BYD entra a los robots humanoides y México sube al podio de la IA

BYD entra a la carrera de los robots humanoides

BYD, la automotriz eléctrica más grande del mundo, confirmó que mostrará sus primeros robots humanoides en agosto, dentro de sus centros de experiencia Di Space en China. La empresa aseguró que no será solo un concepto: los robots podrán interactuar directamente con las personas que visiten las tiendas. Esto confirma algo que BYD venía insinuando desde hace meses: en junio, su vicepresidenta ejecutiva Stella Li habló de una “enorme inversión” en IA y robótica, y predijo que China será el primer mercado en lograr la comercialización masiva de robots humanoides.

Con esto, BYD se suma a Xpeng y otras marcas chinas que ya compiten cara a cara con el Optimus de Tesla en lo que la industria llama “IA física”: máquinas que no solo piensan, sino que se mueven e interactúan en el mundo real. La ventaja de las automotrices es que ya dominan la manufactura a gran escala, las baterías y los motores eléctricos —justamente los componentes más caros y difíciles de un robot humanoide—, lo que les da una ventaja de costos frente a las startups especializadas.

Samsung quiere resolver el mayor problema de la IA: la memoria

En la conferencia FMS 2026 en Santa Clara, Samsung presentó un prototipo de memoria llamado V10 Bonding V-NAND (BV-NAND), con más de 400 capas apiladas gracias a una nueva técnica de unión de obleas que, según la compañía, aumenta la densidad de almacenamiento en 58% frente a la generación anterior. También mostró conceptos de una arquitectura llamada zHBM, que apila la memoria directamente encima de los chips de IA en lugar de a un lado, prometiendo hasta 10 veces más densidad que la memoria HBM5 convencional y hasta 3 veces más eficiencia energética.

El movimiento responde a un problema real: entrenar modelos de IA ya no es lo único que consume recursos, ahora generar respuestas (la inferencia) exige memoria cada vez más rápida y densa. Samsung compite directamente con SK Hynix y Micron por resolver primero ese cuello de botella, algo que podría definir qué empresa domina el próximo ciclo de infraestructura de IA.

OpenAI presenta Astra, el modelo que resolvió diez problemas matemáticos que llevaban décadas sin solución

OpenAI presentó Astra, la versión interna de su próximo modelo insignia, junto con diez resultados matemáticos que llevaban al menos una década estancados. Los avances cubren geometría de alta dimensión, teoría de códigos, teoría de grupos, computación cuántica, criptografía basada en retículos y combinatoria extremal. Entre los logros figuran la existencia de grupos no sóficos, una refutación de la conjetura de rigidez de Connes y nuevos límites para el empaquetamiento de esferas en dimensiones altas. OpenAI documentó cada resultado con pruebas y certificados formales en un artículo de 249 páginas.

Hay una advertencia importante: ningún grupo independiente ha evaluado públicamente el conjunto completo, y Astra tampoco está disponible fuera de la compañía, así que nadie puede reproducir el proceso ni conocer su tasa real de fracaso. La comparación con el “momento Deep Blue” del ajedrez resulta atractiva pero imperfecta: una demostración matemática puede necesitar meses de revisión antes de confirmarse como válida.

La reacción llegó rápido: menos de 24 horas después, el investigador de Anthropic Levent Alpöge afirmó haber reproducido de forma autónoma cinco de los diez resultados usando Claude Fable —ya disponible públicamente— con una sola instrucción genérica y sin acceso a internet. Solo una de esas cinco pruebas coincidió con el argumento original de OpenAI; las otras cuatro podrían ser demostraciones independientes, lo que alimenta el debate sobre cuánto mérito corresponde realmente al modelo cerrado de OpenAI.

La primera generación de fármacos PROTAC ya trata enfermedades que antes eran intratables

La FDA aprobó en mayo el vepdegestrant (comercializado como Veppanu), el primer fármaco PROTAC autorizado para uso clínico en el mundo. El medicamento, desarrollado por Arvinas junto con Pfizer, trata a pacientes adultos con cáncer de mama avanzado o metastásico positivo para receptores de estrógeno, negativo para HER2 y con mutación en ESR1, tras progresar con al menos una terapia endocrina previa. La aprobación se respaldó en el ensayo de fase 3 VERITAC-2, con 624 pacientes en 26 países.

El hito cierra un ciclo de 25 años: el químico de Yale Craig Crews propuso el concepto de PROTAC en 2001, y el primer ensayo clínico no arrancó hasta 2019. Durante ese tiempo, la tecnología resultó intelectualmente atractiva pero clínicamente difícil, lastrada por moléculas grandes y baja biodisponibilidad oral. El avance abre la puerta a atacar proteínas antes consideradas “intratables” con fármacos convencionales, y Arvinas ya desarrolla más tratamientos para oncología y enfermedades neurodegenerativas.

México ya es el segundo exportador mundial de insumos para IA, solo detrás de China

México se convirtió el año pasado en el segundo mayor exportador mundial de insumos para construir sistemas de inteligencia artificial, solo detrás de China. El dato forma parte del Informe sobre el Desarrollo Mundial 2026 del Banco Mundial, que documenta cómo cerca de la mitad de las exportaciones globales de estos productos —semiconductores, electrónica, equipo para centros de datos— proviene de países en desarrollo: China, México, Malasia, Vietnam y Tailandia, en ese orden. Buena parte del crecimiento responde a fabricantes taiwaneses que han expandido sus plantas en México.

El avance choca con una brecha interna: 34.6% de las personas encuestadas en México dice sentir más preocupación que entusiasmo por la adopción de IA, frente a solo 12.6% que se inclina por el entusiasmo. El país es clave en la cadena de suministro pero va atrás en el uso doméstico: fabrica los insumos que otros usan sin haber acelerado todavía la adopción dentro de sus propias industrias. El Banco Mundial calcula que la tecnología podría transformar hasta el 16.2% de los empleos en México, y plantea que el reto ahora es traducir la fortaleza exportadora en adopción real.

Google apaga su generador de imágenes de Google Earth un día después de estrenarlo

Google tuvo que retirar, apenas un día después de lanzarla, una función de Google Earth que generaba imágenes fotorrealistas con IA sobre cualquier punto del planeta usando un simple prompt de texto. La herramienta, impulsada por el modelo Nano Banana 2, se apoyaba en las fotos satelitales y 3D reales de Earth para crear las escenas. Google explicó que la pausó tras detectar capturas de imágenes que violaban sus políticas.

El problema de fondo es la desinformación: al combinar imagen real de monumentos y lugares icónicos con escenas inventadas, la función abría la puerta a crear “evidencia” visual falsa de eventos que nunca ocurrieron. Google no detalló qué imágenes cruzaron la línea, aunque aclaró que llevaban marca de agua de IA y no aparecían en la experiencia principal de la app. Es el segundo tropiezo de una gran tecnológica con IA generativa en pocas semanas: Meta también dio de baja su herramienta Muse Image tras críticas por privacidad.