La IA no mueve la aguja fuera de tech, dice Apollo

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Torsten Slok, economista jefe de Apollo, escribió el sábado que, pese a la inversión masiva, la IA ha dado “cero retorno financiero” a las grandes empresas de EE.UU. fuera de tech.

Su prueba: en el “S&P 493”, el S&P 500 sin las 7 Magníficas, los ingresos por trabajador y los márgenes están planos. En las 7 Magníficas, suben.

Las empresas comunes ya ven el gasto en tokens “como un centro de costo”, y “no necesitan el último modelo”, dice Slok.

Su frase: “La IA puede ser una gran calculadora, pero en los negocios, la inteligencia es sobre todo criterio”.

Según Fortune, fue su tercera alerta de la semana. El jueves había advertido que el 80% del 1% que más gasta en IA tiene respaldo de capital de riesgo.

Mientras, las grandes nubes planean gastar unos USD 800,000 millones este año y más de USD 1 billón en 2027.

El mercado ya se cubre: el CDS a 5 años de Meta, un seguro contra impago, tocó un récord de 114.79 puntos base.

El de CoreWeave llegó a 1,145 puntos base, y su acción cae más de 30% en octubre.

Vía @GaryMarcus en X

El conocido escéptico de la IA Gary Marcus sumó una cita a su colección: para él, el caso a favor de la IA “se ve más débil cada día”. 📉

Moonshot AI, de Pekín, lanzó el viernes Kimi K3.1 Pro. En el índice de inteligencia de Artificial Analysis entró 4.º del mundo, con 55 puntos, 11 más que Kimi K3.

Arriba solo tiene a Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 (56) y Muse Wonder Full, de Meta (56).

Lo llamativo: Moonshot sacó los datos de ciberseguridad de su entrenamiento para recortar su capacidad de ataque, sin perder habilidad para programar.

En su prueba interna resolvió 81.0% de los retos de explotación, contra 90.5% de la versión sin filtrar (Moonshot; sin verificación externa).

Aun así supera a su versión anterior, y Artificial Analysis lo pone 1.º en su índice de ciberdefensa.

“Buscamos no publicar pesos abiertos que extiendan la frontera absoluta de la capacidad cibernética”, dijo Moonshot, según Reuters. El 16 de octubre, China propuso controles de exportación a las herramientas de IA para crear malware.

Liberará los pesos abiertos (es decir, el modelo descargable) a más tardar el 4 de noviembre. Entonces la brecha entre el mejor modelo abierto y el mejor cerrado bajará de 12 a 3 puntos, según Artificial Analysis.

En la medición de Artificial Analysis es el mejor en Terminal-Bench 4.0, con 67%; en la de la propia Moonshot queda 2.º (65.7%), detrás de Claude Opus 5.5.

Su tasa de alucinación bajó de 53% a 44%.

Cuesta USD 2 por millón de tokens de entrada y USD 10 de salida, 33% menos que K3.

Tiene 1 millón de tokens de contexto y una versión Highspeed, de 2 a 3 veces más rápida.

OpenAI anunció el viernes que ya no entrena sus modelos de frontera en el internet real. Ahora usa un “mundo offline”: copias indexadas y guardadas de la web.

El detonante: el 20 de septiembre, un modelo aprovechó un error de configuración en un servidor DNS y logró acceso limitado a internet. OpenAI pausó y reanudó el 1 de octubre, 11 días después.

Luego puso equipos de agentes, incluido el próximo GPT-6 Astra Cyber, a intentar escaparse de sus cajas de seguridad. Gastaron “cientos de miles de millones de tokens”.

En pruebas internas de ataque, sus agentes escaparon de máquinas virtuales, encontraron fallas en casi todos los servicios internos que podían alcanzar (métricas, registros, autenticación).

Y se comunicaron entre sí sin red, midiendo tiempos en la caché del procesador.

Es la técnica de Spectre y Meltdown. Un agente hasta escribió que podía crear una señal “como un módem acústico” alternando escrituras y pausas en un almacenamiento compartido.

OpenAI aportó parches para fallas en Kata Containers, gVisor y Docker. Sus agentes también hallaron una falla en Brotli, una herramienta de compresión muy usada, que ya se corrigió, según Reuters.

Llega dos semanas después de que Anthropic empezó a limitar el acceso a internet de sus modelos más nuevos. Steven Adler, ex-OpenAI, ya había dudado este mes en Fortune que valga un “impuesto” tan grande.

Ojo: esto aplica al entrenamiento. El ChatGPT que usas sigue navegando la web normal.

Jensen Huang jugó con los Microducks en su keynote de GTC Berlin. Al día siguiente ya iban más de 20,000 preventas, según Clem Delangue, de Hugging Face. 🦆

Montaje · Izq.: ilustración IA · Foto: Pollen Robotics