20 de julio

Alibaba presentó el Qwen3.8-Max-Preview, su primer modelo multimodal con más de 1 billón de parámetros — 2,4 billones en total —, en versión preview a un 10% del precio estándar vía Alibaba Cloud, Qoder y QoderWork. La empresa afirma que el modelo supera al Qwen 3.7-Max en codificación y productividad compleja, quedando detrás solo de Claude Fable 5. Los pesos abiertos se prometieron "pronto".

Es una respuesta directa al Kimi K3 — Alibaba intenta captar la atención que Moonshot tiene dificultades para atender por falta de capacidad, intensificando la disputa entre laboratorios chinos por los modelos abiertos.

Tres días después del lanzamiento del Kimi K3 (2,8 billones de parámetros), Moonshot AI pausó temporalmente las nuevas suscripciones pagas después de que una demanda "sin precedentes" agotara la capacidad de GPU de la empresa en 48 horas. En paralelo, Moonshot está desmontando su estructura offshore para una posible salida a bolsa en Hong Kong — ya contrató a Goldman Sachs y CICC, levantó más de US$ 2.000 millones en mayo (con una valoración de US$ 30.000 millones) y busca otros US$ 2.000 millones en capital fresco.

Demuestra que el modelo abierto chino más comentado del mes tiene tracción comercial real, suficiente para forzar el racionamiento de capacidad y acelerar una salida a bolsa — no es solo hype técnico.

Microsoft anunció que implementará la solución rack-scale AMD Instinct Helios en Azure para ejecutar inferencia de modelos de frontera, ampliando una alianza que ya cubre GPU, CPU y software. Meta, OpenAI, Oracle y la india TCS ya realizaron implementaciones o compromisos con el sistema.

Es la señal más concreta hasta ahora de que los grandes proveedores de nube están diversificando para reducir la dependencia de Nvidia en infraestructura de IA, con múltiples clientes ancla ya comprometidos.

Según The Information (vía Reuters), Google está desarrollando un nuevo chip de servidor — el "Frozen v2" — que incorpora elementos del modelo Gemini directamente en el hardware, con hasta 6 a 10 veces más eficiencia en tokens por unidad de energía. El lanzamiento está previsto para 2028; el proyecto busca aliviar la crisis de capacidad que ya llevó a Google Cloud a rechazar contratos externos.

Muestra hasta qué punto la escasez de capacidad de IA está obligando a los hyperscalers a co-diseñar hardware y software desde la base.

Según Axios, el Departamento de Comercio, la NSA y la Casa Blanca reanudaron discusiones para restringir modelos chinos de IA — mediante la Entity List, reglas de compras públicas, alertas de seguridad y presión sobre empresas estadounidenses que alojan esos modelos. El detonante fue el éxito del Kimi K3, que ya representa el 46,4% del uso de tokens enrutados en OpenRouter.

Señala que Washington está pasando de una postura de "no intervención" a una presión regulatoria gradual sobre los modelos abiertos chinos — afecta directamente a empresas estadounidenses que ya adoptaron esos modelos por costo.

Chris Fall renunció a la dirección del U.S. Center for AI Standards and Innovation (CAISI), el instituto federal de pruebas de IA del Departamento de Comercio, tres meses después de ser nombrado. Arvind Raman asume de forma interina. El gobierno no dio ningún motivo. El CAISI prueba modelos no lanzados de Anthropic, Google DeepMind, OpenAI, Microsoft y xAI.

Es un vaivén más en la política de IA del gobierno de Trump, que alterna entre un discurso de "no intervención" y una mayor participación regulatoria — una inestabilidad que afecta al organismo responsable de evaluar los riesgos de los modelos de frontera.