Un laboratorio de Abu Dabi liberó seis modelos de IA con todo y datos de entrenamiento. India terminó una obra ferroviaria de veinte años.

Esta semana se hicieron dos apuestas muy distintas sobre la infraestructura de la IA. Una vino de un laboratorio universitario en Abu Dabi que decidió que la forma de competir con los gigantes era regalarlo todo. La otra vino de una firma de trading de Wall Street que extendió un cheque de 13.000 millones de dólares por capacidad de cómputo. En India, mientras tanto, una startup de satélites cerró la ronda espacial más grande en la historia del país, y un proyecto ferroviario por fin quedó completamente operativo, un proyecto que empezó antes de que muchos de sus propios ingenieros terminaran la universidad.

La serie de modelos de IA más abierta hasta la fecha no vino de Silicon Valley

La mayoría de las empresas que construyen modelos de IA de vanguardia tratan su receta como la joya de la corona. Puede que consigas descargar el modelo terminado. Casi nunca consigues los datos de entrenamiento, el código con el que se construyó, o las notas sobre cómo se armó todo el asunto.

El Institute of Foundation Models, un brazo de investigación de la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence con sede en Abu Dabi, hizo justo lo contrario el 3 de septiembre. Publicó K2 Horizon, una familia de seis modelos que va de 900 millones a 375.000 millones de parámetros, bajo licencia Apache 2.0, e incluyó los pesos, los datos de entrenamiento y el código de entrenamiento juntos. Los investigadores ahora no solo pueden usar estos modelos, sino ver exactamente cómo se construyeron, y reconstruirlos desde cero por su cuenta si quieren comprobar el trabajo.

Los modelos no solo son abiertos, también son competitivos. El IFM dice que sus modelos más pequeños, las versiones de 900 millones, 3.700 millones y 7.000 millones de parámetros, obtienen las mejores puntuaciones publicadas hasta ahora en su categoría de tamaño en una serie de pruebas de programación, matemáticas y razonamiento, por delante de otros modelos abiertos de tamaño similar. El modelo insignia de 375.000 millones de parámetros obtuvo 47 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, un salto de unos 30 puntos respecto a la generación anterior del IFM. Los modelos ya están disponibles a través de Hugging Face y varios proveedores de inferencia, entre ellos Amazon Web Services.

El IFM se lanzó apenas en mayo de 2025. En menos de año y medio, sus modelos ya se consideran una alternativa abierta seria frente a los sistemas más cerrados que salen de los laboratorios de IA más grandes, y la decisión de publicar también los datos de entrenamiento junto con los pesos ha puesto el listón más alto para lo que se supone que significa “abierto” en esta industria.

Una firma de trading apostó 13.000 millones de dólares a la fontanería de la IA

Mientras el IFM regalaba modelos, una historia de IA muy distinta se desarrollaba alrededor de la empresa de centros de datos Crusoe. Según Bloomberg, Crusoe firmó un contrato de nube a cinco años por unos 13.000 millones de dólares con Jane Street, la firma de trading cuantitativo, para suministrarle clústeres de GPU y otra infraestructura de IA. Es el contrato de cliente más valioso que Crusoe ha conseguido para su negocio de nube.

Según TechCrunch y Tech Funding News, el contrato con Jane Street ayudó a Crusoe a cerrar una ronda de financiamiento de 3.000 millones de dólares con una valoración de 30.000 millones, frente a una valoración apenas por encima de los 10.000 millones un año antes. La ronda fue codirigida por Atreides Management y Valor Equity Partners, con la participación de Mubadala Capital, el brazo inversor del fondo soberano de Abu Dabi. Entre los clientes de Crusoe ya figuran Meta, Microsoft y OpenAI.

Lo más notable del acuerdo es quién firma el cheque. Jane Street no es una empresa de IA. Es una firma de trading que necesita capacidad de cómputo cruda para sus propios modelos, y su disposición a comprometer 13.000 millones de dólares en cinco años es una señal de cuánto se ha extendido la demanda de cómputo de IA más allá de las empresas que realmente fabrican chatbots y generadores de imágenes. La infraestructura que sostiene a la IA se ha convertido en un mercado propio, y firmas con bolsillos profundos y ningún interés en vender un producto de consumo se están convirtiendo en algunos de sus mayores clientes.

El campeón satelital de India reunió más dinero que cualquier startup espacial en la historia del país

Pixxel, la empresa de imágenes satelitales con sede en Bengaluru, cerró una ronda Serie C de 100 millones de dólares el 7 de septiembre, la mayor ronda de financiamiento individual que ha reunido jamás una empresa de tecnología espacial en India, según Business Standard y Tech Times. La ronda fue codirigida por Temasek y Seraphim, con la participación de los nuevos inversores 360 One Asset e IMM Investment, junto con los inversores existentes Radical Ventures y growX Ventures. La ronda eleva el financiamiento total de Pixxel a 195 millones de dólares y valora la empresa en unos 400 millones.

Pixxel fabrica satélites de imágenes hiperespectrales, es decir, satélites capaces de distinguir la composición química de lo que observan desde órbita en lugar de limitarse a tomar una foto. La empresa ya tiene contratos con la NASA y la Oficina Nacional de Reconocimiento de Estados Unidos, ha ganado varios desafíos de innovación en defensa del Ministerio de Defensa de India, y ha presentado planes para un satélite que probaría el funcionamiento de centros de datos de IA en órbita. El nuevo financiamiento está destinado a su próxima generación de la constelación de satélites Honeybee y a su expansión hacia el radar de apertura sintética y la formación de imágenes ópticas de ultra alta resolución.

Fundada en 2019, Pixxel ha pasado de ser un proyecto universitario a convertirse en una empresa que compite por contratos con las agencias espaciales más grandes del mundo, y esta ronda es la señal más clara hasta ahora de que los inversores indios y los fondos soberanos están dispuestos a apostar en serio a que India produzca más empresas de este tipo.

El corredor de carga de veinte años finalmente funciona de punta a punta

El 8 de septiembre, el primer ministro Narendra Modi inauguró los tres tramos finales del Western Dedicated Freight Corridor en un acto en Vadodara, Gujarat, con lo que se completó una red ferroviaria de carga de 2.843 kilómetros que va desde el puerto de Jawaharlal Nehru, cerca de Bombay, hasta Dadri, cerca de Delhi, con un corredor oriental paralelo que va desde Punyab hasta Bengala Occidental ya terminado antes. Según varios medios indios, los tres tramos inaugurados el lunes, que cubren 326 kilómetros de ruta entre Sanand y la terminal del puerto Jawaharlal Nehru, costaron más de 20.700 millones de rupias.

El proyecto se anunció por primera vez en el presupuesto ferroviario de 2005 a 2006. Construirlo llevó dos décadas, entre adquisición de tierras, ingeniería y, en ciertos momentos, retrasos en la financiación, un trabajo que sobrevivió a varios cambios de gobierno en el camino. El corredor terminado está totalmente electrificado y construido para operar trenes de contenedores de doble apilamiento, es decir, dos contenedores de carga uno sobre el otro, en vías separadas de la abarrotada red de pasajeros de India. Esa separación importa porque significa que la carga ya no tiene que esperar su turno detrás de los trenes de pasajeros, lo que reduce el tiempo que tardan las mercancías en cruzar el país.

“El corredor de carga dedicado es la línea vital de una India en rápido desarrollo,” dijo Modi en el acto, según Punjab Kesari, y añadió que los agricultores que transportan productos perecederos como flores, verduras y frutas se beneficiarán de que las mercancías lleguen más rápido a mercados distantes antes de que se echen a perder.

Ninguna de estas cuatro historias comparte una industria o un país, pero comparten una misma forma. Un laboratorio en Abu Dabi regaló su trabajo para que cualquiera pudiera comprobarlo. Una firma de trading compró capacidad de cómputo que ella misma no fabrica. Una empresa de satélites reunió fondos para demostrar que la ingeniería india puede competir por contratos de la NASA. Y una línea ferroviaria que tardó veinte años en terminarse existe ahora para que un camión de mangos llegue un poco más rápido al mercado. Escalas distintas, mismo instinto: construir lo que sostiene todo lo demás y preocuparse por el reconocimiento después.