OpenAI Le Corta el Acceso a Cursor Días Después de que SpaceX de Elon Musk Lo Comprara por 60 Mil Millones de Dólares

Elon Musk y OpenAI vuelven a pelear, esta vez por una herramienta de codificación que usan millones de programadores todos los días. Anthropic pasó la semana tratando de sacar a su IA de detrás de una pantalla y meterla en un laboratorio que funciona de verdad. Nvidia se echó para atrás en un plan de financiamiento que parte de su propio personal temía que se pareciera demasiado a un problema antimonopolio. Y en la India, una plataforma de IA soberana se puso en marcha en Nueva Delhi la misma semana en que un programa de cuentas bancarias de 12 años superó los 59 crore de usuarios.

OpenAI suelta a Cursor por su nuevo dueño

OpenAI anunció el 29 de agosto que pone fin a su alianza con Cursor, el asistente de codificación con IA que usan millones de programadores, después de que SpaceX comprara la empresa en un acuerdo reportado en 60 mil millones de dólares. Según la propuesta de OpenAI, Cursor perdería el acceso directo a los modelos de OpenAI el 12 de noviembre.

En un comunicado público, OpenAI dijo que no podía confiar en que SpaceX, dirigida por Musk, fuera a usar su tecnología dentro de los términos de su acuerdo, y señaló lo que describió como un patrón de empresas lideradas por Musk que no cumplen los contratos que firman con OpenAI. Musk y OpenAI llevan años entrando y saliendo de los tribunales, una disputa que se remonta a su salida conflictiva de la empresa que ayudó a fundar.

El director ejecutivo de Cursor, Michael Truell, le restó importancia a la disrupción y dijo que los modelos de OpenAI representan hoy apenas cerca del 5 por ciento del tráfico que corre por el producto de Cursor. Anthropic se movió rápido para llenar el vacío y prometió ampliar el soporte de sus modelos Claude en Cursor, un recordatorio de lo rápido que cambian las alianzas en el mercado saturado de herramientas de codificación con IA.

Claude aprende a operar un laboratorio

Anthropic reveló el 27 de agosto un nuevo estándar llamado Model Hardware Standard, o MHS, pensado para que Claude y otros agentes de IA puedan operar robots, instrumentos de laboratorio y maquinaria de fábrica sin que un humano tenga que darles antes un manual. El sistema guarda información estructurada sobre cómo funciona cada equipo, el tipo de conocimiento que hoy suele vivir solo en la cabeza de un técnico o en una pila de documentación en papel.

Anthropic dijo que conectar una nueva pieza de hardware a un agente de IA normalmente toma semanas o meses y un equipo de especialistas. Con MHS, la empresa dice que eso se reduce a horas o minutos. El estándar se lanza como una vista previa de investigación con un grupo reducido de socios en ciencia, robótica y manufactura, antes de que Anthropic lo abra eventualmente a cualquier fabricante de hardware que quiera adoptarlo.

Las primeras cifras del piloto fueron concretas. Agentes de Claude corrieron un experimento de descubrimiento de fármacos en la biotecnológica Genentech, comprimieron en un solo día un proyecto de imágenes que normalmente toma varias semanas en el Janelia Research Campus del Howard Hughes Medical Institute, y elevaron la tasa de éxito de la estabilización láser en las computadoras cuánticas de QuEra del 58 por ciento al 99.3 por ciento.

Nvidia se echa para atrás de un acuerdo que a su propio personal no le gustaba

Nvidia pausó partes de un programa de financiamiento que ofrecía a empresas más pequeñas de computación en la nube ayuda para pagar centros de datos con tecnología de Nvidia, a cambio de una parte de los ingresos que esos centros terminaran generando. Bajo el esquema, llamado AI Compute Partnership, Nvidia se quedaría con el 50 por ciento de cualquier ingreso que un proveedor de nube ganara por encima de una tarifa por hora acordada.

La empresa lanzó el programa en julio y se echó para atrás en menos de dos meses, según reportes que citan preocupaciones internas. Algunos empleados de Nvidia advirtieron que quedarse con una parte de los ingresos y, al mismo tiempo, ganar influencia sobre qué clientes podía atender un socio se parecía demasiado al tipo de conducta que atrae escrutinio antimonopolio. Algunos posibles socios, por su parte, se resistieron a darle a Nvidia tanto control sobre su negocio.

Un vocero de Nvidia dijo que el enfoque general de la empresa para financiar acuerdos con clientes todavía está en evolución y sigue vigente, solo que no con esta estructura específica. La pausa llega días después de que Nvidia reportara el trimestre más grande que haya tenido jamás un fabricante de chips, una señal de que incluso en su momento de mayor dominio, Nvidia elige con cuidado sus batallas regulatorias.

La India enciende una plataforma de IA construida en sus propios idiomas

El vicepresidente C P Radhakrishnan lanzó Gnani Artha el 28 de agosto en su residencia oficial en Nueva Delhi, y la llamó la primera plataforma de IA soberana de la India para empresas. La construyó la startup de Bengaluru Gnani.ai y combina dos piezas: Evon 3.3, un modelo de lenguaje de 30 mil millones de parámetros entrenado de forma nativa en once idiomas indios, y Plexus, una plataforma de agentes pensada para conectar esa inteligencia con flujos de trabajo reales de negocio.

El argumento es específico. Las empresas indias que adoptan IA se topan una y otra vez con los mismos tres problemas: mantener sus datos dentro del país, el costo de correr modelos grandes a escala, y conseguir un modelo que de verdad funcione bien en hindi, tamil, bengalí y el resto de los grandes idiomas de la India, en lugar de tratarlos como un añadido. Gnani dice que Evon 3.3 usa alrededor de un 40 por ciento menos tokens que modelos comparables en tareas de idiomas indios, lo que reduce la factura de cómputo para quien lo use.

Radhakrishnan dijo que el lanzamiento demuestra que los ingenieros indios pueden construir tecnología de punta, no solo implementar la de otros. Es una pieza más de una competencia mucho más grande, mientras países que van de Francia a Japón corren por tener sistemas de IA propios que no tengan que rentarle a Silicon Valley.

Doce años, 59 crore de cuentas, una libreta bancaria para cada quien

El Jan Dhan Yojana de la India, la iniciativa insignia del gobierno para darle una cuenta bancaria a cada hogar, cumplió 12 años el 28 de agosto. Las cifras han crecido de forma constante desde que el primer ministro Narendra Modi lanzó el programa en 2014 con la promesa de acabar con la exclusión financiera.

El programa cubre ahora 59.09 crore de cuentas, frente a 14.72 crore en 2015, según datos del Ministerio de Finanzas. Los depósitos en esas cuentas crecieron 12.8 veces en el mismo periodo hasta llegar a 3.17 lakh crore de rupias, y el saldo promedio por cuenta se triplicó con creces hasta 5,356 rupias, una señal de que la gente realmente usa las cuentas en lugar de abrirlas una vez y olvidarlas.

Las mujeres tienen 32.92 crore de las cuentas, cerca del 56 por ciento del total, y 45.95 crore, casi el 78 por ciento, pertenecen a personas de zonas rurales o semiurbanas de la India, la población a la que el programa buscó llegar primero. El gobierno también dice que se han emitido 41.29 crore de tarjetas de débito RuPay a través del programa, y que el 99.92 por ciento de los pueblos habitados de la India ya tienen un punto de acceso bancario a menos de cinco kilómetros. El Índice de Inclusión Financiera de la India ha subido de 53.9 en 2018 a 67 este año, un cambio lento pero real en cuánto del país tiene un pie real dentro de la economía formal.