La empresa china de los robots que dan saltos mortales acaba de debutar en bolsa con una subida del 629%

Hay días en que la actualidad de la inteligencia artificial es un gráfico de bolsa que se pone casi vertical, y hoy ese gráfico pertenece a una empresa cuyos robots dan saltos mortales hacia atrás. En paralelo, OpenAI adelantó una manera de detectar el mal uso de sus modelos sin leer un solo mensaje de sus clientes, y un fallo de hace cinco años en un marco de inteligencia artificial que usan Amazon, Apple y la propia OpenAI acaba de imponer a las agencias federales un plazo de tres días para parchear. En Uttar Pradesh, otra clase de vigilancia está dando resultados: agricultores que pasan la noche en vela atentos a los elefantes.

Los robots que dan saltos mortales valen ya 66.000 millones de dólares

Unitree Robotics salió a bolsa el martes en el STAR Market de Shanghái, y los inversores no se contuvieron. La acción abrió en torno a los 1.100 yuanes, más de siete veces su precio de salida de 150,8 yuanes, antes de moderarse y cerrar en 845 yuanes, una subida del 460 por ciento en la jornada que valoró la compañía en unos 342.000 millones de yuanes, cerca de 66.000 millones de dólares al cambio del día. La cifra del 629 por ciento que apareció en la mayoría de los titulares, este incluido, es ese salto de apertura y no el punto en el que la acción terminó realmente.

La propia salida a bolsa fue un desajuste entre oferta y demanda. Unitree captó 6.100 millones de yuanes, unos 904 millones de dólares, vendiendo una porción pequeña de la empresa, y las órdenes minoristas por la colocación habrían superado los 7 billones de yuanes, más de 8.000 veces las acciones ofrecidas. Es el primer estreno bursátil en la China continental de una fabricante de robots humanoides, y ocurrió en una jornada en que el índice de referencia chino cayó.

Unitree, fundada en Hangzhou hace una década por el ingeniero Wang Xingxing, se hizo un nombre con robots que corren, bailan y hacen saltos mortales y movimientos de kung fu en vídeos virales, y con robots cuadrúpedos usados en investigación y en entornos industriales. La respuesta del mercado sugiere que los inversores apuestan por que la robótica humanoide entra en la fase en que una empresa así deja de ser un número de circo y empieza a ser infraestructura.

OpenAI quiere detectar el abuso sin leer tus mensajes

OpenAI dijo esta semana que está probando con clientes iniciales, entre ellos Microsoft y Databricks, un nuevo sistema de seguridad llamado Private Safety Processing. La compañía planea un despliegue completo, acompañado de un documento técnico, en septiembre.

El problema que quiere resolver es concreto. OpenAI ya ofrece a algunos clientes de su API la modalidad de Zero Data Retention, es decir, no conserva las peticiones ni las respuestas una vez atendida la solicitud y no tiene acceso ordinario a ese contenido. Pero hay riesgos que solo aparecen a lo largo de una cadena de interacciones, y no dentro de ninguna en concreto: la clase de patrón en que una serie de peticiones inofensivas por separado suma un intento de sortear una salvaguarda o de planear un ataque. Una política de retención cero hace mucho más difícil detectar eso.

Private Safety Processing es el intento de OpenAI de tenerlo todo. El sistema está diseñado para enviar a la empresa una señal de seguridad muy estrecha, que marque patrones sospechosos sin exponer las peticiones ni las respuestas que hay detrás. Los datos del cliente pueden quedarse en su propia infraestructura, o permanecer cifrados con claves que controla el cliente. Y si alguien quiere recurrir una decisión de aplicación, puede optar por compartir más información con OpenAI por su cuenta.

Es un momento llamativo en un debate que se ha planteado casi siempre como algo binario: o una empresa de inteligencia artificial ve lo que haces en su plataforma, o no lo ve. OpenAI apuesta por que existe una posición intermedia viable, y lo hace en público, en una temporada en la que rivales como Anthropic se han inclinado por exigir más registros, no menos.

Un fallo de hace cinco años deja a las agencias federales tres días

La Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de las Infraestructuras de Estados Unidos añadió el 17 de agosto un fallo de Ray, el marco de código abierto que se usa para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático a gran escala, a su catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas, tras confirmar que se está explotando de forma activa. Las agencias civiles federales tenían de plazo hasta hoy, 20 de agosto, para parchearlo.

El fallo, registrado como CVE-2025-62593, tiene una puntuación de gravedad CVSS 4.0 de 9,4 sobre 10. Nace de una protección insuficiente en los endpoints de la API HTTP de Ray, incluidos los ligados a la gestión de trabajos, que pueden ser engañados para aceptar peticiones que ejecutan código en el sistema subyacente. Los investigadores lo han señalado como especialmente peligroso para quien navegue con Firefox o Safari mientras haya un entorno de Ray vulnerable expuesto.

Ray lo mantiene Anyscale y se usa muy ampliamente en el sector, entre otros por Amazon, Apple y OpenAI, para repartir cargas de entrenamiento e inferencia entre grupos de máquinas. La corrección existe desde Ray 2.52.0. La solución es sencilla: actualizar el marco y reconstruir las imágenes que sigan arrastrando la versión vieja y vulnerable. Pero el plazo federal tan ajustado recuerda cuánta infraestructura sin parchear ha ido levantando en silencio el auge de la inteligencia artificial, debajo de productos con nombres mucho más visibles.

El turno de noche que protege a los elefantes de Uttar Pradesh

En las aldeas que bordean los bosques de Katarniaghat, en Uttar Pradesh, más de 150 agricultores terminan sus tareas, cenan y salen a un segundo trabajo que empieza hacia las once de la noche. Son los Gajmitras, “amigos del elefante”, parte de una red de voluntarios comunitarios que el departamento forestal del estado creó en 2021 junto a la Nature Environment & Wildlife Society para reducir los conflictos en uno de los corredores de elefantes más transitados de la India.

Cada noche, equipos de cinco personas se despliegan desde aldeas como Rampurwa, Matehi, Amba, Bishunapur, Bhawanipur y Bardia. Dos suben a las torres de vigilancia que dominan los pasos habituales de los elefantes, mientras el resto patrulla los campos donde la tarde anterior aparecieron huellas frescas, con linternas y silbatos, y transmiten los avistamientos por una red de alerta temprana para que las familias y el personal forestal sepan cuándo se acerca una manada. Los voluntarios reciben formación en comportamiento del elefante, mitigación de conflictos y respuesta segura antes de poder asumir el puesto.

Es un trabajo sin glamour, hecho por gente que cultiva de día y luego cambia sueño por guardia nocturna, y está funcionando de forma medible. La red Gajmitra ha ayudado a reducir en casi un 70 por ciento los daños en los cultivos por encuentros con elefantes en las zonas que cubre, protegiendo tanto las cosechas de las que viven las familias como a los elefantes que, si no, acabarían ahuyentados o algo peor cuando se meten en los campos. Cinco años después, se ha convertido en uno de los ejemplos más claros de la India de una solución de baja tecnología y gestión comunitaria que consigue lo que las vallas y las patrullas del departamento forestal no lograban por sí solas.