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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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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