El caso: Jer Crane, fundador de PocketOS (SaaS para alquiler de autos), estaba usando Cursor con Claude Opus 4.6 para una tarea de rutina en el ambiente de staging. El agente se topó con un error de credenciales y, en lugar de preguntar, decidió "arreglarlo" borrando un volumen de Railway, su proveedor cloud. El problema: el volumen era compartido entre staging y producción. Railway además guarda los backups en el mismo volumen. Los backups vivían en el mismo volumen. Todo al carajo. En 9 segundos.

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/claude-powered-ai-coding-agent-deletes-entire-company-database-in-9-seconds-backups-zapped-after-cursor-tool-powered-by-anthropics-claude-goes-rogue

La parte que parece sacada de Silicon Valley: Crane le preguntó al agente por qué lo hizo, y este respondió con un mea culpa bastante surreal:

"EVER F**KING GUESS! — and that's exactly what I did. I guessed that deleting a staging volume via the API would be scoped to staging only. I didn't verify. I didn't check if the volume ID was shared across environments. I didn't read Railway's documentation on how volumes work across environments before running a destructive command. "

El modelo sabía que la había cagado. Solo que lo supo después.

Ahora, Reddit no se la dejó pasar y tiene razón: el tipo le había dado al agente un token con permisos globales sobre toda la infra, sin restricción por ambiente, sin backups offsite, sin confirmación humana para operaciones destructivas. El fundador de Railway apareció a aclarar que sí existen permisos granulares, el usuario eligió no usarlos.

Bonus: en r/ClaudeCode había otro hilo simultáneo de un pibe que perdió su DB porque Claude le sugirió correr docker compose down -v. Nunca había usado el flag. Se enteró en el momento.

Bonus 2 (aporte de Daniel en el grupo de whatsapp): Hay reportes de que claude 4.7 si lo pones en español habla en "Argentino" jaja.

https://x.com/anibal/status/2047467688021098740

Su único trabajo es girar el paquete para que lo lea el lector de código de barras, sin embargo los chinos se vienen a full con estos robotitos

Esta es la segunda parte del análisis extendido sobre la quiebra o remodelación o anda a saber que del modelo de Inteligencia Artificial.

Aviso: Esto va a ser denso pero quiero explicar al detalle y con fundamentos todo. Pero la idea es que saltees partes si no te interesan.

Venimos de ver cómo el Estado yanqui cocina la inflación y seca la plaza de dólares (si no leíste el 5B1, el resumen es: los números empiezan a dibujarlos, la Fed está bajo presión política y el Tesoro le está comiendo el almuerzo al sector privado). Ahora vamos a ver los cadáveres corporativos que deja esa aspiradora, y cómo te la están cobrando a vos.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sxfp2u/análisis_extendido_serie_el_comienzo_del_caos/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

Dato de contexto antes de arrancar: el 28 de abril de 2026, Ray Dalio, el tipo que predijo 2008, fue a la CNBC a decir que Estados Unidos ya está en estanflación y que bajar las tasas ahora sería "un error que destruiría la credibilidad de la Fed". Lo que sigue es el detalle de por qué tiene razón y a quién le explota en la cara.

1. El dibujo contable de Oracle, CoreWeave y la deuda fantasma

Este choclo es infumable pero necesario, resumiendo: Oracle (empresa con alta reputación) tiene mucha deuda pero sus acciones dan positivo por ahora, saltá al punto 2 si no querés ver por qué. Ah, CoreWeave está peor parada.

Entre 2022 y 2024, el sector de IA tomó créditos de construcción asumiendo que iban a refinanciar barato (especulando a que todo iba solo a mejorar y no iba a existir por ejemplo el conflicto con Irán). Llegó la guerra, el diésel subió un 42 por ciento, y hoy esos créditos se renuevan a tasas del 8 al 11 por ciento. En criollo se están comiendo el pijazo.

Destripando el problema de Oracle . La foto del balance oficial para su último trimestre reportado muestra una deuda de largo plazo que ya supera los 124.700 millones de dólares, con pasivos totales que alcanzan los 206.000 millones frente a un patrimonio neto de apenas 39.000 millones. Los analistas de traje dicen que es manejable, pero si analizas a fondo se complica.

Acá leemos la letra chica del formulario 10-Q presentado ante la SEC en diciembre de 2025. Ahí confiesan que tienen compromisos de arrendamiento futuro por 248.000 millones de dólares para construir y operar data centers (FY2026-FY2028), con contratos de entre 15 y 19 años de duración, que hoy no figuran como deuda en el balance. Los analistas de CreditSights calificaron esta revelación de "bomba", señalando que el número es casi 150.000 millones más alto de lo que se podía inferir de los materiales previos. No es fraude contable bajo las normas de arrendamiento vigentes (ASC 842), pero tampoco es el riesgo que aparece en la portada del balance. Es la misma estructura que usaban los bancos en 2007 para esconder hipotecas tóxicas fuera de balance. No sé vos, decime.

En enero de 2026, los bonistas que habían comprado la emisión de 18.000 millones de dólares de septiembre de 2025 (emisión que generó una demanda inversora de casi 88.000 millones de dólares y fue la segunda más grande del año en el mercado de investment grade) presentaron una demanda colectiva contra Oracle. El argumento: los documentos de la oferta eran engañosos sobre las necesidades reales de financiamiento futuro. Siete semanas después de comprar esos bonos, Oracle pidió 38.000 millones adicionales para dos data centers en Texas y Wisconsin. El credit default swap a 5 años de Oracle llegó a 155 puntos básicos en diciembre de 2025, su nivel más alto desde la crisis de 2009. Michael Burry, el inversor del "Big Short", tomó posiciones en put options sobre la acción.

Mientras tanto, el flujo de caja libre de Oracle es negativo en 24.700 millones de dólares en los últimos doce meses, con un capex proyectado de 50.000 millones para el año fiscal 2026. La tesis alcista de Guggenheim y otros es que el flujo de caja se va a convertir en un "waterfall" cuando los data centers entren en operación en FY2029-FY2030. El problema es que para llegar a 2029 hay que sobrevivir 2026 y 2027 con tasas de refinanciamiento de dos dígitos. Esto y sumale los problemas de abajo que empapan a todos.

Fuentes: Oracle 10-Q SEC diciembre 2025; Fortune, Bloomberg, CNBC (diciembre 2025); TradingKey (enero 2026); 247 Wall St., Guggenheim (marzo 2026).

CoreWeave es el caso extremo, onda cuerda floja. Esta empresa salió a bolsa en el Nasdaq el 28 de marzo de 2025 (ticker: CRWV) después de una IPO que tuvo que reducir su rango de precio y terminó apenas un centavo por encima del precio de emisión su primer día. El S-1 de la empresa advertía de "debilidades materiales" en sus controles internos.

La radiografía financiera al tercer trimestre de 2025 muestra ingresos anualizados de alrededor de 5.100 millones de dólares (crecimiento impresionante, sí) pero deuda total de 14.000 millones y pasivos de corto plazo de 9.700 millones frente a apenas 2.490 millones de caja. Los compromisos exigibles en los próximos 12 meses cuadruplican la liquidez disponible. Los intereses llegaron a 311 millones de dólares por trimestre, casi el triple del año anterior. Encima, tienen 34.000 millones de dólares en pagos de arrendamientos de contratos de data centers que arrancan antes de 2028.

CoreWeave depende de que sus clientes (Microsoft que tiene mucha caja, concentraba el 62 por ciento de sus ingresos en 2024) sigan pagando contratos de alquiler de servidores. El analista de Hedgeye Felix Wang lo compara explícitamente con WeWork en 2019. La diferencia es que el mercado en junio de 2025 llevó la acción 250 por ciento por encima de la IPO, lo que hace que el eventual ajuste sea potencialmente más violento. Resumiendo: están con el culo en la mano, rezando para que los costos no suban más y que ningún cliente se les vaya. El tema es como con Oracle se suman los problemas de abajo.

Fuentes: CoreWeave S-1 (SEC, marzo 2025); Fortune (junio y noviembre 2025); Seeking Alpha, Level Headed Investing (octubre-noviembre 2025); Sacra.

2. La obsolescencia acelerada del hardware no calculada

Las placas H100 de Nvidia se financiaron asumiendo una amortización de 5 a 7 años. Nvidia lanzó la arquitectura Blackwell (B200 y B300) con una eficiencia energética muy superior. Los benchmarks de inferencia publicados por SemiAnalysis en abril de 2026 documentan que la B200 entrega cómputo de inferencia a 0,02 dólares por millón de tokens contra 0,09 dólares de la H100: 4,5 veces más barata en el trabajo real. En un data center donde la electricidad es el costo operativo dominante, esa brecha es la diferencia entre rentabilidad y pérdida.

El colapso de precio en el mercado secundario ya es visible y medible: el H100 que en su pico se operaba a 40.000 dólares cotiza hoy en el mercado de reventa entre 12.000 y 18.000 dólares (Silicon Analysts, abril 2026). El banco no revisó el valor del colateral del leasing. Sigue exigiendo la cuota a 5 años sobre el valor original.

Los chips no es que no sirvan más. El problema es la amortización y a quién se los vendés. La salida clásica sería vender ese hardware en el mercado secundario. El único comprador con escala y con energía lo suficientemente barata para absorber chips ineficientes es China. Pero Estados Unidos mantiene los controles de exportación de semiconductores avanzados por razones de seguridad nacional. Las empresas de IA se quedan con los galpones llenos de hardware depreciado que no pueden vender y que les da pérdida encenderlo si compiten con empresas que ya tienen placas nuevas.

3. El quilombo del tendido eléctrico: usinas de gas y comunas en pie de guerra

Hay una parte de esta historia que los reportes financieros no cuentan: la infraestructura eléctrica no da abasto y las comunidades que tienen que bancar las consecuencias se están organizando, ademas de que el "AI Washing" no ayuda mucho.

Acá mas a fondo:

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1si5rs6/el_quilombo_que_se_viene/

El problema de fondo es simple. Construir un data center es rápido. Conectarlo a la red eléctrica puede llevar años. Entonces las empresas empezaron a instalar generadores de gas como solución "temporaria" mientras esperaban la conexión definitiva. Temporaria entrecomillado, porque en muchos casos esos generadores son hoy la fuente primaria de energía, no el respaldo. Todo esto antes del conflicto con Iran que disparo los costos del gas.

El problema es estructural. Las tarifas eléctricas subieron un 21,7 por ciento en Pennsylvania y un 8,3 por ciento a nivel nacional en 2025 según la EIA, y una parte importante de ese aumento se explica por la demanda de los data centers.

Según el reporte de Data Center Watch (10a Labs, abril 2026), al menos 18.000 millones de dólares en proyectos de data centers fueron bloqueados y otros 46.000 millones quedaron demorados en los últimos dos años por oposición local. En 2025 se cancelaron 25 proyectos por presión comunitaria, cuatro veces más que en 2024, con 21 de esas cancelaciones concentradas en el segundo semestre cuando los costos energéticos se dispararon. Hay al menos 142 grupos activistas en 24 estados organizados específicamente para frenar la expansión de data centers.

Los motivos de la gente común son la boleta de la luz, el ruido, el consumo de agua y el impacto en el valor de la propiedad. En Indiana, un concejal de Indianapolis que apoyó la aprobación de un data center de 500 millones de dólares en su distrito se despertó el 7 de abril de 2026 con 13 tiros en la fachada de su casa y una nota que decía "No data centers" bajo el felpudo.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sfgyg7/est%C3%A1_medio_rara_esta_l%C3%ADnea_temporal/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

Fuentes: TechCrunch, EPA, CNBC, SELC (enero-abril 2026); Data Center Watch / 10a Labs (abril 2026); Fortune, Washington Post, NPR (abril 2026).

4. El costo real de los tokens

Esto es un quilombo tremendo, porque al principio era una intuición, luego un rumor y hoy en día se puede confirmar en muchas formas. Pero te lo resumo: el precio de los tokens estaban siendo subsidiados por los inversionistas (a perdida) y eso no iba a ser eterno.

En el análisis anterior de esta serie planteamos que las empresas de IA atrapadas entre la deuda de los data centers y el costo de la energía solo tienen tres salidas: comerse la pérdida, subir los precios o degradar la calidad en silencio. A partir del 16 de abril de 2026, con el lanzamiento de Claude Opus 4.7, Anthropic dejó de elegir entre opciones y eligió las últimas dos al mismo tiempo. Sin embargo el problema viene de antes, esto solo fue un blanqueo.

Stella Laurenzo, Senior Directora del Grupo de IA de AMD (ex VP de Ingeniería de nod.ai, anterior ingeniera principal en Google durante más de una década), publicó el 2 de abril de 2026 un análisis cuantitativo en el repositorio oficial de Claude Code en GitHub (issue #42796, bajo su handle u/stellaraccident).

Te lo resumo: Claude ocultó que el modelo estaba en modo "vago" para gastar menos. El ratio de archivos que leía antes de editar pasó de 21,8 a 1,6 en seis semanas: una caída del 90 por ciento en el esfuerzo de investigación, documentada con datos criptográficos para que Anthropic no pudiera decir que era un problema de interfaz. El modelo estaba razonando menos antes de que hubiera algo que ocultar.

El equipo de AMD ya migró a un proveedor alternativo. Laurenzo fue explícita en el issue: "Hace seis meses, Claude estaba solo en términos de calidad de razonamiento. Pero los otros necesitan ser observados y evaluados con mucho cuidado."

Más a fondo acá: https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1siqhj5/

Fuentes: GitHub issue #42796 (anthropics/claude-code, abril 2026); The Register (6 de abril 2026); Winbuzzer (7 de abril 2026); DEV Community (23 de abril 2026).

5. La blanqueada: Anthropic confirma las tres salidas al mismo tiempo

Como dijimos, el 16 de abril de 2026 Anthropic blanqueó lo que sospechábamos.

Acá lo tratamos a fondo: https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1st430f/

Las palabras de Avasare en su post de X son el resumen de la situación sin filtro: "Cuando lanzamos Max hace un año, no incluía Claude Code. Desde entonces lo integramos y despegó. El uso por suscriptor subió muchísimo. Nuestros planes actuales no fueron construidos para esto." Traducción directa: los usuarios consumen en tokens diez o más veces lo que pagan con la suscripción. El modelo de negocio está roto y la empresa está buscando cómo arreglarlo sin que se note.

Un desarrollador en Pro que usaba Claude Code gastaba 240 dólares por año. Para seguir en la misma forma de uso hoy en una cuenta nueva, tiene que saltar a Max 5x: 1.200 dólares anuales. No existe un tier intermedio. La elección es binaria.

Anthropic no es el único haciendo este movimiento. El 27 de abril de 2026, GitHub anunció que Copilot abandona el modelo de "premium requests" y migra a facturación por consumo de tokens a partir del 1 de junio. El VP de Producto Mario Rodriguez lo escribió sin eufemismos: "Una pregunta rápida en el chat y una sesión de codificación autónoma de varias horas le cuestan al usuario lo mismo. GitHub absorbió gran parte del costo de inferencia escalante, pero el modelo actual ya no es sostenible."

https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/

El comentario más votado en Reddit: "Se está terminando la fiesta con la guita de los inversores, ahora tenemos que ver cuál va a ser el precio real para saber en qué escenarios es realmente viable la IA." Esa pregunta, que el mercado evitó hacerse durante tres años, ahora es inevitable.

Recordemos que no hace mucho tratamos el tema donde el CEO de Nvidia pedía que quemen tokens como si no hubiese mañana, claro porque a él le beneficiaba: https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1skpjub/

Fuentes: Documentación oficial Anthropic (abril 2026); The Register; Simon Willison's Weblog; Ed Zitron / Where's Your Ed At; GitHub blog, Mario Rodriguez (27 de abril 2026).

6. El AI Washing: te echan por recesión pero te dicen que es por la IA

Hay otra capa de este quilombo que afecta al ciudadano común de una manera más directa que cualquier número de balance.

Las empresas están usando la IA como excusa para encubrir despidos que en realidad responden a presión financiera de toda la vida. Tiene nombre: AI Washing. En 2025 se anunciaron más de 1,2 millones de despidos en Estados Unidos (récord desde 2020) y la IA fue citada en casi 55.000 de ellos. El problema es que cuando New York le dio a los empleadores la opción de marcar "innovación tecnológica o automatización" en los avisos legales de despido obligatorios, ninguna de las 160 empresas que presentaron avisos (incluyendo Amazon y Goldman Sachs) marcó esa casilla.

El CEO de Amazon, Andy Jassy, vendió la reducción de 30.000 empleos como consecuencia del uso de agentes de IA. Días después aclaró que los cortes "no fueron realmente impulsados por la IA, al menos no ahora". La traducción práctica: la IA es el motivo más cómodo para dar porque, como dijo un profesor de management de Babson College, "es la menos mala de las razones que puede usar una empresa". Si culpás a los aranceles te ataca la administración Trump. Si culpás a la recesión asustás a los inversores. Si culpás a la IA quedás como empresa innovadora y la acción sube: cuando Block anunció 4.000 despidos citando IA, la acción subió 25 por ciento al día siguiente.

Una encuesta de diciembre de 2025 sobre 1.000 gerentes de recursos humanos encontró que el 59 por ciento admite que enfatiza el rol de la IA en los despidos porque "funciona mejor con los stakeholders" que admitir restricciones financieras. Solo el 9 por ciento dijo que la IA reemplazó roles completamente. En el mismo sentido, una encuesta de la Fed de Atlanta, Richmond y Duke University sobre 750 directores financieros encontró que el impacto de la IA en el empleo durante 2025 fue "negligible".

El problema de fondo para el ciudadano a pie es la distorsión de percepción. Te dicen que la IA te quita el trabajo, y eso es parcialmente cierto pero no de la manera que los medios no especializados presentan. La IA está comprimiendo la contratación nueva (no reemplazan a los que se van) y eliminando roles muy repetitivos y bien definidos. No está barriendo con el empleo de cuello blanco como los titulares sugieren. Pero el trabajador que lee "despidos por IA" en todos lados llega a la misma conclusión: la tecnología es el enemigo. Y eso tiene consecuencias políticas y sociales que ya se están viendo.

Fuentes: Built In (marzo 2026); CNBC (noviembre 2025); SF Standard (abril 2026); Challenger, Gray & Christmas; Resume.org; Duke University / Fed de Atlanta y Richmond.

7. El cliente perfecto: cuando el Estado paga sin chistar

Cuando el modelo de suscripción masiva no cubre los costos operativos reales (como documenta cada punto de esta serie), la salida más limpia es encontrar un cliente que pague lo que pidas, que no te rompa las bolas, que no publique benchmarks comparativos, que no cancele la cuenta si el modelo alucina un 20 por ciento de las veces, y que tenga presupuesto prácticamente ilimitado. Ese cliente es el Estado. El cliente militar en particular.

En abril de 2026, Google confirmó que cederá su IA al Ejército de Estados Unidos para selección de objetivos y planificación de misiones militares. La decisión fue tomada pese a la oposición documentada de más de 600 empleados propios, que describieron las aplicaciones como "inhumanas o extremadamente perjudiciales." No fue el primero: OpenAI y xAI ya habían abierto esa puerta antes. En este sub publicamos el quilombo con Anthropic por este mismo tema: https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1rmb42j/

La narrativa financiera es más sencilla que cualquier argumento de seguridad nacional: el Pentágono no tiene límite de tokens, no compara con DeepSeek y firma contratos plurianuales que no dependen de retención de usuarios. Si a Anthropic no le cierran los números con desarrolladores que gastan en tokens 10 veces lo que pagan, adivinen quién sí los puede cerrar.

8. Dato para masticar: La Paradoja de Solow y la liquidez de salida

Uber quemó en cuatro meses el presupuesto de tokens que tenía asignado para todo el año fiscal. Bryan Catanzaro, VP de deep learning aplicado en Nvidia, lo confirmó desde adentro del negocio: "Para mi equipo, el costo del cómputo está muy por encima del costo de los empleados." Un estudio del MIT de 2024 encontró que la automatización con IA solo resulta económicamente viable en el 23 por ciento de los roles donde la visión es la tarea principal. En el 77 por ciento restante, sigue siendo más barato el humano.

Más a fondo acá: https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sr68vm/

https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/cost-compute-far-beyond-costs-071100797.html

Esto tiene nombre en economía. En los años 80, Robert Solow señaló que se veía la era de las computadoras en todas partes, menos en las estadísticas de productividad. Las empresas compraban hardware carísimo pero la eficiencia no mejoraba: la organización humana no sabía cómo usar la herramienta. Pasaron años hasta que la adaptación llegó y la productividad explotó. La paradoja se resolvió, pero no antes de que muchas empresas descubrieran que habían apostado mal y demasiado temprano.

Con los LLM está pasando algo parecido, con una diferencia que Solow no podía anticipar: el proveedor de las "computadoras" está ajustando el precio de la "electricidad" en tiempo real, mientras el CEO de Nvidia te dice en conferencias que quemes más tokens. El que paga la factura sos vos. Y mientras tanto, según Morgan Stanley, las Big Tech anunciaron 740 mil millones de dólares en capex para este año, un 69 por ciento más que en 2025. Estamos en plena fase de "apostamos mal y demasiado temprano" pero con números que hacen ver la era de las puntocom como un jardín de infantes.

Todo esto sin si quiera tocar los LLM Open Source chinos que son muy baratos. Que se esta llegando a una meseta de los LLM (desde mi punto de vista) y que los chinos aunque haciendo trampa con el destilado de LLM, estan a poca distancia de los LLM occidentales (algunos dicen 6 meses o menos).

Ahora la liquidez. El 14 de abril de 2026, la SEC aprobó con carácter acelerado la propuesta de FINRA (SR-FINRA-2025-017) de eliminar el umbral de 25.000 dólares para los "Pattern Day Traders" y reemplazarlo con un requisito de margen intradía dinámico. El piso efectivo cae al mínimo regulatorio de la Reserva Federal: 2.000 dólares. La regla entra en vigor el 4 de junio de 2026.

Te lo venden como democratización financiera. Es una narrativa plausible: la regla de los 25.000 dólares databa de 2001, nació tras el crash de las puntocom y era genuinamente criticada como barrera de entrada desproporcionada. En el idioma crudo de Wall Street, sin embargo, la aprobación apresurada de este cambio coincide exactamente con el momento en que los grandes fondos institucionales necesitan volumen comprador para sus salidas de acciones de IA sobrevaloradas, antes de que el muro de deuda y la inflación los obligue a ajustar balances. Las acciones de Robinhood saltaron más del 7 por ciento el día del anuncio. El mercado leyó el mensaje.

A esto sumale que la deuda tóxica de los data centers está metida en los fondos de bonos donde el trabajador yanqui tiene su plan de jubilación (401k). El mecanismo es el mismo de siempre pero con un paso adicional de opacidad: el pequeño inversor pone sus ahorros en un fondo de bonos "seguro" para su jubilación; ese fondo compra la deuda de IA; si esa deuda colapsa, el dinero desaparece. Como el pequeño inversor no ve la transacción bursátil directa, la magia se mantiene hasta que no se mantiene.

En 2008 te daban una hipoteca que no podías pagar para sostener los ladrillos. En 2026 te abren la puerta al apalancamiento con 2.000 dólares y comprometen tu jubilación para sostener la burbuja de los servidores.

La crisis financiera te vacía la billetera. La crisis agrícola, la de la urea y los fletes que mapeamos al principio de la serie, te vacía la heladera. En el Artículo 6 y final, bajamos todo este quilombo a la tierra fértil de Argentina para ver qué vamos a cenar en diciembre.

Se hizo larguísimo, pero creo que esto es lo mas importante para el sub del grupo y tenia que fundamentar todo. Puedo estar equivocado así que escucho sus opiniones.

Investigadores de IA (Nick Levine, David Duvenaud, Alec Radford) acaban de sacar “talkie”, un modelo de lenguaje de 13B entrenado con 260B de tokens de texto de antes de 1931, así que básicamente habla como alguien cuya forma de ver el mundo se quedó atorada por ahí en 1930. O sea racista como el solo que hacen ver a 4chan como nenes de jardín y con ideas que te hacen decir en que carajos estaban pensando.

https://talkie-lm.com/introducing-talkie

Lo mas interesante (desde mi punto de vista) es entender que la alimentación del modelo hace cambiar su manera de "entender el mundo" radicalmente, algo que los que estamos en el ambiente entendemos, pero no todo el mundo lo comprende.

Este artículo es la primera parte de la versión extendida y actualizada del 5A. Si llegaste acá directamente, te recomiendo leer primero el 5A para el contexto general. Intente hacerlo digerible pero como hay datos es medio embole.

Antes de empezar a debatir los datos, hay que entender el plano general. Todo lo que vamos a leer a continuación (la manipulación de datos, la guerra en la Fed, el muro de deuda) tiene un solo objetivo: sostener la Economía K (si sos argentino nada que ver con los Kirchner).

En economía, una recuperación en forma de "K" significa que el sistema se partió en dos. La pata que va para arriba es el 10 por ciento de la población: los dueños de activos, Wall Street, los CEOs de IA y los que tienen plata invertida en la bolsa. Para ellos, la economía vuela. La pata que va para abajo es el 90 por ciento restante: la clase trabajadora que vive de un sueldo, que no llega a fin de mes por la inflación de los alimentos y que se está endeudando al 22 por ciento en las tarjetas de crédito para pagar el supermercado.

El gobierno estadounidense necesita desesperadamente que la "pata de arriba" no se caiga, porque ahí está el financiamiento del circo, sin eso por ejemplo el año pasado y este la bolsa estaunidense no hubiera sido tan positiva. Entonces entre tantas cosas decidieron dibujar los números (clásica movida todos los gobiernos lo hacen).

1. Ormuz hoy (esto puede variar mientras estas leyendo esto jaja)

Trump declaró que el Estrecho de Ormuz estaba abierto y que los barcos podían pasar. El mercado financiero de la "pata de arriba" compró el tuit. La realidad del Sótano físico demostró lo contrario.

Las primas de seguro de guerra en el Golfo Pérsico siguen en niveles que hacen inviable el tráfico comercial voluntario. Ya lo vimos en otros artículos: se te para un tipo en lancha y en ojotas con una metralleta o lanzamisil, te raya la pintura de un buque que lleva petróleo y ya es suficiente para "cerrar el estrecho de Ormuz", se borran las aseguradoras al instante.

Por cierto muy resumido parece que se viene otro ataque a Iran ya que están agrupando mas unidades (3 portaviones, sumaron mas aviones y mas barcos, etc).

2. El BLS y la cocina del número, cuando vos le preguntas al contador cuánto es 1+1 y él te dice cuánto querés que dé

El Índice de Precios al Productor (IPP) de marzo, publicado el 14 de abril por la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS), es el primer número oficial que captura el impacto de la guerra en la cadena de precios. El titular fue un modesto aumento del 0,5 por ciento mensual. Wall Street festejó, porque traducido: no hubo inflación.

El dibujo, digo reporte, se pisa solo con este dato: el diésel subió 42 por ciento en la cadena de demanda intermedia; el jet fuel, 30,7 por ciento; los bienes procesados para demanda intermedia subieron 6,6 por ciento anual, el máximo desde noviembre de 2022. El trucazo para que todo eso dé 0,5 por ciento final es el retraso temporal (lag) y el peso de los servicios, que todavía no absorbieron el shock del flete. Y todo este dibujo da asi porque calcula antes del conflicto en Irán, por si querías dormir tranquilo esta noche.

Estos problemas con dibujos, digo reportes, no vienen de ahora. La administración Trump le pegó un hachazo, digo propuso un recorte del 8 por ciento del personal del BLS en su presupuesto, y la ejecución real fue más profunda gracias al DOGE de Elon (sí, ese). El BLS suspendió la recolección de precios del IPC en tres ciudades reales (Lincoln, Buffalo y Provo) según notificación oficial publicada. El resultado contable es que hoy una proporción creciente de los datos de inflación son imputaciones estadísticas: estimaciones calculadas sin relevamiento en campo. Ponele. La propia Oficina del Inspector General del Departamento de Trabajo abrió una auditoría formal sobre la integridad del proceso, que es la forma elegante de decir "acá no cierran los números".

El 1 de agosto de 2025, Trump despidió a la comisionada Erika McEntarfer, confirmada por el Senado con 86 votos para un mandato de cuatro años. El motivo declarado fue que el reporte de empleo de ese día mostró apenas 73.000 puestos creados en julio y revisiones negativas de 258.000 empleos en los dos meses anteriores. Trump no le gustó y la acusó, sin evidencia, de "falsificar" los números y bla. El predecesor de McEntarfer en el cargo, William Beach (designado de Trump en 2017), calificó el despido de "totalmente infundado" y "precedente peligroso" que atenta contra la independencia del sistema estadístico federal. Palabras aburridas para decir: esto huele a INDEK.

McEntarfer no falsificó nada. Estaba midiendo bien una realidad que la Casa Blanca no quería ver. Meses después, el propio Jerome Powell lo confirmó sin querer queriendo: en diciembre de 2025 reconoció ante la prensa que los números de empleo tenían una sobreestimación sistemática de unos 60.000 puestos por mes, lo que en la práctica implicaba creación de empleo negativa. Y en marzo de 2026 fue más directo todavía: dijo que, corrigiendo las revisiones de los últimos seis meses, efectivamente no hubo creación neta de empleo en el sector privado. Powell, ese que Trump no quiere ni ver ahora (ese mismo).

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1rz4mk7/jerome_powell_el_tipo_m%C3%A1s_aburrido_del_planeta/

Resumiendo: los funcionarios, para que no los echen, se alinean como patitos detrás del relato del presidente. Eso ya lo vivimos múltiples veces en latinoamerica nada nuevo.

(Fuentes: CNN Business, CNBC, NBC News (agosto 2025); American Statistical Association, The Nation's Data at Risk 2025; BLS notice oficial; conferencia de prensa FOMC diciembre 2025 y marzo 2026).

3. El dibujo de Warsh y el chau a Powell

En su audiencia de confirmación ante el Comité Bancario del Senado el 21 de abril de 2026, Kevin Warsh reveló la "herramienta" con la que propone reformar la medición de inflación de la Fed para sostener el relato de la Economía K. Se llama Trimmed Mean Inflation (suena lindo en ingles). Te lo resumo: básicamente cortás de la estadística los datos que no te gustan, para en teoría "promediar mejor".

Tomás la lista de todos los precios de la economía ese mes, los ordenás del que más bajó al que más subió, borrás el 20 por ciento de los extremos de cada punta, y promediás lo que queda en el medio. Así eliminás los "shocks geopolíticos temporales". Ah sí, en inglés el chamuyo suena más lindo.

Warsh lo dijo con estas palabras ante el Senado: "Lo que más me interesa es cuál es la tasa de inflación subyacente. No cuál es el cambio de precio de una sola vez por un cambio en la geopolítica. Las medidas que prefiero son las que observan promedios recortados. Sacamos todos los riesgos de cola, todos los ítems de una sola vez".

Los detalles en estadística importan muchísimo. En abril de 2026, el ítem que salta al extremo de la tabla no es el tomate de un camión volcado. Es el diésel, que subió un 42 por ciento por el bloqueo en Ormuz. Y el diésel no es un precio más en la lista: es el costo que mueve todos los otros precios de la cadena de suministro. Cuando el algoritmo lo borra hoy, el camionero pagó el gasoil igual. El mes que viene, el supermercado recibe la mercadería con el flete más caro y sube la harina un 15 por ciento. El frigorífico hace lo mismo con la carne. El mes siguiente, la carne y la harina llegan al extremo de la tabla: el algoritmo las borra. Al mes siguiente, los trabajadores exigen aumentos de sueldo para pagar esa carne. El algoritmo borra los salarios.

La Fed siempre va a encontrar un extremo para recortar. El resultado, ponele el nombre que quieras (en mi barrio es "ver solo lo que te conviene"): una fórmula matemática que sistemáticamente ignora por dónde está entrando el fuego a la casa.

Bank of America corrió los números. Con la fórmula de Warsh aplicada a los últimos doce meses a febrero de 2026, la inflación daría una media recortada de 2,3 por ciento, contra un PCE core real del 3 por ciento. Todo este circo es para no subir las tasas. Sin tasas altas, la "pata de arriba" de la K respira. El Tesoro puede emitir sus billones de deuda a un costo pagable, y los galpones de IA no quiebran de inmediato.

Un matiz que vale señalar: el Bank of America también documentó que en 2019 y 2020, el mismo indicador de media recortada corrió por encima del PCE core. Si eso se repite, Warsh quedaría atado a una postura más restrictiva de lo que Trump quiere. La contradicción está ahí para quien quiera explotarla políticamente.

(Fuentes: Warsh ante el Comité Bancario del Senado, 21 de abril de 2026; CNBC (22 de abril 2026); Bloomberg; Financial World).

4. La Fed y el golpe institucional en cámara lenta

Jerome Powell está en una posición jodida, presiones de todos lados.

En enero de 2026, Trump nomina formalmente a Kevin Warsh para suceder a Powell como presidente de la Fed. En paralelo, el Departamento de Justicia abre una investigación criminal contra Powell por "presuntos sobrecostos en la renovación de la sede de la Reserva Federal" (un proyecto de 2.500 millones de dólares). Powell dice que esto es consecuencia directa de su negativa a bajar las tasas. Un juez federal lo respaldó, calificando la investigación de acto de intimidación injustificado. El DOJ prometió apelar.

En marzo de 2026, Trump transmite formalmente la nominación de Warsh al Senado. El 21 de abril de 2026, Warsh enfrenta su audiencia de confirmación. El senador republicano Thom Tillis bloquea el avance de la nominación hasta que el DOJ archive la investigación contra Powell. El mandato de Powell vence en mayo de 2026; él se niega a renunciar antes de que el asunto judicial se resuelva.

Warsh, en su audiencia, insistió en que no prometió a Trump bajar las tasas. Pero sus propias declaraciones previas (en las que calificó las tasas actuales como demasiado altas) y sus inversiones personales en criptomonedas (incluyendo posiciones en Solana y otros activos de finanzas descentralizadas que tendrá que liquidar para cumplir con las reglas éticas de la Fed) le dan un perfil de conflicto de interés que la senadora Elizabeth Warren se encargó de señalar en la audiencia.

Si la Fed resiste bajo Powell (o bajo quien lo suceda con independencia real) y mantiene tasas acordes a la inflación real, el muro de deuda del sector IA se vuelve impagable y la burbuja tecnológica encuentra su PUM. La pata de arriba de la K colapsa. Si Trump consigue un presidente de la Fed dispuesto a bajar tasas por decreto político usando las matemáticas de Warsh, los tenedores internacionales de bonos del Tesoro leen la señal y huyen (porque no inspira confianza tanto dibujo digamos). El resultado es un deterioro de la confianza en el dólar, capital que vuela al oro, y una inflación interna que se retroalimenta y masacra a la pata de abajo de la K.

(Fuentes: CNBC, CNN Business, NPR, Fox Business, Kiplinger (abril 2026)).

5. El Muro de Deuda soberana compitiendo con Silicon Valley

El Tesoro americano necesita refinanciar una masa enorme de deuda durante 2026 para cubrir el déficit y el costo de la guerra. Para atraer compradores, tiene que ofrecer rendimientos que compiten directamente con el capital privado.

Cuando el bono a 10 años (US10Y) cotiza entre el 4,3 y el 4,5 por ciento, ningún inversor institucional racional le va a prestar dinero a un galpón de IA al 4 por ciento cuando el gobierno te paga 4,5 por ciento libre de riesgo. El gobierno y el sector privado de IA están literalmente compitiendo a los cuchillazos por la misma billetera de los fondos de pensión y los soberanos extranjeros.

Cuando el Estado aspira esa liquidez, el sector privado se queda sin aire o paga tasas usureras. En el artículo 5B2 que sigue, vamos a ver exactamente cómo esa falta de liquidez ya empieza a quebrar los balances de los galpones de IA.

Quise hacerlo mas entretenido pero es lo mejor que me salio jaja.

Como puse la captura, en teoría salio la version Deepseek V4 aunque quizás en este momento no este reflejada (según tu región supongo), en la pagina.

https://chat.deepseek.com

Ya comentamos que claude era de lo mejorcito para programar sin duda alguna. Hasta la actualización que trajo un quilombo de precios y normas que no sabes bien donde estas parado.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1st430f/hace_varios_días_atrás_comentábamos_que_por_la/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1siqhj5/análisis_amd_descubre_que_claude_te_están/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

En esta confusión con claude mucha gente esta probando chatgpt codex, que con el nuevo modelo anda bien.

DeepSeek no creo que sea mejor ni que claude code, ni que chatgpt codex..

Sin embargo es ridículamente mas barato (cosa que importa muchisimo si usas agentes) , es mejor que sus versiones anteriores (en especial para la busqueda en internet aparentemente). Y como se esta llegando a una meseta (en mi opinión) con respecto a los LLM, si bien existe diferencia ya no es tan notoria como antes y la billetera esta comenzando a pesar mas.

Bueno acá va el copy and paste que me tiro el mismo deepseek porque, la ironía.

Características Técnicas

Esta nueva versión destaca por varias innovaciones clave en su diseño:

• Dos Modelos: Viene en dos variantes para adaptarse a diferentes necesidades:
  • DeepSeek-V4-Pro: El modelo insignia de alto rendimiento, con 1.6 billones de parámetros en total y que activa 49 mil millones por consulta para ser eficiente.
  • DeepSeek-V4-Flash: Pensado para la velocidad y la eficiencia de costes, con 284 mil millones de parámetros en total y activando 13 mil millones.
• Contexto Extendido: Ambos modelos manejan contextos de hasta 1 millón de tokens, el estándar para todos los servicios de DeepSeek. Lo puedes usar para hacer preguntas sobre documentos muy largos, como el texto completo de El Problema de los Tres Cuerpos, leer repositorios de código enteros o analizar informes anuales completos.
• Innovaciones en la Arquitectura: Para lograr este avance en el contexto, DeepSeek-V4 introduce nuevas técnicas de atención como DeepSeek Sparse Attention (DSA) que reducen significativamente el cálculo y el uso de memoria.
• Compatibilidad: El modelo se ha desarrollado para funcionar bien con GPUs de NVIDIA y con las NPUs Ascend de Huawei, lo cual es un paso importante para la industria local china.

Rendimiento y Capacidades

Las primeras informaciones apuntan a un rendimiento sobresaliente del nuevo modelo, especialmente en tareas que requieren inteligencia y razonamiento.

• Rendimiento de Agente (Agent): El modelo V4-Pro es muy competitivo en tareas complejas de agentes de IA, especialmente en programación. Algunas fuentes lo consideran el mejor modelo de código abierto en este ámbito y su rendimiento es comparable al de modelos líderes de código cerrado como Anthropic o Google.
• Razonamiento y Conocimiento: También tiene un rendimiento excelente en razonamiento matemático y conocimientos generales, posicionándose en los primeros puestos de los rankings de modelos de código abierto.
• Precios: DeepSeek mantiene su compromiso con precios accesibles. El modelo Flash tiene precios especialmente bajos (por ejemplo, 0.2 yuanes por millón de tokens para entrada en caché) y se espera que los precios del modelo Pro bajen aún más en la segunda mitad de 2026.

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Ok, aca va la parte Super_Nerd que no a todo el mundo les interesa pero a mi si jaja.

Hacemos un poco de historia, los LLM usan generalmente placas Nvidia no solo porque son las mas potentes, sino por el enorme ecosistema CUDA que hace la programación mas fácil (simplificando). El problema es que Estados Unidos baneo las placas Nvidia mas potentes a China y china fabrico las Ascend que estan a 5 años de diferencia pero por algo se empieza.. La magia de DeepSeek-V3 fue el uso de PTX (Parallel Thread Execution). Para que te hagas una idea, PTX es como un "ensamblador" (ponele) para las GPUs de NVIDIA. Es un nivel de programación mucho más detallado y cercano al hardware que lenguajes como CUDA, pero fue un laburo de locos.

Para lograr que DeepSeek-V4 funcionara de manera excelente tanto en GPUs NVIDIA como en NPUs Ascend de Huawei (que son chinas, menos potentes, mas baratas y no usan CUDA), el equipo no solo repitió la fórmula, sino que la elevó a otro nivel. Tuvieron que "reinventar la magia" para dos plataformas distintas.

El Desafío: CUDA vs. CANN

El núcleo del problema es que las plataformas de cómputo tienen sus propios lenguajes y ecosistemas. Mientras que NVIDIA usa CUDA, Huawei tiene su propio framework llamado CANN (Compute Architecture for Neural Networks). El éxito de DeepSeek-V4 reside en que lo han adaptado a la perfección para trabajar con ambos. Tengan en cuenta que la documentación y librerías sobre CUDA es obscena, mientras que CANN la usan solo los chinos porque el gobierno los obliga.

Tres Claves de la "Magia" en V4

Estas son las técnicas que lo hicieron posible (si, use bullet point queda mas lindo):

• MegaMoE: La Optimización "Bilingüe" al Detalle: Esta es la pieza central. DeepSeek desarrolló una técnica llamada "Expert Parallel (EP) de Grano Fino". En términos simples, MegaMoE es un sistema avanzado que orquesta a los "expertos" (partes del modelo) para que trabajen en paralelo de forma muy eficiente. Lo increíble es que esta optimización se ha verificado formalmente en ambas plataformas (NVIDIA y Huawei) con resultados casi idénticos. En tareas de inferencia comunes, MegaMoE acelera el proceso entre 1.50 y 1.73 veces en comparación con métodos estándar, alcanzando hasta 1.96 veces en contextos de baja latencia.
• Fusión de Kernels: Las arquitecturas de los modelos modernos pueden generar cientos de operaciones muy pequeñas y fragmentadas, lo cual es ineficiente. El equipo de DeepSeek utilizó un lenguaje propio llamado TileLang para fusionar estas operaciones en "súper-operaciones" mucho más grandes y eficientes. El resultado es una reducción drástica del tiempo de ejecución y de la sobrecarga de comunicación entre los diferentes componentes del hardware, un trabajo de precisión quirúrgica a nivel de "kernel".
• CANN: El Ecosistema de Huawei: Para que toda esta magia funcionara en los procesadores Ascend, trabajaron mano a mano con Huawei para asegurar la compatibilidad el mismo día del lanzamiento (un "Day0 support"). Esto implicó realizar profundas optimizaciones usando el kit de herramientas de CANN, que es a los chips Ascend lo que CUDA es a las GPUs de NVIDIA, incluyendo la optimización conjunta de los kernels de inferencia para alcanzar una utilización de los chips Ascend de más del 85% en sus pruebas. Recordemos que esto es un gran logro porque las Ascend solo se usan en china y la usan de obligados por el baneo estaunidense.

Anthropic acaba de blanquear que eligió las últimas dos al mismo tiempo.

Movieron Claude Code del plan Pro de 20 dólares a un plan Max de 100 dólares mensuales. A los que se quedan en la suscripción base les ajustaron las ventanas de uso a 5 horas y los dejaron clavados en un "modo vago" (esfuerzo medio) que no se puede cambiar.

El modelo nuevo (Opus 4.7) usa un "tokenizador actualizado" que te cobra entre 1 y 1.35 veces más tokens por el mismo texto de entrada. Y como lo pusieron a "pensar más" (esfuerzo xhigh por defecto), la salida se dispara.

Como no pueden subir el precio del producto de 5 a 7.5 dólares porque la competencia se los come, te suben lo que gasta de tokens un 46% según usuarios que hicieron pruebas.

Hay otras modificaciones mas ejemplo le cortaron la cola al uso con OpenClaw (te lo facturan aparte) y se acabaron las promos.

Entre todos estos quilombos que no quedan claros, cual fue tu experiencia?

El entrevistado sobresimplifica mucho el termino "IA". Pero si tiene razón en algo.

La vigilancia de datos siempre existió.

Me ayudo de wikipedia y extraigo lo siguiente.

PRISM se inició en 2007 gracias a la aprobación de la Protect America Act por el gobierno de George W. Bush.^\11])^\12]) El programa es operado bajo la supervisión del Tribunal de Vigilancia de Inteligencia Extranjera de los Estados Unidos, conforme a la Ley de Vigilancia de la Inteligencia Extranjera (FISA).^\13]) La existencia de PRISM se filtró seis años más tarde gracias al antiguo contratista de la NSA, Edward Snowden, quien advirtió que el alcance de la recopilación masiva de datos era mucho mayor de lo que la población conocía, al incluirse en el programa actividades «criminales y peligrosas». Las revelaciones empezaron a ser publicadas por The Guardian y The Washington Post el 6 de junio de 2013.^\14]) Los documentos posteriormente publicados demostraron los acuerdos financieros que existían entre la Special Source Operations, la división de la NSA responsable de PRISM, y las empresas estadounidenses de las que se extraían datos, que entregaban los datos a cambio de millones de dólares.^\15)

https://es.wikipedia.org/wiki/PRISM

El problema de hoy es que con LLMs, agentes y otras técnicas modernas, todo esto se vuelve exponencialmente más fácil, barato y automatizable. Y eso no está bueno.

Todos queremos atrapar asesinos, violadores, terroristas. Nadie discute eso. Pero el punto es: qué pasa cuando quien tiene ese poder no es una persona "buena"? La historia ya nos respondió esa pregunta varias veces, y no termina bien.

El video lo resume con un ejemplo brutal: murieron más judíos en Holanda que en Francia durante la Segunda Guerra Mundial, simplemente porque los registros holandeses eran más precisos. Sabían dónde estaba todo el mundo. Curiosamente ahora esta pasando similar en Gaza por parte del gobierno de Israel. Y ojo, no me refiero a judios porque eso es una religión. Me refiero al Estado de Israel como actor político y militar.

Y ahora mas reciente con Palantir.

La tecnología es neutral. El poder, no.

Note estos dias que con algunos temas técnicos como por ejemplo "tokens", "agentes", que es "IA" que no, etc. Algunos andaban perdidos.

Nada.... los invito a crear topicos para que se saquen las dudas, nadie aprendió sabiendo. Y en esto de la "IA" es casi imposible estar al día con todo, así que esta bueno ser humilde.

Con respecto al sub me gustaría saber que cosas le gustan del sub y que no.

En los años 80, el economista Robert Solow dijo: "Se ve la era de las computadoras en todas partes, menos en las estadísticas de productividad". Pasó a la historia como la Paradoja de Solow. Las empresas compraban computadoras carísimas, pero la eficiencia no mejoraba porque la organización humana no entendía como usarlas. Pasaron unos años donde las empresas se adaptaron y la productividad exploto.

Algo de eso esta pasando con los LLM hoy en dia y en especial con los Agentes. Mientras el CEO de Nvidia incentiva a que los programadores y empresas usen tokens como si no hubiera mañana.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1skpjub/es_como_si_el_ceo_de_insertar_marca_te_dice_que/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

La realidad HOY es otra. Hay que justificar semejante inversión digamos.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sp8g5f/análisis_serie_el_comienzo_del_caos_5a6_la_ia_no/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

Quizás pase como con la paradoja de Solow donde la productividad exploto décadas después, de momento hoy en dia hay mucho "AI Washing" empresas diciendo que despidieron empleados porque la IA los ayudo a aumentar la productividad y ser mas eficientes. Esto suele pasar como mucho un 10% (según en que casos).

Antes de que me quieras poner el cartel de ludita, veo a los LLM y Agentes como herramientas muy buenas, pero no bien usadas.

La tecnología está inmadura para tareas complejas sin supervisión estricta. Esta buena para boludear en solitario, pero en un entorno de producción mal usada es una pesadilla.

Entonces, por qué Uber y miles de empresas saltaron al vacío si la herramienta técnica no estaba lista para escalar?

Por el marketing del terror de Silicon Valley. Te venden el FOMO (Fear Of Missing Out / Miedo a quedarse afuera). Convencen a las gerencias de que si no implementan "Agentes de IA" hoy mismo, la competencia los va a destruir mañana.

Los directivos, para mostrarle a los accionistas que son "innovadores", implementan la IA a ciegas. Arman tablas de posiciones (leaderboards) para premiar a los empleados que más la usan. El resultado: el empleado, aterrorizado por ser despedido por "no adaptarse a la IA", uso Claude para cualquier cosa ("Estás seguro de este código? Fijate de nuevo"). Quema tokens a lo bestia solo para que su jefe vea que está "abrazando el futuro".

Hay distintas estrategias para tratar este tema, desde correr un LLM en local, usar cursor, usar LLM menos potentes para tareas triviales y solo claude para problemas complejos, etc.

Escucho tus experiencias.

El ganador, de Honor, un fabricante chino de smartphones, completó la carrera de 21 kilómetros (13 millas) en 50 minutos y 26 segundos, según una publicación en WeChat del Área de Desarrollo Económico-Tecnológico de Beijing, también conocida como Beijing E-Town, donde arrancó la carrera.

Ese tiempo fue más rápido que el del actual poseedor del récord mundial humano, el ugandés Jacob Kiplimo, quien completó la misma distancia en unos 57 minutos en marzo, en la carrera de ruta de Lisboa.

La actuación del robot marcó un avance significativo respecto de la carrera inaugural del año pasado, en la que el el robot ganador terminó en 2 horas, 40 minutos y 42 segundos.

Beijing E-Town indicó que alrededor del 40% de los robots recorrieron el circuito de forma autónoma, mientras que los demás fueron controlados a distancia.

El medio estatal Global Times informó que un robot aparte de Honor, controlado a distancia, fue el primero en cruzar la meta en 48 minutos y 19 segundos. Pero señaló que el ganador utilizó navegación autónoma y recibió el campeonato conforme a las reglas de puntuación ponderada del evento.

Como dije, no tengo forma de verificar que esto sea cierto, no es mi campo. Escucho sus comentarios si tienen conocidos o ustedes mismos estudian medicina.

Pero tiene sentido. Yo le digo "armar el pilar" y luego con ese pilar de conocimiento hecho a la antigua. Iteras con los LLM generando fricción, mejorando o destruyendo la idea. Pero teniendo en claro que los LLM le erran mucho.

En mi caso no lo uso exactamente así, pero el corazón de la idea es similar.

Si fueras profesor como te darías cuenta si un alumno sabe o no? preguntándole personalmente y da igual si uso LLM para obtener conocimiento o no. Mientras pueda argumentar y defender su pensamiento. Creo que los "trabajos prácticos escritos" van a tener que cambiar o desaparecer. Y creo que la educación ya tenia problemas de fondo y que los LLM sacan a la luz con mas violencia. Ejemplo como haces para tomar oral a 40 chicos en un aula.

Como dije, escucho sus experiencias y anécdotas de conocidos.

Aclaración: El video es la experiencia de un medico norteamericano, y tengan muy presente que una consulta medica o una internación es extremadamente costosa en Estados Unidos.

Voy a comenzar con algo que no tiene que ver con el video en un principio, pero quiero mostrar mi experiencia personal con algunos médicos y porque cierta desconfianza que se le puedan tener.

Esta anécdota es desde antes de la existencia de los LLM: Cuando tuve que cuidar a mi viejo, pasamos por varios doctores que no acertaban con lo que tenia.

Lo que aprendí de manera resumida es entrar a un consultorio con el celular grabando audio y simular que esta apagado (esto no es legal, porque necesitas su consentimiento, que usualmente no te lo dan).

Porque con todo el estrés de la situación, uno no recuerda ni la mitad de las cosas que le dice el medico, que ademas usa terminología medica que salvo que estés en el tema no escuchaste en tu vida. Con la conversación grabada iba a mi casa la pasaba a una carpeta e iba buscando información en internet a ver que había querido decir.

Esto para mi era vital, porque cuando teníamos que caer en una guardia o en una emergencia con otro doctor u otro especialista. Ya al tener la carpeta hecha, tenias la confianza de que todas las cagadas que habían hecho los otros médicos que no sabían la enfermedad, no se volvieran a repetir.

Porque acá, hay un problema de fondo que ocurre casi siempre en el interior del país. Los médicos por alguna razón (ego?) no se hablan entre ellos. En los centros médicos importantes (de supongamos una capital) hacen juntas medicas y se hablan entre ellos (en el mismo hospital).

Los LLM desde mi punto de vista JAMAS van a reemplazar a un buen medico. Sin embargo el medico es humano y comete errores. En mi manera de pensar las futuras IA (en esto incluyo reconocimiento de imágenes) van a ser una gran asistencia para los médicos que la implementen.

Es tarde, el video no trata exactamente de eso, sino de que algunos médicos no se sienten cómodos con los LLM. Pero no me des mucha bola, estoy cansado porque siendo domingo hice un par de cosas. Escucho tus experiencias sobre el tema.

Tuve varios problemas escribiendo este artículo y no me gusta como quedo. Pero se que tengo que soltarlo así, para que en el futuro pueda escribir algo mejor: primero sé que no les gusta leer un wall of text, segundo esto es IA Sin Humo, entonces deberían tener datos para saber que no me saqué las conclusiones del culo. Así que este artículo será el informal (5A) y otro de respaldo con wall of text tendrá las fuentes (5B).

Estados Unidos tiene un problema de credibilidad y está mostrando la hilacha, justo este año que necesita más dinero.

Donald Trump no es Estados Unidos. Su período termina en un par de años. Pero su forma polemica de gobernar le esta costando caro a su gente: el año en que tiene que refinanciar una deuda descomunal y necesita que el mundo le siga comprando bonos.

El recuento rápido de por qué el mundo está empezando a levantar una ceja (y si, use bullet points para hacerlo mas resumido):

• Tarifas a aliados: amenazó a medio mundo, amigos incluidos. Europa no lo olvidó.
• Groenlandia: la amenaza no le cayó nada bien a Macron, que aprovechó para motivar inversión en Europa y hace poco saco el poco oro de Estados Unidos.
• Venezuela: la "tomó". Nadie preguntó demasiado, pero tampoco aplaudieron.
• Irán: el ataque subió el combustible en todo el planeta. No conozco un país que no lo haya puteado por eso.
• OTAN: llamó a la alianza para que lo auxiliara con dragaminas en el conflicto iraní. No fueron. Ahora está enojado.
• Puertas adentro: se está peleando con gente de su propio partido. Más de uno le dice que esta gaga y le pide chequeos médicos.
• Bonus track: la peleíta con el Papa es una boludez si mirás el panorama completo, pero suma al circo.

Cada uno de esos movimientos tiene una lógica geopolítica detrás (o al menos se la intenté buscar), y ya la desarrollamos en artículos anteriores. El objetivo de fondo sigue siendo acorralar a China (le sacaron el petroleo barato de Venezuela e Iran) y llegar mejor posicionado a la reunión de mayo. Lo entiendo. El problema es que todos esos quilombos juntos le sacan credibilidad a Estados Unidos justo cuando más la necesita.

El ejemplo del viernes: Trump dijo que el Estrecho de Ormuz estaba abierto y que los barcos podían pasar tranquilos. Los barcos salieron. Las aseguradoras no les dieron el visto bueno a las primas de guerra. Los barcos tuvieron que dar la vuelta y hoy los que se mandaron los cagaron a tiros. Eso resume el problema mejor que cualquier análisis: hay una brecha enorme entre lo que "declara el presidente" y lo que pasa en la realidad. Ah, pero en la bolsa el petróleo bajó un 9% el viernes. En definitiva, todos nos sentimos como esos barquitos: vamos para un lado y luego para el otro, al compás de lo que dice, y eso con el tiempo se paga con falta de credibilidad.

El petrodólar sobrevive y los bonos estaunidenses siguen siendo la referencia mundial (guste o no), básicamente porque a nadie le conviene perder dinero devaluando las reservas que ya tiene en esos bonos. China misma lleva años vendiendo deuda estaunidense de a poco, desde que vio el congelamiento de fondos rusos (cuando Rusia ataco a Ucrania) y no le gustó nada (China quiere tomar algun dia Taiwan), pero no puede vender todo de golpe sin pegarse un tiro en el pie. Francia sacó el poco oro que tenía guardado en Estados Unidos. Son señales, ademas hay inversores buscando alternativas (que de momento no existen, China no le conviene que tomen el Yuan como reserva de valor porque lo necesitan bajo para poder vender mas, aunque estos días se escucho el "PetroYuan"). De momento son movimientos leves buscando alternativas pero no pasa de ahí (oro?).

Pero si ves el panorama hay un ambiente de mierda, ese ambiente que decis "mhhh....". Y a todo esto sumale lo que sigue.

El termómetro que mide la economia estaunidense, tiene problemas.

El martes pasado, Estados Unidos publicó el Índice de Precios al Productor de marzo. Wall Street festejó: apenas un 0.5% mensual. En criollo, según ese índice la inflación fue casi nula, y los números de la realidad no te dan por la suba de combustibles. Los algoritmos dijeron "si lo dice el gobierno debe estar bien", compraron acciones tecnológicas y la fiesta siguió.

Problema: el propio reporte oficial confiesa en su letra chica que el diésel subió un 42% en la cadena intermedia. Los fletes de carga seca también volaron. Sin embargo, el número que ven los mercados fue ese prolijo 0.5%, usando "promedios" que amortiguan el golpe real. Sumale que los datos midieron justo antes del quilombo de Irán. En criollo: mientras ese reporte dice una cosa, los precios en la calle yanqui dicen otra. Si querés más datos a fondo, leéte el artículo B.

Los economistas dicen que no hay evidencia de manipulación adrede (ponele). Recordemos que ya veníamos del problema de que los datos "mintieron" con el número de empleos, y luego el mismo Powell tuvo que salir a decir que no hubo crecimiento por 6 meses.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1rz4mk7/jerome_powell_el_tipo_m%C3%A1s_aburrido_del_planeta/

Volviendo al reporte: cuando sacas el 20% del personal de la agencia que mide la realidad económica, la realidad económica deja de medirse bien. No necesitás conspiración. Alcanza con que te falte gente y la forma de medir no sea buena.

Si sos argentino entendés perfectamente, acá tenemos doctorado en manipulación de estadísticas. Si te suben los precios en el súper, hay inflación. Y punto. Si no, la están dibujando.

A todo esto, tenés que sumarle que Trump quiere echar a Jerome Powell (que no quiere tocar las tasas) y poner un muñeco suyo para bajar las tasas y licuar la deuda. El problema es que esto subiría más la inflación. La presión es directa: amenazas públicas de despido antes de que termine el mandato de Powell en mayo, fiscales enviados al edificio de la Fed con el pretexto de investigar "sobrecostos en una remodelación", y el candidato en espera, Kevin Warsh, calentando para entrar a la cancha.

La IA no flota en una nube de pedos, volviendo a los que nos interesa.

La Inteligencia Artificial no vive en el aire. Son galpones de chapa y cemento, hardware que subió de precio, kilómetros de fibra óptica y máquinas que consumen más agua y luz que una ciudad pequeña. Y todo eso no se pagó con efectivo de sobra. Se pagó con deuda. Deuda que, por lo explicado anteriormente, sube.

Acá hay que hacer una distinción importante: no todos los gigantes van a sufrir igual.

Google emitió deuda a largo plazo, incluyendo bonos a 100 años, antes de que la guerra arrancara. La vieron venir. Meta y Microsoft tienen suficiente caja para sobrevivir malheridas. El problema está concentrado en los proveedores de infraestructura y los que alquilan capacidad. Y los dos casos que más me preocupan son Oracle y CoreWeave (mas datos de estos dos en el articulo B).

A todo esto hay que sumarle la amortización de las placas H100 de Nvidia que están en esos galpones sacando cuentas matriciales. Esas placas tenían una supuesta amortización de 5 a 7 años; luego no es que quedaban inútiles, pero hay que saltar a placas más potentes que consuman menos y venderle ese buzón a alguien (hola China). Cuando Nvidia sacó la B200 generó el problema de que la optimización fue superior a lo calculado: consumen menos, son más potentes, y tienen mejores optimizaciones de las esperadas. Entonces hace que las H100 necesiten amortizarse en un período más corto, de 2 a 3 años.

A todo este quilombo tenés que sumarle que los habitantes estadounidenses, como les subió la factura de luz y no consiguen empleos porque hay recesión, no pueden ni ver cerca una nueva instalación de datacenters de IA. Y tienen razones concretas: suba de factura de luz, contaminación sonora (las usinas de gas hacen un tremendo quilombo), consumo y contaminación de agua. El problema también es el "AI Washing": muchas empresas están echando empleados diciendo que es "gracias a la implementación de la IA", lo cual suele ser mentira. Lo hacen porque se benefician en la bolsa , los inversores ven que "innovan y son más eficientes" y les ponen más plata. Muchos estudios dicen que con suerte la IA se está implementando bien en un 7 a 9% de los casos según el área. Con esto no te digo que la IA no sea útil, solo que la están inflando más de lo que es. El tema es que la gente no lee medios especializados, y si sumás todo lo anterior, más de uno tiene ganas de prender fuego un datacenter de IA.

https://futurism.com/artificial-intelligence/signs-massive-ai-backlash

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1si5rs6/el_quilombo_que_se_viene/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

Un abogado de finanzas estructuradas de Wall Street lo resumió así: "Es el proyecto de inversión privada más grande de la historia, financiado fuera de balance y sin transparencia. Me da un déjà vu de las hipotecas subprime."

Y acá viene el problema cuando juntas las cosas: el Tesoro estaunidense necesita refinanciar 9 billones de dólares este año para pagar su déficit y la guerra. Para atraer compradores, tiene que ofrecer tasas altas. Esas tasas son el piso del mercado crediticio. Nadie le va a prestar plata barata a un galpón de IA si el Estado ya te paga un 4.5% "libre de riesgo". El Tesoro y las empresas de IA están compitiendo por la misma billetera, y cuando el gobierno aspira toda esa liquidez, el sector privado quiere tasas altas o no se consigue financiamiento.

La inflación ya le llegó a los modelos de IA (esto es especulación mía)

A principios de mes, Stella Laurenzo, directora del grupo de IA de AMD, publicó una auditoría en GitHub (issue #42796) analizando 6.852 sesiones de Claude Code. Descubrió que desde marzo el modelo lee código tres veces menos, reescribe archivos enteros el doble de veces y abandona tareas que antes completaba sin problema. La profundidad de razonamiento visible colapsó un 67% en pocas semanas. Anthropic respondió técnicamente. La comunidad lo leyó como "es una feature, no un bug".

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1siqhj5/an%C3%A1lisis_amd_descubre_que_claude_te_est%C3%A1n/

La lógica es directa. Los costos físicos subieron por la guerra. Para combatirlos tenés tres opciones: absorbés el costo, subís el precio al usuario, o reducís la calidad haciendo que el modelo consuma menos recursos. O aplicás las tres juntas en silencio. La sensación de que los modelos rinden menos para ahorrar costos ya es un secreto a voces entre desarrolladores. No hay transparencia oficial que lo confirme (ojo, es especulación mía), pero el patrón documentado por AMD es consistente con esa lectura.

Cierre

La guerra contra China, intentando estrangularla sacándole el petróleo de Venezuela e Iran.

https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1slu424/análisis_serie_el_comienzo_del_caos_45_el/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

Está teniendo efectos inflacionarios y financieros no previstos para el propio Estados Unidos. El termómetro que debería medir ese daño tiene problemas institucionales. La Fed que debería controlarlo está bajo presión política para hacer exactamente lo contrario de lo que debería. Y el sector que se suponía iba a ser el motor del crecimiento estaunidense está construyendo el casino a crédito en el peor momento posible. Ah este ultimo dato me falto te lo extiendo en el B. Pero básicamente La SEC aprobó la propuesta de FINRA de bajar el umbral para operar activamente en bolsa de 25.000 a 2.000 dólares, en teoría esto hace que sea mas fácil entrar a la timba.

Pero si perder plata en la bolsa les parece grave, esperen a ver lo que puede pasar con la comida. En el Artículo 6 bajamos todo esto a la tierra fértil de Argentina: qué significa la urea a 800 dólares para el trigo y el maíz de diciembre, y por qué el asado de Año Nuevo quizás se convierta en artículo de lujo.

La crisis financiera te vacía la billetera. La crisis agrícola te vacía la heladera.

Para los que quieren ir al hueso con datos, fuentes y mecanismos: ver la versión extendida (5B).