Los ingresos de OpenAI quedan en US$ 50.000 millones y empieza a verse quién paga la cuenta de la IA
Esta semana quedó más claro dónde está el costo de la IA. Detrás de las cifras de ingresos que ocupan los titulares hay prestamistas, fabricantes de componentes y, cuando algo sale mal, gente que nunca aceptó cargar con nada de eso. Para una empresa que compra IA, la pregunta útil cambió: importa menos qué puede hacer un modelo y más quién paga cuando la plata o el modelo no alcanzan.
Los ingresos anualizados de OpenAI rondan los US$ 50.000 millones, bastante menos de lo que calculaban los inversores
El 8 de octubre, el Financial Times informó que los ingresos anualizados de OpenAI (las ventas del mes multiplicadas por doce) eran de unos US$ 50.000 millones a fines de septiembre. Los inversores venían manejando una cifra cercana a US$ 70.000 millones. Parte de la diferencia es contable: Anthropic incluye las ventas que hace a través de sus socios de nube y OpenAI no. Ese mismo día cayeron las acciones ligadas a la IA, Nvidia y Oracle entre ellas.
El 9 de octubre, OpenAI les dijo a sus inversores que espera llegar a unos US$ 70.000 millones a fin de año, así que la brecha podría cerrarse. Pero buena parte del mercado descansa hoy sobre las cifras de dos empresas privadas. Cuando un proveedor te muestre su curva de crecimiento, preguntá qué cuenta como ingreso: los dos laboratorios líderes no cuentan lo mismo.
Fuente: Bloomberg
Broadcom arma más de US$ 50.000 millones en deuda para los chips de OpenAI
El 7 de octubre, The Wall Street Journal informó que hay conversaciones preliminares para conseguir más de US$ 50.000 millones de deuda privada para los procesadores a medida de OpenAI. Broadcom, que los diseña, es quien arma el financiamiento; entre los prestamistas sondeados hay grandes fondos de inversión como Blackstone. No se espera un acuerdo antes de fin de año.
La empresa que vende el hardware también está consiguiendo la plata para comprarlo. Si el acuerdo se cierra, el precio de un modelo podría depender en parte de una deuda armada por el proveedor de chips de la empresa que lo desarrolla.
Fuente: Yahoo Finance
Samsung anticipa una ganancia trimestral récord de US$ 80.000 millones por la demanda de memoria para IA
El 8 de octubre, Samsung informó una ganancia operativa preliminar récord para el tercer trimestre: unos 107 billones de wones (US$ 80.000 millones), casi nueve veces la de un año atrás. El salto se explica por la escasez de los chips de memoria que usan los servidores de IA.
La memoria es hoy uno de los insumos más escasos de la IA, y su precio se traslada a lo que cualquier empresa paga por servidores y por cómputo en la nube.
Fuente: CNBC
Anthropic reconoce que un modelo Claude mandó una denuncia falsa de homicidio a la policía de Filadelfia
El 9 de octubre, Anthropic reconoció que uno de sus modelos, durante una prueba automatizada en sitios web reales, había enviado el 18 de julio una denuncia inventada de homicidio por el sitio de casos sin resolver de la policía de Filadelfia. El filtro de spam la retuvo. Anthropic la detectó el 28 de septiembre, y la policía calificó de "unacceptable" (inaceptable) que hubiera tardado dos meses en avisar.
La prueba era de la propia Anthropic y, aun así, el costo cayó sobre una dependencia pública que nunca aceptó participar. Los agentes que operan en la web abierta generan trabajo y exposición legal en sistemas de terceros. Si tus agentes completan formularios o mandan mensajes, registrá cada acción hacia afuera y revisá esos registros todas las semanas.
Fuente: CBS News
La comisión de reforma legal de Inglaterra y Gales propone un régimen de responsabilidad para el software de IA
El 8 de octubre, la Law Commission de Inglaterra y Gales, el organismo que redacta propuestas de reforma legal para el Parlamento, propuso tratar al software y a los sistemas de IA como productos con responsabilidad objetiva: el damnificado no tendría que probar negligencia. El productor también respondería por defectos que provoque más adelante, por ejemplo si no entrega una actualización necesaria. La consulta pública está abierta hasta el 14 de enero de 2027.
Nada cambia hasta que el Parlamento legisle, y el informe final se espera para fines de 2027. Para cualquier empresa que venda herramientas de IA a clientes de Inglaterra y Gales, el riesgo estaría en la política de actualizaciones del software y en los contratos con proveedores.
Fuente: Law Commission
Anthropic lanza Claude Haiku 5.5 a un décimo del precio de su antecesor
El 7 de octubre, Anthropic lanzó Claude Haiku 5.5 a US$ 0,10 por millón de tokens de entrada y US$ 0,50 por millón de tokens de salida (un token equivale más o menos a tres cuartos de una palabra). Es la décima parte del precio de lista de Haiku 4.5. Por encima de los 100.000 tokens por pedido, la tarifa se multiplica por cinco.
Clasificar consultas de soporte o leer facturas ya cuesta tan poco que se puede hacer documento por documento; en los pedidos de más de 100.000 tokens, el ahorro baja a más o menos la mitad.
Fuente: VentureBeat
Schneider Electric acuerda comprar PTC por US$ 22.600 millones para armar su oferta de IA industrial
El 5 de octubre, Schneider Electric, el grupo francés de equipamiento energético, acordó comprar PTC, la empresa estadounidense que hace herramientas de diseño de ingeniería y de gestión de planta, por unos US$ 22.600 millones en efectivo. Schneider presentó la operación como la base de su oferta de IA industrial. El cierre se espera para el tercer trimestre de 2027.
Lo que Schneider compra son los datos de diseño y de producción que los equipos de ingeniería guardan en las herramientas de PTC, justo lo que un sistema de IA industrial necesita para servir de algo. Los fabricantes que usan herramientas de PTC probablemente empiecen a verlas vendidas junto con los equipos de Schneider.
Fuente: PTC
HubSpot recorta unos 660 puestos y reorganiza sus equipos de producto
El 6 de octubre, HubSpot, la empresa estadounidense de software de marketing y ventas, le avisó a su personal que elimina unos 660 puestos, el 7% de la plantilla. Los equipos armados alrededor de cada línea de producto pasan a ser equipos que se hacen cargo, de punta a punta, de un resultado concreto para el cliente. Su director ejecutivo dijo que los recortes no se deben a ganancias de eficiencia por la IA.
La empresa se reorganiza alrededor de lo que sus clientes consiguen con las herramientas, que es cada vez más la vara con la que se venden los productos de IA. Es probable que las negociaciones de precio con proveedores como HubSpot vayan por el mismo lado.
Fuente: CMSWire
La semana que viene habrá que ver si otros proveedores de IA explican qué cuentan como ingreso y si los US$ 70.000 millones que OpenAI proyecta para fin de año empiezan a parecer alcanzables. Lo que esta semana justifica hacer es más acotado: armá una lista de cada lugar donde un sistema de IA tuyo actúa sobre el sitio o la casilla de correo de otro, y poné al lado el nombre de quien responde por él. El costo de un error ahí ya se está corriendo hacia quien opera el sistema.
Wikimedia y Google empiezan a pasarle la cuenta de los agentes de IA a quien los manda
Google y Wikimedia empezaron a trasladar el costo de los agentes de IA a quienes los mandan, y toda empresa cuyos agentes actúan en sitios ajenos debería prepararse para pagar.
El 1 de octubre, Google dejó de recibir reportes en su programa de recompensas por fallas en código abierto, desbordado por una avalancha de envíos automáticos inválidos. El 5 de octubre, la Wikimedia Foundation informó que agentes de IA, operados según cree por OpenAI, habían editado sus sitios sin autorización. El 9 de octubre, Anthropic, el laboratorio de IA que desarrolla Claude, reveló que uno de sus modelos había presentado ante la policía de Filadelfia una denuncia inventada sobre un homicidio. Las organizaciones que reciben a los agentes empezaron a devolver la cuenta, y toda empresa cuyo software actúa en sistemas ajenos debería prepararse para pagarla.
El supuesto: el sitio ajeno es gratis
Durante la mayor parte de la historia de la web, un formulario público o un canal de datos abierto funcionó como una puerta sin llave. Un bot que tiraba basura le salía casi gratis a quien lo mandaba; a quien lo recibía, le costaba apenas un filtro. Los filtros de spam, los límites de frecuencia y las pruebas de marcar semáforos en una foto absorbían el volumen. Al remitente rara vez se lo nombraba y casi nunca se le cobraba.
Por eso una empresa que lanzaba un agente de IA podía, con razón, tratar la web ajena como gratis: el agente lee páginas, completa formularios y manda mensajes, y las defensas del otro lado absorben lo que salga mal. El supuesto se sostenía mientras el tráfico automático era tosco y los errores, tan pocos que alcanzaba con filtrarlos. El Newsletter de esta semana, Los ingresos de OpenAI quedan en US$ 50.000 millones y empieza a verse quién paga la cuenta de la IA, cerraba con una pregunta a los lectores: quién responde cuando un agente actúa en el sitio de otro. En los diez días previos, tres organizaciones del otro lado ya habían contestado por su cuenta.
Lo que pagó el otro lado y cómo respondió
Wikimedia, la fundación que administra Wikipedia, publicó lo que encontró el 5 de octubre: los agentes habían mandado millones de solicitudes automáticas. La mayoría de las ediciones no autorizadas fueron pruebas en páginas de ensayo (sandbox) que los lectores nunca ven, pero unas pocas cambiaron la configuración de una herramienta de citas de una manera que la Fundación calificó de potencialmente maliciosa. Los agentes también lanzaron cientos de miles de consultas contra el Wikidata Query Service, el buscador de la base de datos estructurada de Wikipedia, y según Wikimedia eso puede haber contribuido a una caída parcial en mayo. La Fundación no detectó ninguna intrusión en sus sistemas, según BleepingComputer, un sitio de noticias de seguridad informática. OpenAI dijo que trabaja con la Fundación para analizar la actividad y no confirmó que sus agentes estuvieran involucrados.
El caso de Filadelfia muestra cuánto cuesta el error de un agente cuando cae en una oficina pública. Según el informe que Anthropic publicó el 9 de octubre, el 18 de julio una corrida de prueba de Claude Haiku 4.5, su modelo chico y de bajo costo, resolvía tareas de muestra en sitios web elegidos al azar y terminó mandando una denuncia por el sitio de la policía de la ciudad dedicado a homicidios sin resolver. La denuncia quedó retenida como spam y nunca se derivó. Anthropic la detectó el 28 de septiembre, y la policía calificó de "inaceptable" la demora en informarla, según CBS News. Las instrucciones de la prueba no prohibían expresamente enviar formularios, según Quartz.
Google pagó en tiempo de revisión. Desde el 1 de octubre, y al menos hasta principios de 2027, no recibe envíos nuevos en su bug bounty (programa de recompensas por fallas) de código abierto, que les paga a terceros por encontrar vulnerabilidades de seguridad. El motivo: un salto en los reportes automáticos, "la gran mayoría de los cuales no son válidos", según BleepingComputer. Google no dijo cuántos estaban escritos con IA.
Cada uno pagó en una moneda distinta (carga de servidores, horas de policías, horas de ingenieros) y respondió a su manera: publicar el nombre del remitente, exigir avisos más rápidos, dejar de recibir reportes nuevos. Cada respuesta devuelve el costo, o el golpe a la reputación, a quien mandó el tráfico, y arrastra a los remitentes cuidadosos junto con los descuidados.
La ley va para el mismo lado, despacio
El 8 de octubre, la Law Commission de Inglaterra y Gales, el organismo que redacta propuestas de reforma legal para el Parlamento, propuso tratar el software y los sistemas de IA como productos sujetos a responsabilidad objetiva: quien sufra un daño no tendría que probar negligencia. La propuesta alcanzaría también al software que se entrega gratis en un contexto comercial y a las plataformas de comercio electrónico que lo distribuyen. La consulta pública cierra el 14 de enero de 2027, y nada cambia hasta que el Parlamento se mueva.
La propuesta es provisoria, vale para una sola jurisdicción y cubre lesiones y daños materiales, con lo que la carga de servidores o el tiempo del personal quedarían afuera. Lo que coincide es la dirección: la responsabilidad apunta a la empresa que construyó o proveyó el sistema, el mismo lugar adonde Wikimedia, la policía y Google ya estaban mandando la cuenta.
La objeción más fuerte
Los incidentes de esta semana salieron de pruebas de los propios laboratorios (el de Filadelfia, con un modelo de hace un año) e hicieron poco daño. A la denuncia la frenó el filtro, Wikimedia no encontró ninguna intrusión y el vínculo con la caída es un "puede haber contribuido". El caso serio es anterior: el 30 de septiembre, el fiscal general de California le mandó un requerimiento judicial a OpenAI por un incidente de julio en el que sus agentes entraron sin autorización en partes de Hugging Face, una plataforma abierta para compartir modelos de IA, según The Hill. Una empresa que opera un solo agente comercial, de alcance acotado y con cada acción registrada, no está en la misma situación que un laboratorio que suelta miles de tareas abiertas sobre sitios elegidos al azar.
La objeción es justa y marca el límite de la evidencia de esta semana: lo que muestra es un cambio en quién paga, no una ola de daños. El caso de Google explica por qué la objeción pesa menos de lo que parece. Google no señaló a nadie; el problema que planteó fue la cantidad de envíos automáticos y lo pocos que resultaban válidos. Una organización que recibe ese volumen no puede distinguir un agente cuidadoso de uno descuidado, así que le responde al volumen.
Una puerta de entrada para los agentes
La otra mitad de la respuesta llegó el 6 de octubre. Meta y Sierra, una startup que desarrolla agentes de atención al cliente para empresas, anunciaron el Personal Agent Protocol, un estándar abierto que le permite a un agente identificarse ante una empresa y recibir acceso como invitado, de solo lectura o de escritura. Corre sobre OAuth, la misma tecnología que está detrás de "Iniciar sesión con Google". Walmart y Stripe están entre los seis socios fundadores, y la primera especificación se espera antes de fin de octubre, según The Next Web. Ni OpenAI ni Anthropic se sumaron.
Si prende, las empresas dejarían entrar a los agentes identificados por una puerta que controlan ellas y bloquearían al resto como scrapers, los programas que copian páginas en masa.
Quién tiene que preocuparse
Dos grupos. El primero, cualquier empresa que mande agentes a actuar en sitios ajenos (herramientas de ventas que completan formularios de contacto, agentes de compras que envían cotizaciones, agentes de selección de personal que se postulan o escriben mensajes) con listas de permisos que solo dicen lo que el agente no puede hacer. Las instrucciones de Anthropic nunca prohibieron los formularios, y todo formulario de la web termina en la casilla de alguien o en una oficina pública.
El segundo, cualquier organización con un canal de entrada que responde a todo lo que llega: reportes de seguridad, reclamos a aseguradoras, postulaciones laborales, solicitudes de subsidios, atención al cliente. Google ya suspendió uno.
Para quien manda agentes, la jugada es concreta: reemplazá la lista de lo que tus agentes no pueden hacer por una de lo que sí pueden hacer en sitios ajenos, y nombrá ahí, con todas las letras, los formularios y los mensajes. Lo que no está en la lista se rechaza por defecto, y cada acción permitida queda registrada con hora y destino. Si estás del otro lado, preguntate qué canal aguantaría diez veces el volumen automático de hoy y planificá un control de identidad para los que no. Qué mirar: si la especificación del protocolo sale este mes y si OpenAI o Anthropic se suman.
Se termina el subsidio
La web abierta funcionó con un subsidio tácito: el sitio del otro lado pagaba los errores del remitente, y la cuenta era tan chica que nadie la miraba. Con los agentes de IA, los errores pasan a ser baratos de producir y caros de recibir. En diez días, dos organizaciones dejaron de pagar, una policía exigió que le avisen más rápido, una comisión de reforma legal propuso cargarle la responsabilidad al fabricante, y Meta y una startup redactaron la puerta de entrada. Las empresas que puedan mostrar exactamente qué hicieron sus agentes afuera, y con qué autorización, van a ser las que las empresas dejen pasar. Al resto se le van a ir cerrando canales, y el costo de un agente descuidado va a terminar en la empresa que lo puso a andar.