La semana que la cosecha pesó más que la tierra

Anthropic construyó un modelo de inteligencia artificial con diez billones de parámetros y lo llamó Mythos. En sus pruebas encontró una vulnerabilidad en OpenBSD que llevaba veintisiete años escondida en el código. Encontró otra en FFmpeg que había sobrevivido dieciséis años y cinco millones de pruebas automatizadas. Encadenó exploits en el kernel de Linux sin que ningún ser humano lo guiara. Lo hizo de noche, mientras los ingenieros dormían. En la prueba estándar de ingeniería de software, SWE-bench Verified, sacó 93.9 por ciento. El modelo anterior, Opus 4.6, sacaba 80.8. Trece puntos de diferencia. En un campo donde dos puntos son noticia, trece son otra cosa. Anthropic miró lo que había hecho y decidió no soltarlo al público. Lo llamaron Project Glasswing. Doce organizaciones tienen acceso: Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia, CrowdStrike, Cisco, Broadcom, JPMorgan Chase, Palo Alto Networks, la Fundación Linux. Nadie más. Cien millones de dólares en créditos de cómputo para que los defensores encuentren las fallas antes que los atacantes. Boris Cherny, creador de Claude Code, dijo que Mythos debería dar miedo. Tiene razón. Da miedo porque funciona.

El Internet Bug Bounty, el programa que desde 2012 pagaba a investigadores por encontrar fallas en el software que sostiene la red, cerró sus puertas el treinta y uno de marzo. HackerOne, que lo administraba, publicó un comunicado: la investigación asistida por inteligencia artificial ha expandido el descubrimiento de vulnerabilidades más allá de la capacidad de remediación. Así, sin más. En enero, cURL había cerrado su programa de recompensas por la misma razón: una inundación de reportes generados por máquinas. En marzo, Google suspendió las presentaciones automatizadas a su programa de vulnerabilidades de código abierto. Node.js sigue aceptando reportes pero ya no paga. El equilibrio entre encontrar fallas y arreglarlas se rompió. La máquina encuentra más rápido de lo que el ser humano repara. Nadie preguntó qué pasa cuando el que busca los agujeros trabaja veinticuatro horas y el que los tapa trabaja ocho.

OpenAI anunció planes de gastar ciento veintiún mil millones de dólares en cómputo solo en 2028. Ochenta y cinco mil millones en pérdidas proyectadas ese año. Sam Altman ha comprometido a la empresa con seiscientos mil millones de dólares en infraestructura en cinco años, con una salida a bolsa prevista para el cuarto trimestre. Los números existen en un reino donde la comprensión falla y solo la comparación ayuda: el presupuesto de cómputo de un solo año de OpenAI superaría el PIB de más de cien países. Anthropic, por contraste, proyecta treinta mil millones en costos de cómputo para 2029 — aproximadamente cuatro veces más eficiente en capital, gastando una cuarta parte de lo que planea OpenAI mientras ya la ha superado en ingresos. Dos empresas construyendo hacia el mismo horizonte. Una corre. La otra camina. Las dos llegan a un lugar donde el dinero necesario para mantener la máquina funcionando supera lo que la mayoría de las naciones producen en un año.

Anthropic firmó un acuerdo con Google y Broadcom por múltiples gigavatios de cómputo de nueva generación. Chips Ironwood, la séptima generación de TPU de Google: nueve mil doscientos dieciséis chips por Pod, 42.5 exaflops por Pod, más de veinticuatro veces la potencia de El Capitan, la supercomputadora más rápida del mundo. Broadcom convierte los diseños en silicio fabricable. La capacidad empieza a llegar en 2027. Anthropic reveló que sus ingresos anualizados superan los treinta mil millones de dólares. A finales de 2025 eran nueve mil millones. En febrero eran catorce mil millones. En abril, treinta mil millones. Más de mil empresas pagan más de un millón de dólares al año por usar Claude. Ocho de las diez más grandes del mundo. En febrero levantaron treinta mil millones de dólares en una ronda Serie G a una valuación de trescientos ochenta mil millones. El dinero va a los chips. Los chips van a los modelos. Los modelos van a donde va el dinero.

Samsung reportó un beneficio operativo de 57.2 billones de won en el primer trimestre, unos treinta y ocho mil millones de dólares. Ocho veces y media más que el mismo trimestre del año anterior. Un récord. El trimestre anterior había sido récord también, con veinte billones de won. Este lo triplicó. Los precios del DRAM subieron 39.8 por ciento en un trimestre. Los del NAND subieron 208.8 por ciento. Los del HBM se duplicaron. Todo por la misma razón: centros de datos de inteligencia artificial que necesitan memoria como la tierra necesita agua. Samsung comenzó a entregar chips HBM4 a Nvidia en febrero. Un analista de Heungkuk Securities proyectó que el siguiente trimestre podría alcanzar setenta y cinco billones de won. Cincuenta mil millones de dólares. Así, como quien dice el peso de la cosecha.