El "Jalapeño" de ChatGPT: el primer chip propio de OpenAI

OpenAI y Broadcom presentaron Jalapeño, el primer chip diseñado por OpenAI específicamente para correr modelos de lenguaje —lo que se llama inferencia: la parte donde el modelo ya entrenado responde tus preguntas, no donde aprende. El chip se diseñó y se llevó a producción en solo nueve meses, un ritmo que la compañía describe como el ciclo de desarrollo más rápido logrado en semiconductores avanzados de este tipo. Ya hay muestras funcionando en laboratorio corriendo modelos reales, incluido uno de los modelos internos de OpenAI, y la idea es desplegarlo a escala de gigavatios junto con socios de centros de datos a partir de este año.

Esto importa porque OpenAI deja de depender exclusivamente de Nvidia para correr sus modelos y empieza a controlar también el "fierro" debajo de ChatGPT, Codex y su API. Broadcom aporta la fabricación y el diseño de chips, mientras que Celestica se encarga de ensamblar todo en racks y sistemas completos para los centros de datos. Si el plan funciona, la promesa es bajar el costo de cada respuesta que te da la IA, hacerla más rápida y permitir que más gente y empresas puedan usarla sin que sea carísimo operarla.

Científicos logran que el silicio haga el trabajo de una célula

Un equipo liderado por Harvard logró que un chip de silicio —el mismo tipo de material de los procesadores de tu laptop— sintetizara 64 secuencias distintas de ADN en paralelo, usando un proceso basado en agua y enzimas en lugar de los solventes químicos agresivos que se usan hoy en la fabricación tradicional de ADN. El chip controla con precisión pequeñas corrientes eléctricas en 64 sitios de su superficie, bajando el nivel de acidez justo donde se necesita para que cada secuencia crezca, nucleótido por nucleótido. Es un récord para este método más "amigable": antes, la síntesis enzimática solo lograba producir hasta una docena de secuencias en paralelo.

Sintetizar ADN es básicamente "escribir" instrucciones genéticas desde cero, algo clave para diagnósticos médicos, edición genética e investigación de enfermedades como el cáncer. El método tradicional funciona bien a gran escala pero depende de químicos peligrosos y plantas centralizadas; este enfoque acuático podría algún día permitir equipos más pequeños, seguros y accesibles. El equipo incluso usó las 64 secuencias para codificar un texto de 169 bytes, una prueba de concepto de algo más ambicioso: usar el ADN como medio de almacenamiento de datos a largo plazo. Por ahora el límite no está en la electrónica del chip, sino en la química que se necesita para ir más rápido y a mayor escala.

La esquizofrenia tiene 766 genes, no uno

Un estudio publicado en Nature Genetics redibujó por completo el mapa genético de la esquizofrenia. Investigadores del Lieber Institute for Brain Development de Johns Hopkins, en colaboración con la Universidad de Bari y más de 60 hospitales psiquiátricos de todo el mundo, analizaron datos genéticos de más de 100,000 individuos y tejido cerebral de cientos de donantes. El resultado: identificaron 766 genes vinculados a la enfermedad, de los cuales 641 nunca habían sido detectados mediante estudios transcriptómicos similares.

El hallazgo rompe con la búsqueda clásica de un "gen culpable" y revela que la esquizofrenia funciona a través de una red de influencias genéticas distribuidas por todo el genoma. La clave metodológica fue incorporar redes de coexpresión génica, lo que permitió rastrear no solo las variantes de ADN cercanas a un gen, sino también las conexiones genéticas a distancia que los métodos convencionales ignoraban. "Hemos iluminado prácticamente todo el panorama genético", explicó el investigador Giulio Pergola, del Instituto Lieber.

Aunque los hallazgos no se traducen en tratamientos de inmediato, abren vías concretas hacia la medicina personalizada en psiquiatría: identificar perfiles genéticos específicos podría eventualmente guiar qué antipsicóticos o estrategias terapéuticas aplicar a cada paciente. También ayuda a explicar por qué dos personas con diagnóstico idéntico responden tan distinto al tratamiento. La esquizofrenia afecta a alrededor del 1% de la población mundial y es una de las condiciones mentales más incapacitantes a nivel global.

Qualcomm impresiona con nuevos centros de datos de IA

Qualcomm presentó su nueva línea Dragonfly para centros de datos: el procesador C1000 (con más de 250 núcleos y disponibilidad comercial estimada para 2028), una tecnología de memoria llamada High Bandwidth Compute (HBC), y el acelerador de inferencia AI300, que se suma a los modelos AI200 y AI250 anunciados antes. La empresa promete que su nueva memoria HBC podría multiplicar hasta 54 veces el ancho de banda efectivo respecto al primer chip de la familia, y asegura mejoras de varias veces en rendimiento por vatio frente a las arquitecturas de GPU actuales. Qualcomm también anunció un acuerdo de varios años con Meta para suministrarle estos procesadores.

Esto es relevante porque mete a un jugador nuevo y con peso a competir contra Nvidia y AMD justo cuando la demanda de cómputo para IA agéntica —sistemas que no solo responden, sino que ejecutan tareas por su cuenta— está explotando. Más de 35 empresas del ecosistema, entre ellas Lenovo, Samsung y Microchip, ya mostraron su respaldo. La apuesta de Qualcomm es competir en eficiencia energética: menos consumo por cada respuesta generada, algo cada vez más crítico cuando los centros de datos de IA empiezan a chocar contra los límites de la red eléctrica.

Google le mete dinero a A24 para meter IA al cine de autor

Google, a través de su laboratorio de IA DeepMind, invirtió aproximadamente 75 millones de dólares en A24, el estudio independiente detrás de películas como "Everything Everywhere All At Once" y "The Brutalist". Es la primera vez que Google toma una participación en un estudio de cine. El acuerdo busca desarrollar herramientas de IA para cineastas, y uno de los primeros proyectos sobre la mesa son storyboards generados con IA —los bocetos visuales que los directores usan para planear escenas antes de filmar. Algo importante: Google no tendrá acceso a la biblioteca de películas de A24 ni a sus datos internos.

Lo que hace distinto a este acuerdo es el mensaje detrás: A24 ha sido insistente en que estas herramientas no buscan generar películas completas con un simple texto —lo que suele incomodar a directores y actores—, sino apoyar el proceso creativo sin quitarle el control al cineasta. Esto ocurre en un momento en que Hollywood está dividido: por un lado hay estudios que ya trabajan con IA (como Lionsgate con Runway AI), y por otro hay demandas por derechos de autor contra empresas de IA. Que un estudio respetado como A24 —conocido justo por su sello autoral— se suba a este barco le da una especie de "aprobación" que las empresas de IA necesitan para ganarse la confianza de la industria creativa.