¿Qué pasó ayer? En un minuto:
Google presenta Gemini 4 Carbon, que encabeza el principal índice de Artificial Analysis y destaca en ciberseguridad, aunque sin fecha para el público general.
Alphabet eleva sus ingresos un 25% en el tercer trimestre, mientras Sundar Pichai anticipa una aceleración basada en la automejora recursiva.
Horas después del lanzamiento de Carbon, circulan en X rumores de que Google guarda un modelo superior sin publicar, Krypton, sin confirmación oficial.
Samaya lanza Sterling, un modelo especializado en investigación financiera que dice superar a los modelos de frontera en ese ámbito.
Microsoft supera previsiones con 92.300 millones de ingresos y un Azure que crece un 48%.
OpenAI ofrece a los suscriptores de ChatGPT Pro y Business hasta 500 dólares mensuales en créditos de API, igualando una ventaja que Anthropic ya daba.
Según The Information, los laboratorios chinos han dejado de destilar Claude y ahora usan GPT-6 Astra como modelo profesor.
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1. Google lanza Gemini 4 Carbon con acceso restringido
Google ha presentado Gemini 4 Carbon, su nuevo modelo de frontera, dos semanas después de lanzar Gemini 4 Argon. Carbon encabeza la versión 5.0 del Artificial Analysis Intelligence Index con 59 puntos, por delante de GPT-6 Astra, de OpenAI, y Claude Opus 5.5, de Anthropic. Su punto fuerte es la ciberseguridad: 88,2% en SEC-bench Pro (detección de vulnerabilidades), 54,8% en ExploitGym (explotación) y 71,0% en CWE-bench (parcheo).
El liderazgo no es total. En Arena lidera Text Arena con 1528 puntos, pero queda segundo en Agent Arena tras Opus 5.5, aunque con un coste mediano de 1,80 dólares por tarea, un 72% menos que el modelo de Anthropic. En el Coding Agent Index obtiene 59 frente a 62 de Opus 5.5. El despliegue será gradual y no hay fecha de disponibilidad general. Esta semana llega a un grupo de defensores de ciberseguridad y después a socios del programa Fairwind, mientras Google participa en las pruebas voluntarias previas al lanzamiento del Gobierno de EE. UU.
𝕏 @sundarpichai (Sundar Pichai) presenta Carbon como el cumplimiento de una promesa: publicar modelos de forma periódica, una cadencia que convierte la velocidad de iteración en argumento comercial frente a OpenAI y Anthropic.
El énfasis de 𝕏 @GoogleDeepMind (Google Deepmind) está en la autonomía prolongada: sostiene que Carbon puede trabajar días en tareas complejas sin atascarse ni tomar atajos, una afirmación que aún nadie fuera de Google ha podido comprobar.
La difusión de los benchmarks por parte de 𝕏 @AndrewCurran_ (Andrew Curran) refleja cómo el sector ha leído el anuncio: como un relevo en la cima de las clasificaciones más que como un producto disponible.
Que incluso 𝕏 @ammaar (Ammaar Reshi) pida acceso públicamente ilustra la principal fricción del lanzamiento: un modelo líder que, por ahora, casi nadie puede usar.
Más información:
📎 Gemini 4 Carbon: our next frontier model
2. Alphabet crece un 25% y Pichai invoca la automejora
Alphabet ha cerrado el tercer trimestre de 2026 con unos ingresos un 25% superiores a los del mismo periodo del año anterior, lo que la sitúa en un ritmo anualizado de medio billón de dólares. El salto más visible está en Google Cloud, que facturó 30.700 millones de dólares, un 103% más, y triplicó su beneficio operativo hasta 11.100 millones. La compañía atribuye ese crecimiento a la demanda de infraestructura de IA y de sus chips TPU, y reconoce que trabaja para añadir capacidad porque la oferta no alcanza. El consumo de sus modelos también acompaña, las API propias procesan casi 32.000 millones de tokens por minuto, un 40% más que hace tres meses y más del cuádruple que hace un año.
La app Gemini llega a 1.000 millones de usuarios y las consultas en Search, incluidas las comerciales, crecen al mayor ritmo en cinco años, un dato que contradice la tesis de que la IA conversacional erosionaría el buscador. Las cifras de negocio son auditables; la parte más especulativa de la llamada con inversores fue otra. Sundar Pichai afirmó que la IA ya ayuda a acelerar el entrenamiento y los lanzamientos, y anticipó una aceleración continuada durante los próximos doce meses gracias a la automejora recursiva (RSI, por sus siglas en inglés). Entre los clientes de TPU, la empresa cita a Anthropic, directamente y a través de Broadcom, y a Apple, que preentrena sus modelos fundacionales en las últimas generaciones de estos chips.
El mensaje de 𝕏 @sundarpichai (Sundar Pichai) pone el foco en Search antes que en Cloud: presentar la IA como motor de las consultas comerciales es su respuesta a quienes daban por amortizado el negocio publicitario.
Para 𝕏 @kimmonismus (Chubby), la frase de Pichai equivale a una declaración oficial de RSI y explicaría el rendimiento de Gemini 4 Carbon, una lectura ambiciosa que va más allá de lo que la empresa ha demostrado.
Al destacar las palabras de Kurian, CEO de Google Cloud, 𝕏 @AndrewCurran_ (Andrew Curran) subraya un ángulo menos comentado: Google también trabaja con nuevas empresas de modelos de frontera, de modo que sus TPU sirven tanto a rivales como a su propia división.
La selección de 𝕏 @rohanpaul_ai (Rohan Paul) deja de lado la retórica sobre automejora y se queda con lo verificable: rentabilidad de Cloud y volumen de uso real de los modelos.
Más información:
📎 Q3 2026 earnings call: Remarks from our CEO
3. Google tendría otro Gemini por encima de Carbon
Horas después del lanzamiento de Gemini 4 Carbon, que ya encabeza el Artificial Analysis Intelligence Index, en X circulan rumores de que Google guarda otro modelo sin publicar con mejor rendimiento. Nada de esto procede de un anuncio oficial, sino de filtraciones, alusiones veladas a un «Gemini 4 [redacted]» y conjeturas sobre su nombre. La hipótesis más repetida es Krypton, que completaría una gama formada además por Carbon, Argon y Flash.
Para 𝕏 @kimmonismus (Chubby), un segundo modelo superior a Carbon sería la prueba de que Google ha dado un paso serio hacia la automejora recursiva, una conclusión que va mucho más allá de lo que muestran las filtraciones.
La apuesta de 𝕏 @AndrewCurran_ (Andrew Curran) por Krypton como próximo escalón, repetida en varias respuestas, ha hecho de un nombre especulativo casi un consenso entre quienes siguen a Google.
El tono de 𝕏 @natolambert (Nathan Lambert) es más indulgente: llevar hoy un modelo de frontera al mercado por canales no oficiales es, según le cuentan, bastante caótico, así que pide paciencia en lugar de presionar a Google.
4. Samaya presenta Sterling, un modelo para investigación financiera
Samaya ha presentado Samaya Sterling, un modelo sometido a post-entrenamiento específico para tareas complejas de investigación financiera. Según la propia compañía, supera a los modelos de frontera en ese terreno, aunque el anuncio no viene acompañado, en las fuentes disponibles, de cifras de rendimiento, benchmarks concretos ni evaluaciones externas. El lanzamiento interesa por lo que representa: la apuesta por la especialización vertical frente a los modelos generalistas de los grandes laboratorios. Si un modelo ajustado para un dominio concreto rinde mejor que GPT, Claude o Gemini en tareas propias de analistas financieros, las startups tendrían un argumento para competir sin igualar el gasto en cómputo de OpenAI, Anthropic o Google.
La felicitación pública de 𝕏 @NVIDIAAI (Nvidia Ai) al equipo de Samaya funciona como respaldo de un proveedor clave de cómputo, aunque no aporta valoración técnica sobre el modelo.
Que 𝕏 @OriolVinyalsML (Oriol Vinyals), uno de los responsables de Gemini en Google DeepMind, dé la enhorabuena a Raghu es llamativo, dado que Sterling dice superar a modelos como los suyos.
La reacción de 𝕏 @nathanbenaich (Nathan Benaich), inversor centrado en IA, se limita a señalar interés, una muestra de atención del capital riesgo hacia los modelos verticales más que un juicio sobre Sterling.
5. Microsoft Cloud supera los 63.000 millones con Azure al alza
Microsoft ha cerrado el primer trimestre de su año fiscal 2027, terminado el 30 de septiembre, con ingresos de 92.300 millones de dólares, un 19% más, frente a los 90.690 millones que esperaba el mercado. El beneficio operativo subió un 21%, hasta 45.900 millones, y el BPA ajustado fue de 4,89 dólares, por encima de los 4,73 previstos. Microsoft Cloud facturó 63.900 millones y aceleró su crecimiento al 30% interanual. Azure avanzó un 48%, hasta 33.200 millones.
Las cifras refuerzan la tesis de que la inversión en IA empieza a traducirse en ingresos: los ingresos de Foundry, su plataforma para construir con modelos propios y de terceros, se triplicaron; los usuarios diarios de Copilot, ahora unificado en Chat, Cowork, Autopilot y Code, se multiplicaron por más de cinco, y Agent 365 supera los 50 millones de agentes. El resultado neto GAAP creció un 32%, impulsado por el efecto contable de la participación en OpenAI, que la compañía excluye de sus métricas ajustadas.
El gasto en centros de datos fue de 45.200 millones, menos de lo previsto por retrasos en la construcción, aunque siguió presionando el flujo de caja libre. Para el segundo trimestre fiscal, Microsoft prevé ingresos de entre 96.000 y 97.100 millones y un crecimiento de Azure del 49-50%, pese a que la capacidad GPU de terceros se retrasa. Estas buenas cifras de negocio coinciden sorprendentemente con una oferta de salida voluntaria dirigida a unos 60.000 empleados.
La defensa que hace 𝕏 @satyanadella (Satya Nadella) de una flota intercambiable, capaz de reasignar capacidad entre cómputo, datos, Foundry y Copilot, es su respuesta implícita a la escasez de GPU: exprimir mejor lo ya instalado.
Lo que más valora 𝕏 @PatrickMoorhead (Patrick Moorhead) es cómo se sostiene la previsión: ingeniería que rentabiliza CPU infrautilizadas y un rendimiento de Copilot un 50% mayor en un solo trimestre.
El contrapunto llega de 𝕏 @Fintech03 (Parimal), que vincula la oferta de salida con la economía de los productos de IA: en el trimestre anterior el coste de ingresos creció más rápido que los ingresos y el margen bruto se estrechó.
Las ventas de acciones de directivos antes de la publicación, más de 75 millones en tres meses según 𝕏 @timoassi (Timothy | Panic Drop), añaden una nota de cautela que los buenos números no eliminan.
La comparación de 𝕏 @moninvestor (Mon) sitúa a Microsoft entre las pocas que suben en una jornada en la que incluso empresas que baten previsiones, como Fortinet, caen en bolsa.
Más información:
📎 FY27 Q1 - Press Releases - Investor Relations - Microsoft
6. OpenAI regala créditos de API como Anthropic
OpenAI permite desde hoy a los suscriptores elegibles de ChatGPT Pro y Business reclamar hasta 500 dólares mensuales en créditos de API para crear apps y agentes. En Pro, el crédito iguala la cuota: 100, 200 o 500 dólares al mes según el nivel. En Business se conceden 20 dólares por asiento Standard de pago y 100 por asiento Premium, agrupados con un tope de 500 dólares por espacio de trabajo. Quedan excluidos Plus, que cuesta 20 dólares al mes, Free, Enterprise, Edu y los antiguos asientos de Codex.
La medida convierte una suscripción pensada para el chat y el trabajo digital en una vía de entrada al desarrollo sobre la plataforma de OpenAI, y lo hace sin coste adicional para quien ya paga los planes altos. También iguala una ventaja que los suscriptores de Claude Code, de Anthropic, tenían desde el 7 de octubre. Las condiciones tienen letra pequeña. Hace falta llevar al menos siete días suscrito, reclamar el saldo en y vincularlo a una organización de API. Lo que no se gasta caduca al cierre de cada mes.
El anuncio de 𝕏 @OpenAIDevs (Openai Developers) plantea los créditos como invitación a construir apps y agentes, un mensaje dirigido a captar desarrolladores entre su base de suscriptores de pago.
El «por fin» de 𝕏 @WesRoth (Wes Roth) refleja una demanda antigua; para quien ya usa ChatGPT, contar con un presupuesto incluido para experimentar es una mejora relevante.
La comparación de 𝕏 @gunta85 (Günther |) resta novedad al anuncio: OpenAI llega detrás de Claude Code, y advierte de que muchos usuarios de Anthropic ni siquiera saben que ya disponen de ese saldo.
7. Los laboratorios chinos destilan ahora GPT-6 Astra
Los laboratorios chinos de IA habrían cambiado de “modelo profesor”: según The Information, han dejado de destilar Claude, de Anthropic, y se han volcado en GPT-6 Astra, de OpenAI. La destilación consiste en entrenar un modelo propio con las respuestas de otro más avanzado, una forma de recortar distancias con mucho menos cómputo. Moonshot habría usado intensamente salidas de Astra para entrenar Kimi K3.1 Pro, y DeepSeek habría hecho lo mismo con V4.1 Flash 1017. El giro llega semanas después de que Anthropic asegurara que límites de uso más estrictos, bloqueos de cuentas y cortes a redes de proxies habían reducido entre un 90% y un 99% los datos que los destiladores extraían de Claude.
La lectura inmediata es que las medidas de Anthropic funcionaron, pero solo han desplazado la extracción hacia el siguiente proveedor con un modelo comparable, lo que traslada la presión a OpenAI para endurecer sus propios controles de acceso. Para Moonshot, además, no es la primera vez que se le atribuye entrenar con modelos estadounidenses de frontera. Ni Moonshot ni DeepSeek han confirmado el uso de Astra, y OpenAI tampoco ha detallado medidas. La información del medio se apoya sobre todo en fuentes anónimas, personas familiarizadas con el asunto, sin pruebas técnicas publicadas.
El «como era de esperar» de 𝕏 @kimmonismus (Chubby) deja claro que no ve el caso como una sorpresa, sino como un patrón que sigue erosionando la reputación de Kimi.
Al enlazar el informe con las cifras de Anthropic, 𝕏 @rohanpaul_ai (Rohan Paul) plantea la noticia como un efecto desplazamiento: cerrar una puerta empuja a los destiladores hacia la siguiente.
Para 𝕏 @LuminaBench (Lumina), el informe solo confirma lo que ya se intuía probando los modelos, sobre todo por el parecido de las interfaces que generan, y lo toma como prueba de que la ofensiva de Anthropic funcionó.
El tono de alerta de 𝕏 @themacrosift (Rc | Macro Sift), que habla del «nuevo profesor» de los laboratorios chinos, refleja cómo parte de X lee el caso como un episodio más de la rivalidad tecnológica entre China y EE. UU.
Más información:
📎 theinformation.com: Openais astra model becomes top distillation target chinas AI labs