¿Se acerca el fin de la humanidad? ChatGPT 6 Astra y la promesa de la IA que lo hace todo

La transmisión comienza en San Francisco. Ambos anfitriones están allí para un evento de Apple, pero la agenda es completamente de IA. El primer punto viene de Jensen Huang: el CEO de Nvidia es citado diciendo que OpenAI alcanzó el nivel de IA general con GPT Astra, un sistema capaz de manejar cualquier tarea. Cuando se les preguntó directamente si lo habían probado, la respuesta es una espera deliberada: no se puede emitir un veredicto fiable antes de que la ola de exageración se asiente.

El feed social es tratado con sospecha. Clips hechos con Fable 5.1 se encuentran junto a clips hechos con Astra, supuestamente renderizados en motores de video de la clase Silence 2.5, y la comparación se llama "manzanas con naranjas" sin parámetros coincidentes. Se dice que las cuentas de bots inflan la ola, mientras que los organismos de calificación independientes no encontraron una ventaja clara de Astra sobre Fable 5.1 en pruebas de matemáticas y contexto. El verdadero combustible de la emoción es la afirmación de modelado 3D y creación de juegos.

La afirmación de Blender se desglosa con un ejemplo concreto: el modelo no maneja el programa en sí, sino que lo opera a través de comandos MCP. Ordenar una silla significa modelar cuatro patas, un asiento y un cojín uno por uno, lo que se describe como una secuencia de comandos en lugar de magia. La pregunta se plantea directamente: ¿cómo puede un sistema que está detrás de Fable en codificación estar por delante en juegos? Los juegos mostrados se califican de simples, obras de nivel arcade antiguo, y el veredicto es que el juicio debe esperar hasta que los desarrolladores y artistas 3D en activo utilicen las herramientas y reporten sus experiencias.

Sam Altman es citado rechazando el lenguaje de marketing, preguntando si tales palabras deberían usarse en absoluto, señalando que un nivel superior aún está por venir, y agregando que el modelo se terminó meses antes. El cálculo de costos pasa por Stargate: el entrenamiento en 100 mil GPU podría acercarse a mil millones de dólares a precios unitarios por hora, posiblemente más en alquileres de nube de terceros. Esa factura recae en los precios de los tokens: un simple intento 3D puede quemar una cuota de 5 horas, y un intento de juego, según se informa, necesita de 9 a 10 horas de trabajo del modelo en los planes más grandes, más la misma cantidad para la codificación.

La espiral de planes se cuenta desde la experiencia personal: Opus 4.8 forzó un cambio a planes de 100 dólares, Fable forzó un cambio a planes de 200 dólares, y la pregunta es si los 1000 dólares vendrán después. Frente a la contratación de un ingeniero en activo, incluso esa cifra se considera pequeña. Se informan la analogía del nivel de becario de OpenAI y las mediciones de agentes de investigación autónomos internos: un trabajador de nivel medio que produce 24 horas de trabajo en 8 horas, una aceleración de 3.1 veces, pero a 600 dólares en tokens al día, 18 mil al mes, seis o siete veces un salario ordinario.

Los chips centrados en la inferencia se presentan como la solución. Los chips de Altman apuntan a la inferencia con una eficiencia mucho mayor que las GPU de Nvidia. Se describe una división: Nvidia en el entrenamiento, hardware especializado en la inferencia. En el hardware de Apple, la programación directa de Metal ajustada para un modelo, según se informa, superó la pila MLX general en un 30 a 40 por ciento en la primera respuesta y el rendimiento. La analogía es Unreal Engine versus escribir tu propio motor: el software específico para tareas supera la infraestructura general.

En los modelos locales, la brecha de confianza es la que manda. Qwen 3.8 maneja algunos trabajos, pero se quedó corto en las propias pruebas de los anfitriones; cada modelo tiene lados fuertes y débiles dependiendo de la tarea. La esperanza de un modelo para todos se declara muerta, comparada con el rally versus la Fórmula 1 y los coches todoterreno versus los de asfalto. Un modelo de narración emocional en 600 idiomas fue abandonado después de 2 a 3 horas de ajuste, y la regla se establece claramente: nunca rompas una configuración que funciona. Perseguir cada lanzamiento se llama una adicción que aleja a las personas del trabajo real para convertirlas en probadores beta no remunerados.

La historia de las matemáticas es la disputa más aguda: el anuncio de OpenAI de resolver el problema de Navier-Stokes de 1 millón de dólares en 50 horas. Se informa que dos matemáticos, uno empleado en Anthropic, afirman que sus documentos alojados en Codex fueron utilizados y que su trabajo fue superado, con OpenAI proponiendo que ellos publicaran primero y la compañía después. Sigue una advertencia general: subir una patente o un hallazgo sensible a un servidor extranjero para obtener ayuda puede convertir el hallazgo en datos de entrenamiento. La afirmación de que los televisores LG graban mientras están apagados y suben una vez conectados, escrita en los acuerdos de usuario, se adjunta al mismo tema de privacidad.

El caso del New York Times se enmarca como derechos de autor: el periódico defiende a columnistas premiados en lugar de noticias simples, un uso que normalmente requeriría licencia, ahora utilizado como datos de entrenamiento. El giro es una carta del Departamento de Justicia pidiendo a los fiscales que se pongan del lado de OpenAI por motivos de seguridad e interés nacional, lo que plantea quién define la justicia. En cuanto a la educación, se informa de la prohibición de un año de las herramientas de IA generativa en las escuelas primarias y secundarias de la ciudad de Nueva York: se excluyen los solucionadores de imágenes, animaciones, videos y matemáticas para proteger el pensamiento analítico y la habilidad de investigación, y ambos anfitriones respaldan la analogía de Mamdani de aprender enfrentando dificultades.

El modelo de Corea es el camino opuesto: la IA tratada como un servicio público para todos, apoyada a través de marcas de telecomunicaciones, con acceso gratuito basado en teléfonos en modestas máquinas de 500 a 600 GPU a través de modelos de lenguaje locales. Se cita una columna que sitúa las opiniones positivas sobre la IA en un 67 por ciento en China frente a menos del 40 por ciento en EE. UU. Sin embargo, el mismo país ve despidos relacionados con la IA en grandes empresas, tribunales que en su mayoría ordenan la reincorporación y una administración cautelosa ante las reacciones negativas. La juventud menguante reemplazada por robots (China y Japón), una distopía donde los ricos viven con robots y propiedades, y decisiones más difíciles sobre tener hijos se debaten en el mismo arco demográfico. El programa de la Serpentine Gallery de Londres con Refik Anadol en el panel de selección se ofrece como la contrapropuesta constructiva: artistas capacitados que usan la IA deliberadamente, interpretado como una aceptación institucional de la IA en el arte.

La tríada final es la generación de imágenes, la ley y el beneficio concreto: GPT Images 2.5 promete ediciones que preservan el contexto pequeño y la identidad, con tres habilidades internas que cubren la edición, el escalado y la generación fiel. Las imágenes de referencia no se pegan, sino que se convierten en palabras y se regeneran, por lo que no se pudo producir un paquete cambiado con una etiqueta antigua en los datos de entrenamiento y el trabajo se terminó en dos minutos en Photoshop. La guía de China que trata las imágenes no consensuadas como una violación de derechos sin necesidad de una nueva ley se contrasta con el permiso de generación abierta predeterminado de Instagram; se debate el caso de EE. UU. de un ingeniero que generó imágenes de abuso de niños inexistentes en una herramienta de Meta y recibió un fallo de no víctima, incluida la paradoja de fotos reales de bebés en los datos de entrenamiento. El video de lucha humana de Unitree G1 en el ring y la alegría de los Juegos Olímpicos de robots de China se leen como orgullo nacional. Un sitio de ayuda codificado en 2 horas por un voluntario no programador con 25 puntos de distribución en el terremoto de Nepal, recordado contra la memoria del terremoto de Hatay, responde a la burla de "no lo escribiste": cuando se entrega un trabajo que salva vidas, la autoría deja de importar.