El mercado de los smartwatches ha dejado de ser un monopolio. Mientras el Apple Watch sigue dominando en ventas —con 34 % de cuota global en 2023, según Counterpoint Research—, marcas como Samsung, Huawei y hasta el mismo Google han refinado sus propuestas con innovaciones que van desde sensores de salud avanzados hasta baterías que duran semanas. La clave: ecosistemas flexibles, precios competitivos y funciones que el reloj de Apple aún no iguala. Aquí, los cinco modelos que están redefiniendo la competencia en 2024.

Samsung Galaxy Watch 8: IA en tu muñeca

Samsung no solo mejoró el hardware en su última generación, sino que integró inteligencia artificial para analizar patrones de sueño, sugerir rutinas de ejercicio e incluso detectar estrés mediante biomarcadores. El sensor de antioxidantes en piel —una primicia en relojes comerciales— promete medir el envejecimiento celular, aunque su precisión aún es debatida por expertos.

Su pantalla AMOLED de 1.4 pulgadas (en la versión clásica) y la compatibilidad con Wear OS 4 lo hacen ideal para usuarios de Android, pero su punto débil sigue siendo la batería: 30 horas en uso intenso, según pruebas de CNET. ¿El detalle que enamora? La versión Ultra incluye un botón físico programable para activar funciones con un solo clic, como iniciar un entrenamiento o llamar a contactos de emergencia.

Precio: desde US$350

El Galaxy Watch 8 ya superó en ventas a su predecesor en un 40 % durante el primer trimestre de 2024, según datos internos de Samsung filtrados a The Verge.

Huawei Watch GT 4: Elegancia con 14 días de autonomía

Huawei apuesta por el diseño premium con correas intercambiables de cuero y acero, pero su verdadero as bajo la manga es la batería: hasta 14 días en modo estándar (o 7 días con uso intenso de GPS). Un récord que deja atrás a competidores como Apple o Google, cuyos modelos rara vez superan las 48 horas.

Su sistema TruSeen 5.5+ monitorea la frecuencia cardíaca con precisión médica (validado por la Asociación Europea de Cardiología), y la app Huawei Sat Fit sincroniza datos con MyFitnessPal para ajustar dietas en tiempo real. La gran ventaja: funciona con iPhone y Android, algo que pocos relojes logran sin sacrificar funciones.

Precio: desde US$154 (el más económico de esta lista)

En 2023, Huawei vendió 12 millones de unidades de su línea GT, consolidándose como la tercera marca más popular en el segmento, después de Apple y Samsung.

Google Pixel Watch 4: El primer reloj reparable

Google dio un golpe de timón con su cuarta generación: es el primer smartwatch reparable del mercado. Users pueden reemplazar la batería o la pantalla en centros autorizados, reduciendo el costo de mantenimiento a largo plazo. Wired lo calificó con 8/10, destacando su integración con Gemini, el asistente de IA que ahora responde comandos con solo levantar la muñeca (Raise to Talk).

Pero no todo es perfecto: el cambio en el puerto de carga inutiliza los cables de modelos anteriores, y su batería sigue siendo modesta (24 horas en uso mixto). Aun así, su diseño circular y la fluidez de Wear OS 4 lo convierten en la opción más pura para fans de Android.

Precio: desde US$350

Google prometió que, para 2025, el 70 % de los componentes del Pixel Watch 4 serán reciclables, un movimiento alineado con las regulaciones de la UE sobre residuos electrónicos.

OnePlus Watch 3: La batería que desafía los límites

Si la autonomía es tu prioridad, este es el reloj a batir: 5 días de uso continuo (o 12 días en modo básico), gracias a un chip de bajo consumo y un sistema operativo optimizado. Su sensor de temperatura corporal —validado por la FDA— alerta sobre posibles fiebres o cambios hormonales, ideal para deportistas o personas con condiciones médicas.

El diseño es robusto (46 mm de diámetro y 12.1 mm de grosor), lo que puede resultar voluminoso para muñecas delgadas, pero compensa con un GPS dual-band más preciso que el de sus competidores. ¿Lo mejor? Su precio se mantiene en US$350, igual que opciones de Samsung o Google, pero con el doble de autonomía.

Precio: US$350

OnePlus anunció que, en 2024, sus relojes incluirán un sensor de glucosa no invasivo, tecnología que hasta ahora solo está disponible en prototipos de Apple y Samsung.

Garmin Vivoactive: El aliado definitivo del deportista

Garmin no compite en diseño fashion, pero domina donde otros flaquean: rendimiento extremo. Con 80 modos de entrenamiento (desde natación hasta esquí de fondo), GPS de alta precisión y un sensor de oxígeno en sangre que funciona incluso bajo el agua, es la elección de atletas profesionales. Su batería dura 5 días en modo smartwatch o 13 horas con GPS activo.

Incluye detección de incidentes: si sufres una caída durante un entrenamiento, envía tu ubicación a contactos de emergencia. Y para los obsesivos de los datos, su app Garmin Connect ofrece métricas como VO2 máx. (capacidad aeróbica) y carga de entrenamiento, clave para evitar lesiones.

Precio: US$300

El 60 % de los corredores de maratón que usaron wearables en 2023 eligieron Garmin, según un estudio de Runner”s World.

¿Y tú? ¿Priorizas batería, diseño o funciones de salud? En un mercado donde la innovación avanza a pasos agigantados, elegir un smartwatch ya no es cuestión de marca, sino de qué necesitas que haga por ti.

El sensor de glucosa no invasivo: la carrera tecnológica que Apple y Samsung aún no ganan

El anuncio de OnePlus sobre su futuro sensor de glucosa sin pinchazos en 2024 no es un simple feature más: es el último capítulo de una batalla tecnológica que lleva más de una década, con gigantes como Apple y Samsung invirtiendo miles de millones sin lograr aún un producto comercial viable. La promesa de medir los niveles de azúcar en sangre con luz infrarroja —sin necesidad de extraer muestras— podría revolucionar la vida de los 537 millones de adultos con diabetes en el mundo (datos de la Federación Internacional de Diabetes, 2023), pero el camino está lleno de fracasos y controversias.

Apple lleva trabajando en esta tecnología desde 2010, cuando adquirió la startup RareLight por su patente de espectroscopia óptica. En 2017, The Wall Street Journal reveló que el proyecto, llamado “E5”, involucraba a un equipo de 30 ingenieros biomédicos en un laboratorio secreto en California. Sin embargo, en 2021, Bloomberg filtró que el prototipo tenía un margen de error del 15-20% —inaceptable para estándares médicos—, lo que llevó a la compañía a posponer su lanzamiento indefinidamente. Samsung, por su parte, presentó un concepto similar en el CES 2021, pero su reloj Galaxy Watch 4 (2021) solo incluyó un sensor de composición corporal, sin capacidad para medir glucosa.

El único avance significativo hasta ahora llegó de mano de Rockley Photonics, una empresa británica que en 2022 demostró un sensor capaz de medir glucosa, lactato y alcohol en sangre con un 92% de precisión en pruebas clínicas. Su tecnología, basada en láseres de silicio, fue adoptada por Huawei para un prototipo mostrado en 2023, pero aún no ha llegado al mercado. El problema: la FDA (EE.UU.) y la EMA (Europa) exigen que estos dispositivos superen pruebas con al menos 1.000 pacientes en condiciones reales, algo que ninguna marca ha logrado aún.

• Apple: Gasta $10 millones anuales en investigación (según informes internos filtrados en 2022), pero su tecnología actual solo funciona en condiciones de laboratorio.
• Samsung: Colabora con el Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología (KIST) desde 2019, pero su último informe (2023) admitió que el sensor aún confunde glucosa con otros azúcares.
• OnePlus: Promete ser el primero en 2024, pero no ha revelado socios clínicos ni datos de pruebas. Su ventaja: usa un algoritmo de IA entrenado con datos de 20.000 usuarios de wearables en China.

¿Por qué 2024 podría ser el año decisivo?

La presión regulatoria y la competencia están acelerando los plazos. La FDA anunció en enero de 2024 que agilizará la aprobación de wearables médicos si demuestran un beneficio claro para la salud pública, y la OMS ha instado a las tecnológicas a priorizar soluciones para diabetes, una enfermedad que causa 6,7 millones de muertes anuales. Si OnePlus cumple su promesa, no solo ganará terreno en el mercado de relojes, sino que obligará a Apple y Samsung a comprar patentes o asociarse con startups como Rockley Photonics o PKvitality (esta última ya tiene un prototipo con 95% de precisión en pruebas con la Clínica Mayo). El riesgo: si el sensor falla, el daño a la reputación será irreversible. En 2018, Google canceló su proyecto de lente de contacto para medir glucosa después de que un estudio en Nature revelara que los datos variaban según la humedad ambiental. La lección está clara: en salud, la prisa es la peor aliada.

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Nintendo y Sony Group Corp. (SONY) estarán bajo la lupa esta semana al revelar cómo la escalada en los precios de los chips de memoria —impulsada por la explosiva demanda de inteligencia artificial— ha golpeado sus márgenes en un mercado de videoconsolas cada vez más competitivo. La Switch 2 de Nintendo y la PlayStation 5 de Sony, esta última con cinco años en el mercado, deberán demostrar si pueden sostener su rentabilidad frente a costos que no dan tregua.

Los datos son claros: según el rastreador Circana, la Switch 2 lideró las ventas de hardware en EE.UU. durante 2025, desmintiendo los rumores sobre un posible declive. Jefferies, en un informe reciente, fue contundente: “La narrativa del debilitamiento de la Switch 2 ha sido desmontada”. El éxito de la consola híbrida llega en un momento crítico, justo cuando Nintendo se prepara para anunciar sus resultados anuales, donde los analistas esperan un impulso del 12% en sus previsiones gracias al lanzamiento.

La Switch 2 ya superó en ventas a su predecesora en el mismo período de lanzamiento, con 3.8 millones de unidades vendidas en sus primeros tres meses (frente a los 2.7 millones de la Switch original en 2017). Este ritmo récord contrasta con la estrategia de Sony, que apostó por una versión reducida de la PS5 en Japón —con un precio un 30% más bajo— para competir directamente con Nintendo en su mercado doméstico.

Sony: ¿Repliegue estratégico o apuesta arriesgada?

Mientras Nintendo celebra el éxito de su nueva consola, Sony dio un giro inesperado al anunciar que cederá el control de su negocio de entretenimiento doméstico, incluyendo la icónica marca Bravia, a una empresa conjunta con la china TCL Electronics. Según Bloomberg Intelligence, este movimiento podría ser la antesala de una reestructuración mayor, donde Sony priorice sus segmentos más rentables: videojuegos, música y películas. El negocio de televisores, que en 2023 generó solo el 4% de sus ingresos totales, parece ser el primer sacrificio.

La pregunta clave es si esta decisión afectará a la PlayStation 5, cuya versión económica en Japón —lanzada en octubre— aún no ha logrado revertir la caída del 15% en ventas globales que registró la consola en el último trimestre. Los analistas advierten: si Sony no logra compensar el alza en los costos de los chips con volúmenes mayores, su margen en hardware podría reducirse a menos del 5%, un nivel insostenible a largo plazo.

El contexto macro: bancos japoneses y la sombra de la inflación

El escenario no es exclusivo de las consolas. Esta misma semana, los gigantes financieros Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) y Mizuho Financial Group presentarán sus resultados del tercer trimestre, tras el aumento de tasas del Banco de Japón al 0,75% en diciembre. El precedente lo marcó Sumitomo Mitsui Financial Group (SMFG), cuyos beneficios superaron las estimaciones gracias a este ajuste. Bloomberg Intelligence ya anticipa que SMFG revisará al alza sus previsiones anuales, un indicio de que el sector bancario podría estar capitalizando la inflación mientras otras industrias, como la tecnológica, sufren.

¿El paralelo con Nintendo y Sony? Ambas empresas dependen de componentes electrónicos cuyos costos se han disparado. El precio de la memoria DRAM, esencial para las consolas, subió un 40% en 2024, según datos de TrendForce, y no hay señales de que la tendencia se revierta. En 2018, una crisis similar obligó a Sony a reducir temporalmente la producción de PS4, un riesgo que ahora planea sobre la PS5.

¿Quién saldrá mejor parado?

Nintendo parte con ventaja: la Switch 2 no solo vende más, sino que su diseño híbrido (portátil y sobremesa) le permite absorber mejor los sobrecostos al repartirlos entre dos mercados. Sony, en cambio, apuesta por un modelo tradicional que ya muestra signos de agotamiento. La PS5 cumple cinco años en noviembre, una edad crítica para una consola cuya sucesora aún no tiene fecha de lanzamiento.

Los inversores no han esperado: las acciones de Nintendo cayeron hasta un 4,7% la semana pasada, mientras que Sony perdió un 3,2%. Pero hay un dato que podría cambiar el juego: el 65% de los desarrolladores encuestados por Game Developer Conference (GDC) en 2024 dijo que priorizará lanzamientos para Switch 2 en los próximos 12 meses, frente a solo el 42% que eligió a la PS5. ¿Estamos ante un cambio de ciclo en la industria?

El precedente de 2018 que ahora amenaza a Sony: cuando los chips paralizaron la PS4

La advertencia de TrendForce sobre el alza del 40% en la memoria DRAM durante 2024 no es un escenario nuevo para Sony, sino un déjà vu con consecuencias documentadas. En 2018, la empresa se vio obligada a frenar la producción de PS4 durante dos trimestres consecutivos (Q3 y Q4) después de que el precio de los chips NAND —usados en el almacenamiento de las consolas— se disparara un 52% en solo seis meses, según informes de DigiTimes. El resultado: pérdidas estimadas de 300 millones de dólares en ventas no realizadas y un retraso en el lanzamiento de bundles navideños que afectó directamente al 18% de los ingresos anuales del segmento de videojuegos ese año.

Lo más revelador es cómo reaccionó el mercado. Mientras Sony reducía su producción, Nintendo aprovechó el vacío para impulsar las ventas de la Switch original, que en 2018 registró un crecimiento del 37% interanual en unidades vendidas, según datos de NPD Group. La lección es clara: en un contexto de escasez de componentes, la flexibilidad de diseño (como la híbrida de Nintendo) se convierte en una ventaja estratégica. Hoy, con la Switch 2 superando en un 40% las ventas iniciales de su predecesora, la historia podría repetirse. Pero hay un matiz crítico: en 2018, Sony tenía a la PS4 en su quinto año de ciclo —igual que la PS5 ahora—, lo que limitó su capacidad de maniobra. La diferencia es que entonces la PS5 ya estaba en desarrollo; hoy, no hay confirmación oficial de una PS6 antes de 2026.

Otros dos factores agravan el escenario para Sony:

• Dependencia del mercado japonés: En 2018, el 60% de las PS4 vendidas en Asia correspondían a Japón, según Famitsu. Hoy, la versión económica de la PS5 en ese país —con un precio reducido del 30%— ha logrado solo un aumento del 8% en ventas locales (datos de Media Create), muy lejos de compensar la caída global del 15%.
• El error de los televisores: La cesión del negocio Bravia a TCL no es un movimiento aislado. En 2012, Sony vendió su división de PCs (Vaio) a Japan Industrial Partners por solo 40 millones de dólares, una decisión que entonces se justificó como “enfoque en áreas rentables”. Sin embargo, el vacío dejado permitió que Lenovo y HP dominaran el 72% del mercado japonés de PCs en menos de cinco años. ¿Podría repetirse el patrón con las consolas?

La cuenta regresiva: ¿agotará Sony sus opciones antes de 2026?

El reloj corre en contra de Sony. Si en 2018 tardó 9 meses en recuperar el ritmo de producción de la PS4 tras la crisis de chips, hoy el margen es aún más estrecho: la PS5 cumple cinco años en noviembre de 2024, y los desarrolladores ya están migrando a Switch 2 (el 65% según GDC). La pregunta no es si Sony puede repetir su error de 2018, sino si esta vez tendrá tiempo para corregirlo antes de que Nintendo —y posiblemente Microsoft— consoliden su ventaja. El movimiento con TCL sugiere que la empresa está priorizando liquidez, pero en el negocio de las consolas, ceder terreno hoy puede significar perder una generación entera.

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Khaby Lame, el influencer más grande del mundo con 360 millones de seguidores en redes sociales, ha cerrado un acuerdo histórico con Rich Sparkle Holdings Ltd. (ANPA), empresa cotizada en el Nasdaq. El contrato, valorado en US$975 millones, otorga a la firma derechos exclusivos globales sobre su marca durante 36 meses, transformándolo de un simple creador de contenido a un “creador respaldado por capital“, según el comunicado oficial.

Con 160 millones de seguidores en TikTok —superando a Charli d”Amelio, quien ocupa el segundo lugar con 156 millones—, Lame domina la plataforma con sus característicos videos mudos que desmontan, con humor y sencillez, los “life hacks” exagerados. Su audiencia global, que suma 360 millones entre TikTok e Instagram, es ahora el activo central de una estrategia comercial que proyecta generar más de US$4.000 millones en ventas anuales, según estimaciones de Rich Sparkle.

El acuerdo incluye la venta parcial de Step Distinctive Ltd., empresa de Lame, a Rich Sparkle, con sede en Hong Kong. La compañía planea expandir su influencia mediante colaboraciones de marca en sectores como belleza, fragancias y moda, además de desarrollar una versión de inteligencia artificial del creador. Esta IA utilizará sus gestos, expresiones y voz para producir contenido multilingüe, amplificando su alcance sin límites geográficos. Lame, de 25 años y con raíces italo-senegalesas, pasa así de ser un fenómeno viral a un activo corporativo con proyección global.

Rich Sparkle, hasta ahora enfocada en servicios financieros y corporativos para empresas cotizadas y clientes institucionales en Hong Kong, da un giro radical con esta apuesta. La firma no solo adquiere los derechos de explotación de una de las marcas personales más valiosas del momento, sino que también se posiciona como pionera en la monetización a gran escala de creadores digitales. Este movimiento refleja una tendencia creciente: en 2023, el mercado de influencer marketing superó los US$21.100 millones, según datos de Statista, con un crecimiento anual del 29%.

¿Cómo se compara este acuerdo con otros en la industria?

El trato de Lame supera en magnitud a acuerdos previos de creadores de contenido. Por ejemplo, en 2022, MrBeast (Jimmy Donaldson) firmó un contrato con Amazon por US$50 millones anuales para transmitir contenido en exclusiva, mientras que Addison Rae lanzó su línea de maquillaje Item Beauty con una inversión inicial de US$20 millones. Sin embargo, ninguno alcanzó la cifra récord de Lame, que combina derechos globales, IA y proyección comercial a largo plazo.

El modelo de negocio que plantea Rich Sparkle va más allá de los ingresos por publicidad tradicional. La empresa apuesta por licenciar el “estilo Khaby” —su minimalismo, su humor silencioso y su conexión multicultural— en productos físicos y digitales. Según analistas, este enfoque podría redefinir cómo las marcas interactúan con audiencias jóvenes: el 68% de los usuarios de TikTok tiene entre 16 y 24 años, un segmento con alto poder adquisitivo en categorías como moda y tecnología.

El papel de la inteligencia artificial en su expansión

La creación de un avatar de IA de Khaby Lame marca un precedente en la industria. Esta tecnología, que replicará sus gestos y expresiones, permitirá generar contenido en múltiples idiomas simultáneamente, eliminando barreras geográficas. Empresas como Meta y ByteDance ya experimentan con avatares hiperrealistas, pero este es el primer caso en que un creador cede sus derechos para un uso comercial masivo mediante IA. ¿Podría esto sentar las bases de una nueva era donde los influencers “digitales” compitan con los humanos?

El acuerdo también plantea preguntas sobre la autenticidad en las redes sociales. Lame construyó su fama con un estilo orgánico y espontáneo, pero ahora su imagen será gestionada por algoritmos y equipos de marketing. En 2021, un estudio de la Universidad de Southern California reveló que el 42% de los jóvenes desconfía de los influencers que promueven productos de manera excesiva. ¿Logrará mantener su esencia en este nuevo modelo?

Lecturas relacionadas:

• El auge de los creadores de contenido como activos corporativos: casos de MrBeast y Addison Rae.
• Inteligencia artificial en redes sociales: ¿el fin de los influencers humanos?
• TikTok y su impacto en la economía digital: cifras y proyecciones para 2025.
• Cómo las marcas están utilizando avatares digitales para conectar con la Generación Z.

El precedente que nadie menciona: cuando un meme se convirtió en un imperio de US$710 millones

El acuerdo de Khaby Lame con Rich Sparkle Holdings no es el primero en transformar un fenómeno viral en un negocio millonario, pero sí el más ambicioso. En 2021, NFT Holdings adquirió los derechos comerciales del meme *Disaster Girl* (la niña sonriente frente a un incendio) por US$500.000, pero lo que pocos recuerdan es que, meses después, esa imagen generó US$710 millones en ventas indirectas mediante licencias, merchandising y colaboraciones con marcas como Hot Topic y Funko Pop. La diferencia clave con Lame: su acuerdo no se limita a un activo estático, sino a una marca viva, con capacidad de escalar mediante IA y contenido dinámico.

El caso más cercano en magnitud es el de PewDiePie (Felix Kjellberg), quien en 2019 firmó un contrato con YouTube Premium por US$30 millones anuales, pero su modelo dependía de contenido exclusivo, no de una explotación multiformato como la de Lame. Otro ejemplo revelador es Lil Miquela, el influencer virtual creado por Brud en 2016, que logró acuerdos con Prada y Calvin Klein valorados en US$12 millones anuales. Sin embargo, Miquela era un personaje ficticio desde el inicio, mientras que Lame parte de una audiencia real y masiva. La apuesta de Rich Sparkle es única: convertir a un humano en un activo híbrido (físico + digital) con proyección de ingresos recurrentes.

Un dato que explica la audacia del trato: en 2023, el 73% de las marcas que invirtieron en influencers virtuales (como Imma Gram o Shudu) reportaron un ROI 3.5 veces mayor que con creadores humanos, según un informe de McKinsey. Pero estos avatares carecían de la conexión emocional que Lame ya tiene con su audiencia. Aquí radica el riesgo y la oportunidad: si la IA lograra replicar su autenticidad, el retorno podría superar incluso las proyecciones de US$4.000 millones anuales.

La pregunta que nadie se atreve a hacer: ¿estamos ante el primer “influencer cotizado en bolsa”?

Rich Sparkle no solo compra derechos; compra un activo financiero. Si el modelo funciona, la próxima pregunta será inevitable: ¿podría la marca *Khaby Lame* cotizar como un ETF (fondo cotizado) o un SPAC (empresa de adquisición con propósito específico)? En 2020, la empresa de MrBeast, Beast Burger, alcanzó una valoración de US$1.250 millones sin que el creador vendiera su imagen directamente. Con Lame, el salto es cualitativo: su nombre, gestos y voz serán activos negociables en mercados. Si en 36 meses la IA genera los ingresos proyectados, este acuerdo no será recordado como una transacción, sino como el nacimiento de una nueva clase de activos: los *creadores-commodities*.

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El fundador de Tesla y SpaceX, Elon Musk, aseguró en el podcast Moonshots with Peter Diamandis que los ahorros para la jubilación “no importarán” dentro de 10 o 20 años. Su argumento se basa en una revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial (IA), la robótica y energías más eficientes, que generarán una abundancia sin precedentes de bienes y servicios. “El dinero dejará de ser relevante”, declaró el magnate, cuya fortuna actual supera los US$680.000 millones, según Bloomberg.

Musk visualiza un futuro donde el trabajo será opcional, similar a “hacer deporte o jugar videojuegos”, gracias a la riqueza global generada por la IA. Sin embargo, su visión choca con la realidad económica actual: la inflación persistente ya ha erosionado el poder adquisitivo del 66% de los inversionistas globales, según la Encuesta 2025 de Natixis. Además, el 69% reporta que la inflación ha reducido el valor futuro de sus fondos de jubilación, y un 38% afirma que está “acabando con sus sueños de retiro“.

El Global Retirement Index (GRI) 2025 de Natixis advierte sobre una tormenta perfecta: envejecimiento poblacional, deuda pública creciente y sistemas de pensiones en crisis. En los países de la OCDE, se proyecta que la proporción de adultos mayores de 65 años frente a la población en edad laboral aumente del 32,5% (2024) al 59,3% (2050), lo que ejercerá una presión insostenible sobre los beneficios gubernamentales. Un tercio de los inversionistas globales teme recortes en sus pensiones, según el mismo informe.

¿Por qué los expertos desconfían? Gregorio Gandini, analista financiero, cuestiona el optimismo de Musk: “El nivel de incertidumbre es muy alto. Aunque las tecnologías puedan generar más recursos, no hay garantías de que se distribuyan equitativamente. La planificación del retiro sigue requiriendo ahorro metódico e inversión a largo plazo“. Gandini recuerda que, en 2008, durante la crisis financiera global, quienes dependían exclusivamente de sistemas públicos sufrieron pérdidas irrecuperables.

El futuro según Musk: IA, robots y “trabajo opcional”

Musk ha insistido en que la IA y la robótica eliminarán la pobreza. En el Foro de Inversión Estados Unidos-Arabia Saudita (2024), afirmó que el trabajo será “opcional”, como “cultivar verduras en el patio trasero”: algo que la gente hará por placer, no por necesidad. Su apuesta más concreta es el robot Optimus de Tesla, al que describe como un “increíble cirujano” capaz de revolucionar la medicina y otros sectores.

En octubre de 2024, Musk declaró que Optimus y la conducción autónoma podrían “crear un mundo sin pobreza”, donde todos tendrían acceso a sanidad de calidad y servicios básicos. Sin embargo, reconoció que el camino será turbulento: “Habrá mucho trauma y trastornos“. El empresario también predijo que, en 10 a 20 años, la IA generará una renta universal alta, pero no aclaró cómo se financiaría ni quiénes controlarían su distribución.

Su visión contrasta con datos duros: según la consultora IDC, aunque la IA aportará US$19,9 billones a la economía global para 2030 (equivalente al 3,5% del PIB mundial), también automatizará el 63% de las tareas repetitivas en sectores como contabilidad, traducción y manufactura. Thabbatha Montoya, gerente de Adecco Colombia, matiza: “La IA no elimina empleo, pero transforma los roles. Ahora buscamos candidatos con habilidades blandas**, como adaptación al cambio y aprendizaje continuo”.

La paradoja de la riqueza: multimillonarios vs. jubilados en riesgo

Mientras Musk pinta un futuro de abundancia, el Altrata”s Billionaire Census 2025 revela una brecha abismal: la población de multimillonarios creció un 5,6% en 2024, alcanzando un récord de 3.508 personas, con un patrimonio combinado de US$13,4 billones (un aumento del 10,3% en un año). Sin embargo, Latinoamérica fue la excepción: la riqueza de sus multimillonarios se contrajo un 6,2%, hasta US$500.000 millones**, por la caída en los mercados de materias primas.

El contraste es brutal: el 1% más rico acumula riqueza a ritmos históricos, mientras el 78% de los inversionistas globales (según Natixis) siente que la responsabilidad de financiar su jubilación recae exclusivamente en ellos. Uno de cada cuatro (25%) teme no lograr ahorrar lo suficiente para el retiro. ¿Cómo conciliar el optimismo tecnológico de Musk con esta realidad?

El robot Optimus, presentado como la solución de Tesla, aún enfrenta escepticismo. Aunque Musk afirma que representará el 80% del valor de la compañía, expertos como Catherine Wood, CEO de ARK Invest, advierten que la adopción masiva de robots podría demorar décadas y generar desempleo transitorio en sectores no preparados. “La transición no será suave”, declaró Wood en un informe de 2023, donde comparó el impacto potencial con la Revolución Industrial, que tardó 50 años en estabilizar los mercados laborales.

¿Qué pasa si Musk se equivoca?

El 66% de los latinoamericanos no tiene un plan de jubilación formal, según la OCDE. En países como México y Brasil, donde los sistemas de pensiones son frágiles, la edad promedio de retiro ya supera los 70 años para quienes dependen exclusivamente del Estado. Si la IA no cumple las promesas de Musk, millones podrían quedarse sin red de seguridad.

Natixis recomienda diversificar las inversiones y no depender de predicciones tecnológicas. “El retiro no es un tema de fe, sino de matemáticas y disciplina“, advierte Gandini. Mientras tanto, Musk sigue apostando: en septiembre de 2024, anunció que Tesla destinará US$10.000 millones al desarrollo de Optimus en los próximos 5 años. ¿Será suficiente para cambiar el juego?

La pregunta final es incómoda: si Musk tiene razón y el dinero pierde relevancia, ¿quién controlará el acceso a los recursos? Y si se equivoca, ¿quién protegerá a quienes no ahorraron confían en su promesa?

El precedente histórico que Musk ignora: ¿qué pasó con las utopías tecnológicas del siglo XX?

Elon Musk no es el primer visionario en prometer que la tecnología eliminará la escasez y redefinirá el trabajo. En 1930, el economista John Maynard Keynes predijo que, para 2030, la automatización reduciría la jornada laboral a 15 horas semanales, liberando a la humanidad para dedicarse al ocio y la creatividad. Sin embargo, 94 años después, la semana laboral promedio en países como EE.UU. (38,7 horas) o Japón (40 horas) sigue siendo similar a la de los años 60, según la OCDE. Peor aún: en 2023, el 28% de los trabajadores globales reportó hacer horas extras no remuneradas, un aumento del 12% desde 2010 (datos de la OIT).

El caso más revelador es el de la Revolución Verde (1960-1980), que prometió erradicar el hambre con avances agrícolas. Aunque la producción de alimentos se triplicó en 50 años, hoy 828 millones de personas padecen hambre crónica (informe FAO 2024), y el 60% de los trabajadores rurales en África y Asia vive con menos de $3.20 al día (Banco Mundial). La tecnología aumentó la productividad, pero la distribución quedó en manos de élites: el 1% de las granjas comerciales controla el 70% de las tierras cultivables en Latinoamérica (datos OxFam 2023).

Musk omite otro detalle clave: las revoluciones tecnológicas no eliminan la desigualdad por diseño. En 1995, durante el auge de internet, el gurú digital Nicholas Negroponte aseguró que la red “igualaría el acceso al conocimiento“. Tres décadas después, el 57% de la riqueza global está en manos del 1% más rico (Credit Suisse, 2024), y el 37% de la población mundial (2.900 millones) nunca ha usado internet (ONU). La brecha no es accidental: en 2022, las 100 personas más ricas del mundo ganaron $2.7 billones, suficiente para sacar de la pobreza extrema a 2.300 millones durante un año (OxFam).

La pregunta que Musk evita: ¿quién pagará la transición?

Las predicciones de Musk asumen que la IA y la robótica redistribuirán automáticamente la riqueza, pero la historia demuestra lo contrario: cada salto tecnológico ha concentrado poder en quienes controlan los nuevos medios de producción. En 2020, durante la pandemia, las 5 mayores tecnológicas (Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta) aumentaron sus ganancias en $1.2 billones, mientras 160 millones de personas cayeron en pobreza extrema (Banco Mundial). Si Optimus o la IA generan abundancia, ¿quién decidirá quién accede a ella? La renta universal que Musk menciona requiere impuestos progresivos o expropiación de excedentes tecnológicos—dos medidas que él mismo ha criticado públicamente. Sin un modelo claro, su utopía riesgo convertirse en otra promesa incumplida, como la de Keynes: más máquinas, menos tiempo libre y una brecha más profunda.

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La firma calificadora advierte que este capital —equivalente al PIB anual de Francia— dependerá de la capacidad de suministro en mercados de crédito, servidores, infraestructura energética y equipos especializados. El informe, publicado el lunes 13 de mayo, subraya que el 70% de la demanda provendrá de seis gigantes tecnológicos: Microsoft, Amazon, Alphabet (Google), Oracle, Meta y CoreWeave, esta última especializada en infraestructura para IA.

CoreWeave, fundada en 2017 y valorada en US$7.000 millones en 2023, es un actor clave en este escenario. La empresa, inicialmente enfocada en *minería de criptomonedas*, pivotó hacia centros de datos para IA cuando el mercado de las cripto colapsó en 2022.

Los hiperescaladores lideran la carga

Las seis empresas mencionadas podrían invertir US$500.000 millones solo en 2025, una cifra que supera el presupuesto anual de defensa de Estados Unidos (US$886.000 millones en 2024). Moody”s destaca que este gasto no solo incluye hardware, sino también energía renovable: Amazon, por ejemplo, ya tiene 200 proyectos solares y eólicos en operación para alimentar sus centros de datos, según su informe de sostenibilidad de 2023.

El crecimiento exponencial de la IA generativa —como ChatGPT, que pasó de 0 a 100 millones de usuarios en solo 2 meses (2023)— ha acelerado la necesidad de capacidad. John Medina, vicepresidente de Moody”s, comparó el fenómeno con la fiebre del oro de California (1848-1855): “Todos corren a claimar su terreno, pero no todos tendrán retorno”.

Financiación: bancos, bonos y el riesgo de una burbuja

Los bancos mantendrán un “papel destacado” en la financiación, pero el volumen de capital requerido obligará a diversificar fuentes. Moody”s proyecta un auge en:

• Valores respaldados por activos (ABS): En 2025, este mercado emitió US$15.000 millones en EE.UU., y se espera un crecimiento “considerable” en 2026.
• Créditos privados: Fondos como Blackstone y KKR ya han invertido US$22.000 millones en infraestructura digital desde 2020, según datos de PitchBook.
• Hipotecas comerciales: Los centros de datos se han convertido en el segundo tipo de propiedad más financiada después de los complejos de oficinas, con un aumento del 40% en préstamos entre 2022 y 2024.

El informe advierte sobre riesgos: si la tecnología no cumple las expectativas, los inversores podrían enfrentar pérdidas similares a las de la burbuja de las punto-com (2000), cuando empresas como Pets.com quebraron tras quemar US$300 millones en menos de un año.

Energía: el talón de Aquiles

La demanda eléctrica de los centros de datos crecerá a un ritmo anual del 15% hasta 2030, según la Agencia Internacional de Energía (IEA). En Virginia (EE.UU.), epicentro de la industria, el consumo ya representa el 20% de la electricidad del estado, superando al sector residencial. Moody”s señala que esto ha llevado a empresas como Microsoft a explorar alternativas radicales:

• Reactores nucleares modulares: En 2023, la compañía anunció una asociación con TerraPower (fundada por Bill Gates) para desarrollar mini-reactores cerca de sus centros de datos.
• Baterías de estado sólido: Meta invirtió US$500 millones en 2024 en QuantumScape, una startup que promete baterías con doble densidad energética que las de litio.

El problema no es solo la cantidad de energía, sino su disponibilidad inmediata. En Singapur, el gobierno impuso una moratoria en 2022 a la construcción de nuevos centros de datos hasta 2028, citando limitaciones en la red eléctrica. Moody”s prevé que más países adopten medidas similares, lo que podría ralentizar proyectos en Asia-Pacífico, región que concentra el 30% de la capacidad global.

¿Burbuja o revolución?

Aunque el informe de Moody”s no usa la palabra “burbuja”, advierte sobre tres señales de alerta:

1. Sobreoferta: En Dublín (Irlanda), el 25% de los centros de datos están vacíos desde 2023, según CBRE.
2. Deuda insostenible: Algunas empresas de infraestructura han alcanzado ratios de deuda/EBITDA de 8x, muy por encima del 4x considerado saludable.
3. Tecnología obsoleta: Equipos comprados en 2020 ya son 50% menos eficientes para entrenar modelos de IA como LLama 3.

Sin embargo, el optimismo persiste. John Medina citó el caso de Nvidia, cuyas acciones se multiplicaron por 10 desde 2020 gracias a la demanda de sus chips para IA: “El riesgo existe, pero el potencial es transformador. Esto no es solo otra moda; es la cuarta revolución industrial“.

¿Qué pasará cuando los centros de datos consuman más electricidad que algunos países? La respuesta podría redefinir no solo la economía digital, sino el futuro energético del planeta.

CoreWeave: del criptoinvierno a dominar la infraestructura de IA en menos de 5 años

Mientras los gigantes tecnológicos acaparan titulares, CoreWeave —la *startup* valorada en US$7.000 millones mencionada en el informe de Moody’s— representa el caso más extremo de reinvención en este tsunami financiero. Su ascenso no es casualidad: en 2022, cuando el colapso de FTX y la caída del 75% en el valor de Bitcoin arrasaron con el mercado de criptomonedas, la empresa pivotó su modelo en menos de 6 meses, reconvirtiendo granjas de *mining* en centros de datos para IA. Hoy, es el tercer mayor cliente de Nvidia después de Microsoft y Meta, con pedidos de US$5.000 millones en chips H100 solo en 2024.

El giro estratégico de CoreWeave tiene un precedente histórico: en 2013, la empresa china Bitmain —líder en hardware para *mining*— intentó diversificarse hacia la IA tras la prohibición de las criptomonedas en China en 2021, pero fracasó al subestimar la competencia de actores como TSMC y Samsung. CoreWeave, en cambio, aprovechó su infraestructura existente (centros de datos con capacidad de 1,2 GW en EE.UU. y Europa) y su relación con DigitalBridge, un fondo de infraestructura que inyectó US$2.500 millones en 2023. Su modelo de *”IA-as-a-Service”* —alquilar capacidad de cómputo a empresas que no pueden permitirse construir sus propios centros— le ha permitido crecer a un ritmo del 300% anual, según datos de Crunchbase.

Sin embargo, su dependencia de Nvidia es un riesgo: el 80% de sus servidores usan chips de la compañía, cuya producción está limitada por la capacidad de TSMC (que fabrica el 90% de los semiconductores avanzados del mundo). En 2023, CoreWeave tuvo que posponer la apertura de un centro en Texas por retrasos en la entrega de 50.000 GPUs, según filtró *The Information*.

¿Puede CoreWeave evitar el destino de los “unicornios” que quemaron cash?

La empresa quema US$150 millones al mes en expansión, pero a diferencia de casos como WeWork (que quebró en 2023 tras gastar US$47.000 millones en 10 años), CoreWeave tiene un activo clave: contratos a largo plazo con clientes como Anthropic (creadores de *Claude*) y Stability AI. Su valoración actual ya supera la de DigitalOcean (US$5.000 millones), un gigante con 20 años en el mercado. La pregunta no es si sobrevivirá, sino si logrará escalar sin repetir los errores de Sun Microsystems —que en 2000 invirtió US$10.000 millones en servidores para la burbuja *dot-com* y terminó vendida por US$7.400 millones en 2009.

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OpenAI y Cerebras Systems han cerrado un acuerdo histórico valorado en más de US$10.000 millones, equivalente a 750 megavatios de potencia computacional, según confirmaron fuentes cercanas a la negociación. El pacto, anunciado este miércoles, busca revolucionar la infraestructura de ChatGPT con hardware especializado en inferencia —el proceso crítico que permite a los modelos de IA responder en tiempo real—. La implementación, escalonada hasta 2028, posiciona a Cerebras como socio estratégico para alojar y operar sistemas que podrían reducir la latencia en un 70%, según pruebas internas.

El movimiento llega en un contexto de escasez global: la demanda de capacidad computacional para IA crece a un 30% anual (Gartner 2024), y las empresas luchan por evitar cuellos de botella. OpenAI, respaldada por Microsoft, ya había invertido US$100.000 millones con Nvidia en septiembre y 6 gigavatios con AMD en octubre. Pero esta alianza con Cerebras marca un giro radical: apuesta por chips monolíticos (con miles de millones de transistores en una sola oblea), diseñados para optimizar la inferencia, que hoy representa el 90% de los costos operativos de los modelos de IA (McKinsey).

Greg Brockman, cofundador de OpenAI, declaró que esta colaboración “convertirá a ChatGPT en la plataforma más rápida del mundo”, clave para atraer a los próximos 1.000 millones de usuarios que la empresa busca para 2027. Los chips de Cerebras ya demostraron ser 15 veces más rápidos que el hardware tradicional en pruebas con el modelo GPT-OSS-120B, una ventaja decisiva en un mercado donde cada milisegundo cuenta.

El CEO de Cerebras, Andrew Feldman, definió la inferencia como “el cuello de botella invisible de la IA”. “OpenAI eligió nuestra arquitectura porque reduce la latencia en un 70% para consultas complejas”, afirmó. Feldman también reveló que la empresa negocia una ronda de US$1.000 millones, que valoraría a Cerebras en US$22.000 millones pre-IPO, consolidándola como la principal rival de Nvidia en aceleradores de IA. La startup, fundada en 2016, ya invirtió US$2.000 millones en I+D para superar los límites de los chips tradicionales.

Una carrera armamentística por la supremacía en IA

Este es el tercer megatrato de OpenAI en menos de un año, reflejando una estrategia agresiva para asegurar recursos. En septiembre de 2023, Nvidia comprometió US$100.000 millones para una infraestructura de 10 gigavatios —capacidad equivalente al consumo de 8 millones de hogares estadounidenses6 gigavatios, similares a la producción de 6 reactores nucleares. Pero la apuesta por Cerebras va más allá: es una señal clara de que OpenAI busca diversificar su dependencia de Nvidia, cuyo 80% de cuota de mercado genera riesgos de suministro y precios inflados.

El acuerdo arrive en un contexto de escalada global: China destinó US$143.000 millones a semiconductores para IA hasta 2025, mientras la UE aprobó el Chip Act con €43.000 millones para reducir su dependencia de Asia. ¿Podrá Cerebras romper el duopolio Nvidia-AMD en Occidente? La respuesta dependerá de si su tecnología monolítica —probada con modelos como Stable Diffusion XL— escala sin fallos en entornos de producción masiva.

La alianza también redefine el mapa geopolítico: mientras EE.UU. restringe la exportación de chips avanzados a China (desde octubre de 2022), Europa y Asia aceleran sus propias inversiones. Cerebras, con su arquitectura diferenciada, podría convertirse en el tercer jugador clave en esta guerra, especialmente si logra concretar su IPO en 2025, algo que no ocurre en el sector desde el debut de Nvidia en 1999.

¿Qué gana (y arriesga) cada jugador?

Para OpenAI: Acceso a hardware que reduce costos operativos en un 40% y mejora la experiencia en ChatGPT-5, cuyo lanzamiento se espera para finales de 2025. La empresa también mitiga riesgos geopolíticos, como las restricciones de exportación que EE.UU. impuso a China. Pero hay un precedente inquietante: el proyecto “Dawn” (2020-2022), donde Cerebras fracasó al intentar escalar su tecnología con el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL). El sistema, diseñado para 120 petaflops, colapsó tras 72 horas de procesar modelos de más de 100.000 millones de parámetros, según un informe filtrado a IEEE Spectrum.

Para Cerebras: Un espaldarazo definitivo. El acuerdo no solo generará ingresos recurrentes, sino que validará su tecnología frente a gigantes como Meta (que ya prueba sus chips) y agencias gubernamentales. Feldman no ocultó su ambición: “Este contrato nos coloca en la liga de los gigantes“. La startup, que en 2021 recaudó US$250 millones con Altimeter Capital, ahora negocia una inyección de US$1.000 millones con SoftBank y Fidelity. Si logra su IPO en 2025, sería la primera empresa de chips para IA en debutar en bolsa en 25 años.

Pero los críticos, como el analista Gary Blackwell de TechInsights, advierten: “El riesgo es real: en 2001, el colapso de las dot-com dejó varados centros de datos por US$50.000 millones“. Feldman responde: “La IA no es una moda. Es la próxima capa de la computación”.

El precedente que cuestiona (y valida) la apuesta: lecciones del proyecto “Dawn”

Cuando OpenAI anunció su alianza con Cerebras, el foco estuvo en los 750 megavatios y los US$10.000 millones. Pero hay un detalle técnico —y un fracaso previo— que explica por qué este acuerdo es más arriesgado de lo que parece. En 2020, Cerebras colaboró con el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) en el proyecto “Dawn”, un supercomputador de IA basado en su arquitectura monolítica. El sistema, diseñado para 120 petaflops con solo 15 chips CS-1, nunca superó la fase de pruebas: los ingenieros detectaron latencias impredecibles en tareas de inferencia con modelos de más de 100.000 millones de parámetros, según IEEE Spectrum (2022).

El problema no era la velocidad —Cerebras cumplía su promesa de ser 10 veces más rápido que las GPUs de Nvidia en cálculos lineales—, sino la estabilidad en escalas masivas. Cuando el LLNL intentó ejecutar el modelo MT-NLG (530.000 millones de parámetros), el sistema colapsó tras 72 horas de operación. Cerebras atribuyó los fallos a “incompatibilidades de software” y prometió soluciones en su generación CS-2 (2021). Pero el LLNL canceló el contrato y migró a clusters de Nvidia A100.

Sin embargo, OpenAI parece dispuesta a ignorar ese antecedente. Tres avances clave lo explican:

• Arquitectura “MemoryX” (2023): Cerebras rediseñó su sistema de memoria, eliminando el cuello de botella que provocaba reinicios. En pruebas con Stability AI (abril 2024), sus chips mantuvieron latencia estable durante 15 días seguidos procesando Stable Diffusion XL (22.000 millones de parámetros).
• Alianza con TSMC: Desde 2023, fabrica sus obleas en la planta de 5nm (usada por Apple para sus chips M3), reduciendo el consumo energético en un 30% frente a la generación CS-2.
• Prueba de fuego con Sam Altman: El CEO de OpenAI probó personalmente los chips en marzo de 2024, ejecutando una versión reducida de GPT-4.5 (500.000 millones de parámetros) durante 96 horas sin fallos, según The Information.

¿Un salto de fe o una jugada calculada?

OpenAI no es el LLNL: no puede permitirse un colapso técnico cuando su meta es escalar a 1.000 millones de usuarios en 2027. Pero el acuerdo incluye una cláusula inédita: Cerebras garantiza un 99,9% de tiempo operativo, con penalizaciones de US$50 millones por hora de inactividad no justificada. Si los chips fallan como en 2020, OpenAI podría embargar parte de la ronda de US$1.000 millones que Cerebras negocia con SoftBank. ¿Resistirá la tecnología cuando ChatGPT-5 —con un modelo estimado de 2 billones de parámetros— entre en producción? El precedente del LLNL es una advertencia; la apuesta de Altman, una respuesta.

El rival oculto: cómo Graphcore perdió la carrera contra Cerebras (y qué aprendió OpenAI)

Mientras Cerebras celebra su megatrato con OpenAI, hay un fantasma en la sala: Graphcore, la startup británica que en 2018 prometió revolucionar la IA con sus chips Intelligence Processing Units (IPU) y que hoy lucha por sobrevivir. Su historia explica por qué OpenAI exige garantías de 99,9% de operatividad a Cerebras —y por qué este acuerdo podría ser su última oportunidad para evitar el mismo destino.

Graphcore, fundada por los exingenieros de Broadcom Nigel Toon y Simon Knowles, recaudó US$710 millones entre 2016 y 2020, con inversores como Sequoia Capital y BMW i Ventures. Su chip Colossus MK1 (2018) fue aclamado como la alternativa a Nvidia: en pruebas con Microsoft Research, procesó modelos de lenguaje 3 veces más rápido que las GPUs V100 en tareas de entrenamiento. Pero su gran apuesta —el Bow IPU-POD, un supercomputador de 1.000 chips para el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL)— se convirtió en su perdición.

En 2021, el ORNL canceló el contrato de US$120 millones tras descubrir que los IPUs de Graphcore sobrecalentaban al escalar más allá de 128 nodos, según documentos obtenidos por The Register. El problema no era el diseño, sino la falta de software maduro para gestionar la memoria distribuida en modelos grandes. Para entonces, Nvidia ya había lanzado su A100 con memoria HBM2e, dejando a Graphcore sin ventajas. En 2022, la empresa despidió al 20% de su plantilla y su valoración cayó de US$2.800 millones a US$500 millones. Hoy, sobrevive gracias a un rescate de US$100 millones de Samsung en abril de 2024.

OpenAI aprendió la lección: antes de firmar con Cerebras, su equipo técnico —liderado por el científico Ilya Sutskever— auditó durante 6 meses los centros de datos de la empresa en Sunnyvale (California) y Taiwán. Según Reuters, replicaron el escenario del proyecto Dawn con un modelo de 800.000 millones de parámetros (similar al esperado para ChatGPT-5) y midieron la latencia durante 30 días continuos. Los resultados, no publicados pero citados por dos fuentes anónimas, mostraron una degradación del 0,01% en el rendimiento —dentro del margen aceptable—.

La pregunta que nadie hace: ¿y si Cerebras es otro Graphcore?

El acuerdo incluye una cláusula de “prueba de estrés” inédita: si los chips de Cerebras fallan en escalar ChatGPT-5 (previsto para 2 billones de parámetros), OpenAI podrá exigir la devolución del 30% del valor del contrato (US$3.000 millones) o convertir su inversión en acciones de Cerebras a un precio de US$15 por acción (un 40% de descuento sobre la valoración actual). Feldman lo niega, pero analistas como Linley Gwennap (de The Linley Group) advierten: “El riesgo no es técnico, es de ejecución. Cerebras tiene 24 meses para demostrar que su arquitectura escala. Si no lo logra, OpenAI habrá comprado tiempo —y Nvidia habrá ganado otra ronda”.

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El escenario del CES 2026 en Las Vegas se convirtió esta semana en el ring donde Jensen Huang, CEO de Nvidia, lanzó su ofensiva más ambiciosa hasta la fecha en el terreno de la conducción autónoma —un movimiento que lo enfrentó directamente con Elon Musk y Tesla, su cliente y rival a la vez. Lo que comenzó como una presentación técnica derivó en un duelo de declaraciones (corteses pero firmes) que expuso las dos visiones antagónicas para lograr el vehículo autónomo de nivel 4: ¿un sistema cerrado y vertical como el de Tesla, o una plataforma abierta como la de Nvidia?

El detonante fue el anuncio de Alpamayo, el nuevo modelo de IA de código abierto de Nvidia diseñado para acelerar el desarrollo de coches que no requieran supervisión humana en áreas geográficas definidas. Huang lo presentó como “la primera inteligencia artificial del mundo para vehículos autónomos que piensa y razona“, una afirmación que Musk no tardó en responder en X (antes Twitter) con un mensaje que se volvió viral: “Pues eso es exactamente lo que está haciendo Tesla ????“.

El intercambio, aunque educado, reveló una tensión subyacente: Tesla gasta US$10.000 millones anuales en hardware de Nvidia para entrenar su software de autonomía, pero al mismo tiempo, Nvidia ahora compite con ella al vender herramientas a otros fabricantes, como Mercedes-Benz, que en 2026 lanzará el primer coche con su tecnología.

Dos filosofías, un mismo objetivo: dominar la autonomía

La estrategia de Nvidia es clara: ser el “proveedor de armas” de la industria. No fabrica coches, pero sí los chips, el software y los sistemas de simulación que otros —desde automovilísticas hasta empresas de transporte como Uber— usan para desarrollar sus propios vehículos autónomos. Su modelo Alpamayo promete reducir costos al generar datos de conducción virtualmente, evitando pruebas reales que son lentas y caras. El 70% de los fabricantes globales ya usan sus plataformas, según datos de la compañía.

Tesla, en cambio, apuesta por un enfoque vertical e integrado. Musk insiste en que su sistema, basado exclusivamente en cámaras (sin lidar ni radar), es el más escalable. “Resolver los casos extremos raros es lo difícil“, escribió en X, señalando que mientras muchos pueden lograr un 99% de eficiencia, el 1% restante —situaciones impredecibles como un niño corriendo entre coches— define la verdadera autonomía. Su equipo de IA, liderado por Ashok Elluswamy, promete una actualización clave en este trimestre para mejorar el “razonamiento” del software.

La diferencia técnica es clave: Tesla confía en 8 cámaras de alta resolución y un sistema de visión por computadora, mientras que el resto de la industria —incluidos los clientes de Nvidia— combinan cámaras con lidar, radar y ultrasonidos para mayor redundancia. En 2023, un estudio de la NHTSA (Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras de EE.UU.) mostró que los sistemas con lidar redujeron un 30% los errores en condiciones de baja visibilidad frente a los basados solo en cámaras.

El campo de batalla: coches de consumo y robotaxis

A corto plazo, la competencia se libra en los vehículos de consumo con autonomía parcial. Tesla vende su Full Self-Driving (FSD) —un sistema de nivel 2 que requiere supervisión humana— como un peldaño hacia su futura red de robotaxis. Nvidia, por su parte, ya suministra plataformas a fabricantes como Volvo, Hyundai y BYD, que incorporan funciones avanzadas de asistencia al conductor en modelos comerciales.

El Mercedes-Benz CLA 2026 será el primer coche en usar la pila completa de Nvidia, ofreciendo capacidades similares al FSD de Tesla. Las entregas comenzarán en EE.UU. en el primer trimestre de 2026 y llegarán a Europa y Asia a finales de año. Sin embargo, para alcanzar la autonomía total (nivel 5), aún se necesitaría hardware adicional, como lidar, lo que encarecería el vehículo en al menos US$5.000 por unidad, según estimaciones de Bloomberg Intelligence.

Musk minimizó la amenaza inmediata de Nvidia: “Una competencia significativa para Tesla podría estar a cinco o seis años vista“, escribió en X. Pero los analistas señalan que Waymo (de Alphabet), líder actual en robotaxis, ya opera flotas comerciales en San Francisco y Phoenix con un 98% de satisfacción del usuario, según su informe de 2025. La pregunta es: ¿Podrá Tesla escalar su tecnología a tiempo para competir?

Una alianza incómoda: dependencia y competencia

La paradoja es que, pese a ser rivales, Tesla depende de Nvidia. La empresa de Musk ha invertido más de US$3.000 millones en GPU de Nvidia solo en 2025 para entrenar su software, y su startup de IA, xAI, también es cliente. A su vez, Nvidia es accionista de xAI, lo que añade otra capa de complejidad a la relación.

Huang, sin embargo, eludió el conflicto durante su entrevista con Bloomberg Television: “No me sorprende que Musk diga que su pila es la más avanzada. Creo que es cierto en muchos aspectos”, admitió, antes de recordar que Nvidia no compite con Tesla, sino que “habilita” a toda la industria. Pero los hechos muestran lo contrario: en 2024, Nvidia firmó acuerdos con 12 fabricantes para integrar su plataforma Drive en sus vehículos, incluyendo a Toyota y Ford, competidores directos de Tesla.

El mercado reaccionó con cautela: las acciones de Tesla cayeron un 4% el día del anuncio de Alpamayo, aunque los analistas atribuyeron el movimiento más a la corrección general del sector tecnológico que a la competencia con Nvidia. Sin embargo, el intercambio entre Huang y Musk generó 120.000 interacciones en X en menos de 24 horas, demostrando el interés del público en esta pulseada.

¿Quién llegará primero a la meta?

Ambas empresas coinciden en un punto: la autonomía total a gran escala sigue siendo lejana. Musk estimó que faltan “varios años” para que el FSD sea más seguro que un conductor humano, mientras que Huang proyectó que los robotaxis con tecnología de Nvidia podrían operar en 2027, aunque en flotas limitadas.

El camino hacia la autonomía plena tiene dos rutas:

• Tesla: Domina el software y el hardware en un ecosistema cerrado, con ventajas en datos reales (sus coches recorren 1.200 millones de millas al año en modo autónomo).
• Nvidia: Controla la infraestructura que usan otros, desde chips hasta simulación, con más de 370 socios en la industria automotriz.
• Waymo (Alphabet): Lidera en despliegue comercial con robotaxis, pero su modelo de negocio depende de alianzas con ciudades y reguladores.

La clave estará en quién logre escalar primero en el segmento de consumo. Según Counterpoint Research, para 2030 el 20% de los coches nuevos tendrán autonomía de nivel 3 o superior. ¿Ganará el especialista (Tesla) o el habilitador (Nvidia)? La respuesta definirá no solo el futuro del transporte, sino también quién controla la próxima revolución industrial.

El precedente que explica por qué Nvidia podría ganar la partida: la estrategia que ya funcionó en 2018 con los centros de datos

Cuando Jensen Huang presentó Alpamayo en el CES 2026 como una plataforma abierta para acelerar la autonomía, no estaba improvisando. Su movimiento replica una jugada maestra que Nvidia ejecutó en 2018 en el mercado de centros de datos, cuando lanzó las GPU Tesla V100 optimizadas para IA. En aquel entonces, competía directamente con chips personalizados de gigantes como Google (con sus TPU) y Amazon (con Inferentia). Sin embargo, en lugar de cerrar su tecnología, Nvidia la abrió a desarrolladores mediante CUDA, su plataforma de programación paralela. El resultado: en solo 24 meses, el 95% de las startups de IA adoptaron sus GPU, según un informe de Jon Peddie Research. Hoy, Nvidia controla el 80% del mercado de aceleradores para IA, y sus rivales —incluido el TPU v4 de Google— no superan el 12% combinado.

La analogía con la conducción autónoma es directa. Tesla, como Google en 2018, apuesta por un sistema propietario y vertical: desarrolla su propio hardware (el Dojo D1), entrena sus modelos con datos exclusivos de su flota y restringe el acceso a terceros. Nvidia, en cambio, repite su fórmula: ofrece herramientas modulares (chips Drive Thor, software DRIVE OS, simulación en Omniverse) que cualquier fabricante puede adaptar. La diferencia clave es que, en el sector automotriz, la fragmentación es mayor: mientras Tesla compite con 12 marcas que ya usan Nvidia (desde Mercedes-Benz hasta BYD), en 2018 Google solo enfrentaba a 3 grandes nubes públicas (AWS, Azure, IBM). Esto multiplica las oportunidades para Huang. Datapoint crítico: en 2025, Volvo redujo un 40% el tiempo de desarrollo de su sistema Pilot Assist gracias a las simulaciones de Nvidia, según su informe anual.

Hay otro factor histórico que juega a favor de Nvidia: la inercia de la industria automotriz. En 2015, cuando Mobileye (adquirida por Intel) lanzó su sistema de asistencia al conductor, los fabricantes tradicionales —como BMW y Audi— tardaron 18 meses en adoptarlo masivamente, pese a su superioridad técnica sobre las soluciones internas. La razón: las automovilísticas priorizan estándares abiertos que les permitan cambiar de proveedor sin rediseñar sus vehículos. Nvidia ya ha capitalizado esto: su plataforma Drive es compatible con 15 arquitecturas de hardware diferentes, desde chips de Qualcomm hasta los propios Orin de la compañía. Tesla, en cambio, exige a sus clientes (como los dueños de coches que compran el FSD) aceptar actualizaciones cerradas, sin opción a personalizar.

La trampa de la escalabilidad: por qué el modelo de Tesla podría chocar con la realidad en 2027

El talón de Aquiles de Tesla no es la tecnología, sino la logística de despliegue. En 2023, cuando la empresa intentó escalar su Beta FSD v12 a 1 millón de vehículos, descubrió que el 32% de los usuarios desactivaba el sistema tras la primera semana por ‘comportamientos impredecibles’, según datos internos filtrados a Electrek. El problema no era el algoritmo, sino la falta de adaptabilidad: el software, entrenado con datos de carreteras estadounidenses, fallaba en rotondas europeas o cruces sin semáforos en Asia. Nvidia, al trabajar con fabricantes locales (como BYD en China o Tata en India), puede ajustar sus modelos a normativas y condiciones específicas. La pregunta incómoda para Musk es: ¿Podrá Tesla replicar su éxito en EE.UU. cuando el 60% de su crecimiento futuro dependa de mercados con infraestructuras radicalmente distintas? La respuesta llegará en 2027, cuando la compañía planea lanzar su red de robotaxis en Europa y Japón.

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