La guerra de las IA
La guerra de modelos (5 de febrero de 2026)
La tensión se trasladó al ámbito técnico el 5 de febrero de 2026, cuando ambas empresas lanzaron sus modelos más potentes con solo minutos de diferencia.
Anthropic lanzó Claude Opus 4.6 a las 9:00 AM, destacando su ventana de contexto de 1 millón de tokens y su capacidad para el "razonamiento de agentes".
OpenAI respondió solo 10 minutos después con GPT-5.3 Codex, reclamando el liderazgo en rendimiento de codificación pura (77.3% en Terminal-Bench 2.0) y revelando que el modelo se utilizó para depurar su propia implementación.
Esta rivalidad está impulsada por un cambio en el dominio del sector empresarial. Mientras que OpenAI domina el mercado de consumo, para finales de 2025 Anthropic había capturado el 40% del mercado de modelos de lenguaje para empresas, mientras que la cuota de OpenAI cayó al 27%. Esta presión competitiva es la que, según las fuentes, ha forzado a ambas compañías a abandonar la cortesía corporativa y entrar en un conflicto público abierto.
El incidente en la Cumbre de India
Durante la foto grupal del evento, se produjo un momento incómodo cuando la mayoría de los asistentes se tomaron de las manos como símbolo de unidad. Sin embargo, Altman y Amodei se negaron a tomarse de las manos, optando en su lugar por levantar los puños mientras permanecían hombro a hombro. Este gesto fue interpretado por la prensa y las redes sociales como una confirmación física de la tensa competencia que mantienen sus empresas.
La IA y las Finanzas
La división de responsabilidades en el proyecto Stargate ha evolucionado de un consorcio tripartito inicial a una serie de acuerdos bilaterales debido a disputas internas sobre la estructura y gestión de la colaboración . Según las fuentes, las funciones se distribuyen de la siguiente manera: OpenAI: Diseño y Arrendamiento Control del diseño: OpenAI es responsable de controlar el diseño técnico de las instalaciones para asegurar que cumplan con sus requisitos específicos de inteligencia artificial . Inquilino a largo plazo: La empresa se compromete a firmar contratos de arrendamiento a largo plazo por la capacidad de los centros de datos . Gestión de costos y chips: OpenAI está diversificando su suministro de hardware (colaborando con Broadcom y AMD) para intentar reducir los masivos costos operativos del proyecto, que podrían alcanzar los 60.000 millones de dólares anuales . Oracle: Proveedor de Infraestructura y "Vendedor de Armas" Construcción y equipamiento: Oracle actúa como el principal proveedor físico, liderando la construcción de centros de datos (como el de 1 GW en Abilene, Texas) y equipándolos con hardware especializado, incluyendo cientos de miles de GPUs de Nvidia . Alquiler de potencia de cómputo: Su función principal es arrendar la capacidad de los servidores y la infraestructura de nube a OpenAI bajo contratos multimillonarios . Riesgo compartido: En acuerdos específicos, Oracle y OpenAI dividen el riesgo económico; ambas partes cubren sobrecostos por retrasos y se benefician de posibles ahorros . SoftBank: Financiación y Desarrollo de Propiedad Socio capitalista: SoftBank actúa principalmente como el brazo financiero, comprometiendo miles de millones de dólares (se mencionan cifras de hasta 30.000 o 40.000 millones) para sustentar el proyecto . Desarrollo y propiedad: A través de su subsidiaria SoftBank Energy, la empresa se encarga de desarrollar y ser la propietaria física de los proyectos de infraestructura . Fabricación modular: SoftBank también ha invertido en la reconversión de fábricas (como una en Ohio) para producir unidades modulares prefabricadas para los centros de datos de OpenAI . A pesar de esta estructura, las fuentes indican que el proyecto ha enfrentado parálisis en la contratación y el desarrollo debido a desacuerdos sobre cómo deberían repartirse exactamente estas responsabilidades dentro de la colaboración
Las StarUps de Latino America
¿Cuáles son las startups de IA más innovadoras en Latinoamérica?
El ecosistema de inteligencia artificial en Latinoamérica ha experimentado un crecimiento acelerado, llegando a representar el 2,84% de las empresas de IA a nivel mundial según datos de la ONU
. A continuación, se detallan las startups más innovadoras clasificadas por sector:
Finanzas y Fiscalidad
Kapital (México): Consolidada en 2025 como el primer unicornio especializado en IA financiera en la región
. Utiliza arquitecturas de Deep Learning para evaluar riesgos crediticios en tiempo real y automatizar la tesorería de las pymes
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Prometeo API: Proporciona una interfaz de Open Banking que conecta a empresas con más de 1,200 instituciones financieras globales, facilitando pagos y verificaciones automatizadas
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Heru (México): Una plataforma que simplifica y automatiza tareas tributarias para freelancers y emprendedores, utilizando modelos matemáticos que incorporan leyes fiscales para calcular impuestos y facturación
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Salud y Bienestar
1DOC3 (Colombia, México, Perú): Ofrece consultas médicas integrales asistidas por IA que clasifican síntomas y determinan la mejor atención para empleados corporativos, logrando atender el 97% de las consultas en menos de 5 minutos
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360 Health Data: Se especializa en la gestión de información clínica, utilizando bases de datos para predecir brotes de enfermedades y medir riesgos de reingreso hospitalario
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Source Meridian: Firma que desarrolla y moderniza plataformas de telemedicina y sistemas de gestión clínica con enfoque en Big Data
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Industria, Energía y Logística
Allie AI: Asistente para la manufactura de alimentos y bebidas que interactúa con procesos industriales para reducir hasta un 50% el tiempo de inactividad de la maquinaria
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Fracttal (Chile): Startup dedicada al mantenimiento industrial inteligente, digitalizando activos físicos para mejorar la seguridad y eficiencia operativa
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BlueTek Global: Combina algoritmos de IA y machine learning para optimizar el consumo energético de instalaciones comerciales, reduciendo costos y la huella de carbono
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Planno.io: Utiliza IA geoespacial e imágenes satelitales para identificar clientes potenciales de paneles solares, eliminando la necesidad de investigaciones manuales
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Ninja Hubs: Optimiza la logística de última milla creando redes colaborativas de repartidores locales, prometiendo entregas un 30% más rápidas mediante la asignación inteligente de rutas.
