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📰 Edición de hoy
Llega el Jalapeño
[DÍA, 25 DE JUNIO 2026] · [6] historias + EL DATO
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Hardware IA
El Jalapeño de ChatGPT
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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.
💡 Contexto clave
Diseñar tu propio chip es un paso enorme porque te quita dependencia de proveedores externos y te da más control sobre costos y rendimiento. Google (con sus TPUs), Amazon y Meta ya hacen esto desde hace años; OpenAI se suma tarde pero con un socio de peso como Broadcom. Es la diferencia entre alquilar la cocina o tener la tuya propia.
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Fuente: OpenAI →
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🎲 Tecnología y negocios
Meta crea app de predicción del mercado con IA
Según documentos internos revisados por NPR, Meta está construyendo una app independiente de Facebook e Instagram, con nombre clave Arena, donde la gente podrá apostar sobre el resultado de eventos del mundo real usando “dinero de juego” en lugar de dinero real. La app usará Llama, el modelo de lenguaje de Meta, para generar automáticamente las preguntas de moda y para hacer recomendaciones personalizadas a cada usuario. Lo más llamativo: esa misma IA será la que decida, casi en tiempo real, si una pregunta se cumplió o no, sin curaduría humana caso por caso.
Esto es la versión moderna de Forecast, una app que Meta lanzó en 2020 y cerró dos años después porque resultaba muy caro revisar manualmente cada pregunta; ahora la IA reemplaza ese trabajo. El movimiento llega en plena fiebre de los llamados mercados de predicción (plataformas como Kalshi y Polymarket, donde se apuesta sobre si algo va a pasar o no), un sector que mueve miles de millones de dólares a la semana pero que todavía está en una zona legal ambigua en EE. UU. Al usar dinero ficticio, Meta evita por ahora pedir permisos de apuestas reales, gana tiempo mientras se aclara la regulación, y entra a un terreno donde ya compiten gigantes como DraftKings y hasta la red Truth Social de Trump.
Fuente: NPR →
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🧬 Biotecnología
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 logra esto controlando 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 pequeña prueba de concepto de algo más ambicioso: usar el ADN como un 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 en paralelo a mayor escala.
Fuente: Harvard SEAS →
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🐉 Centros de datos
Qualcomm impresiona con nuevos centros de datos de IA
![[TEXTO ALT]](https://piild.com/wp-content/uploads/2026/06/Dragonflyhero-Qualcomm.png)
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 para sus servidores.
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 de IA que no solo responden, sino que ejecutan tareas por su cuenta) está explotando. Más de 35 empresas del ecosistema tecnológico, entre ellas Lenovo, Samsung y Microchip, ya mostraron su respaldo al plan. 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.
💡 Contexto clave
Qualcomm es conocida sobre todo por los chips Snapdragon que traen casi todos los celulares Android y muchas laptops con Windows; nunca había sido un jugador serio en centros de datos. Meterse a competir contra Nvidia en este terreno es una apuesta enorme y costosa, pero el mercado de chips para IA en la nube vale ya cientos de miles de millones de dólares y sigue creciendo.
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Fuente: Qualcomm →
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🕷️ Ciberseguridad
Los hackers detrás del caos en el transporte de Londres se declaran culpablez en juicio
Dos integrantes del colectivo de cibercrimen Scattered Spider, Thalha Jubair (20 años) y Owen Flowers (18 años), se declararon culpables del ciberataque que paralizó partes de Transport for London (TfL) en 2024. El ataque afectó pantallas informativas en estaciones, el portal de reembolsos y el sistema de tarjetas Oyster para jóvenes, y obligó a los 28,000 empleados de TfL a cambiar su contraseña en persona. Según una investigación de la BBC, el hackeo expuso datos de aproximadamente 10 millones de personas, y TfL reportó pérdidas por £29 millones (38.2 millones de dólares) entre daños y costos de recuperación. La sentencia se dictará el 22 de julio.
Este caso es uno más de una racha de condenas contra integrantes de este grupo, que también está vinculado a ataques contra Caesars Entertainment, MGM Resorts, Jaguar Land Rover y Marks & Spencer. La técnica favorita del grupo no es un virus sofisticado, sino algo más simple y efectivo: ingeniería social, es decir, engañar a mesas de ayuda técnica para que reseteen contraseñas y así esquivar la autenticación de dos pasos. Es un recordatorio de que muchas de las brechas más costosas de los últimos años no nacen de un código complejo, sino de convencer a una persona de que abra la puerta.
💡 Contexto clave
Scattered Spider no es una organización jerárquica con jefes, sino una red difusa de hackers, en su mayoría jóvenes angloparlantes, que colaboran entre sí y a veces con otros colectivos como Lapsus$ y ShinyHunters. Varios de sus miembros, incluidos Jubair y Flowers, tienen apenas entre 18 y 24 años, lo que ha sorprendido a investigadores de seguridad por el nivel de daño que pueden causar sin ser expertos técnicos tradicionales.
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Fuente: CSO Online →
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💼 Empleo y IA
Análisis: Aunque los títulares dominan los despidos por IA se están contratando más ingenieros
Mientras la narrativa dominante dice que la IA está destruyendo empleos técnicos, datos de la firma de capital de riesgo SignalFire —que analizó las carreras de millones de empleados en más de 80 millones de empresas— muestran que la ingeniería de software fue la función laboral más resiliente en 2025. Mientras la contratación total en grandes tecnológicas cayó 25% respecto a los niveles de 2019, la contratación de roles de ingeniería bajó solo 11%. Más todavía: los ingenieros representaron el 55% de todas las nuevas contrataciones en 2025 entre las 12 “Tech Majors” (Alphabet, Meta, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix, Nvidia, Tesla, Uber, Airbnb, Block y Stripe), frente a solo 46% en 2019.
La explicación que da SignalFire es el llamado “Jevons paradox”: cuando algo se vuelve más eficiente, no se necesita menos de eso, sino que la demanda crece porque ahora se puede hacer mucho más con los mismos recursos. En otras palabras, si la IA hace que cada ingeniero sea más productivo, las empresas no necesariamente despiden, sino que les dan más trabajo por hacer. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, lo resumió diciendo que sus ingenieros, ahora apoyados por agentes de IA, están “más ocupados que nunca”. Esto no significa que no haya recortes relacionados con IA en otras áreas, pero sí sugiere que, al menos por ahora, programar sigue siendo de los empleos técnicos más difíciles de reemplazar por completo.
Fuente: TechCrunch →
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💡 EL DATO
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16 genomas
Science News informó que la IA ya fue usada para escribir los genomas funcionales de 16 virus que matan bacterias, algo sorprendente porque implica que una máquina ayudó a diseñar instrucciones biológicas completas.
Fuente: Science News →
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