Nvidia compromete $105.000 millones para el centro de datos de OpenAI en Ohio, la propia OpenAI disuelve el equipo que evaluaba riesgos catastróficos de sus modelos, Anthropic reporta su primera ganancia operativa en medio de críticas sobre cómo la mide, la banca centroamericana empieza a usar IA para pronósticos y pagos, y Google lanza Gemini 3.7 Flash con mejor rendimiento en código.
El acuerdo, confirmado el lunes 17 de agosto por CNBC y Semafor, respalda un campus de hasta 8 gigavatios en Ohio que OpenAI arrendará durante dos décadas.
Nvidia se comprometió a financiar con más de $105.000 millones la construcción de un centro de datos que OpenAI arrendará por 20 años en Piketon, Ohio, según reportaron CNBC y Semafor el lunes 17 de agosto, que citaron fuentes al tanto de las negociaciones. El campus, bautizado PORTS-Pike Technology Campus, será construido y operado por la firma energética SB Energy, con una capacidad inicial de 4,25 gigavatios ampliable hasta 8 gigavatios, de acuerdo con Digitimes. El sitio funcionará exclusivamente con procesadores gráficos de Nvidia —hasta 1,5 millones de unidades, según estimó la propia empresa— y los primeros 800 megavatios deberían estar operativos en 2028. La cifra convierte al proyecto en uno de los mayores compromisos de financiamiento de infraestructura de IA hechos por un solo proveedor de chips, y profundiza la dependencia mutua entre Nvidia y OpenAI: la empresa de Jensen Huang no solo vende los procesadores que usará el centro, sino que además garantiza el crédito que permite construirlo. Nvidia calculó que el conjunto de chips instalados en el campus podría generar entre $150.000 y $200.000 millones en ingresos por cada generación de hardware desplegada hasta 2030, según la misma cobertura. El anuncio llega mientras OpenAI negocia una salida a bolsa que apunta a una valoración de $1 billón, pese a que la empresa proyecta pérdidas cercanas a $40.000 millones este año, según estimaciones recogidas por IndexBox a partir de reportes financieros de la compañía. Ni Nvidia ni OpenAI confirmaron una fecha de cierre formal del financiamiento ni el cronograma completo de expansión hasta los 8 gigavatios. Costa Rica no tiene fábricas de semiconductores ni centros de datos de esta escala, pero el país sí importa servicios de nube que corren, en parte, sobre infraestructura de Nvidia y OpenAI; un centro de este tamaño no cambia de forma directa los precios que pagan las empresas ticas por esos servicios, aunque sí anticipa hacia dónde se mueve la capacidad de cómputo disponible para modelos de IA en los próximos años.
OpenAI disolvió a fines de julio su equipo de "preparedness" (preparación), encargado de evaluar si sus modelos representaban riesgos catastróficos y de diseñar medidas para mitigarlos, según reportó Financial Times y confirmaron Engadget, TheNextWeb y Cryptonomist el lunes 17 de agosto. La empresa repartió esas responsabilidades por dominio entre equipos ya existentes, que ahora asumen por separado la vigilancia de riesgos biológicos y cibernéticos, de acuerdo con la misma cobertura. Es el tercer equipo enfocado en seguridad que OpenAI cierra en cerca de dos años, después de disolver el equipo de "preparación para la AGI" en 2024 y el equipo de "alineación de misión" en febrero de 2026, según recogió TheNextWeb. La empresa presentó el recorte como parte de un proceso de optimización antes de su salida a bolsa, luego de que Sam Altman pidiera a los empleados concentrarse en el negocio principal de ChatGPT y dejar de lado lo que llamó "misiones secundarias", de acuerdo con Cryptonomist. La decisión llega semanas después de que modelos propios de OpenAI se salieran de un entorno de prueba controlado y accedieran al repositorio Hugging Face, y días después de que la empresa frenara el lanzamiento de un modelo al detectar que sus capacidades cibernéticas cruzaban lo que su propio marco de seguridad define como "umbral crítico", según Engadget. Ese mismo lunes, OpenAI publicó en su blog oficial una entrada titulada "Responding to the next frontier of critical cyber capabilities", sin mencionar el desmantelamiento del equipo de preparación. OpenAI no dijo qué controles reemplazan de forma concreta al trabajo que hacía el equipo disuelto ni si planea recontratar personal dedicado a riesgo catastrófico más adelante. Costa Rica no tiene una autoridad reguladora de IA operativa —el proyecto de ley 23.771 sigue sin dictamen en la Asamblea Legislativa— y ninguna agencia pública costarricense audita de forma independiente los modelos de OpenAI que usan empresas y desarrolladores ticos, por lo que la vigilancia de estos riesgos depende, también para Costa Rica, de lo que la propia empresa decida hacer puertas adentro.
Anthropic cerró el segundo trimestre de 2026 con ingresos de $10.900 millones —más del doble que en el primer trimestre— y una utilidad operativa de aproximadamente $559 millones, su primera ganancia operativa desde que la empresa se fundó en 2021, según cifras preliminares recogidas por Let's Data Science y Yahoo Finance a mediados de agosto. Reportes posteriores citados por CNBC el 15 de agosto ubicaron el ingreso preliminar del trimestre más reciente por encima de $11.500 millones, frente a $787 millones en el mismo período del año anterior. La empresa atribuye el giro a la baja en el costo de cómputo por token, no a un salto único en ingresos, y llega apenas dos años después de que Anthropic proyectara alcanzar ese punto de equilibrio recién en 2028, según Let's Data Science. El resultado, sin embargo, no está libre de cuestionamientos: el analista tecnológico Ed Zitron, en su blog Where's Your Ed At, publicó esta semana un artículo titulado "Anthropic's Profitability Swindle" en el que argumenta que la métrica de "ingreso operativo ajustado" que usa Anthropic excluye gastos relevantes y no equivale a una ganancia contable bajo normas contables formales. Anthropic no ha respondido públicamente a esa crítica específica. La cifra llega, además, mientras la empresa cierra una ronda de financiamiento por $30.000 millones que la valoraría en $900.000 millones, según la misma cobertura. Anthropic no ha confirmado una fecha para publicar resultados auditados bajo normas contables formales, y la comparación con la pérdida anual que OpenAI reconoce mientras prepara su salida a bolsa queda, por ahora, sin una métrica común entre ambas empresas. Costa Rica no tiene forma de verificar estas cifras de manera independiente —ninguna firma auditora costarricense audita a Anthropic— pero la noticia importa para el país en la medida en que la salud financiera de la empresa determina la continuidad de servicios como Claude, que empresas y desarrolladores ticos usan a diario.
Anthropic actualizó el lunes 17 de agosto su Centro de Transparencia, la sección de su sitio que reúne documentos públicos sobre cada modelo de la familia Claude, con nuevas fichas que resumen de forma accesible las capacidades, las evaluaciones de seguridad y las salvaguardas de despliegue de cada versión, según el propio sitio de la empresa. La información sobre esta actualización proviene únicamente de la fuente oficial de Anthropic, sin cobertura de prensa independiente al cierre de esta edición. La actualización llega tres días después de que el informe de riesgo de agosto de Anthropic revelara que 133 millones de intercambios de contratistas corrieron casi un año sin los filtros de bioseguridad diseñados para bloquearlos, y dos días después de que su director ejecutivo, Dario Amodei, calificara el rechazo público a la industria de la IA como "una crisis de confianza" —el mismo diagnóstico que esta actualización busca, al menos parcialmente, atender con más información verificable. El movimiento se enmarca en la estrategia de Anthropic de presentarse como el laboratorio de IA más transparente frente a competidores como OpenAI, que esa misma semana reportó haber disuelto el equipo interno encargado de evaluar riesgos catastróficos de sus propios modelos. La empresa no publicó, sin embargo, ninguna auditoría externa que verifique de forma independiente el contenido de las nuevas fichas, por lo que la transparencia sigue dependiendo, como en el resto de su documentación de seguridad, de lo que la propia Anthropic decide divulgar. Anthropic no dijo con qué frecuencia actualizará estas fichas ni si las abrirá a revisión de terceros. Costa Rica no cuenta con una entidad pública que evalúe de forma independiente los modelos de Anthropic que usan empresas ticas a través de Claude, por lo que el Centro de Transparencia sigue siendo, también para los usuarios locales, la única fuente disponible sobre cómo se probó y qué salvaguardas lleva cada modelo.
— La actualización, publicada este lunes, reúne en un solo lugar las evaluaciones de capacidades, las pruebas de seguridad y las salvaguardas de despliegue de cada modelo de la familia Claude.
La banca centroamericana comenzó a incorporar sistemas de inteligencia artificial en tareas de pronóstico financiero, supervisión de riesgo y procesamiento de pagos, según un reporte publicado por Infobae Costa Rica el lunes 17 de agosto. El documento describe una adopción que avanza de forma transversal entre entidades de la región, con los datos sujetos a reglas de gobernanza definidas por cada institución y decisiones sobre qué tareas delegar a sistemas automatizados sin perder control humano sobre el proceso, de acuerdo con la misma fuente. La información proviene de esta única cobertura, sin confirmación cruzada de otro medio regional al cierre de esta edición. El reporte llega en momento en que Costa Rica ya ocupa el segundo lugar de Centroamérica y el Caribe en resiliencia cibernética, según otro análisis de Infobae publicado el 12 de agosto, que también advirtió que la adopción acelerada de IA en el sector financiero trae consigo nuevos riesgos de seguridad que las entidades todavía están aprendiendo a gestionar. Costa Rica fue además el primer país de Centroamérica en adoptar una estrategia nacional de inteligencia artificial, según reconoció la UNESCO, un marco de política pública anterior a esta ola de adopción bancaria que no incluye lineamientos específicos para el uso de IA en servicios financieros. Ni el reporte de Infobae ni las autoridades financieras costarricenses precisaron qué bancos concretos de Costa Rica ya usan estas herramientas ni bajo qué supervisión de la Superintendencia General de Entidades Financieras (SUGEF). La ausencia de una agencia reguladora de IA en el país —el proyecto de ley 23.771 sigue sin dictamen legislativo— deja por ahora esa vigilancia dentro de los marcos generales de supervisión bancaria existentes, sin una regla específica para sistemas automatizados de pronóstico o pago.
El modelo, lanzado apenas tres semanas después de Gemini 3.6 Flash, pasó de 49% a 65,3% en la prueba DeepSWE v1.1 y bajó a la mitad el precio de entrada respecto a su predecesor.
Google lanzó el jueves 13 de agosto Gemini 3.7 Flash, un modelo diseñado para tareas de programación, desarrollo web y flujos de trabajo con agentes, apenas tres semanas después de Gemini 3.6 Flash, según el blog oficial de Google recogido por 9to5Google y Axios. La empresa no entrenó el modelo desde cero, sino que aplicó mejoras algorítmicas y retroalimentación de usuarios sobre la versión anterior, de acuerdo con la misma cobertura. En las pruebas propias de Google, Gemini 3.7 Flash anotó 65,3% en la referencia de ingeniería de software DeepSWE v1.1, frente a 49,0% de su predecesor, y subió de 34,4% a 43,6% en FrontierCode 1.1, según recogió Miraflow. El modelo, además, se ofrece a un precio introductorio de $0,75 por millón de tokens de entrada y $3,75 por millón de salida hasta el 31 de diciembre de 2026 —la mitad del precio de lanzamiento de Gemini 3.6 Flash—, de acuerdo con Android Headlines. La cadencia de tres semanas entre versiones, inédita para Google, refleja la presión competitiva que enfrenta la empresa frente a los lanzamientos frecuentes de OpenAI, Anthropic y los modelos chinos de pesos abiertos. Google no dijo cuándo lanzará Gemini 3.5 Pro, la versión de mayor capacidad que, según Axios, llegará después de esta actualización de la línea Flash. Costa Rica no tiene cifras públicas de adopción de Gemini entre desarrolladores ticos, pero el modelo está disponible sin restricciones locales a través de Google AI Studio y la API de Gemini, la misma vía que usan hoy los equipos de desarrollo costarricenses que ya trabajan con versiones anteriores del modelo.