Author: Chema Carvajal Sarabia

Si has estado siguiendo los avances de la IA en el mundo del cine, ya sabrás que Tilly Norwood es la “actriz” de IA que el estudio especializado en tecnología Particle 6 sigue intentando convertir en un éxito.

Ahora, está haciendo su mayor apuesta hasta la fecha al poner a Tilly Norwood como protagonista de su propia película, según anunció Particle 6 el lunes, lo que sin duda será lo que finalmente la catapulte al estatus de “auténtica estrella”.

Titulada “Misaligned”, la película será un largometraje que narra “una historia de madurez impregnada del caos existencial de la IA”. Estará ambientada en el “Tillyverse”, que Variety describe en su reportaje como un “mundo digital surrealista situado en algún lugar de la nube”, y seguirá a “Tilly”, una entidad de IA que carece de cuerpo real y de experiencias. La historia comienza cuando un bot rebelde la convence de que baje la guardia y empiece a desarrollar sentimientos humanos.

Aunque se está promocionando como el largometraje de IA de Particle 6, el estudio insiste en que se trata de una “producción híbrida” que contará con guionistas, directores y montadores humanos.

“Nuestro trabajo este año ha demostrado algo que sospechábamos desde el principio”, afirmó Eline van der Velden, directora ejecutiva y fundadora de Particle 6, en un comunicado, según Variety. “La IA puede contribuir a la creación de cine narrativo de alta calidad, pero solo con una cantidad considerable de arte, habilidad, criterio y tiempo humanos. Eso no es una limitación de la tecnología. Esa es la clave”.

Particle 6 parece estar apostando por que, al poner de relieve en su trama algunas de las críticas en torno a la IA y la tecnología, podrá ganarse con ingenio a los espectadores que, en su mayoría, han rechazado la tecnología de IA. Los comentarios irónicos pueden servir de alimento intelectual para los críticos escépticos.

Según Variety, “Misaligned” se encuentra en una fase temprana de desarrollo y aún no tiene fecha de estreno fijada. Más allá de la calidad real de la película, será interesante ver si acaba teniendo una distribución significativa y con qué rapidez se produce, ya que la eficiencia es uno de los principales argumentos de venta de la IA.

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DeepSeek, una de las firmas chinas de modelos generativos que más rápido se ha hecho un nombre fuera de su mercado local, está trabajando en su propio chip para inferencia, según Reuters. Aun así, el proyecto sigue en una etapa muy temprana.

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La idea de arranque es concreta: ir a por la inferencia, es decir, la parte en la que un modelo ya entrenado contesta preguntas, resume textos o genera contenido para el usuario final. No apunta, al menos de entrada, a la fase más pesada del entrenamiento.

La jugada se entiende bastante bien. DeepSeek quiere depender menos de proveedores externos, sobre todo de Nvidia y, en segundo plano, de Huawei.

En los últimos años, las restricciones de Estados Unidos sobre la exportación de hardware avanzado a China han complicado el acceso a componentes clave para las compañías del sector.

Reuters insiste en que el proyecto todavía está en una fase temprana.

Según esa información, DeepSeek ya estaría hablando con empresas de diseño de chips, fundiciones y proveedores de memoria. Al mismo tiempo, ha empezado a fichar con discreción a ingenieros especializados, así que no estaríamos ante un producto listo para pasar a producción. Y ese matiz importa. Diseñar un chip propio puede dar más control sobre costes, disponibilidad y optimización del software, pero también obliga a asumir una inversión enorme, plazos largos de desarrollo y el acceso a una cadena de suministro especialmente compleja.

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Que DeepSeek empiece por la inferencia no parece casual.

Ahí es donde hoy se juega buena parte de la batalla comercial, porque una vez que los modelos ya existen, lo decisivo es ejecutarlos de forma eficiente, rápida y barata para millones de consultas. Frente al entrenamiento, la inferencia suele ser un objetivo más alcanzable para una empresa que busca sacar adelante su primer procesador propio, aunque eso no le quite dificultad técnica si de verdad quiere competir en rendimiento y consumo energético.

La presión regulatoria ayuda a entender por qué este movimiento llega ahora.

DeepSeek utilizó en el pasado chips Nvidia H800, una versión adaptada al mercado chino que después también terminó vetada por Washington. Además, la compañía ha trabajado en optimizar sus modelos para los procesadores Ascend de Huawei. Visto ese escenario, desarrollar hardware propio no es solo una cuestión técnica, también es una decisión estratégica. Y encaja con la primera gran ronda de financiación que se atribuye a DeepSeek, que según distintas informaciones buscaría alrededor de 7.000 millones con una valoración superior a 50.000 millones.

DeepSeek, además, no va sola. Otras desarrolladoras de modelos en Estados Unidos también están explorando chips propios, mientras que en China grupos como Alibaba y Baidu llevan tiempo empujando sus propios diseños.

La diferencia, al final, está en la ejecución. Llevar un chip desde los planos hasta un despliegue real puede tomar años y seguir topándose con límites serios: acceso a procesos de fabricación punteros, memoria de gran ancho de banda y una red de socios industriales capaz de convertir el proyecto en un producto competitivo.

De momento, el movimiento deja bastante claro el mensaje: DeepSeek no quiere quedarse solo en el software y busca controlar una parte cada vez mayor de toda su pila tecnológica.

Lo que no se sabe todavía es cuándo este proyecto llegará de verdad a una fase de producción.

Tencent ha presentado oficialmente hoy, 6 de julio de 2026, Hy3, su nuevo modelo de lenguaje abierto, ya en versión final. Llega unos meses después de la vista previa que la propia compañía enseñó en abril.

El anuncio, hecho público este mismo 6 de julio, mete a la tecnológica china de lleno en una pelea cada vez más apretada por hacerse un hueco entre desarrolladores y empresas que quieren opciones abiertas para llevar a producción.

La carta más fuerte de Hy3, siempre según Tencent, está en cómo combina escala y coste operativo.

El modelo alcanza los 295.000 millones de parámetros en total, pero solo pone a trabajar unos 21.000 millones en cada tarea gracias a su diseño Mixture-of-Experts. Esa arquitectura reparte la carga entre “expertos” especializados, en vez de tirar del modelo completo en cada consulta. Sobre el papel, la idea es clara: acercarse al rendimiento de un sistema mucho mayor sin llevar el coste de inferencia a los niveles de un modelo denso tradicional.

Uno de los puntos más importantes del anuncio tiene que ver con la licencia.

Tencent ha publicado los pesos de Hy3 bajo Apache 2.0, una fórmula bastante más permisiva para uso comercial y para adopción en entornos empresariales. Eso debería facilitar la integración en productos, servicios o flujos de trabajo internos, con menos fricción legal de por medio. La empresa sostiene además que este paso despeja restricciones geográficas que habían levantado dudas en fases anteriores.

Con ese movimiento, Hy3 gana posición frente a otras propuestas abiertas que ya compiten en este terreno, con nombres como Zhipu, DeepSeek, Alibaba con Qwen o Mistral.

Tencent no está intentando colocarlo solo por sus resultados en benchmarks sintéticos. La compañía está poniendo el foco en otra parte: la eficiencia en despliegue, la huella de memoria y el rendimiento en tareas con agentes, búsqueda y uso de herramientas. También habla de una ventana de contexto de 256.000 tokens, suficiente, al menos sobre el papel, para trabajar con documentos largos, historiales extensos de conversación o procesos de varios pasos.

Además, Tencent sostiene que la versión final de Hy3 llega con mejoras en estabilidad, rendimiento y eficiencia después de recoger comentarios de más de 50 equipos internos.

Entre los datos que ha compartido la empresa, la tasa de alucinaciones habría bajado de 12,5% al 5,4%, y los errores de sentido común caerían del 25,4% al 12,7% si se compara con la versión preliminar. Tencent añade que Hy3 ya se ha integrado en WorkBuddy, Yuanbao, asistentes dentro de WeChat y también en el juego Path of Exile: Advent. No es un detalle menor. Apunta a un uso real que va más allá de la demo de turno. Aun así, buena parte de ese relato sale de pruebas publicadas por la propia Tencent, así que todavía no está claro cuándo llegarán evaluaciones independientes más amplias.

Amazon Web Services (AWS) ha confirmado hoy que Amazon Mechanical Turk dejará de aceptar nuevos clientes a partir del 30 de julio de 2026. La decisión apunta al inicio del cierre de ciclo para una de las plataformas más influyentes que ha dado la economía digital de tareas. Quienes ya usan Amazon Mechanical Turk, tanto los que publican trabajos como los que los completan, podrán seguir operando después de esa fecha, según AWS. Lo que cambia es otra cosa: la plataforma deja de crecer y entra en una fase de mantenimiento puro.

En el aviso de AWS se explica que Amazon Mechanical Turk seguirá recibiendo actualizaciones centradas en seguridad y disponibilidad, pero no sumará funciones nuevas. Traducido a la práctica, queda en modo mantenimiento: seguirá en marcha para la base de usuarios que ya tiene, aunque sin desarrollo real de producto. La idea es llevar a los nuevos clientes hacia Amazon SageMaker Ground Truth, el servicio más reciente de Amazon para etiquetado y validación de datos.

La decisión encaja con un cambio más amplio en el mercado. Hay menos dependencia de los mercados abiertos de microtareas y más interés por servicios gestionados, con controles de calidad más estrictos y más supervisión. Amazon Mechanical Turk nació en 2005 y, según la propia Amazon, fue una pionera a la hora de convertir pequeñas tareas digitales en trabajo distribuido a gran escala a través de las llamadas Human Intelligence Tasks, o HITs: clasificar imágenes, transcribir texto, moderar contenido, verificar datos o responder encuestas.

Durante años, Amazon Mechanical Turk fue una herramienta habitual para investigadores universitarios, empresas tecnológicas y equipos de operaciones que necesitaban grandes volúmenes de trabajo humano bajo demanda. También ocupó un lugar importante en el entrenamiento y ajuste de sistemas automáticos, además de servir en procesos de revisión que no podían resolverse solo con software.

Algunas estimaciones históricas publicadas en 2019 situaban la comunidad de Amazon Mechanical Turk en al menos 250.000 trabajadores repartidos por todo el mundo. Según esos análisis, una parte importante de esa fuerza laboral estaba fuera de Estados Unidos, y países como India aparecían entre los más dependientes de la plataforma como fuente de ingresos complementarios, o incluso principales. Pero la posición de Amazon Mechanical Turk ya venía perdiendo fuerza desde hacía años: la baja calidad de algunas tareas, la presencia de bots y fraude, el desgaste de la confianza entre clientes y trabajadores, los pagos bajos y los rechazos considerados injustos fueron erosionando esa relevancia.

También ha pesado el avance de herramientas capaces de resolver de forma automática trabajos que antes exigían intervención humana. Un estudio de 2023, por ejemplo, señalaba que muchos trabajadores ya usaban sistemas de generación de texto para completar encargos, lo que complicaba todavía más el control de calidad.

En el mundo académico, el movimiento de Amazon puede empujar aún más una migración que ya estaba en marcha hacia alternativas con mejores filtros, paneles más cerrados y mecanismos de validación más sólidos. Amazon Mechanical Turk no desaparece hoy, pero dejar de admitir nuevos clientes confirma que una etapa central del trabajo digital bajo demanda ya ha entrado en su tramo final.

Samsung está a punto de anunciar sus resultados financieros correspondientes al segundo trimestre de 2026, lo que significa que los analistas están muy atentos a lo que dicen en estos momentos los principales ejecutivos de la empresa.

En este contexto, Kim Yong-kwan, presidente y director de estrategia empresarial de la división Device Solutions (DS) de Samsung Electronics, declaró en una reunión con los empleados celebrada el 3 de julio que la división cumpliría las expectativas del mercado en cuanto a su beneficio operativo para este año.

Esto solo se explica por la crisis de la RAM

Esto significa que Samsung registrará un beneficio operativo anual de alrededor de 300 billones de wones, es decir, unos 200.000 millones de dólares.

Lo más llamativo es que el ejecutivo continuó presumiendo de que los beneficios de Samsung en 2026 superarían los beneficios acumulados que la empresa ha obtenido a lo largo de los aproximadamente 40 años transcurridos desde que entró en el negocio de los semiconductores.

Cabe señalar que Samsung está negociando actualmente con los clientes de DRAM de uso general con el objetivo expreso de aumentar sus precios hasta un 20 % respecto al trimestre anterior en el tercer trimestre, de ahí que en EE. UU. hayan decidido denunciar a la compañía por manipular el mercado.

Esto se produce después de que Samsung subiera los precios de la DRAM de uso general un 90 % en el primer trimestre de 2026 con respecto a los precios de referencia del cuarto trimestre de 2025, y de que luego aplicara otra subida de precios secuencial de entre el 50 % y el 60 % en el segundo trimestre.

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