Una empresa de San Sebastián, en el centro de la carrera por la eficiencia
Mientras el debate sobre la inteligencia artificial en el mundo hispanohablante suele girar en torno a lo que ocurre en Silicon Valley, uno de los avances técnicos más concretos de las últimas semanas viene de España. Multiverse Computing, con sede en San Sebastián, anunció que su tecnología de compresión CompactifAI ya permite ejecutar el modelo Llama 3.3 de 70.000 millones de parámetros sobre procesadores Intel Xeon 6 convencionales, sin necesidad de los costosos chips gráficos que dominan hoy la industria de la IA1.
El dato más verificable no es una promesa de marketing, sino una medición de rendimiento: con un único usuario conectado, el modelo sin comprimir tardaba 5.056,34 segundos en procesar una tarea, frente a los 2.598,22 segundos del modelo comprimido de Multiverse — una reducción de latencia del 48,6%1. La propia compañía afirma que "el modelo comprimido con CompactifAI mantuvo una fuerte precisión respecto al modelo base, con solo variaciones menores observadas" en las pruebas estándar1. Es una afirmación de la propia empresa, no una auditoría independiente, pero se apoya en cifras de rendimiento concretas y contrastables, no en proyecciones vagas — precisamente el tipo de dato que este diario prioriza frente a las promesas sin sustento numérico que inundan el sector.
La cúpula de la IA sigue perdiendo directivos
El avance español llega en un momento de inestabilidad notable en la cúpula de los grandes laboratorios de IA. Brad Lightcap, responsable de proyectos especiales de OpenAI y antiguo director de operaciones de la compañía, anunció su salida, según informó The Verge2. Es la última de una serie de salidas de perfiles senior en el sector durante este año, un patrón que conviene vigilar porque estas empresas —OpenAI a la cabeza— siguen fijando buena parte del ritmo de inversión que después arrastra a toda la cadena de proveedores, incluidos los que cotizan en bolsa y que sí forman parte de las carteras de muchos ahorradores.
El gasto que sí es verificable: Alphabet casi triplica su inversión en dos años
Si las salidas de directivos son difíciles de traducir en números, el gasto de capital de Alphabet —la matriz de Google— no lo es: son cifras auditadas y remitidas al regulador bursátil estadounidense. Y la trayectoria es contundente. En el ejercicio 2023, Alphabet invirtió 32.251 millones de dólares en infraestructura como centros de datos y chips; en 2024, la cifra subió a 52.535 millones; en 2025, alcanzó 91.447 millones3 — casi el triple en solo dos años.
La aceleración se aprecia todavía mejor trimestre a trimestre: en el primer trimestre de 2024, Alphabet gastó 12.012 millones de dólares en esta partida; un año después, en el primer trimestre de 2025, ya eran 17.197 millones; y en el primer trimestre de 2026, la cifra llegó a 35.674 millones3. Dicho de otra forma: lo que Alphabet gastó en un solo trimestre a comienzos de 2026 supera ya lo que gastó en todo el ejercicio 2023. Para el lector con ahorros en un fondo indexado al S&P 500 —donde Alphabet es un componente destacado—, esta escalada de gasto no es una cifra ajena: forma parte, aunque sea indirectamente, de su propia cartera.
Las cifras de retorno que empiezan a circular, con cautela
Más allá del gasto en infraestructura, empiezan a aparecer datos concretos —aunque autorreportados— sobre el retorno que genera la IA aplicada a procesos empresariales. En los premios de excelencia en IA para cadena de suministro de FreightWaves, la plataforma de compras Arkestro presentó varios casos: un fabricante de dispositivos médicos redujo el tiempo de sus procesos de cotización logística de cuatro meses a seis semanas, con un ahorro de 2,4 millones de dólares4; un operador de gas natural licuado (GNL) recortó procesos de compra de días a minutos, logrando un 29% de ahorro4; y un fabricante industrial identificó más de 55 millones de dólares en ahorros con un retorno de la inversión en solo dos meses, en 40 plantas y más de 400 proveedores4. Arkestro asegura que sus clientes reportan, en promedio, un ahorro del 18,8% sobre el gasto y una aceleración de hasta el 60% en los ciclos de compra4.
Otra empresa premiada, CloneOps.ai, afirma que sus modelos de retorno sobre la inversión muestran el potencial de eliminar "más de 133 horas humanas por cada 1.000 llamadas, con flujos de trabajo representativos que ofrecen hasta un 550% de retorno frente a la mano de obra con base en Estados Unidos"4. Conviene leer estas cifras con la cautela que merecen: proceden directamente de las empresas premiadas y no de una auditoría externa, y la fuente que las recoge —un medio especializado en logística— ha visto confirmarse, según nuestro propio seguimiento, en torno al 57% de sus afirmaciones verificables en el pasado. Son datos de interés, pero autorreportados, no cifras certificadas.
La transparencia, en la práctica, retrocede en un punto clave
El sector suele presentarse como cada vez más comprometido con la transparencia sobre contenido generado por IA. Pero el episodio más reciente y mejor documentado va en la dirección contraria: Google añadió una opción para desactivar la marca de agua visible —el característico "destello" en la esquina inferior derecha— que identifica las imágenes, vídeos y música generados con sus herramientas Gemini y Flow5. Es decir, la empresa no reforzó el etiquetado de contenido sintético: permitió a los usuarios quitarlo. Vale la pena señalar esta contradicción con honestidad: la narrativa de una industria que avanza hacia mayor transparencia no encaja del todo con una decisión que facilita, precisamente, ocultar el origen artificial de un contenido.
Qué vigilar
Tres hilos, todos verificables con datos concretos, merecen seguimiento. Primero, si el gasto de capital de Alphabet sigue la misma pendiente en los próximos trimestres —los datos de 2026 hasta ahora sugieren que sí—, la pregunta que se trasladará a los inversores es cuánto tiempo puede sostenerse ese ritmo sin que se traduzca en ingresos proporcionales. Segundo, si las cifras de ahorro que compañías como Arkestro y CloneOps.ai presentan en premios sectoriales llegan a aparecer también en informes financieros auditados, o si se quedan en comunicados de prensa. Y tercero, si la decisión de Google de permitir ocultar sus marcas de agua es un caso aislado o el primero de una tendencia — porque determinará si la "transparencia" de la que habla la industria es una política real o una opción que el usuario puede simplemente apagar.
