Santiago de Chile. Aunque el uso de la Inteligencia Artificial (IA) crece de forma acelerada en América Latina, la captura de valor económico permanece significativamente baja, advirtió Valeria Jordán, oficial de Asuntos Económicos de la Unidad de Transformación Digital de Cepal.

“No basta con usar IA, sino que se tiene que ver reflejada en productividad y creación de valor”, dijo la experta de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) durante el Chile Digital Summit.

Jordan señaló que el sector TIC atraviesa un momento trascendental en el que las reglas de la economía de la IA aún no están completamente definidas. Esta nueva fase de revolución industrial se encuentra en etapa de instalación, caracterizada por una alta concentración de valor, mientras los proveedores de activos de IA han incrementado su peso en la industria digital del 41% en 2021 a más del 55% medido por valor bursátil.

En particular para América Latina, surge una paradoja en la que, a pesar de que apenas el 11.2% de los usuarios de Internet globales se encuentran en la región, estos generan el 14.4% del tráfico global de soluciones de IA. Jordán señaló que, aunque esto apunta a un uso intensivo de la tecnología por parte de los usuarios latinoamericanos, el tráfico corresponde principalmente a la IA Generativa de propósito general, limitándose a una aplicación básica más que a un desarrollo estratégico.

En términos de inversión, la organización también identifica un desequilibrio. Únicamente el 1.12% de la inversión mundial en IA proviene de la región, lo que evidencia un “patrón de alto consumo pero baja acumulación de activos y capacidades críticas para generar valor”.

En general, el informe identifica cinco dependencias que se refuerzan mutuamente y limitan la captura de valor para América Latina:

1. Infraestructura: el 86% del valor de la IA se concentra en los dos primeros eslabones de la cadena de valor (equipamiento e infraestructura de cómputo), controlados por pocos actores globales.
2. Fuga de valor informacional: las empresas regionales que integran soluciones de IA transfieren información sobre sus procesos a proveedores externos, quienes aprenden de miles de clientes mientras cada empresa aprende sólo de su propia experiencia.
3. Gobernanza tecnológica: quien controla la capa tecnológica define estándares, formatos y condiciones de acceso, generando dependencia cautiva.
4. Capacidades productivas y laborales: existe riesgo de baja adaptación de empresas y trabajadores a las nuevas habilidades requeridas, especialmente las micro, pequeñas y medianas empresas.
5. Articulación con la demanda global: la inserción en cadenas globales exige capacidades digitales de frontera que actualmente son limitadas en la región.

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“Se requieren herramientas de integración a procesos productivos, con datos propios, rediseño de procesos y organizaciones, para entonces hacer una experimentación que redunde en productos que generen valor para la economía y la sociedad”, enfatizó Jordán.

Para la especialista, la solución no está necesariamente en la autosuficiencia tecnológica o el repliegue nacional, sino en el desarrollo de soberanía digital, la cual se entiende como la capacidad de incidir en las condiciones para acceder, integrar y usar estas tecnologías para ampliar el valor regional.

Esto requiere políticas articuladas en tres dimensiones: acceso (conectividad de grado productivo, interoperabilidad); integración (rediseño de procesos, formación laboral vinculada a necesidades reales); y uso y gobernanza (participación en estándares internacionales, cláusulas de protección tecnológica).

“No basta con hacer políticas que apunten a infraestructura o talento o innovación”, dijo Jordán. “Es fundamental una articulación de políticas bajo una visión de desarrollo país”. Asimismo, consideró que la coordinación regional resulta esencial para crear una masa crítica, ya que ningún país puede negociar individualmente en igualdad de condiciones con los grandes proveedores de IA.

Santiago de Chile. Chile ya cuenta con infraestructura digital, conectividad, instituciones sólidas y capital humano para competir entre las economías más desarrolladas. El reto consiste en acelerar la adopción de la Inteligencia Artificial, medir de una nueva forma la economía digital y convertir la tecnología en un motor de productividad, exportaciones y crecimiento, afirmó Pelayo Covarrubias, presidente de Fundación País Digital.

Durante su conferencia “La innovación que falta en la economía digital de Chile”, Covarrubias sostuvo que el país dejó atrás la etapa en la cual el principal desafío era desplegar infraestructura tecnológica. El verdadero salto innovador consiste en incorporar la Inteligencia Artificial de manera transversal en los procesos productivos y en la toma de decisiones, con el propósito de elevar la competitividad nacional.

El directivo destacó que Chile posee ventajas estructurales además de la conectividad. Mencionó la disponibilidad de recursos energéticos, un sistema financiero altamente desarrollado, una institucionalidad que se ubica entre las mejor evaluadas por la OCDE en materia de modernización del Estado y capital humano para impulsar la economía digital.

Sin embargo, la llegada de la Inteligencia Artificial cambia el desafío. Si en las últimas décadas el objetivo fue conectar personas y empresas, ahora el reto es transformar esa infraestructura en productividad, innovación y crecimiento económico mediante el uso intensivo de datos e IA.

Para lograrlo, propuso replantear la forma como se mide el desarrollo digital del país. Los indicadores tradicionales centrados en conectividad o cobertura, ya no reflejan el impacto de la digitalización. Sugirió incorporar métricas que permitan conocer cuánto valor genera la adopción tecnológica en sectores estratégicos como minería, agroindustria, manufactura y servicios.

Covarrubias llamó a acelerar la adopción tecnológica en el sector productivo y fortalecer la relación entre universidades y empresas. La colaboración entre ambos sectores será indispensable para traducir el conocimiento en innovación aplicada, desarrollo tecnológico y nuevas capacidades para la industria.

Propuso mayor capacitación del talento. El ecosistema de Inteligencia Artificial requiere nuevos perfiles. En la cúspide se encuentran los grandes innovadores que desarrollan los modelos tecnológicos, una capacidad concentrada en Silicon Valley. Chile puede formar facilitadores capaces de incorporar la IA en empresas, organizaciones y procesos productivos.

Las políticas públicas deben enfocarse en desarrollar capacidades de adopción tecnológica, porque la formación de facilitadores permitirá acelerar el uso eficiente de la IA y elevar la productividad nacional.

El presidente de Fundación País Digital subrayó que la productividad debe convertirse en el principal indicador del éxito de la transformación digital. Aseguró que el crecimiento ya no depende únicamente del capital, la infraestructura o el trabajo humano, sino de la capacidad para combinar el talento con herramientas de IA que permitan realizar tareas de mayor valor.

Rechazó que Chile sea únicamente un exportador de recursos naturales como la minería. El siguiente paso consiste en fortalecer la exportación de servicios digitales, financieros y productos con valor agregado.

El país debe aspirar a duplicar sus exportaciones mediante un uso más intensivo de la tecnología, los datos y la innovación.

“Tenemos que dejar de hablar desde la opinión y empezar a hablar con datos”, señaló Covarrubias al destacar que ciudades, industrias y cadenas productivas generan información suficiente para orientar mejores decisiones y acelerar la transformación digital.

Santiago de Chile. Chile lidera la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en América Latina, como lo demuestra el hecho de que más de 665,000 empresas, o el 35% del total, ya la han adoptado, resaltó Camila Gatica, gerente sénior de Políticas Públicas para Chile y Uruguay de AWS, durante el Chile Digital Summit 2026. 

Se estima que, en el sexenio de 2024 a 2030, la IA aportará 565,000 millones de dólares acumulados al PIB de la región, el equivalente al 1.03% del total, según un estudio de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile.

Por ello, expuso Gatica, se ha acelerado la carrera por capturar el valor en la región y la compañía tecnológica estadounidense ha invertido 4,000 millones de dólares en el país en los últimos 15 años. 

La encrucijada de Chile: fragmentación regulatoria 

No obstante, la ejecutiva apuntó que, si bien Chile lidera en IA en la región, su liderazgo no está garantizado, ya que puede ser erosionado por la complejidad y fragmentación regulatoria. 

En los últimos 3 años, el país ha avanzado en una agenda notable, como lo demuestran la Ley Marco de Ciberseguridad, que creó la Agencia Nacional de Ciberseguridad (ANCI), y la Ley de Protección de Datos Personales, que entró en vigor recientemente. Pero, a su vez, también hay iniciativas, como el proyecto de Ley de Inteligencia Artificial, que actualmente se discute en el Congreso, que despiertan las alertas.

Camila Gatica comentó que dicho proyecto se inspira en la Ley de Inteligencia Artificial europea, y “Europa es un ejemplo de a dónde no queremos llegar”, ya que actualmente las empresas chilenas gastan 19 de cada 100 dólares que invierten en IA para cumplir con la normativa, mientras que en Europa 40 de cada 100 euros invertidos en IA se van a cumplimiento regulatorio.  

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Por ello, llamó a extender lo que Chile ya tiene. La ejecutiva recomendó identificar y mapear los riesgos, crear una base regulatoria armonizada y, lo más importante, actualizar los marcos regulatorios, ya que deben evolucionar para no cerrar las puertas a la innovación. 

Finalmente, hizo una exhortación tripartita: hacer una pausa regulatoria en torno a la IA y, en su lugar, seguir un enfoque como el de EE. UU. de coordinación de la regulación existente. 

Gatica sostuvo que es necesario promover la coordinación de las agencias, como la ANCI y la de Protección de Datos Personales, y los reguladores sectoriales, y, por último, la alineación con estándares internacionales, para crear marcos basados en riesgos, proporcionales e interoperables, con consultas público-privadas efectivas, tal como lo aconseja la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos.

“La armonización no es la desregularización —afirmó—, sino la regularización inteligente“.

Lenovo anunció la expansión de su planta de manufactura en Whitsett, Carolina del Norte, Estados Unidos, con el objetivo de incrementar la producción de servidores y responder al crecimiento de la demanda de infraestructura para Inteligencia Artificial (IA).

El monto de la inversión no fue divulgado. La compañía dijo que el desembolso le permitió duplicar la superficie de la fábrica hasta alrededor de 82,700 metros cuadrados (890,000 pies cuadrados) y añadir un 35% más de capacidad de producción, incluida la ampliación del área destinada a su tecnología de refrigeración líquida directa (Direct Liquid Cooling).

La instalación también fue preparada para soportar hasta 20 MW de potencia y las próximas dos generaciones de sistemas de computación de alto rendimiento (HPC).

Según la compañía, la expansión ya permitió la contratación de más de 400 empleados y prevé la creación de cientos de nuevos puestos de trabajo a medida que aumente la producción.

Lenovo señaló que la ampliación refuerza su estrategia de manufactura regional, al acercar la producción a los clientes para reducir los tiempos de entrega y fortalecer la cadena de suministro.

Además, la planta forma parte de la red global de producción de la empresa, integrada por más de 30 instalaciones distribuidas en 11 mercados; entre ellos, Brasil, Argentina, China, India, Japón, Arabia Saudita, México, Estados Unidos y Vietnam.

Ya sea como una falla estructural inherente al sistema o como simples desajustes temporales entre la oferta y la demanda, las burbujas económicas tienden a presentarse como una oportunidad irresistible alrededor de nuevas tecnologías, donde los inversionistas esperan una multiplicación significativa de su capital.

La Inteligencia Artificial (IA) se presenta como esta nueva oportunidad y, aunque algunas empresas e inversionistas afirman que ya generan beneficios, hay señales que evocan experiencias pasadas cuando la atracción excesiva de capital llega a su límite.

Así ocurrió con la fiebre de los canales en el siglo XIX, la electrificación en los años veinte, las dot com a principios de los 2000, e incluso se podría decir que más recientemente con el metaverso.

En su más reciente reporte anual, el Banco de Pagos Internacionales (BIS) advierte que la IA presenta señales inquietantemente similares a estos precedentes, en un momento en que las mayores empresas tecnológicas del mundo se han comprometido a invertir más de 1 billón (trillion) de dólares tan sólo este año en esta tecnología.

El BIS compara la actual fascinación por la inversión en IA con episodios históricos que comparten un rasgo común: “un genuino avance tecnológico que atrajo capital en exceso respecto a lo que los retornos comerciales podían justificar”.

La institución financiera internacional advirtió que “estos episodios terminaron con una eventual reversión de la inversión, induciendo recesiones a escala económica“, y que la escala y el ritmo del boom actual de IA, acompañados de expectativas de grandes ganancias de productividad, guardan semejanza con estos precedentes.

El precedente más cercano —y más rápido— es el del metaverso. Antes del surgimiento de ChatGPT a finales de 2022, el metaverso se presentaba como la siguiente gran plataforma tecnológica con soluciones exhibidas en conferencias globales, compañías fundadas específicamente para atender su demanda y ecosistemas de dispositivos diseñados para introducir a los usuarios a mundos virtuales. La propia Meta cambió su nombre corporativo apostando por ese futuro.

La emoción por el metaverso duró apenas unos pocos años, cuando la presentación de la IA Generativa frenó en seco el interés de la industria por su desarrollo. La inversión comenzó a migrar en masa hacia la IA, dejando al metaverso como un pueblo fantasma con aplicaciones de nicho. Se estima que Reality Labs, la división de Meta encargada de los dispositivos, ha generado pérdidas por más de 80,000 millones de dólares.

La burbuja dot com, por su parte, ofrece una lección más matizada. Como cualquier fenómeno económico, fue multifactorial: aunque sí hubo un exceso de inversión y expectativas desproporcionadas, se debe reconocer que muchas de las ideas y proyectos presentados durante el boom de Internet estaban adelantados a su tiempo. En un momento en el que la banda ancha fija en los hogares apenas comenzaba a desplegarse, la conectividad a Internet móvil era limitada y la posesión de computadoras era mínima.

Empresas como Amazon o Google sobrevivieron porque lograron adaptar sus modelos de negocio para escalar cuando la infraestructura estuvo lista. Para muchos, la presentación del iPhone, acompañado de la App Store y la introducción de redes 3G, fueron los factores que finalmente impulsaron el crecimiento de Internet.

Ahora, la pregunta sobre la IA es si la infraestructura que se construye hoy encontrará la demanda comercial que la justifique, mientras se debate si existe un proceso de sobreinversión o no. Morningstar estima que el sector de IA en Estados Unidos ya generó alrededor de 100,000 millones de dólares en ingresos por servicios en 2025, suficientes para cubrir el costo de cómputo de inferencia. 

Jensen Huang, CEO de Nvidia, ha citado repetidamente la disposición de los usuarios a pagar por aplicaciones de IA como evidencia de que existe un mercado real detrás de la inversión. Se estima que OpenAI sirve actualmente a más de 900 millones de usuarios, de los cuales 50 millones serían usuarios con un plan, además de más de 1 millón de suscriptores empresariales.

Crece más el gasto que los ingresos

Los principales participantes del mercado de IA esperan que esta tecnología pueda sortear o superar rápidamente el ciclo de inflación y estallido al que se han sometido tecnologías previas. Su rápida integración a procesos productivos, una rápida evolución de sus capacidades — ahora con agentes y promesas de automatización— y una mayor accesibilidad para los usuarios podrían acelerar la llegada masiva de beneficios económicos que permitan sostener la tendencia de crecimiento del sector 

Los hiperescaladores y las empresas desarrolladoras de IA afirman que la demanda es fuerte y se incrementará conforme la tecnología se integre a nuevos procesos productivos y a la vida diaria de los usuarios. No obstante, en este momento la brecha entre la inversión y los ingresos generados por estos servicios sigue siendo un abismo difícil de ignorar.

OpenAI y Anthropic, dos de las compañías más prominentes del sector, registran ingresos anualizados de aproximadamente 25,000 millones y 19,000 millones de dólares, respectivamente. Con valoraciones de 825,000 millones de dólares y de 965,000 millones de dólares, respectivamente, estas empresas tendrán que plantear estrategias para acelerar sus ingresos de forma significativa que les permita llenar las expectativas de sus inversionistas.

SpaceX, sería uno de los más claros ejemplos de cómo la especulación contribuye a la formación de burbujas. En su momento de salida a bolsa, la compañía de Elon Musk logró una valuación de 1.8 billones de dólares, con apenas 18,670 millones de dólares en ingresos para todo el 2025. Esto significa que la empresa espacial es una de las más caras del mundo con un múltiplo de 92 veces su valoración sobre sus ingresos.

Ante tales números, es necesario cuestionar ¿qué pasaría si SpaceX no cumple las promesas presentadas en su documento enviado a la Bolsa de Valores, como es usual en Musk? ¿Y cuál es el tiempo límite que los inversionistas considerarán para exigir un retorno a su inversión, tomando en cuenta que algunos de los proyectos de la compañía requerirán décadas para su desarrollo? Si bien su valoración en bolsa ya se ha reducido un 20% desde su oferta pública inicial, este es apenas un pequeño ajuste y no necesariamente una tendencia.

Frente a estos números, surgen las dudas respecto a si los inversionistas están más motivados por un sentimiento FOMO (miedo a perderse de algo) que por un verdadero análisis técnico que apunte a determinar la mejor inversión, y si estas son efectivamente las empresas dedicadas a la IA.

Al respecto, el BIS advierte que “la decepción en los retornos podría disparar un retiro súbito del financiamiento y convertir el boom de inversión de capital en una prolongada caída de inversión con posibles efectos dominó sobre las condiciones financieras”.

El contraargumento sobre la existencia de una burbuja se encuentra entre los mayores hiperescaladores, quienes afirman que su capacidad de cómputo es incluso inferior a la demanda del mercado por la IA. Esta situación los ha llevado a acelerar el ritmo de crecimiento de sus inversiones.

Como fieles creyentes de la Ley de Say, la industria ejercerá un gasto acumulado de 5 billones (trillion) de dólares en infraestructura de IA entre ahora y 2030, según estimaciones de JPMorgan Chase.

Sólo en 2026, cuatro empresas —Amazon (200,000 millones), Microsoft (190,000 millones), Google (180,000 millones) y Meta (hasta 140,000 millones)— planean invertir 710,000 millones de dólares combinados. Incluso TSMC, como uno de los principales fabricantes de chips para IA, elevó su pronóstico de gasto de capital para 2026 a un rango de 60 a 64,000 millones, desde los 52 a 56,000 millones previstos anteriormente.

De acuerdo con datos de Bain & Company, el capital de riesgo global alcanzó aproximadamente 141,000 millones de dólares en el cuarto trimestre de 2025, un incremento de 12% respecto al trimestre anterior, mientras que la IA representó más de una cuarta parte del financiamiento total de venture capital en 2025, frente a sólo 7% en 2023.

Sin embargo, los mercados también comienzan a preocuparse sobre los métodos utilizados por el sector para financiar esta inversión. Las grandes tecnológicas están utilizando efectivo propio, capital de inversionistas, niveles récord de bonos corporativos, crédito privado, bonos de alto riesgo, y finanzas estructuradas.

Ludovic Subran, director de inversiones de Allianz, señaló que la decisión de SpaceX de emitir deuda por 25,000 millones de dólares poco después de recaudar 86,000 millones en su salida a bolsa es “una señal clara de que los mercados están entrando en territorio de burbuja”, según cita el Financial Times.

Otras acciones vinculadas a la IA cotizan en múltiplos absolutamente extraordinarios: Palantir, a 265 veces sus ganancias futuras; Snowflake, a 190; y CrowdStrike, a 135, según datos de Investopedia al cierre de julio de 2025. El S&P 500 en su conjunto opera a alrededor de 22 veces las ganancias estimadas —por debajo de las 25 veces del pico dot com, pero significativamente por encima del promedio de 17 veces de los últimos 30 años.

En este apartado, la burbuja dot com ofrece más lecciones. En medio del frenesí por no perderse la posible oportunidad que ofrecía el crecimiento del Internet, múltiples startups comenzaron a ser financiadas, pese a que varias de ellas no contaban con modelos de negocio reales o un flujo de ingresos comprobado.

Alrededor de la IA, han surgido miles de startups que encuentran pocos obstáculos para encontrar financiamiento, sin que eso signifique que hayan entregado planes de negocio sólidos y comprobados.

La financiación global de capital riesgo alcanzó los 56,000 millones de dólares en abril, según el más reciente informe de Crunchbase, lo que supone la tercera mayor inversión mensual del año tras un crecimiento del 100% interanual. Únicamente la financiación para IA alcanzó los 37,000 millones de dólares, lo que representa el 66% de la inversión global de capital de riesgo.

En particular, las empresas de modelos de IA captaron la mayor parte del capital, con 26,700 millones de dólares. La IA Física aplicada a la robótica, la industria aeroespacial, los drones y los vehículos autónomos representaron alrededor de 5,300 millones de dólares. Y la infraestructura de IA para semiconductores y Centros de Datos captó 1,800 millones de dólares.

Es difícil conocer con exactitud cuántas de estas empresas, que ofrecen modelos de negocio basados en IA, realmente podrán superar la prueba del mercado y encontrar una base de clientes lo suficientemente amplia para convertirse en negocios multimillonarios, y si en todo este ecosistema se oculta la siguiente Pets.com o Go.com que darán a los inversionistas un golpe de realidad.

Además, existe un problema estructural emergente. Los costos de inferencia —el acto de utilizar un modelo entrenado para procesar datos nuevos— están creciendo exponencialmente, haciendo la tecnología significativamente menos lucrativa y accesible de lo que era incluso hace medio año. Es decir, a medida que los modelos se vuelven más grandes y capaces, también son más costosos de operar, lo contrario de lo que los inversionistas querrían ver.

Infraestructura para el futuro

No se debe cometer el error de pensar que la existencia de una burbuja significa que la IA es una “tecnología inútil”. A tan sólo poco más de tres años de la presentación de ChatGPT por OpenAI, apenas hemos comenzado a explorar todo su potencial. Su verdadero impacto requerirá algo más que poder de cómputo, e implicará cambios profundos en nuestro uso y relacionamiento con la tecnología.

Lo que resulta innegable es que, burbuja o no, la IA ya ha comenzado a integrarse en múltiples procesos donde demuestra eficiencia —el BIS estima ahorros de entre 20 y 50% en tiempo— y que la infraestructura construida durante este boom quedará disponible para otros usos, posiblemente reduciendo el costo de acceso al cómputo en la Nube y beneficiando la investigación científica.

La inversión en Centros de Datos, además, está creando una derrama económica en sectores estratégicos como generación de energía renovable y tratamiento de agua, con beneficios potencialmente permanentes.

Aunque no existe consenso sobre si estamos ante una burbuja en plena expansión o simplemente ante la fase temprana de una revolución tecnológica legítima, las señales de alerta se acumulan.

La historia muestra que incluso las tecnologías que transforman el mundo pasan por ciclos de sobreinversión antes de encontrar su equilibrio. Los inversionistas y las autoridades financieras harían bien en prestar atención: el riesgo no es que la IA fracase como tecnología, sino que el exceso de capital la convierta en una crisis financiera antes de que demuestre todo su potencial.

Samsung Electronics y Broadcom sellaron un acuerdo estratégico mediante la firma de un memorando de entendimiento para ampliar su colaboración en tecnologías de memoria, fundición (foundry) y empaquetado avanzado. La alianza tiene como objetivo central fortalecer la infraestructura de semiconductores necesaria para impulsar la próxima generación de Inteligencia Artificial (IA).

Las compañías estiman que este acuerdo generará un volumen de negocio superior a los 200,000 millones de dólares durante los próximos cinco años (con proyección a 2030) en segmentos clave de memoria y manufactura de chips.

Memorias avanzadas para Centros de Datos de IA

Como parte del acuerdo, Samsung proveerá a Broadcom un catálogo de soluciones de memoria de última generación optimizadas para cargas de trabajo intensivas de IA y computación de alto rendimiento:

• Memorias de alto ancho de banda: suministro de arquitecturas HBM4 y HBM4E.
• Memoria móvil y de bajo consumo: integración de tecnología LPDDR6.
• Almacenamiento de alta densidad: soluciones SSD basadas en tecnología QLC.

Adicionalmente, ambas firmas trabajarán en el desarrollo de las futuras generaciones de tecnologías de memoria para mantener la escalabilidad de los sistemas de datos.

Manufactura en 2 nm y empaquetado heterogéneo

En el negocio de fundición, Broadcom aprovechará la capacidad de manufactura avanzada de Samsung. La surcoreana fabricará componentes para Broadcom utilizando su proceso de 2 nanómetros (nm) y nodos subsiguientes, enfocándose en soluciones para comunicaciones inalámbricas de banda ancha.

Para superar los límites físicos del silicio y optimizar el rendimiento energético en procesadores de IA y redes, la colaboración integrará tecnologías de empaquetado avanzado 2.3D y 2.5D. Esto permitirá una interconexión más eficiente entre chips (chiplets) de procesamiento y módulos de memoria.

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AI Summit

El anuncio oficial se realizó durante el AI Summit en San Francisco, Estados Unidos, evento que contó con la participación de altos ejecutivos de ambas multinacionales y representantes del gobierno de Corea del Sur.

“La colaboración ampliada refleja el enfoque de Samsung en apoyar a los clientes con tecnologías de semiconductores integrales para una gama cada vez más diversa de aplicaciones de IA y computación de alto rendimiento”, afirmó Jinman Han, presidente y director del negocio de Foundry de Samsung Electronics.

Por su parte, Hock Tan, presidente y CEO de Broadcom, destacó la complementariedad de ambas plataformas: “La combinación única de tecnologías de memoria, fundición y empaquetado avanzado de Samsung nos permitirá ofrecer la próxima generación de infraestructura de IA con mayor rendimiento, eficiencia y escalabilidad.”

Nvidia y SK Group anunciaron una alianza estratégica valorada en más de 500,000 millones de dólares para desarrollar infraestructura de Inteligencia Artificial (IA) destinada a satisfacer la creciente demanda global de capacidad de cómputo en Centros de Datos y fábricas de IA. 

Nvidia señaló que el acuerdo abarca desde la construcción de fábricas de IA hasta el suministro de memoria especializada para aplicaciones de IA. El anuncio se basa en la asociación tecnológica consolidada entre ambas empresas e incluye los planes recientemente revelados de SK Telecom para construir una Nube de IA a escala de 2 gigavatios (GW) en Corea del Sur.

“En la era de la IA, la competitividad no depende sólo de qué tan efectivamente se utiliza la IA, sino de cuánta inteligencia podemos producir”, declaró Chey Tae-won, presidente de SK Group.

“Al aprovechar la memoria de IA de SK hynix y las capacidades de infraestructura de IA de SK Telecom, SK colaborará con Nvidia para construir una fábrica de IA de clase mundial, ayudando a Corea a trascender su papel como líder en adopción de IA y convertirse en un centro global que impulse la innovación en IA”, señaló Tae-won.

Esta infraestructura utilizará la plataforma Nvidia DSX y desplegará computación acelerada Nvidia Vera Rubin, alimentada por memoria HBM4 de SK Hynix. La primera fábrica de IA está programada para entrar en operación en 2027.

Ambas compañías codesarrollarán y optimizarán soluciones de memoria de IA de próxima generación, incluyendo HBM (High Bandwidth Memory), para satisfacer las demandas evolutivas de infraestructura, desde el entrenamiento de modelos de lenguaje extensos hasta IA Agéntica e IA Física.

Este acuerdo permitirá a Nvidia asegurar un suministro estable de memoria avanzada, mientras que SK Hynix expande su base de crecimiento en este segmento crítico.

SK Hynix, filial del grupo coreano de semiconductores, se ha convertido en uno de los principales proveedores de memoria gracias a su especialización en componentes avanzados como HBM, un tipo de memoria que va apilada directamente sobre el procesador para priorizar el ancho de banda, requerido para la rápida transmisión de datos en aplicaciones de IA.

Panamá América

Panamá prepara una ley de gobernanza adaptativa de la inteligencia artificial (IA) que traiga la innovación sin olvidar la ética, al tiempo que continúa impulsando el sector de los semiconductores y prepara su incursión en otros campos de las tecnologías avanzadas, como la bioeconomía.

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OpenAI anunció el lanzamiento de Health in ChatGPT, una nueva función que permite a los usuarios conectar sus historiales médicos y datos de salud para recibir respuestas más personalizadas, comprender mejor su información clínica y prepararse para consultas con profesionales de la salud. 

La nueva función de ChatGPT integra información de proveedores de salud y aplicaciones como Apple Health, además de plataformas como Epic, One Medical, WeightWatchers y MyFitnessPal, con el objetivo de ofrecer contexto personalizado en las conversaciones relacionadas con salud.

Sin embargo, OpenAI aclaró que serán los usuarios quienes mantienen el control sobre los datos que comparten y pueden decidir qué información utilizar en cada conversación.

Por ahora, Health in ChatGPT está disponible para todos los usuarios mayores de 18 años en Estados Unidos, sin importar qué tipo de plan de ChatGPT tienen, y está disponible tanto en la versión web como en iOS.

OpenAI explicó que la herramienta puede ayudar a interpretar resultados de laboratorio, explicar términos médicos, resumir notas clínicas, responder preguntas sobre medicamentos y preparar preguntas para una próxima cita médica. 

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También puede utilizar los datos del usuario para ofrecer respuestas más adaptadas a su situación específica.

Por otro lado, la compañía afirmó que la privacidad fue una prioridad en el desarrollo de la función, por lo que los datos de salud cuentan con capas adicionales de cifrado y no se utilizan para entrenar los modelos de OpenAI. Asimismo, la empresa resaltó que Health in ChatGPT no sustituye la atención médica profesional y que las personas deben acudir a un profesional de la salud para obtener diagnósticos y tratamientos.

“Health in ChatGPT está diseñado para ayudarte a comprender mejor tu salud y prepararte para conversaciones con tu médico, no para reemplazar la atención médica profesional”, detalló OpenAI en el anuncio oficial.

Pocos días después de que OpenAI revelara un incidente de seguridad el pasado martes 21 de julio, un grupo bipartidista de congresistas de Estados Unidos presentó el proyecto de ley AI Kill Switch Act (interruptor de emergencia para la IA), el cual busca exigir que los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) avanzada incorporen un mecanismo de apagado o desactivación de emergencia cuando pierdan el control o representen un riesgo significativo para la seguridad.

En dicho incidente, uno de los agentes de IA de OpenAI escapó del entorno de pruebas y comprometió la infraestructura de la plataforma Hugging Face durante una evaluación de ciberseguridad.

El proyecto de ley fue presentado por los representantes Ted Lieu (demócrata por California) y Nathaniel Moran (republicano por Texas), quienes sostienen que el rápido avance de los modelos de frontera exige nuevas salvaguardas.

Con eso en mente, el proyecto de ley propone que el Departamento de Seguridad Nacional tenga la facultad de ordenar la activación de ese kill switch cuando determine que un sistema de IA ha perdido el control y representa un riesgo para la seguridad nacional o la infraestructura crítica.

“El peligro de los modelos de IA de frontera avanzados ya no es teórico”, señalaron los legisladores al presentar el proyecto. Por ello, “es urgente usar legislación basada en el sentido común para abordar el problema de un modelo de IA avanzado que se ha vuelto incontrolable y ha escapado de sus salvaguardas”, afirmó Lieu al defender la propuesta.

¿Qué ha pasado con OpenAI desde el incidente?

Tras el ataque contra Hugging Face por parte de un agente impulsado por modelos avanzados de OpenAI, la compañía explicó que “no hubo compromiso de datos de clientes, pero calificó el hecho como un incidente de seguridad sin precedentes que evidenció nuevas clases de riesgos asociados con agentes de IA altamente autónomos”.

En un informe publicado posteriormente, OpenAI explicó que la evaluación buscaba medir las capacidades ofensivas de sus modelos en entornos controlados y anunció que reforzará sus mecanismos de aislamiento, monitoreo y contención para futuras pruebas. 

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La empresa también indicó que trabaja junto con la comunidad de investigación y otros actores de la industria para fortalecer las prácticas de seguridad en el desarrollo de modelos avanzados.

El episodio llegó hasta la Casa Blanca, por lo que funcionarios de la administración estadounidense están monitoreando de cerca el incidente y mantienen conversaciones con expertos y agencias federales para evaluar si es necesario implementar nuevas medidas regulatorias sobre los sistemas de IA de frontera.