OpenAI lanza GPT-6 Astra y cruza el umbral de ciberseguridad crítica de su propio marco de seguridad, Sam Altman reconoce que la industria comunica mal los beneficios de la IA mientras la oposición local frena $130.000 millones en centros de datos, Meta presenta Muse Spark 1.3 y dice alcanzar a OpenAI y Anthropic, Google DeepMind estrena WeatherNext 3 con pronósticos climáticos cada hora, un investigador sube 4.500 millones de registros de TikTok a Hugging Face y OpenAI, Anthropic y SpaceXAI sufren caídas de servicio el mismo día.
OpenAI presentó el jueves 3 de setiembre GPT-6 Astra, la nueva generación de su tecnología insignia, con acceso inicial limitado a un grupo reducido de organizaciones del programa Daybreak y disponibilidad general prevista para los próximos días en ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, así como en la API, Microsoft Azure y AWS Bedrock, según el comunicado oficial de la empresa. El modelo anotó 99,9% en la prueba ARC-AGI-3 y 100% en ExploitBench, y subió a 72,6% en la prueba de uso de computadora OSWorld V2-Offline frente al 65,7% que lograba GPT-5.6 Sol, de acuerdo con Bloomberg y el sitio especializado The New Stack. OpenAI fijó el precio de Astra en $10 y $50 por millón de tokens, según su propio comunicado. El lanzamiento confirma lo que OpenAI había adelantado el 1 de setiembre: Astra es el primer modelo de la empresa en cruzar el umbral de capacidad cibernética 'crítica' de su Marco de Preparación, después de hallar de forma autónoma dos vulnerabilidades de día cero durante pruebas modificadas, según reportó 9to5Google. OpenAI dijo que reforzó las salvaguardas del modelo -restricciones adicionales para solicitudes de ciberataques y monitoreo de uso indebido- y presentó junto con el lanzamiento la iniciativa Daybreak for Frontline Defenders, un compromiso de $1.000 millones para subsidiar el acceso de defensores de infraestructura crítica a las capacidades cibernéticas de sus modelos de frontera, de acuerdo con la cobertura de Bloomberg. OpenAI no precisó, según la cobertura citada, cuántas organizaciones integran el grupo inicial de acceso a Astra ni la fecha exacta en que llegará a todos los usuarios de pago. Costa Rica no cuenta con marco regulatorio propio para modelos de capacidad cibernética crítica, así que la llegada de Astra a empresas ticas dependerá, como con sus modelos anteriores, únicamente de los términos comerciales que fije OpenAI a través de su API.
Un investigador independiente que se identifica como 'kuben-developer' extrajo 5.940 millones de videos y 3.230 millones de perfiles de creadores de TikTok durante tres semanas de scraping sobre la API privada de la aplicación de Android, y subió 4.500 millones de esos registros -en 27 archivos Parquet comprimidos con zstd, unos 289 gigabytes en total- a la plataforma Hugging Face, según documentó el boletín especializado AI Weekly. Los registros públicos no incluyen los videos en sí, sino metadatos: descripciones, conteos de vistas, 'me gusta' y guardados, identificadores de sonido y códigos de país, de acuerdo con la ficha del conjunto de datos publicada por el propio investigador en Hugging Face. La ficha del conjunto reconoce que la extracción violó los términos de servicio de TikTok y que las descripciones de los videos constituyen datos personales bajo el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea y la ley de privacidad de California, aun cuando los usuarios las publicaron en un perfil público, según AI Weekly. El propio investigador impuso, en la misma ficha, restricciones de política -no de barrera técnica- contra identificar, perfilar o dirigir publicidad a personas específicas con los datos, y dijo que el costo total del scraping fue de apenas $950 mensuales, una cifra que ilustra cuán barato resulta hoy construir un conjunto de entrenamiento de esta escala frente al riesgo legal que asume quien lo descarga. Ni TikTok ni Hugging Face se pronunciaron públicamente, al cierre de esta edición, sobre si retirarán el conjunto de datos de la plataforma. Costa Rica no tiene legislación equivalente al RGPD que regule específicamente el scraping de redes sociales para entrenar modelos de IA, así que usuarios ticos de TikTok cuyos videos y descripciones puedan estar incluidos en el conjunto carecen, por ahora, de un mecanismo local para exigir su exclusión.
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, dijo el jueves 3 de setiembre en una entrevista con Bloomberg Television que 'la industria ha hecho un trabajo terrible' en comunicar los beneficios de la inteligencia artificial, e incluyó a su propia empresa en la crítica al admitir que OpenAI tampoco manejó bien el tema. Altman dijo que los laboratorios de IA no lograron explicar con claridad cómo la tecnología puede respaldar la creatividad y el emprendimiento, según recogió Bloomberg. El señalamiento de Altman llega en momentos en que la oposición ciudadana a la infraestructura de IA se traduce en cifras concretas: al menos 75 proyectos de centros de datos, con un valor combinado de $130.000 millones, fueron bloqueados o retrasados por resistencia local durante el primer trimestre de este año, según el grupo de investigación Data Center Watch, citado por The Next Web -una cifra cercana al total de proyectos frenados durante todo 2025. La autocrítica de Altman contrasta con el propio lanzamiento de GPT-6 Astra ese mismo día, que esta edición reporta más arriba, y con el ritmo de anuncios de capacidad cada vez mayor con el que OpenAI y sus competidores buscan justificar la construcción acelerada de esa misma infraestructura que genera el rechazo. Altman no propuso, según la cobertura citada, una estrategia concreta para revertir la desconfianza pública hacia los centros de datos de IA. Costa Rica no enfrenta hoy proyectos de centros de datos de la escala que describe Data Center Watch, pero el país sí compite por atraer inversión en infraestructura de nube y cómputo -un terreno donde la percepción pública sobre el consumo energético y de agua de estos proyectos también empieza a pesar en las discusiones locales de zonas francas.
Creo que la industria ha hecho un trabajo terrible en esto, en general — Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, a Bloomberg Television
Google DeepMind y Google Research presentaron esta semana WeatherNext 3, un modelo de pronóstico climático global que genera proyecciones cada hora con una resolución de hasta 5 kilómetros, frente a los pronósticos cada seis horas y 25 kilómetros de resolución de su antecesor WeatherNext 2, según reportaron Bloomberg y TechCrunch. El modelo incorpora datos satelitales geoestacionarios en tiempo real para actualizar sus proyecciones sin el rezago de seis horas típico de los sistemas numéricos tradicionales de predicción del tiempo, de acuerdo con la cobertura de Gizmodo. La mejora de resolución -unas cinco veces más nítida que la versión anterior, según Google- tiene un uso concreto para el sector energético: WeatherNext 3 permite proyectar con mayor precisión cuánto viento llegará a una turbina o cuánta luz solar recibirá un parque fotovoltaico, información que Bloomberg destaca como clave para operar mercados eléctricos que dependen de energía renovable intermitente. El modelo empezará a alimentar los resultados de búsqueda de Google, Google Maps y Gemini, y estará disponible para investigadores y clientes de la nube de la empresa, según StreetInsider. Google no detalló, según la cobertura citada, un cronograma de despliegue completo de WeatherNext 3 fuera de sus propios productos. Costa Rica depende en buena medida de generación eléctrica renovable -hidroeléctrica, eólica y geotérmica- según reporta el ICE en sus balances anuales, así que un pronóstico climático más preciso podría interesar a operadores locales de energía eólica y solar, aunque ninguna empresa costarricense confirmó, al cierre de esta edición, planes de integrar WeatherNext 3.
El director de IA de Meta, Alexandr Wang, calificó el nuevo modelo de 'competitivo' con Claude Fable 5.1 y 'mejor' que GPT-5.6 Sol en generación de código, según dijo a Bloomberg.
Meta presentó el miércoles 2 de setiembre Muse Spark 1.3, la versión más reciente de su familia de modelos de lenguaje, y su director de inteligencia artificial, Alexandr Wang, dijo a Bloomberg que el modelo es 'competitivo' con Claude Fable 5.1 de Anthropic y 'mejor' que GPT-5.6 Sol de OpenAI en tareas de generación de código. El laboratorio independiente Artificial Analysis calificó la configuración 'xhigh' de Muse Spark 1.3 con 61 puntos en su índice de inteligencia -frente a 57 de la versión 1.2-, mientras que la configuración 'max' del modelo alcanzó 62 puntos, un resultado que solo superan Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5, según la misma firma. El propio Wang reconoció ante Bloomberg que Muse Spark 1.3 usa alrededor de 25% menos tokens que su antecesor para completar las mismas tareas, y Meta reportó 75,4% en la prueba de ingeniería de software agéntica DeepSWE 1.1 y 88,8% en Terminal-Bench 2.1. Sin embargo, VentureBeat señaló que el mejor resultado de la familia proviene de una configuración de mayor cómputo que los desarrolladores todavía no pueden usar de forma amplia, una salvedad que matiza el anuncio de Meta de haber alcanzado a los líderes del mercado. Meta no confirmó, según la cobertura citada, cuándo la configuración de mayor capacidad de Muse Spark 1.3 estará disponible sin restricciones. Costa Rica no tiene cifras propias de adopción de los modelos de Meta entre desarrolladores locales, pero la familia Muse Spark ya está disponible a través de Meta AI en WhatsApp e Instagram, dos de las aplicaciones con mayor penetración en el país.
Los tres proveedores reportaron errores elevados en sus modelos el jueves, en el caso de Anthropic durante casi tres horas, un recordatorio de cuánto dependen millones de usuarios de la disponibilidad continua de estos sistemas.
OpenAI, Anthropic y SpaceXAI reportaron el jueves 3 de setiembre fallas de servicio que interrumpieron el acceso a sus modelos de inteligencia artificial, según Bloomberg. En el caso de Anthropic, la empresa confirmó tasas de error elevadas en Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5 desde aproximadamente las 9:41 a.m. hora del este, con el servicio restablecido por completo a las 12:27 p.m., de acuerdo con su propia página de estado y la cobertura de BleepingComputer y Android Authority. La coincidencia de tres de los principales proveedores estadounidenses de modelos de IA fallando el mismo día -aunque sin evidencia, según la cobertura citada, de una causa común entre las tres empresas- expone cuánto dependen ya empresas y usuarios individuales de la disponibilidad ininterrumpida de estos servicios para tareas cotidianas de trabajo, desde generación de código hasta atención al cliente automatizada. Ninguna de las tres empresas publicó, al cierre de esta edición, un informe posmortem detallado sobre la causa técnica de sus respectivas caídas. Ni OpenAI ni SpaceXAI precisaron la duración exacta de sus interrupciones más allá de confirmarlas, según Bloomberg. Costa Rica no reportó, al cierre de esta edición, afectaciones documentadas en empresas ticas que dependen de estos modelos -como firmas locales de IA agéntica que integran Claude o ChatGPT en sus productos-, aunque el episodio recuerda la exposición de esos negocios a fallas que ocurren completamente fuera de su control.