SpaceX adquiere Cursor por sesenta mil millones de dólares en uno de los mayores acuerdos tecnológicos registrados
Versión en inglés arriba, versión en chino abajo.
Tendencia uno: los modelos de programación de código abierto cierran la brecha sin cambiar los modelos base
El 14 de agosto, Zhipu AI lanzó GLM-5.3, manteniendo el mismo modelo base que GLM-5.2 y apoyándose por completo en el escalado posterior al entrenamiento. La capacidad de programación aumentó un 50% en su evaluación comparativa interna, Terminal-Bench 3.0 pasó de 4.6 a 28.3 y DeepSWE v1.1 subió de 46.2 a 66.9. Zhipu afirmó que liberará los pesos dos semanas después del lanzamiento, tras una revisión de seguridad.
El lanzamiento se produjo junto con una serie de modelos de programación de código abierto. DeepSeek lanzó V4 Pro, un modelo de mezcla de expertos (MoE) de 1.6T de parámetros con 49B de parámetros activos y contexto de 1M de tokens. En LiveCodeBench obtuvo 93.5, con una calificación de Codeforces de 3206. Alibaba liberó como código abierto Qwen3.8-27B en la noche del 14 de agosto, un modelo denso multimodal nativo de 270B de parámetros que supera a Qwen3.7-Plus en tareas de programación y de oficina. Alibaba informa que Qwen ha superado los 3 mil millones de descargas con más de 300.000 modelos derivados y más de 460 modelos de código abierto.
El giro es uniforme: ninguno de los tres cambió su modelo base. Las mejoras procedieron del postentrenamiento y de la arquitectura. GLM-5.3 utiliza solo 50.000 tokens de salida por tarea en Z.ai Code Bench, frente a aproximadamente 120.000 para Claude Opus 4.8, al tiempo que alcanza una precisión del 31.4% frente al 29.5% de Opus 4.8.
Tendencia dos: DeepSeek traslada la competencia de los modelos al entorno de ejecución de los agentes
En la noche del 13 de agosto, DeepSeek liberó como código abierto DeepSeek Harness bajo la licencia MIT, sin un nuevo modelo. El marco divide todo el esqueleto del agente —bucle principal, gestión de estado, almacenamiento de sesiones, programación de tareas, entorno aislado, eventos e interfaz de usuario (UI)— en componentes conectables, bajo un diseño de «Everything is a Plugin». Funciona sobre una base de complementos personalizada de Cordis con carga y descarga en caliente y reversión, además del alcance de Preset que ejecuta múltiples agentes aislados en un solo proceso.
La misma noche del lanzamiento conjunto de Harness y V4 Pro, Honor anunció el 15 de agosto que YOYO Claw (su «Shrimp Brain») ahora ejecuta GLM-5.3, un despliegue directo en el lado del consumidor de un modelo abierto. El cambio es visible: las puntuaciones de los modelos están convergiendo y la capa de diferenciación se está desplazando al entorno de ejecución y a las herramientas que envuelven a los modelos.
Tendencia tres: la potencia de cómputo redistribuye la propiedad
El 14 de agosto, SpaceX cerró la adquisición de Cursor por 60 mil millones de dólares, una de las mayores operaciones tecnológicas registradas. El blog de Cursor citó el acceso al mayor clúster de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para crear modelos de menor costo. Las dos compañías ya habían lanzado el modelo conjunto Grok 4.5 en julio y, posteriormente, Grok 4.6, y Musk dijo a los empleados que los ingresos por inteligencia artificial (AI) superarían a todos los demás negocios de SpaceX para septiembre.
En ese mismo período, Nvidia estaba reconsiderando su exposición. Nvidia posee aproximadamente una participación de 21 mil millones de dólares en SpaceX, convertida a partir de su posición en xAI tras la fusión de SpaceX; además, los centros de datos de SpaceX utilizan exclusivamente Nvidia. Por otra parte, los informes apuntan a que Nvidia recortará su garantía sobre el proyecto Ohio de 10GW de OpenAI —de 250 mil millones a menos de 120 mil millones de dólares, cubriendo solo los primeros 5GW— y a que los ingresos anualizados de OpenAI superan los 40 mil millones de dólares, aproximadamente el doble de su ritmo de ejecución previo. Anthropic, que dijo que su ritmo de ejecución superó los 47 mil millones de dólares en mayo, está cerca, según informes, de adquirir Decart por 6 mil millones de dólares, una empresa cuyo software ejecuta el entrenamiento y la inferencia de manera más eficiente en los chips.
Mientras tanto, el 14 de agosto, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, publicó sobre la regulación de la IA, argumentando que un proceso institucional justo puede, por sí mismo, dispersar el poder y que la regulación debería vincular a las empresas de vanguardia, dejando espacio para los modelos abiertos y los pequeños actores.
Tendencia cuatro: la IA alcanza las matemáticas no resueltas
Un informe del 14 de agosto detalló cómo Jinshanmu, médico residente de neurocirugía en el Hospital del Colegio Médico Unión de Pekín, utilizó GPT-5.6-Sol de OpenAI para demostrar la conjetura de Crouzeix en aproximadamente 16 horas, un problema abierto desde 2004. El autor de la conjetura, Michel Crouzeix, y los matemáticos Alex Townsend y Anne Greenbaum revisaron el manuscrito y confirmaron la demostración. La mejor constante previa era 2.414, establecida en 2017 después de un taller de una semana; el propio Crouzeix había demostrado 11.08 en 2007. Ocho días después, los matemáticos Emiel Lorist y Felix Schwenninger publicaron una demostración independiente de cinco páginas con un método diferente, también con la ayuda de ChatGPT 5.6.
Nvidia sumó hardware a la historia de la eficiencia el 14 de agosto al anunciar la producción completa del conmutador Spectrum-X CPO, el primer conmutador Ethernet de óptica coempaquetada de 200G por carril producido en serie. El consumo de energía se reduce a una quinta parte, el número de láseres a una cuarta parte y el tiempo de actividad de las aplicaciones de IA se multiplica por cinco. El SN6810 integra 128 puertos de 800 Gb/s en un chasis 2U (102.4 Tb/s), con TSMC, SPIL, Lumentum y Foxconn en la cadena de suministro.