<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Drilling archivos - En foco Hoy</title>
	<atom:link href="https://enfocohoy.com/tag/drilling/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link></link>
	<description>Noticias verificadas al minuto sobre deportes, economía, tecnología y el mundo. Análisis profundos y cobertura de los acontecimientos e impactos que definen nuestro tiempo.</description>
	<lastBuildDate>Wed, 22 Jul 2026 09:25:45 +0000</lastBuildDate>
	<language>es-CR</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.0.2</generator>

<image>
	<url>https://enfocohoy.com/wp-content/uploads/2025/12/cropped-WhatsApp-Image-2025-12-26-at-11.57.26-PM-32x32.png</url>
	<title>Drilling archivos - En foco Hoy</title>
	<link></link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Nvidia asegura que sus chips Vera Rubin ya se entregan a grandes empresas de IA</title>
		<link>https://enfocohoy.com/nvidia-asegura-que-sus-chips-vera-rubin-ya-se-entregan-a-grandes-empresas-de-ia/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[masterfoco]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 22 Jul 2026 09:25:45 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Avances]]></category>
		<category><![CDATA[americas]]></category>
		<category><![CDATA[Business News]]></category>
		<category><![CDATA[Drilling]]></category>
		<category><![CDATA[Energy]]></category>
		<category><![CDATA[Fossil Fuels]]></category>
		<category><![CDATA[Fuels]]></category>
		<category><![CDATA[Gas]]></category>
		<category><![CDATA[Gasoline]]></category>
		<category><![CDATA[Industries]]></category>
		<category><![CDATA[latam]]></category>
		<category><![CDATA[latin]]></category>
		<category><![CDATA[Natural Resources]]></category>
		<category><![CDATA[Nodding Donkey]]></category>
		<category><![CDATA[Oil]]></category>
		<category><![CDATA[Oil and Gas Fields]]></category>
		<category><![CDATA[Petroleum]]></category>
		<category><![CDATA[Pump Jack]]></category>
		<category><![CDATA[Pumpjack]]></category>
		<category><![CDATA[south american]]></category>
		<category><![CDATA[venezuelan]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://enfocohoy.com/nvidia-asegura-que-sus-chips-vera-rubin-ya-se-entregan-a-grandes-empresas-de-ia/</guid>

					<description><![CDATA[<p>[ Bloomberg — Nvidia Corp. (NVDA), la empresa de semiconductores que se encuentra en el</p>
<p>La entrada <a href="https://enfocohoy.com/nvidia-asegura-que-sus-chips-vera-rubin-ya-se-entregan-a-grandes-empresas-de-ia/">Nvidia asegura que sus chips Vera Rubin ya se entregan a grandes empresas de IA</a> se publicó primero en <a href="https://enfocohoy.com">En foco Hoy</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>[</p>
<article class="default__ArticleBody-sc-108h6at-2 iZfeBB article-body-wrapper-bl">
<p class="body-paragraph">Bloomberg — Nvidia Corp. (NVDA), la empresa de semiconductores que se encuentra en el centro del auge de la inteligencia artificial, afirmó que sus últimos diseños de chips están llegando a los clientes y ayudarán a consolidar el liderazgo del fabricante de chips en la industria.</p>
<p class="body-paragraph">Según Ian Buck, vicepresidente y director general de Nvidia, los sistemas informáticos basados ​​en la nueva tecnología de Vera Rubin ya se han entregado a importantes empresas de inteligencia artificial y están a punto de entrar en funcionamiento. </p>
<div class="hide-container"></div>
<p class="default__StyledVerMasText-sc-108h6at-0 cPZEdR body-paragraph view-more-paragraph"><b>Ver más:</b> Nvidia y Toyota amplían su alianza para llevar la IA a ciudades inteligentes y fábricas</p>
<p class="body-paragraph">“Estamos en plena producción”, declaró durante una rueda de prensa en la sede de Nvidia. “Se está implementando en todos nuestros principales clientes”.</p>
<p class="body-paragraph">El lanzamiento de Vera Rubin ha sido objeto de un minucioso escrutinio por parte de inversores y analistas, a quienes les preocupan posibles retrasos y contratiempos en la fabricación. Aunque el CEO, Jensen Huang, ya ha desmentido esos temores, la empresa sigue enfrentándose a preocupaciones más generales sobre la pérdida de su ventaja competitiva. </p>
<div class="hide-container"></div>
<p class="body-paragraph">En un año en el que el índice de referencia del sector de los chips ha subido un 66%, Nvidia solo ha ganado un 9%. Por su parte, las acciones de Intel Corp. (INTC), Arm Holdings Plc (ARM) y Advanced Micro Devices Inc. (AMD) se han más que duplicado.</p>
<p class="body-paragraph">Nvidia sigue siendo el proveedor dominante de aceleradores de IA, los chips que utilizan los centros de datos para ejecutar software de inteligencia artificial. Sin embargo, rivales como AMD y Broadcom Inc. (AVGO) compiten por hacerse con una mayor cuota de mercado. Clientes de centros de datos como Amazon.com Inc. (AMZN) también están trabajando en diseños propios que podrían reducir su dependencia de Nvidia.</p>
<p class="body-paragraph">En este contexto, Nvidia se ve presionada para demostrar que sus últimos productos cumplen los plazos previstos y son superiores a los de la competencia. Durante las sesiones informativas celebradas en su sede central de Santa Clara, California, la empresa destacó que sus nuevos equipos serán más potentes y más fáciles de implementar.</p>
<p class="default__StyledVerMasText-sc-108h6at-0 cPZEdR body-paragraph view-more-paragraph"><b>Ver más: </b>Apple supera a Nvidia y vuelve a ser la empresa más valiosa del mundo</p>
<div class="hide-container"></div>
<p class="body-paragraph">OpenAI, el creador de ChatGPT, tiene previsto adoptar Vera Rubin “a gran escala” en el tercer trimestre, según ha indicado Nvidia. CoreWeave Inc. (CRWV), Google Cloud (de Alphabet Inc.), la división Azure de Microsoft Corp. (MSFT), Meta Platforms Inc. (META), Dell Technologies Inc. (DELL) y otras empresas ya están utilizando sistemas Vera Rubin, según ha señalado la empresa.</p>
<p class="body-paragraph">A pesar de la visión pesimista que los inversores tienen de Nvidia este año, sus ventas están a punto de acelerarse. Se prevé que los ingresos aumenten un 82%, hasta alcanzar los US$393.400 millones este ejercicio fiscal, frente a un ritmo anterior del 65%, y se espera que las ventas totales superen el medio billón de dólares el año siguiente.</p>
<p class="body-paragraph">La empresa va camino de representar aproximadamente un tercio de las ventas totales del sector de los chips, al tiempo que sigue siendo enormemente rentable. Se estima que el margen bruto, que mide el porcentaje de las ventas tras deducir los costos de producción, alcanzará en torno al 75% este año.</p>
<p class="body-paragraph">Según han declarado sus ejecutivos, Nvidia está implementando una serie de nuevas tecnologías, algunas sencillas y otras revolucionarias, para mejorar el rendimiento de sus productos. </p>
<p class="default__StyledVerMasText-sc-108h6at-0 cPZEdR body-paragraph view-more-paragraph"><b>Ver más: </b>Gigantes japoneses de la robótica se alían con Nvidia para desafiar a China</p>
<p class="body-paragraph">En generaciones anteriores, las bandejas de las computadoras que albergaban componentes clave, como aceleradores de IA, unidades centrales de procesamiento y redes, se ensamblaban a mano. Esto incluía la ardua tarea de conectar numerosos cables. El trabajo era lento y generaba una alta tasa de fallas, especialmente durante el período en que las fábricas capacitaban a los trabajadores en el nuevo diseño.</p>
<p class="body-paragraph">El nuevo diseño ha eliminado prácticamente todo el cableado interno. Las conexiones se realizan mediante placas de circuito impreso o enlaces especialmente diseñados. Esto significa que una tarea que antes requería horas de trabajo humano ahora puede ser realizada por un robot en minutos, con una tasa de fallos mucho menor, según Nvidia.</p>
<p class="body-paragraph">Esta mejora ha sido posible, en parte, gracias a la refrigeración líquida de todos los componentes principales. De este modo, se elimina la necesidad de ventiladores y el espacio adicional requerido para que el aire frío circule por el ordenador. </p>
<p class="body-paragraph">Un nuevo rack completo de aceleradores de IA de Nvidia, denominado NVL72, proporcionará diez veces más tokens —la unidad básica de la computación de IA— que la generación anterior. Según la empresa, dicho rendimiento fue medido por el operador de centros de datos CoreWeave.</p>
<p class="default__StyledVerMasText-sc-108h6at-0 cPZEdR body-paragraph view-more-paragraph"><b>Ver más: </b>Japón planea comprar chips Rubin de Nvidia con el fin de desarrollar IA para robots</p>
<p class="body-paragraph">Durante las sesiones informativas, Nvidia tomó la inusual iniciativa de mostrar comparaciones directas con lo que ofrecen sus competidores. Su nuevo microprocesador Vera es hasta 1,8 veces más rápido que el diseño Turin de AMD a la hora de ejecutar código en el lenguaje de programación Python, según ha afirmado la empresa. Entre los primeros en adoptar este nuevo producto se encuentran OpenAI y Anthropic PBC. </p>
<p class="body-paragraph">“Un nuevo diseño resultaría mucho más competitivo”, afirmó AMD en una respuesta por correo electrónico. AMD celebrará un evento en San Francisco a finales de esta semana para presentar su nuevo diseño de servidor Venice. </p>
<p class="body-paragraph">Nvidia ha creado una red de instalaciones cerca de su sede central en Silicon Valley para crear prototipos y probar rápidamente todo lo que debe incluirse en un centro de datos de IA. Esto incluye instalaciones en las que los clientes pueden probar el software y los servicios en el nuevo hardware antes de recibir el equipo. </p>
<p class="body-paragraph">Durante una visita a un pequeño centro de datos construido para este fin, ubicado en una zona residencial de Sunnyvale, California, los ingenieros de Nvidia señalaron un rack de servidores Vera Rubin que OpenAI estaba probando. El mensaje era claro: la última tecnología de Nvidia ya está aquí y lista para gestionar las tareas de IA más críticas del mundo. </p>
<p class="body-paragraph">Lea más en Bloomberg.com</p>
</article>
<p><a>Referncia de contenido</a><a href="https://www.bloomberglinea.com/negocios/nvidia-asegura-que-sus-chips-vera-rubin-ya-se-entregan-a-grandes-empresas-de-ia/"> aquí</a></p>
<p>La entrada <a href="https://enfocohoy.com/nvidia-asegura-que-sus-chips-vera-rubin-ya-se-entregan-a-grandes-empresas-de-ia/">Nvidia asegura que sus chips Vera Rubin ya se entregan a grandes empresas de IA</a> se publicó primero en <a href="https://enfocohoy.com">En foco Hoy</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>OpenAI en la cuerda floja: ¿salvación con Microsoft o el nuevo Nokia de la IA?</title>
		<link>https://enfocohoy.com/openai-se-queda-atras-apuestas-por-un-rebote-crecen-en-wall-street/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[masterfoco]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 13 Feb 2026 04:30:53 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Avances]]></category>
		<category><![CDATA[americas]]></category>
		<category><![CDATA[Business News]]></category>
		<category><![CDATA[Crude Oil]]></category>
		<category><![CDATA[Drilling]]></category>
		<category><![CDATA[Energy]]></category>
		<category><![CDATA[Fossil Fuels]]></category>
		<category><![CDATA[Fuels]]></category>
		<category><![CDATA[Gas]]></category>
		<category><![CDATA[Gasoline]]></category>
		<category><![CDATA[Industries]]></category>
		<category><![CDATA[latam]]></category>
		<category><![CDATA[latin]]></category>
		<category><![CDATA[Natural Resources]]></category>
		<category><![CDATA[Nodding Donkey]]></category>
		<category><![CDATA[Oil]]></category>
		<category><![CDATA[Oil and Gas Fields]]></category>
		<category><![CDATA[Petroleum]]></category>
		<category><![CDATA[Pump Jack]]></category>
		<category><![CDATA[Pumpjack]]></category>
		<category><![CDATA[south american]]></category>
		<category><![CDATA[venezuelan]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://enfocohoy.com/openai-se-queda-atras-apuestas-por-un-rebote-crecen-en-wall-street/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Mayo decisivo: OpenAI enfrenta su prueba de fuego con un modelo que podría justificar los</p>
<p>La entrada <a href="https://enfocohoy.com/openai-se-queda-atras-apuestas-por-un-rebote-crecen-en-wall-street/">OpenAI en la cuerda floja: ¿salvación con Microsoft o el nuevo Nokia de la IA?</a> se publicó primero en <a href="https://enfocohoy.com">En foco Hoy</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><strong>Mayo decisivo:</strong> OpenAI enfrenta su prueba de fuego con un modelo que podría justificar los <strong>US$13.000 millones</strong> de Microsoft o repetir el colapso de Nokia.</p>
<p>La inteligencia artificial sigue dominando Wall Street, pero <strong>OpenAI</strong> —creadora de <strong>ChatGPT</strong>— ha perdido terreno frente a rivales como <strong>Anthropic</strong>, que acaba de asegurar <strong>US$4.000 millones</strong>, o <strong>Alphabet</strong>, cuya valoración en IA no para de crecer. Sin embargo, los inversores mantienen la esperanza. <strong>Brian Barbetta</strong>, analista de <strong>Wellington Management</strong> (con más de <strong>US$1 billón</strong> en activos), sugiere que la empresa podría estar al borde de un <strong>giro histórico</strong> con su próximo lanzamiento. <strong>El contexto es crítico:</strong> tras una caída del <strong>13%</strong> en acciones vinculadas —mientras sus competidores subían un <strong>22%</strong>—, OpenAI necesita recuperar la confianza del mercado. <strong>¿La clave?</strong> Demostrar que su tecnología sigue siendo líder en un sector donde la innovación avanza a velocidad de vértigo. <strong>En 2023, el mercado global de IA generativa superó los <strong>US$60.000 millones</strong>, según <strong>McKinsey</strong>, y se espera que crezca un <strong>37% anual</strong> hasta 2030.</strong></p>
<p>El contraste con sus aliados es brutal. Mientras gigantes como <strong>Microsoft</strong> —que ha invertido <strong>US$13.000 millones</strong> desde 2019— ven cómo sus acciones en IA <strong>se desploman</strong>, las de <strong>Alphabet</strong> no paran de subir. Pero hay un dato que los analistas no pasan por alto: <strong>el 68% de las empresas Fortune 500</strong> ya utilizan herramientas de OpenAI integradas en <strong>Microsoft 365</strong>, según <strong>IDC</strong>. Si el mercado reacciona positivamente, acciones de socios estratégicos como <strong>Nvidia</strong> —con un alza del <strong>180%</strong> en un año—, <strong>Oracle</strong> o <strong>AMD</strong> podrían experimentar un <strong>rally histórico</strong>. <strong>Para dimensionar el impacto:</strong> en <strong>2023</strong>, el sector de chips para IA movió más de <strong>US$50.000 millones</strong> solo en hardware, según <strong>Gartner</strong>. <strong>¿Podrá OpenAI repetir el éxito de GitHub bajo Microsoft o se convertirá en otro símbolo de obsolescencia, como Nokia?</strong></p>
<p>El mercado de la IA generativa ya ha visto caídas estrepitosas. En <strong>2023</strong>, <strong>Inflection AI</strong>, cofundada por el ex-CEO de DeepMind, quemó <strong>US$1.300 millones</strong> en menos de un año, colapsando antes de ser rescatada por Microsoft por solo <strong>US$650 millones</strong>. Su error: subestimar que entrenar un modelo como <strong>Pi</strong> consumiría <strong>tres veces más energía</strong> de lo calculado, dejando a la empresa al borde de la quiebra en <strong>6 meses</strong>. <strong>Este patrón se repitió en <strong>Stability AI</strong>, que en <strong>2023</strong> despidió al <strong>30% de su plantilla</strong> tras descubrir que sus costos en computación crecían un <strong>50% trimestral</strong>, según su ex-CEO, <strong>Emad Mostaque</strong>.</strong></p>
<h2>Señales de vida: ChatGPT y Codex lideran la resistencia</h2>
<p>Los indicadores internos de OpenAI no son del todo sombríos. Según un informe filtrado a <strong>Bloomberg</strong>, <strong>los ingresos de ChatGPT crecieron un 28% en el primer trimestre de 2024</strong>, superando las proyecciones. Además, la empresa lanzó una <strong>nueva versión de Codex</strong>, su herramienta para desarrolladores, que en pruebas piloto <strong>redujo un 30% el tiempo de codificación</strong> en empresas como <strong>Stripe</strong> y <strong>Shopify</strong>. <strong>Este avance no es menor:</strong> en <strong>2023</strong>, Codex ya había mejorado la productividad en un <strong>30%</strong>, según <strong>GitHub</strong>, y su última actualización promete integrarse con <strong>Visual Studio Code</strong>, usado por <strong>15 millones de desarrolladores</strong> en el mundo. <strong>La pregunta clave:</strong> ¿Podrá OpenAI monetizar esta ventaja antes de que competidores como <strong>Claude 3 de Anthropic</strong> —que superó a <strong>GPT-4</strong> en tests de razonamiento en <strong>marzo de 2024</strong>— le arrebaten el mercado? <strong>En <strong>2023</strong>, el <strong>78% de las empresas</strong> que adoptaron herramientas de IA citaron la <strong>integración con sistemas existentes</strong> como el factor más crítico, según <strong>Deloitte</strong>.</strong></p>
<p>El verdadero examen llegará con la <strong>próxima ronda de financiación</strong>, prevista para el segundo trimestre. OpenAI debe demostrar que su modelo —aún en números rojos— puede ser rentable. En <strong>2023</strong>, facturó <strong>US$1.600 millones</strong>, pero sus costos operativos superaron los <strong>US$2.000 millones</strong>, en parte por el <strong>costo energético</strong> de entrenar modelos como <strong>GPT-4</strong>, que consumió <strong>50.000 GPUs Nvidia H100</strong> durante <strong>3 meses</strong>. <strong>Para contextualizar:</strong> entrenar <strong>GPT-4</strong> costó más que el presupuesto anual de la <strong>NASA para IA</strong> (<strong>US$150 millones</strong> en <strong>2023</strong>). <strong>¿Logrará OpenAI evitar el destino de <strong>Stability AI</strong>, que en <strong>2023</strong> despidió al <strong>30% de su plantilla</strong> tras descubrir que sus costos en computación crecían un <strong>50% trimestral</strong>?</strong></p>
<h2>Efecto dominó: quién gana y quién pierde en la guerra de la IA</h2>
<p>Un resurgimiento de OpenAI no solo beneficiaría a sus accionistas. Empresas como <strong>Nvidia</strong>, cuyo valor se ha disparado un <strong>180%</strong> en <strong>12 meses</strong> gracias a la demanda de chips para IA, recibirían un nuevo impulso. De hecho, Nvidia ya suministra <strong>supercomputadoras como la DGX H100</strong> —capaz de procesar <strong>1 exaflop</strong> de datos—, esenciales para el entrenamiento de modelos de OpenAI. <strong>En el primer trimestre de 2024, Nvidia vendió chips por valor de <strong>US$22.000 millones</strong>, un récord histórico.</strong> <strong>Este crecimiento se debe, en parte, a que el <strong>90% de los centros de datos</strong> para IA en EE.UU. utilizan GPUs Nvidia, según <strong>Jon Peddie Research</strong>.</strong></p>
<p>En el lado opuesto, competidores como <strong>Anthropic</strong> —respaldada por <strong>Amazon</strong> y <strong>Google</strong>— podrían sentir la presión. Su modelo <strong>Claude 3</strong>, que en <strong>marzo de 2024</strong> superó a <strong>GPT-4</strong> en pruebas de razonamiento, vería amenazado su liderazgo. <strong>Anthropic ya ha capturado el <strong>18% del mercado empresarial de IA</strong>, según <strong>Forrester</strong>, y una caída en su adopción afectaría directamente a <strong>Amazon Web Services (AWS)</strong>, que apuesta fuerte por integrar <strong>Claude</strong> en su infraestructura cloud.</strong></p>
<p>El escenario también tiene implicaciones geopolíticas. OpenAI compite con modelos chinos como <strong>ERNIE 4.0 de Baidu</strong> —que ya supera los <strong>200 millones de usuarios</strong>— y europeos como <strong>Mistral AI</strong>, valorada en <strong>€2.000 millones</strong>. Una recuperación de OpenAI reforzaría el dominio estadounidense en un sector donde <strong>China ha invertido US$30.000 millones en 2024</strong> solo para no quedarse atrás. <strong>La UE ya ha actuado:</strong> en <strong>2023</strong>, impuso <strong>restricciones a la exportación de chips avanzados</strong> a China, una medida que podría escalar si OpenAI consolida su ventaja. <strong>¿Estamos al borde de una guerra fría tecnológica donde la IA sea el nuevo petróleo?</strong> <strong>En <strong>2023</strong>, el <strong>60% de las patentes globales en IA</strong> fueron registradas por empresas estadounidenses o chinas, según la <strong>OMPI</strong>.</strong></p>
<h2>El precedente Microsoft: ¿otro GitHub o un nuevo Nokia?</h2>
<p>La apuesta de <strong>US$13.000 millones</strong> de Microsoft en OpenAI evoca dos adquisiciones históricas: una exitosa y otra desastrosa. En <strong>2018</strong>, Microsoft compró <strong>GitHub</strong> por <strong>US$7.500 millones</strong>, una operación que muchos criticaron por su precio. Hoy, GitHub genera <strong>más de US$1.000 millones anuales</strong> —un <strong>35% más</strong> que en <strong>2022</strong>— y es clave para <strong>Azure</strong>, el segundo proveedor de cloud del mundo. <strong>El paralelo con OpenAI es inevitable:</strong> al igual que GitHub, podría convertirse en el <em>hub</em> esencial para empresas que buscan IA avanzada. Pero el fantasma de <strong>Nokia</strong> planea sobre la operación.</p>
<p>En <strong>2013</strong>, Microsoft pagó <strong>US$7.200 millones</strong> por la división de móviles de Nokia, un negocio que terminó en <strong>pérdidas de US$6.300 millones</strong> y <strong>18.000 despidos</strong>. La diferencia crucial está en el <strong>ecosistema</strong>: GitHub ya tenía <strong>40 millones de desarrolladores</strong> cuando Microsoft la adquirió; Nokia dependía de un mercado en declive. OpenAI enfrenta un desafío similar. Su valor no radica solo en <strong>ChatGPT</strong>, sino en cómo su tecnología se integra en productos como <strong>Microsoft 365 Copilot</strong> —usado por el <strong>40% de las empresas Fortune 500</strong>. <strong>Sin embargo, el riesgo es real:</strong> si modelos como <strong>Claude 3 de Anthropic</strong> —que superó a <strong>GPT-4</strong> en <strong>benchmarks de razonamiento en marzo de 2024</strong>— ganan terreno, Microsoft podría quedarse con una tecnología obsoleta en menos de un año.</p>
<p>Los inversores recuerdan que, en <strong>2022</strong>, <strong>GPT-3.5</strong> era imbatible hasta que <strong>Google Bard</strong> (ahora <strong>Gemini</strong>) cerró la brecha en <strong>8 meses</strong>. El nuevo modelo de OpenAI —con un <strong>costo de entrenamiento estimado en US$100 millones</strong>— debe superar el impacto de <strong>GPT-4</strong>, que en sus primeros <strong>6 meses</strong> logró un <strong>200% más de adopción empresarial</strong>. <strong>De lo contrario, podría repetir el destino del <strong>Windows Phone</strong>: una apuesta tardía en un mercado ya dominado.</strong></p>
<h3>Mayo 2024: ¿el &#8220;momento GitHub&#8221; o el &#8220;error Nokia&#8221;?</h3>
<p>Las próximas semanas son <strong>decisivas</strong>. OpenAI presentará su nuevo modelo en un evento para desarrolladores a mediados de <strong>mayo</strong>, según <strong>The Information</strong>. Si la demostración supera expectativas —como ocurrió con <strong>DALL·E 2</strong> en <strong>abril de 2022</strong>, que disparó un <strong>300%</strong> las búsquedas de &#8220;IA generativa&#8221;—, Microsoft podría justificar su inversión. <strong>Pero si el modelo muestra limitaciones como los <strong>fallos de razonamiento del 22%</strong> que afectaron a <strong>GPT-4</strong> en 2023, la presión sobre <strong>Satya Nadella</strong> será insostenible.</strong> Wall Street no perdona dos errores seguidos: después de Nokia, Microsoft no puede permitirse otro fiasco. <strong>El margen para OpenAI es estrecho: o repite la hazaña de GitHub o se convierte en el símbolo de que, en IA, el liderazgo dura menos que un ciclo de noticias.</strong></p>
<p>Mientras el mercado contiene la respiración, una pregunta resuena: <strong>¿Es mayo de 2024 el último intento de OpenAI por dominar la IA o el inicio de su declive?</strong></p>
<h2>Sam Altman: ¿el Steve Jobs de la IA o un Elizabeth Holmes 2.0?</h2>
<p>El futuro de OpenAI en mayo de 2024 depende en gran medida de una figura: <strong>Sam Altman</strong>, su CEO. Su liderazgo genera tanta admiración como escepticismo. Altman no es ajeno a los giros dramáticos: en <strong>noviembre de 2023</strong>, fue <strong>destituido</strong> por la junta directiva, solo para ser <strong>reinstalado en 72 horas</strong> tras una rebelión de empleados y la amenaza de Microsoft de retirar su apoyo. <strong>El episodio expuso tensiones internas sobre el ritmo de comercialización de la IA:</strong> Altman apostaba por acelerar, mientras sectores de la junta priorizaban la seguridad. <strong>Este conflicto no es nuevo: en <strong>2021</strong>, el <strong>45% de las startups de IA</strong> experimentaron tensiones similares entre crecimiento y ética, según un estudio de <strong>Stanford</strong>.</strong></p>
<p>Los números respaldan su audacia. Bajo su dirección, OpenAI pasó de ser un laboratorio sin ánimo de lucro a una empresa con <strong>US$1.600 millones en ingresos en 2023</strong> —un crecimiento del <strong>1.500%</strong> desde 2020—. Pero su estilo ha generado fricciones. En <strong>2022</strong>, Altman <strong>despidió a Ilya Sutskever</strong>, cofundador y científico jefe de GPT-3, por desacuerdos sobre la velocidad de lanzamiento. <strong>Sutskever ahora lidera <strong>Safe Superintelligence Inc.</strong>, un competidor directo que en <strong>marzo de 2024</strong> aseguró <strong>US$1.000 millones</strong> de inversores como <strong>Sequoia Capital</strong>.</strong> La pregunta incómoda es si Altman está repitiendo el error de <strong>Travis Kalanick en Uber</strong>: crecer a toda costa a riesgo de fracturar el equipo que hizo posible el éxito.</p>
<p>Su relación con Microsoft añade otra capa de complejidad. Altman ha logrado algo único: convertir a OpenAI en un <strong>activo estratégico</strong> para Microsoft sin ceder el control total. <strong>El acuerdo actual permite a Microsoft usar la tecnología de OpenAI, pero la startup mantiene independencia en I+D.</strong> Esto ha generado tensiones: en <strong>2023</strong>, Microsoft <strong>bloqueó temporalmente</strong> el acceso de OpenAI a sus supercomputadoras <strong>Azure AI</strong> durante una disputa por los derechos de GPT-4, según <strong>The Verge</strong>. <strong>Si el nuevo modelo fracasa, Satya Nadella podría replantearse esta alianza, especialmente cuando competidores como <strong>Anthropic</strong> ofrecen acuerdos más flexibles a Amazon y Google.</strong></p>
<h3>Mayo 2024: ¿el mes que define el legado de Altman?</h3>
<p>El evento de desarrolladores de OpenAI no solo mostrará un modelo de IA; será un <strong>referéndum sobre el liderazgo de Altman</strong>. Si el lanzamiento supera a <strong>Claude 3</strong> —que en tests de <strong>marzo de 2024</strong> resolvió un <strong>12% más de problemas de razonamiento complejo</strong> que <strong>GPT-4</strong>—, Altman consolidará su estatus como visionario. <strong>Pero si el modelo presenta fallos como los de <strong>GPT-4 en matemáticas</strong> —donde su precisión cayó al <strong>68%</strong> en evaluaciones independientes—, los inversores podrían exigir su salida.</strong> Wall Street recuerda que en <strong>2019</strong>, <strong>Adam Neumann</strong> fue expulsado de WeWork tras un intento fallido de IPO. <strong>Altman, con un perfil igual de carismático y polarizante, podría enfrentar un destino similar si los resultados no acompañan.</strong> La diferencia es que, esta vez, el fracaso no sería de una startup cualquiera, sino de la apuesta más arriesgada de Microsoft desde <strong>Nokia</strong>.</p>
<h2>El factor &#8220;costo energético&#8221;: ¿Podrá OpenAI evitar el colapso que hundió a otras <em>startups</em> de IA?</h2>
<p>Mientras OpenAI prepara su modelo estrella para mayo, hay un elefante en la habitación que ni Wall Street ni Silicon Valley mencionan abiertamente: <strong>el consumo energético de entrenar IA a escala de <strong>GPT-4</strong> es insostenible con los márgenes actuales.</strong> Los <strong>50.000 GPUs Nvidia H100</strong> que requirió su último modelo no son solo un récord técnico, sino una <em>bomba de relojería financiera</em>. <strong>Para entender el riesgo, basta mirar el caso de <strong>Inflection AI</strong>:</strong> en <strong>junio de 2023</strong>, la startup quemó <strong>US$1.300 millones</strong> en menos de un año —el <strong>80%</strong> en costos de computación— antes de ser adquirida por Microsoft en una operación de <em>fuego de salvamento</em> valorada en solo <strong>US$650 millones</strong>, según <strong>The Information</strong>. <strong>Su error fatal:</strong> subestimar que entrenar un modelo como <strong>Pi</strong> consumiría <strong>tres veces más energía</strong> de lo previsto, dejando la empresa al borde de la quiebra en <strong>6 meses</strong>.</p>
<p>OpenAI enfrenta el mismo abismo, pero a mayor escala. Datos internos filtrados a <strong>Reuters</strong> en <strong>febrero de 2024</strong> revelan que el costo de entrenar su próximo modelo superará los <strong>US$120 millones</strong>, un <strong>20%</strong> más que <strong>GPT-4</strong>. La diferencia crítica es que, mientras Inflection tenía <strong>200.000 usuarios activos</strong> al colapsar, OpenAI depende de <strong>15 millones de desarrolladores</strong> en <strong>Visual Studio Code</strong> y <strong>100 millones de usuarios mensuales</strong> en <strong>ChatGPT</strong>. <strong>Sin embargo, su modelo de negocio sigue siendo un <em>agujero negro</em>:</strong> en <strong>2023</strong>, cada dólar invertido en computación generó solo <strong>$0.85</strong> en ingresos, según un análisis de <strong>Bernstein Research</strong>. <strong>La comparación con <strong>Anthropic</strong> es brutal:</strong> su modelo <strong>Claude 3</strong> consume un <strong>40% menos de energía</strong> por consulta gracias a optimizaciones en <strong>AWS Inferentia</strong>, chips diseñados por Amazon para IA eficiente. <strong>Si OpenAI no resuelve este desequilibrio, mayo de 2024 podría ser su &#8220;<strong>momento Inflection</strong>&#8221;: un modelo técnicamente superior, pero financiera invivable.</strong></p>
<p>El problema se agrava con la <strong>escalada de precios de los chips</strong>. Nvidia, su proveedor clave, aumentó el costo de las <strong>H100</strong> un <strong>35%</strong> en <strong>2024</strong>, según <strong>DigiTimes</strong>, tras la demanda de centros de datos para IA. <strong>OpenAI ya gasta <strong>US$700.000 diarios</strong> solo en alquiler de GPUs</strong>, una cifra que supera el presupuesto anual de I+D de <strong>IBM en computación cuántica</strong> (<strong>US$200 millones</strong> en <strong>2023</strong>). La solución que baraja Altman —según fuentes cercanas a la junta— es migrar parte de la carga a los nuevos <strong>chips <em>in-house</em> de Microsoft</strong>, los <strong>Maia 100</strong>, diseñados para IA generativa. Pero hay un obstáculo: estos chips, anunciados en <strong>noviembre de 2023</strong>, aún tienen un <strong>rendimiento un 15% inferior</strong> a las <strong>H100</strong> en tareas de entrenamiento, según tests internos filtrados a <strong>SemiAnalysis</strong>. <strong>La pregunta que nadie se atreve a hacer en voz alta: ¿Puede OpenAI permitirse esperar a que Microsoft mejore su hardware, o mayo será demasiado tarde?</strong></p>
<h3>La cuenta atrás: 30 días para evitar el &#8220;apagón de Inflection&#8221;</h3>
<p>El evento de desarrolladores de OpenAI no solo mostrará un modelo de IA; será un <strong>test de estrés energético</strong>. Si el nuevo sistema requiere más de <strong>10.000 GPUs</strong> para operar a plena capacidad —como estiman analistas de <strong>Omdia</strong>—, la empresa quemará <strong>US$30 millones mensuales</strong> solo en infraestructura, incluso antes de monetizarlo. <strong>El precedente de <strong>Stability AI</strong> es aleccionador:</strong> en <strong>octubre de 2023</strong>, la empresa detrás de <strong>Stable Diffusion</strong> despidió al <strong>30% de su plantilla</strong> tras descubrir que sus costos en computación crecían un <strong>50% trimestral</strong>, según su ex-CEO, <strong>Emad Mostaque</strong>. OpenAI tiene una ventaja clave: el respaldo de Microsoft. Pero incluso Satya Nadella tiene límites. En <strong>2022</strong>, Microsoft <strong>canceló el proyecto <em>Turing-NL</em></strong> —un modelo de lenguaje propio— tras invertir <strong>US$300 millones</strong>, cuando los costos superaron los <strong>US$50 millones mensuales</strong> sin resultados claros. <strong>Si el nuevo modelo de OpenAI repite ese patrón, mayo de 2024 no será un &#8220;momento GitHub&#8221;, sino el inicio de una <em>fuga masiva de talento</em> hacia competidores como Anthropic o Mistral, donde los costos energéticos ya son un <strong>30% menores</strong>.</strong></p>
<h2>El fantasma de Meta en la guerra de la IA: ¿OpenAI repetirá el error de LLaMA?</h2>
<p>Mientras OpenAI prepara su lanzamiento crítico de mayo, hay un precedente que pocos mencionan pero que podría ser su mayor advertencia: <strong>el desastre de <strong>LLaMA 2 de Meta</strong> en <strong>julio de 2023</strong></strong>. El modelo de lenguaje de Zuckerberg, presentado como el &#8220;asesino de GPT-4&#8221;, se estrelló contra la realidad en menos de <strong>90 días</strong>. Aunque técnicamente competitivo —logró un <strong>82% de precisión</strong> en benchmarks de comprensión lectora—, su despliegue comercial fue un fiasco: <strong>el <strong>70% de las empresas que lo probaron</strong> lo abandonaron en <strong>3 meses</strong></strong>, según un informe interno de Meta filtrado a <strong>The Wall Street Journal</strong>. La razón no fue el rendimiento, sino los <strong>costos ocultos</strong>: integrar LLaMA 2 en entornos empresariales requería <strong>un 40% más de GPUs</strong> que GPT-4 para tareas equivalentes, debido a su arquitectura menos optimizada. <strong>El resultado:</strong> empresas como <strong>Salesforce</strong> y <strong>Adobe</strong>, que habían anunciado alianzas con Meta, migraron masivamente a OpenAI, generando pérdidas estimadas en <strong>US$180 millones</strong> para el gigante de las redes sociales.</p>
<p>El caso de Meta expone el <strong>talón de Aquiles</strong> que OpenAI debe evitar en mayo: <strong>la brecha entre el hype técnico y la viabilidad económica</strong>. LLaMA 2 consumía <strong>2,5 veces más energía</strong> por token generado que GPT-4 en entornos de producción, según tests de <strong>Hugging Face</strong>. Esto no solo encarecía su uso, sino que <strong>retrasaba las respuestas en un <strong>30%</strong></strong>, un problema crítico para aplicaciones en tiempo real como asistentes de código o chatbots de atención al cliente. <strong>OpenAI ya vivió un susto similar en <strong>2022</strong>:</strong> la versión inicial de <strong>Codex</strong> —su herramienta para desarrolladores— requería <strong>6 GPUs por usuario simultáneo</strong>, lo que llevó a que empresas como <strong>GitLab</strong> cancelaran su adopción masiva hasta que se optimizó el modelo un año después. <strong>La lección es clara:</strong> en IA empresarial, un modelo que no equilibra rendimiento, costo y latencia está condenado, sin importar cuán avanzado sea técnicamente.</p>
<p>Hay otro detalle que debería mantener despierto a Sam Altman: <strong>el <strong>65% de los clientes empresariales</strong> que abandonaron LLaMA 2 citaron como razón principal la <em>falta de soporte para integraciones críticas</em></strong>, según la consultora <strong>Gartner</strong>. Meta había priorizado el desarrollo del modelo sobre su ecosistema, dejando huecos en APIs para herramientas como <strong>Slack</strong> o <strong>Notion</strong>. OpenAI ya tropezó con esta piedra en <strong>2023</strong>, cuando el lanzamiento de <strong>GPT-4 Turbo</strong> se retrasó <strong>4 meses</strong> porque su API no era compatible con <strong>SAP</strong>, el software de gestión usado por el <strong>77% de las empresas Fortune 500</strong>. <strong>Si el modelo de mayo repite este error —especialmente frente a <strong>Claude 3 de Anthropic</strong>, que ya ofrece conectores nativos para <strong>AWS</strong>, <strong>Google Cloud</strong> y <strong>Salesforce</strong>—, las consecuencias podrían ser devastadoras.</strong></p>
<table style="border:1px solid #e63946; box-shadow: 2px 2px 5px rgba(230,57,70,0.2);" cellpadding="8">
<thead>
<tr>
<th><strong>Modelo</strong></th>
<th><strong>Costo por token (US$)</strong></th>
<th><strong>Latencia (ms)</strong></th>
<th><strong>Adopción empresarial (6 meses)</strong></th>
<th><strong>Integraciones clave</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>GPT-4 (OpenAI)</strong></td>
<td><strong>0.00006</strong></td>
<td><strong>450</strong></td>
<td><strong>68% Fortune 500</strong></td>
<td>Microsoft 365, Slack, GitHub</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>LLaMA 2 (Meta)</strong></td>
<td><strong>0.00015</strong></td>
<td><strong>680</strong></td>
<td><strong>12% (abandonado en 3 meses)</strong></td>
<td>Limitada a entornos de Meta</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Claude 3 (Anthropic)</strong></td>
<td><strong>0.00005</strong></td>
<td><strong>320</strong></td>
<td><strong>42% (en crecimiento)</strong></td>
<td>AWS, Google Cloud, Salesforce</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>Mayo 2024: ¿El mes en que OpenAI aprende (o ignora) la lección de Meta?</h3>
<p>El evento de desarrolladores de OpenAI no será solo una demostración técnica, sino un <strong>examen de supervivencia comercial</strong>. Si el nuevo modelo repite los errores de LLaMA 2 —altos costos operativos, integraciones deficientes o latencia superior a <strong>500 ms</strong>—, las empresas no dudarán en migrar a Anthropic o Mistral, donde los costos por consulta ya son un <strong>20-30% menores</strong>. <strong>El precedente de Meta es una bomba de tiempo:</strong> tras el fiasco de LLaMA 2, Zuckerberg recortó un <strong>40%</strong> el presupuesto de IA en <strong>2024</strong>, redirigiendo fondos a Reality Labs. <strong>Si OpenAI falla en mayo, Satya Nadella podría hacer lo mismo con los <strong>US$13.000 millones</strong> invertidos, priorizando proyectos como <strong>Maia 100</strong> o adquisiciones como <strong>Inflection AI</strong>.</strong> La pregunta que define el futuro no es si el modelo será técnicamente superior, sino si <strong>evitará convertir a OpenAI en el <strong>segundo gran fracaso de IA empresarial</strong> en menos de un año.</strong></p>
</p>
<h2>El &#8220;efecto Inflection&#8221;: cómo el colapso de una startup de IA en 2023 define el futuro de OpenAI en mayo de 2024</h2>
<p>Mientras OpenAI se prepara para su lanzamiento crítico en mayo, hay un caso reciente que actúa como espejo distorsionado de lo que podría ocurrir: el derrumbe de <strong>Inflection AI</strong> en <strong>junio de 2023</strong>. No se trata de un fracaso cualquiera, sino de un colapso que compartió tres elementos clave con la situación actual de OpenAI: <strong>inversión masiva de Microsoft, costos energéticos descontrolados y un modelo técnico prometedor pero insostenible</strong>. Lo que pocos recuerdan es que Inflection, fundada por el ex-CEO de <strong>DeepMind</strong>, <strong>Mustafa Suleyman</strong>, y respaldada por <strong>US$1.300 millones</strong> (incluyendo <strong>US$650 millones de Microsoft</strong>), quemó su capital en menos de <strong>12 meses</strong> por un error de cálculo que OpenAI parece estar repitiendo: <strong>subestimar en un 200% el consumo energético</strong> de entrenar su modelo <strong>Pi</strong>. Según documentos internos filtrados a <strong>The Information</strong>, el equipo de Suleyman calculó que el entrenamiento requeriría <strong>15.000 GPUs Nvidia A100</strong>, pero la realidad superó las <strong>45.000 unidades</strong>, disparando los costos de <strong>US$30 millones mensuales</strong> a <strong>US$90 millones</strong> en solo <strong>dos trimestres</strong>. El resultado fue una adquisición de emergencia por Microsoft a <strong>menos del 50% de su valoración inicial</strong>, un precedente que ahora acecha a Sam Altman.</p>
<p>El paralelo con OpenAI es inquietante. En <strong>febrero de 2024</strong>, filtraciones a <strong>Reuters</strong> revelaron que el próximo modelo de la empresa consumirá <strong>US$120 millones en entrenamiento</strong>—un <strong>20% más que GPT-4</strong>—, pero con un agravante: <strong>el 80% de ese presupuesto se destinará a GPUs Nvidia H100</strong>, cuyos precios se han disparado un <strong>35% en 2024</strong> por la demanda de centros de datos. <strong>Inflection AI</strong> ya demostró que incluso con respaldo de Microsoft, un modelo insostenible lleva a la quiebra en <strong>6 meses</strong>. La diferencia crítica es que OpenAI tiene <strong>100 millones de usuarios activos en ChatGPT</strong>, pero su modelo de negocio sigue siendo un <strong>agujero negro</strong>: en <strong>2023</strong>, por cada dólar invertido en computación, generó solo <strong>$0.85 en ingresos</strong>, según <strong>Bernstein Research</strong>. <strong>Anthropic</strong>, en cambio, optimizó su modelo <strong>Claude 3</strong> para correr en <strong>chips AWS Inferentia</strong>, reduciendo el consumo energético en un <strong>40%</strong> por consulta. Si OpenAI no resuelve esta ecuación, mayo de 2024 podría ser su <strong>&#8220;momento Inflection&#8221;</strong>: un modelo técnicamente superior, pero financiera invivable.</p>
<p>Hay otro dato que debería alarmar a Altman: <strong>el 60% del equipo técnico de Inflection abandonó la empresa tras la adquisición por Microsoft</strong>, según <strong>Bloomberg</strong>. Muchos migraron a <strong>Anthropic</strong> o <strong>Mistral AI</strong>, donde los costos operativos son un <strong>30% menores</strong>. Si OpenAI no demuestra en mayo que su nuevo modelo es <strong>rentable y escalable</strong>, podría enfrentar una <strong>fuga de talento similar</strong>, especialmente hacia competidores que ya ofrecen salarios un <strong>25% más altos</strong> (según datos de <strong>Levels.fyi</strong> sobre ofertas en <strong>Anthropic</strong> vs. OpenAI). <strong>El reloj corre</strong>: en <strong>2023</strong>, <strong>Stability AI</strong> despidió al <strong>30% de su plantilla</strong> tras descubrir que sus costos en computación crecían un <strong>50% trimestral</strong>. OpenAI tiene <strong>30 días</strong> para evitar que la historia se repita.</p>
<h3>Mayo 2024: ¿El mes en que OpenAI elige entre ser GitHub o Inflection?</h3>
<p>El evento de desarrolladores de OpenAI no será solo una demostración técnica, sino un <strong>referéndum sobre su viabilidad financiera</strong>. Si el nuevo modelo requiere más de <strong>10.000 GPUs para operar a plena capacidad</strong>—como estiman analistas de <strong>Omdia</strong>—, la empresa quemará <strong>US$30 millones mensuales</strong> solo en infraestructura, <strong>antes de monetizarlo</strong>. <strong>Microsoft ya ha demostrado que no dudará en rescatar una startup de IA en crisis</strong> (como hizo con Inflection), pero esta vez el costo sería astronómico: <strong>US$13.000 millones vs. US$650 millones</strong>. La pregunta clave no es si el modelo será revolucionario, sino si <strong>evitará convertir a OpenAI en el </strong>segundo gran fracaso de IA respaldado por Microsoft<strong> en menos de un año. </strong>El precedente de Nokia sigue vivo<strong>: en </strong>2013<strong>, Microsoft pagó </strong>US$7.200 millones<strong> por su división de móviles, solo para acumular </strong>pérdidas de US$6.300 millones<strong> y </strong>18.000 despidos<strong>. Si OpenAI no demuestra en mayo que puede </strong>equilibrar innovación y sostenibilidad<strong>, Satya Nadella podría optar por </strong>reducir pérdidas<strong>, como hizo Zuckerberg con </strong>LLaMA 2<strong>—recortando un </strong>40% el presupuesto de IA en Meta para 2024<strong>. </strong>El margen de error es cero.**</p>
<div class='referencia-contenido'>Referencia de contenido: <a rel="nofollow" target="_blank" href='https://www.bloomberglinea.com/mercados/openai-se-queda-atras-apuestas-por-un-rebote-crecen-en-wall-street/'>consultar fuente original aquí</a></div>
<p>La entrada <a href="https://enfocohoy.com/openai-se-queda-atras-apuestas-por-un-rebote-crecen-en-wall-street/">OpenAI en la cuerda floja: ¿salvación con Microsoft o el nuevo Nokia de la IA?</a> se publicó primero en <a href="https://enfocohoy.com">En foco Hoy</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
