La semana en inteligencia artificial avanzó a velocidad de vértigo con propuestas visionarias para cómputo a escala cósmica ideas de Elon Musk que describen satélites con capacidad de cómputo local en órbitas sincronizadas con el sol como la vía más económica para generar flujos de datos de IA a velocidades sin precedentes, escalando potencialmente hasta 100GW anuales mediante flotas megatónicas alimentadas por energía solar y conectadas por láseres a Starlink, y con la mira puesta en fábricas lunares y lanzadores masivos que desvinculan el crecimiento de la IA de la economía terrestre hacia ambiciones exascale y hasta Kardashev II.

En lo inmediato la carrera de modelos continúa candente: xAI prepara el lanzamiento de Grok 4.20 en 3 a 4 semanas mientras circulan rumores sobre GPT-5.2 de OpenAI y un nuevo modelo de imágenes que promete competir con lo mejor la próxima semana. En paralelo los benchmarks muestran que la astucia puede superar la pura escala: en ARC-AGI-2 Poetiq refinó a Gemini 3 Pro hasta 54 por ciento y la pequeña NVARC de NVIDIA de 4B alcanzó 29.72 por ciento por costes minúsculos demostrando el poder de datos sintéticos y trucos a tiempo de prueba.

NeurIPS 2025 fue la vidriera de avances que importan al producto y a la industria: artículos destacados sobre gated attention para estabilizar LLMs, superposición como motor del escalado neuronal, límites del razonamiento con RLHF, redes de mil capas para RL auto-supervisado, pruebas de que los modelos de difusión generalizan sin memorizar y propuestas prácticas como Nexus, un módulo recursivo que sustituye la atención estándar para mejorar razonamiento matemático y lógico en familias como Pythia y Qwen2.5.

La investigación chocó con la realidad del día a día: desarrolladores multiplican pestañas con Claude, Gemini, ChatGPT, Grok y DeepSeek para ejecutar en paralelo y elegir las mejores salidas, mientras muchas empresas siguen ancladas en la idea de que las herramientas actuales son equivalentes a GPT-4, lo que obliga a trabajadores a ocultar el uso de IA; un freno cultural que debe superarse cuanto antes. Las aulas también se reconfiguran: colegios comunitarios aceleran la formación en IA porque empleadores valoran habilidades en inteligencia artificial por encima de años de experiencia, y la demanda de cursos de aplicaciones a medida y formación en agentes IA se dispara.

En hardware la pugna no afloja: los TPU de Google, incluido Ironwood con 4.614 FP8 TFLOPS y 192GB HBM3E, y planes de millones de unidades para 2027 buscan reducir el coste por FLOP y competir con las soluciones de NVIDIA, mientras empresas como Anthropic aseguran despliegues masivos y gigavatios de capacidad para clientes empresariales. Al mismo tiempo la robótica espacial dio pasos prácticos con robots autónomos apilando bloques modulares de 5 metros para hábitats lunares y marcianos, ilustrando la sinergia entre IA y robótica que marcará la próxima década.

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En resumen: el debate sobre cómputo espacial, modelos emergentes, avances teóricos y la economía del hardware dibujan un futuro en que la IA se vuelve ubicua y poderosa, pero la adopción efectiva dependerá de cerrar la distancia entre laboratorio y empresa mediante software a medida, servicios cloud, ciberseguridad y formación práctica; en Q2BSTUDIO estamos listos para acompañar ese tránsito.