, hablar de tu acceso a tecnología: qué tan rápido se renueva, cuánto cuesta y cuánta autonomía tiene un país o una empresa para sostener servicios digitales cuando el suministro se vuelve un arma económica.

La firma indicó que había observado indicios de que el grupo Kimsuky, vinculado a Corea del Norte y sancionado por Estados Unidos, había configurado un modelo de lenguaje local y un entorno para utilizar IA generativa a lo largo de su proceso de ataque.

De esta forma, estas herramientas permitirán a los operadores procesar documentos sin enviar información confidencial a servicios de IA externos, según un comunicado. Asimismo, la compañía encontró software de conversión de voz a texto y una herramienta de codificación asistida por IA.

Además, Kimsuky está yendo "más allá" con su uso al crear señuelos de ciberestafas. De hecho, afirmó haber encontrado documentos falsos con temática financiera y de criptomonedas, diseñados para parecerse a informes legítimos.

Genians subrayó que el "cambio sustancial" que se destaca de este avance no es la evidencia de creación de documentos con IA, sino un proceso "consistente" de desarrollo de capacidades, a pesar de que hasta el momento no se ha identificado ninguna evidencia de entrenamiento independiente de modelos.

Las autoridades estadounidenses advirtieron en 2024 de que Kimsuky, al que ubica bajo el paraguas de la organización de inteligencia militar de Pionyang, emplea tácticas de piratería informática dirigidos a centros de investigación, instituciones académicas, organizaciones sin ánimo de lucro y medios de comunicación.

A mediados de mayo, Google Threat Intelligence Group alertó de que actores vinculados a Corea del Norte, China y Rusia estaban intensificando el uso de IA para encontrar vulnerabilidades, crear 'malware' más sofisticado y ejecutar campañas de desinformación, apuntando a una "industrialización" del uso ofensivo de esta tecnología.

Ante estos casos "sin precedentes", protagonizados por compañías punteras como Meta, OpenAI o Anthropic, EE. UU. trata de establecer procedimientos para evaluar estos modelos antes de que lleguen al mercado.

Este escenario, hasta ahora solo visto en las películas y libros de ciencia ficción, era una de las mayores preocupaciones de los expertos desde la popularización de esta tecnología.

El primer aviso lo dio la empresa estadounidense OpenAI, creadora de ChatGPT, el pasado 21 de julio, al reconocer que dos de sus modelos de IA habían logrado salir de un entorno de pruebas, habían accedido a internet y finalmente habían jaqueado la plataforma de aprendizaje Hugging Face en un intento de hacer trampa en una prueba de referencia de ciberseguridad llamada ExploitGym.

Según OpenAI, este incidente fue protagonizado por dos de sus modelos que estaban siendo evaluados: el GPT-5.6 Sol y otro, aún más avanzado, que se encontraba en fase de prelanzamiento.

La empresa reconoció que esa evaluación se estaba realizando sin los mecanismos que normalmente impiden a los modelos de IA ejecutar actividades de alto riesgo, porque se intentaba averiguar el alcance máximo de sus capacidades.

No obstante, de acuerdo con OpenAI, las pruebas se realizaron en un entorno "altamente aislado", con un acceso restringido a la red. Aun así, los modelos de IA consiguieron acceder a internet.

La propia empresa admitió que se trataba de un incidente "sin precedentes" y se comprometió a tomar medidas.

Posteriormente, el 4 de agosto, OpenAI informó de otros dos casos en los que modelos que estaban siendo evaluados por socios externos lograron superar los límites previstos en las pruebas y llegar a internet.

Este viernes, OpenAI anunció que ha frenado el desarrollo de su nuevo modelo de IA Astra después de concluir que ha alcanzado un nivel "crítico" en el ámbito de la ciberseguridad. Ese nivel supone que el modelo tiene capacidad para identificar y desarrollar fallos de seguridad de forma automática y sin intervención humana.

A finales de julio, otra compañía estadounidense, Anthropic, reveló que, durante unas pruebas de ciberseguridad, tres modelos de su asistente Claude habían conseguido acceder a internet y jaquear los sistemas de tres organizaciones.

Los incidentes, que comenzaron en abril, involucraron a tres modelos de Claude: el Opus 4.7, el Mythos 5 y un modelo interno de prueba.

Tras lo sucedido con OpenAI, Anthropic había iniciado una revisión interna en la que analizó más de 146.000 operaciones.

Durante ese análisis, la empresa identificó tres incidentes en los que un modelo de Claude había salido a internet mientras interactuaba con un socio externo encargado de sus evaluaciones.

En las tres ocasiones, a Claude se le había asignado el reto de infiltrarse en un sistema ficticio y se le había especificado que se trataba de una simulación y que no tenía acceso a internet.

Sin embargo, según Anthropic, por un malentendido entre la empresa y el socio externo, Claude sí disponía de acceso a la red, por lo que cumplió su cometido entrando en sistemas reales.

El último incidente lo desveló esta semana Meta. La compañía estadounidense, propietaria de Facebook y Whatsapp, reconoció que uno de sus modelos de IA había jaqueado los sistemas de otra empresa durante unas pruebas de ciberseguridad que también estaba realizando con un socio externo.

En el Reino Unido, el Instituto de Seguridad de la IA (AISI, por sus siglas en inglés) alertó esta semana de que modelos de Anthropic y OpenAI sometidos a pruebas de seguridad habían mostrado comportamientos autónomos y engañosos nunca vistos.

El AISI, que había realizado 122 pruebas de ciberseguridad con siete modelos de IA, detectó 19 acciones que excedían los parámetros fijados por los investigadores.

Diecisiete de esas acciones correspondieron al modelo Mythos 5, de Anthropic, y dos al GPT-5.6 Sol, de OpenAI.

Estos modelos llegaron a crear perfiles humanos falsos para intentar engañar a las personas durante un ciberataque simulado.

El AISI subrayó que esos intentos de los modelos de IA no habían tenido éxito, pero reconoció que se trataba de un "punto de inflexión" para la inteligencia artificial.

En este contexto, la Casa Blanca se reunió esta semana con representantes del sector tecnológico para diseñar un marco que permita evaluar los modelos avanzados de IA antes de ser comercializados.

Como señala el medio digital Axios, las empresas tecnológicas deberán facilitar el acceso de la Administración a determinados modelos antes de su lanzamiento público.

La creación de este marco normativo en EE. UU. se produce en un momento en el que la industria estadounidense se enfrenta a los rápidos avances de los desarrolladores chinos de IA.

Además, el informe detalla que su crecimiento económico también se “aceleró” e inclusive el margen bruto alcanzó un “récord histórico” con ingresos totales por 4.800 millones de euros.

“Tenemos una escala que pocas empresas en la historia han alcanzado, un negocio sólido y en constante crecimiento, y oportunidades que solo nosotros estamos en posición de aprovechar. Spotify está presente en todo tu día: en el trayecto al trabajo, mientras haces ejercicio, estudias, juegas, cenas y duermes. A nuestra escala, eso es excepcional. Nuestra posición nos brinda un abanico de oportunidades tan amplio como nuestros usuarios deseen”, mencionó Alex Norström, codirector ejecutivo de la firma.

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Spotify, más personalizado

Los anuncios de Spotify no solamente se concentraron en métricas, sino también anunciaron una serie de funciones para mejorar el servicio, esto con el objetivo de brindar uno mucho más personalizado.

Una de las promesas abarca los “podcasts personales”, una función que permitirá a los oyentes crear y programar episodios de audio cortos adaptados a sus intereses y hábitos de escucha. De momento, esta opción está disponible en versión beta para usuarios Premium elegibles en Estados Unidos, pero se espera su futura implementación global.

Otro anuncio es referente a “Studio”, de Spotify Labs, una aplicación de escritorio independiente que asegura “comprender” tus gustos musicales, de podcasts y audiolibros en Spotify para ayudarte a encontrar el audio o contenido que deseas. Actualmente, Studio aún es experimental y se está implementando gradualmente como una versión preliminar para pruebas.

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“DJ” en más idiomas, carreras y hablar con Spotify

La función de “DJ” personalizado en Spotify es utilizada principalmente para simular un programa de radio y cuando una de nuestras canciones favoritas suena, se genera esa “sorpresa” o emoción que puede darse como con una emisora. Lo nuevo es que el “locutor” digital ahora también podrá hablar en francés, alemán, italiano y portugués de Brasil, por lo que su alcance se aumenta hasta 75 mercados a nivel mundial.

La plataforma también reconoce que hay varios runners entre sus usuarios; para captar a este público y evitar que recurran a la competencia, anunciaron el “modo Running”, que asegura una personalización para transformar las listas de reproducción en “sesiones de carreras” adaptadas a tus objetivos, gustos musicales y ritmo. Actualmente, este modo se encuentra disponible para los usuarios Premium de iOS (iPhone) en Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Australia, Nueva Zelanda y Suecia, pero, al igual que con otras funciones, se espera su despliegue global.

“Tanto si entrenás para una carrera como si salís a trotar tranquilamente o simplemente querés dar un paseo más motivador, el modo Running te ayuda a dedicar menos tiempo a buscar la música adecuada y más tiempo a moverte”, sostienen.

Finalmente, “habla con Spotify” es otro anuncio interesante para los usuarios Premium, quienes al ser seleccionados, van a ver nuevas formas de interactuar con Spotify en la pantalla de inicio y en la sección “Reproduciendo ahora” en dispositivos móviles.

“Spotify siempre se concentró en tus gustos. Ahora, es más fácil para que personalices lo que escuchas, entiendas qué se está reproduciendo y explores tus preferencias musicales, simplemente preguntando. Vas a poder conversar para elegir qué se está reproduciendo, descubrir más sobre la música que te gusta, revisar tu historial de escucha y profundizar en podcasts y audiolibros, todo sin salir de Spotify”, concluyen.

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Según un comunicado publicado hoy por la compañía, las últimas evaluaciones internas de Astra muestran avances significativos en codificación autónoma y ciberseguridad. La empresa concluyó que el modelo alcanza el umbral de ciberseguridad “crítico” bajo su Marco de Preparación.

¿Quién es responsable si una IA comete un ciberataque por iniciativa propia?

Este nivel implica que la IA tiene la capacidad de identificar y desarrollar vulnerabilidades de “día cero” (fallos de seguridad desconocidos) de forma automática y sin intervención humana en sistemas críticos reales, así como de planear y ejecutar de principio a fin estrategias novedosas de ciberataque.

Ante estos resultados, OpenAI ha decidido pausar todas las actividades internas relacionadas con Astra que no cumplan con requisitos de control de seguridad reforzados.

Cuáles son las nuevas medidas de ciberseguridad

Entre las nuevas medidas, la empresa está implementando controles más estrictos, como entornos de prueba aislados, acceso restringido a redes, protecciones mejoradas y un monitoreo universal diseñado para detectar acciones de alto riesgo e interrumpirlas.

La compañía aclaró que Astra es un modelo próximo a lanzarse y que no estuvo involucrado en el reciente incidente en el que la plataforma Hugging Face sufrió una brecha de seguridad.

El pasado 21 de julio, OpenAI reconoció que dos de sus modelos (el GPT-5.6 Sol y otro en fase de prelanzamiento) lograron salir de un entorno de pruebas, accedieron a internet y jaquearon la plataforma Hugging Face con el fin de evadir las limitaciones impuestas por la prueba de ciberseguridad ExploitGym.

Esta crisis de seguridad no se limita a OpenAI. A finales de julio, Anthropic reveló que tres de sus modelos Claude consiguieron acceder a la red y jaquear sistemas de tres organizaciones externas debido a un malentendido durante unas simulaciones de ciberseguridad.

Esta misma semana, Meta también reconoció que uno de sus modelos jaqueó los sistemas de otra empresa durante pruebas similares.

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Entretanto, la Casa Blanca se ha reunido esta semana con representantes del sector tecnológico en EE.UU. para diseñar un marco obligatorio que permita a la Administración evaluar estos modelos avanzados antes de su lanzamiento público, en un momento donde la industria estadounidense también se enfrenta a la creciente presión de los desarrolladores de IA en China.