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El mercado aún no se ha dado cuenta de que, esta vez, la IA traerá dos cambios fundamentales al sector cripto:
1. PoW generará valor real, en lugar de limitarse a realizar cálculos inútiles;
2. los participantes del mercado pasarán de ser humanos a ser agentes.
La capitalización de mercado que podrían alcanzar, al explotar, las DeFi y los diversos ecosistemas basados en valor real y en la participación eficiente de agentes probablemente será diez o cien veces mayor que la del ciclo anterior.

Muchos de los llamados límites físicos de la industria de los chips no son, en realidad, límites de las leyes físicas.
Son simplemente los límites de los materiales que tenemos hoy.

La IA + la impresión 3D ya han entrado en la era de generar cualquier cosa con una sola frase
El único límite son los materiales

¿Por qué las redes sociales serán revolucionadas?
Porque socializar hacia arriba es uno de los objetivos sociales más importantes
Y en la era de la IA, socializar hacia arriba significa relacionarse más con la IA y menos con las personas

Bill Gates dijo una frase clásica: «La gente siempre es demasiado optimista sobre las tendencias a corto plazo y demasiado pesimista sobre las tendencias a largo plazo».
Pero, en el gran ciclo de aceleración de la IA, la gente siempre calcula mal cuánto dura realmente el «largo plazo».

La IA no puede homogeneizarse
Además, en inteligencia, una pulgada de ventaja se traduce en diez veces más fuerza
Porque 0,99 elevado a 100 es 0,366

Al precio actual de las acciones, el beneficio neto de Hynix en el último trimestre (2026T2) podría recomprar aproximadamente el 7,5% del total de acciones y alrededor del 10% de las acciones en circulación
Es decir, con los beneficios de un año, Hynix podría recomprar el 30% del total de acciones y el 40% de las acciones en circulación
Esto aún no incluye el crecimiento adicional de los beneficios derivado de las nuevas subidas de precios de estos dos últimos meses

La IA diseña por primera vez desde cero un genoma de bacteriófago completamente funcional
La prestigiosa revista «Science» publicó oficialmente la semana pasada los resultados de los equipos de Stanford y Arc Institute: mediante los modelos de lenguaje genómico Evo 1/Evo 2, generaron y validaron experimentalmente por primera vez 16 genomas funcionales de bacteriófagos capaces de replicarse, infectar y matar a E. coli; algunos presentaron un rendimiento superior al del ΦX174 natural — un bacteriófago muy clásico (un virus que infecta específicamente a las bacterias). Incluso lograron superar la

El escalado de la IA en las ciencias de la vida acaba de comenzar:
El 11 de agosto, UCLA/CNSI informó de un gran avance del profesor de bioingeniería de UCLA Jason Zhang: utilizar IA generativa para diseñar desde cero secuencias de proteínas que nunca han aparecido en la naturaleza, dirigidas específicamente a las proteínas desordenadas tradicionales «no susceptibles de tratamiento farmacológico» (IDPs/IDRs).
El equipo puede probar en un solo experimento unos 20.000 candidatos proteicos generados por IA y utilizar aglutinantes con un plegamiento completamente nuevo para «forzar» a las proteína

El año pasado: la IA no reemplazará a los ingenieros de software
Ahora: la IA no reemplazará a los ingenieros de semiconductores…

Cuanto antes aceptes el futuro inevitable en el que no valdrás nada frente a la IA
mejor podrás utilizar la IA para obtener más ventajas en la competencia con los demás

Anthropic hoy reveló inadvertidamente el nuevo modelo model 2 que ya utilizan internamente, con capacidades de investigación y desarrollo significativamente superiores a mythos preview (atención: se trata del preview nunca publicado, no de la versión mythos 5 anunciada y deliberadamente menos capaz)
Hay dos puntos clave:
1. El modelo ya puede sustituir a los empleados de Anthropic en la investigación y el desarrollo de IA
2. Por ahora no hay planes de lanzarlo públicamente
Lo que esto implica:
1. La RSI ya ha llegado; con suficiente capacidad de cómputo, la iteración de modelos podría acelerar

Antes escuchaba pódcast mientras conducía; ahora converso con la IA mientras conduzco. Quiero escuchar lo que quiera y se genera en tiempo real; si no entiendo algo, puedo preguntar en cualquier momento.
Para mí, las plataformas tradicionales de streaming de audio ya han quedado obsoletas.
Con las plataformas de vídeo, especialmente las que no tienen capacidad de cómputo, ocurre lo mismo: es solo cuestión de tiempo que queden obsoletas.

En el episodio más reciente del pódcast de a16z, el director de producto de Kavak, la segunda mayor plataforma de vehículos usados de México, dijo:
«Elegimos probar un CEO de IA en una ciudad de México.
Durante las primeras seis semanas de operación, el CEO de IA logró aumentar en un 50 % (1,5 veces) los beneficios de esa ciudad».
El significado histórico de esta noticia no es menor que el del reciente logro de la IA al resolver problemas matemáticos que solo podían resolver los mejores matemáticos humanos.
En realidad, un CEO de IA es gestión empresarial mediante IA y, al igual que la investi

Musk está pisando el acelerador con 4 GW, Anthropic contrata ingenieros de semiconductores, el jefe de TPU de Google asciende; los chips desarrollados internamente por las grandes tecnológicas apuntan todos a una cosa: todos se están preparando para que la autoiteración recursiva de la IA (RSI) pase de un modelo puro a un circuito cerrado de modelo + semiconductores.

Tengo una opinión polémica: si el rendimiento de Astra y de los modelos de la próxima generación creciera extrapolando de forma lineal a la velocidad actual, es posible que las empresas líderes de modelos quizá ni siquiera vuelvan a abrir APIs.
Pueden simplemente vender directamente las nuevas estructuras de moléculas descubiertas, las estructuras cristalinas, los resultados de análisis financieros, los datos de simulación de tokamaks, etc.
Además, el rendimiento de los modelos no crece de forma lineal…

Reducir el tiempo de diseño de fármacos de “años” a “horas”
Antes se necesitaban meses o incluso años para completar el desarrollo de fármacos; ahora solo hace falta un cálculo de 24 horas más unas cuantas semanas de pruebas en laboratorio. En el futuro, quizá podamos “a la medida” nuestros fármacos como si fueran trajes hechos a medida para cada persona.
En la más reciente de sus entrevistas en profundidad, el cofundador de Chai, ex empleado de OpenAI Josh Meyer, compartió sus últimos avances.
Josh Meyer se dio cuenta muy temprano de que, si los grandes modelos de lenguaje pueden entender ing