sábado, 25 de abril de 2026

Alexa+ llega a España: así es la nueva era del asistente de Amazon

Alexa+ llega a España

Hablarle a un altavoz como si fuera una persona de casa era hasta ahora más un deseo que una realidad. Con Alexa+ llegando oficialmente a España, Amazon quiere que esa sensación cambie y que la interacción con sus dispositivos Echo se parezca mucho más a una conversación normal que a una lista de órdenes robóticas.

El nuevo asistente no es una simple actualización de software: es una revisión profunda de Alexa que combina modelos avanzados de inteligencia artificial generativa con una adaptación muy cuidada al español de España, a nuestros hábitos diarios y a los servicios que usamos aquí. Tras su estreno en Estados Unidos y otros mercados, le toca el turno al público español, que podrá probarlo primero mediante un programa de acceso anticipado.

Qué es Alexa+ y qué cambia frente a la Alexa de siempre

Nuevo asistente Alexa+ en España

La idea central de Alexa+ es sencilla de explicar, aunque compleja de ejecutar: que dejemos de hablarle a un dispositivo como si estuviéramos dictando comandos. Con la nueva versión, podemos expresarnos con naturalidad y aprovechar nuevos modos de Alexa, dejar frases a medias, usar coletillas, cambiar de tema sobre la marcha o retomar una conversación anterior sin tener que repetir siempre la palabra de activación.

En la práctica, el asistente es capaz de seguir el hilo cuando decimos cosas como: “Oye, ¿cómo se titulaba la última peli de Almodóvar? Pon la canción que usa la base de ‘Saturday Night’ de Aitana y luego mueve la música al salón”. Encadena peticiones, recuerda el contexto y responde sin obligarnos a ajustar nuestro lenguaje a un guion rígido.

Este salto llega gracias a una arquitectura nueva que “orquesta” más de 70 modelos de inteligencia artificial, propios de Amazon (como la familia Nova) y de terceros como Anthropic, integrados a través de la plataforma Amazon Bedrock. El sistema decide al vuelo qué modelo usar según la tarea: uno ligero para una consulta sencilla o uno más potente cuando hace falta razonar más.

Según datos de la propia compañía, solo en los últimos tres años los usuarios en España han interactuado más de 27.000 millones de veces con Alexa. Con Alexa+, Amazon quiere que buena parte de esas interacciones dejen de ser preguntas sueltas para convertirse en conversaciones continuas y acciones concretas en el mundo real.

Un asistente que actúa: del dato a la tarea completa

Funciones de Alexa+ en España

Una de las diferencias más claras entre la Alexa anterior y Alexa+ está en el paso de responder a hacer. El nuevo asistente está pensado para completar tareas de principio a fin, no solo para ofrecer información.

En el terreno de las reservas, por ejemplo, Alexa+ puede gestionar una comida con amigos de forma bastante automatizada. Podemos decirle algo tan informal como: “Viene Daniela a cenar, mira un sitio cerca y reserva para mañana a las 21:00”. El sistema utiliza socios como TheFork, CoverManager o TripAdvisor para localizar restaurantes disponibles, valorar opciones y cerrar la reserva.

En movilidad, la integración con Cabify permite pedir un coche sin tener que abrir la aplicación. Un “Pide un Cabify desde aquí hasta Cibeles” basta para que el asistente gestione el trayecto, mostrando o leyendo los detalles del viaje. Este tipo de acciones se irá ampliando con más socios locales, como plataformas de ocio tipo Fever.

En compras, Alexa+ pasa de ser un buscador de productos a un gestor de todo el proceso. Puede recomendar un regalo, comparar alternativas, resumir opiniones, vigilar una bajada de precio, añadirlo a la cesta, confirmar el pedido y avisar cuando llegue el paquete. Lo mismo con el supermercado: es capaz de crear una lista de la compra pensada para cada miembro de la familia y tramitarla a través de servicios conectados.

Amazon asegura que, en los mercados donde Alexa+ lleva más tiempo funcionando, alrededor de tres cuartas partes de las peticiones que recibe corresponden a acciones que antes sencillamente no podía realizar un asistente tradicional. El objetivo es que deje de ser un recurso puntual y se convierta en una capa estable de ayuda para la organización diaria.

Conversaciones naturales y muy “de aquí”

Alexa+ adaptada a España

Uno de los puntos en los que Amazon más insiste es en la adaptación cultural de Alexa+ a España. No se trata solo de traducir la interfaz, sino de entender cómo hablamos, qué expresiones usamos y cuáles son nuestras costumbres.

El equipo responsable, con ingenieros, lingüistas computacionales y diseñadores asentados en España, ha trabajado para que el asistente entienda matices como los múltiples significados de “vale” (de acuerdo, entiendo, perfecto o simple muletilla), la diferencia entre una tortilla de patatas con cebolla o sin ella, o que “venga” puede usarse para animar, despedirse o dar por cerrada una conversación.

Esto se traduce en que Alexa+ puede reconocer frases que hasta ahora confundían a los asistentes más clásicos. Si está sonando música y decimos “Alexa, vale”, puede interpretar que ese “vale” es un “para ya, suficiente”. O si pedimos “música para un domingo de terraza”, generará una lista de reproducción que encaje con ese ambiente, no solo con un género musical concreto.

El asistente también está preparado para referencias muy locales. Conoce artistas españoles, entiende que cuando pedimos una paella no estamos hablando de cualquier arroz y sabe que “a las siete no se cena”. Además, incorpora tono adaptable: puede sonar más alegre si percibe entusiasmo cuando le preguntamos por el resultado de nuestro equipo o más prudente si nota decepción.

Otra capa importante está en su capacidad de reconocer voces e incluso imágenes (en dispositivos con cámara). De este modo, adapta respuestas según quién habla y es capaz de responder a preguntas visuales como “¿Este outfit es formal para el evento?” o “¿Está muy sucio el suelo?” apoyándose en lo que ve a través de la cámara del Echo Show.

Hogar inteligente e “inteligencia ambiental”

Donde la nueva Alexa+ muestra parte de su potencial es en el hogar conectado. España es uno de los mercados donde el asistente de Amazon está más extendido: según datos de la empresa, uno de cada cuatro hogares cuenta con algún dispositivo Alexa, y solo en 2025 se usó más de 2.000 millones de veces para controlar luces, enchufes, termostatos y otros aparatos.

Con Alexa+, el control del hogar pasa a apoyarse más en el lenguaje natural y el contexto. Ya no hace falta recordar el nombre concreto de cada dispositivo ni dictar comandos muy rígidos: basta con un “Está oscuro” para que encienda las luces adecuadas o un “Hace calor aquí” para que ponga en marcha el aire acondicionado de la habitación en la que estamos.

Esta misma lógica se aplica a la música o al vídeo. Podemos pedir “Pon mi artista favorito” en la cocina y, cuando pasamos al salón, decir simplemente “Mueve la música aquí” para que el sonido salte al Echo o al Fire TV Stick 4K en España del salón sin interrupciones. La idea es que Alexa+ nos siga por casa manteniendo la conversación y el contenido activos.

Amazon agrupa este comportamiento bajo el concepto de “inteligencia ambiental”: tecnología que está presente en segundo plano, sin exigir atención constante, pero que se adelanta a ciertas necesidades. Por ejemplo, puede encender la calefacción antes de que lleguemos, activar la cafetera a la hora a la que solemos levantarnos o avisar de que hay un nuevo episodio de una serie que seguimos.

En dispositivos con cámara y timbres inteligentes, como los de Ring, Alexa+ también puede ayudarnos con la seguridad doméstica. Frases como “¿Ha llegado algún paquete hoy?” sirven para que revise las grabaciones y nos muestre solo el momento relevante, en lugar de obligarnos a rebobinar manualmente todo el vídeo.

Memoria, contexto y un asistente más personal

Otra pieza clave en la nueva experiencia es la memoria. Alexa+ maneja dos tipos principales: una memoria permanente, que guarda lo que le pedimos explícitamente (por ejemplo, nuestro equipo de fútbol, nuestros artistas favoritos o si un familiar es vegetariano), y una memoria contextual, que se va formando en función del uso (gustos musicales, rutinas diarias) y que se ajusta con el tiempo.

Gracias a esa base, el asistente es capaz de hacer recomendaciones y tomar decisiones algo más finas. Si le contamos que a un invitado no le gusta un determinado ingrediente, tendrá en cuenta ese dato al sugerir una receta o un restaurante, o podrá proponer un menú que no choque con lo que sabe que se ha comido a mediodía, por ejemplo si le hemos enviado el menú escolar de los niños.

Una de las funciones más llamativas es la posibilidad de enviar documentos, correos o imágenes a Alexa+ para que los procese y los tenga disponibles en nuestro contexto personal. Podemos remitirle manuales de electrodomésticos, entradas a espectáculos o apuntes, y luego pedirle que nos recuerde la información clave o que organice el calendario en función de esas fechas.

La continuidad entre dispositivos también se apoya en esta memoria contextual. Si empezamos una conversación en un Echo Show de la cocina buscando ideas para cenar, podemos seguirla más tarde desde el móvil de camino al supermercado o desde el portátil en el navegador, sin tener que repetir lo hablado. El asistente no pierde el hilo aunque cambiemos de pantalla.

En el día a día, esto se traduce en gestos como decirle que hemos tenido “un mal día” y que Alexa+ baje las luces y nos ponga una lista de reproducción relajante, o pedir que organice la semana combinando compromisos personales, horarios de trabajo y actividades de los peques, avisándonos cuando detecte algún solapamiento de citas.

Entretenimiento, música y contenidos en España

En el apartado de ocio, Alexa+ mantiene y amplía las integraciones que ya tenía el asistente en España. Podemos seguir usando Amazon Music, Spotify o Apple Music, además de emisoras de radio nacionales y locales, pero con órdenes mucho más flexibles y cercanas a cómo hablamos en casa. También funciona con altavoces de terceros, incluidos los altavoces Sonos actualizados en España.

Si estamos escuchando una canción y no recordamos el título, basta con decir: “Pon la canción de Rosalía que suena últimamente” o “pon la que usa la base de ‘Saturday Night’ de Aitana”, y el sistema la localizará. También es posible tararear un estribillo o referirnos a la banda sonora de una película sin mencionar su nombre de forma exacta.

Con películas y series, la lógica es similar: podemos pedir “la peli donde salen dos actrices concretas”, “esa comedia española que transcurre en verano” o “películas de Almodóvar que hablen de familia” para que el asistente busque en las plataformas compatibles (incluyendo Fire TV y servicios de terceros) sin necesidad de teclear.

Además, Alexa+ se apoya en medios españoles para noticias e información en tiempo real, leyendo titulares de periódicos como El País, El Mundo, Marca o As, y sintonizando prácticamente cualquier emisora de radio relevante, algo que ya era habitual entre usuarios españoles y que ahora gana fluidez al poder pedirse con menos formalidades.

Dispositivos compatibles y acceso anticipado

La llegada de Alexa+ a España no viene acompañada de una oleada específica de altavoces nuevos para nuestro país, pero sí de una lista amplia de dispositivos compatibles. Amazon asegura que más del 98% de los Echo instalados en hogares españoles podrán acceder a la nueva experiencia.

Entre los modelos destacados se encuentran los Echo Show 8, Echo Show 11, Echo Dot Max y Echo Studio, diseñados para sacar partido al aumento de procesamiento, memoria y capacidades de cómputo en el propio dispositivo. Al mismo tiempo, también serán compatibles generaciones anteriores de Echo, Echo Dot, Echo Plus, Pantallas Echo Show 5, 10 y 15, y varios Fire TV Stick y Fire TV Cube recientes.

El despliegue se realiza a través de un Programa de Acceso Anticipado (Early Access). Quienes compren un Echo compatible desde ahora obtendrán acceso directo a Alexa+, mientras que los usuarios que ya tengan dispositivos en casa deben registrarse en la página habilitada por Amazon (www.amazon.es/nuevalexa) y esperar a recibir la invitación. La compañía planea ir incorporando “cientos de miles” de cuentas por fases durante las próximas semanas.

En paralelo, Amazon trabaja en una versión web de Alexa+ para España. El objetivo es que podamos usar el asistente desde el navegador, con especial foco en las interacciones por texto, algo útil cuando queremos revisar documentos, redactar correos o profundizar en un tema aprovechando el teclado y una pantalla grande.

Privacidad, datos y control para el usuario

Con un asistente más presente y conectado, la preocupación por la privacidad gana peso. Amazon insiste en que Alexa+ se ha diseñado siguiendo el mismo enfoque que otros productos de la compañía: dar control y transparencia al usuario sobre la información que comparte.

El panel de Privacidad de Alexa, disponible tanto en la app como en la web, permite revisar y gestionar las interacciones con el asistente en un solo lugar. Desde ahí se puede escuchar qué oyó Alexa+ en cada petición, revisar documentos o imágenes que le hemos enviado, configurar durante cuánto tiempo se guardan las grabaciones de voz o, directamente, borrar el historial, e incluso activar el modo padre en Alexa si se desea.

Además, es posible pedirle al propio asistente, con la voz, que olvide ciertos datos o que elimine las interacciones recientes. Amazon recalca que Alexa+ no lee correos ni recopila información de forma pasiva: es el usuario quien decide qué enviarle (por ejemplo, un menú escolar o un archivo adjunto) y qué debe recordar.

Buena parte del procesamiento se realiza en la nube, pero en los dispositivos más modernos se aprovecha también el cómputo local para tareas como el reconocimiento de imágenes o ciertas conversaciones rápidas, reduciendo la latencia y limitando en algunos casos la salida de datos fuera del dispositivo.

Como en generaciones anteriores, los Echo mantienen indicadores luminosos cuando el asistente está escuchando y botones físicos para desactivar los micrófonos o la cámara, algo que muchos usuarios valoran para tener un control “físico” de cuándo hay escucha activa.

Modelo de precios y relación con Amazon Prime

El lanzamiento de Alexa+ en España llega acompañado de una estrategia de precios particular. Durante todo el periodo de Acceso Anticipado, el uso del nuevo asistente será gratuito para los clientes que consigan invitación o compren un nuevo Echo compatible.

Una vez finalice esa fase, Alexa+ tendrá un coste independiente de 22,99 euros al mes para quienes no cuenten con otros servicios. Sin embargo, Amazon ha decidido integrar el asistente dentro de la suscripción Prime en España, de modo que los clientes Prime podrán usar Alexa+ sin pagar nada adicional, sumándolo a ventajas como los envíos rápidos, Amazon Music, ofertas en Prime Day o el almacenamiento de fotos en Amazon Photos.

Dado que Prime cuesta 4,99 euros al mes o 49,90 euros al año en España, la compañía confía en que muchos usuarios vean más sentido a la suscripción completa que a pagar solo por Alexa+. De hecho, durante la presentación en nuestro país, directivos de Amazon subrayaron que su objetivo es que “salga casi irresponsable no tener Prime” si se valora el conjunto de servicios.

De cara a los próximos meses, la evolución de Alexa+ en España dependerá en buena medida de cómo responda el público a este cambio de modelo: de un asistente centrado en comandos sencillos a un actor que aspira a participar en buena parte de la organización del hogar, el ocio, las compras y la movilidad.

Ocho años después de la llegada de los primeros Echo a nuestro mercado, la nueva Alexa+ desembarca como un intento claro de rehacer la relación con el asistente de voz: menos órdenes y más conversación, menos listas de tareas manuales y más automatización discreta en segundo plano. Queda por ver hasta qué punto esa promesa aguanta el día a día de hogares reales, pero la apuesta de Amazon por una Alexa “más española”, más práctica y más integrada en los servicios que usamos apunta a un cambio profundo en cómo nos hablaremos con la tecnología en casa.



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Ubuntu 26.04 LTS Resolute Raccoon: todas las claves de la nueva versión de soporte extendido

Ubuntu 26.04 LTS Resolute Raccoon

La llegada de Ubuntu 26.04 LTS, nombre en clave «Resolute Raccoon», marca un punto de inflexión en la distribución de Canonical. No se trata solo de otra actualización: este lanzamiento redefine la base técnica de Ubuntu para la próxima década, con un foco claro en estabilidad a largo plazo, seguridad reforzada y un guiño muy evidente a la inteligencia artificial y al hardware más reciente.

Esta nueva edición de soporte extendido está pensada tanto para equipos domésticos como para entornos profesionales en Europa y España. Desde oficinas que despliegan cientos de puestos con Ubuntu Desktop hasta pymes que tiran de servidores Linux en la nube, Canonical ha alineado el sistema con las exigencias actuales: más potencia, más protección de datos y menos complicaciones a la hora de mantenerlo durante años.

Nueva versión LTS y políticas de soporte a largo plazo

Con Resolute Raccoon, Canonical refuerza su estrategia de soporte prolongado: Ubuntu 26.04 LTS tendrá cinco años de soporte estándar (actualizaciones de seguridad y mantenimiento) hasta 2031 para cualquier usuario que instale el sistema, sin coste adicional ni registro obligatorio.

Sobre esa base se apoya Ubuntu Pro, la suscripción opcional que amplía el ciclo de vida. Con los planes Pro, las empresas y profesionales pueden estirar el soporte hasta los 10 años mediante Expanded Security Maintenance y, en escenarios específicos, alcanzar hasta unos 15 años de actualizaciones, cubriendo prácticamente toda la vida útil de infraestructuras críticas sin tener que rehacer despliegues cada pocos años.

Para el escritorio, Canonical sigue recomendando cierta prudencia: la actualización directa desde la LTS anterior suele habilitarse a partir de la 26.04.1, cuando se ha pulido buena parte de los fallos iniciales. En entornos corporativos europeos, lo habitual es planificar la migración una vez aparece esa primera revisión, integrando el cambio en las ventanas de mantenimiento habituales.

En cualquier caso, quienes partan de versiones anteriores pueden saltar a Resolute Raccoon usando las rutas habituales de actualización, mientras que los nuevos usuarios disponen ya de las imágenes ISO de escritorio, servidor y nubes públicas en la web oficial de Ubuntu, listas para grabar en un USB o desplegar en máquinas virtuales.

Escritorio Ubuntu 26.04 LTS

Requisitos mínimos y cambios en la instalación

Uno de los detalles que más conversación ha generado es el aumento de los requisitos oficiales. La documentación de Canonical indica ahora que Ubuntu Desktop 26.04 LTS requiere un procesador de doble núcleo de 2 GHz, al menos 6 GB de RAM y 25 GB de espacio libre para una experiencia cómoda en el día a día.

En la práctica, el sistema sigue pudiendo arrancar con menos memoria; de hecho, es posible instalarlo con 4 GB de RAM, pero el propio proyecto admite que no es la opción más recomendable, sobre todo si se van a abrir varias aplicaciones pesadas a la vez. Para equipos ajustados en recursos, se sugiere optar por sabores más ligeros como Xubuntu o Lubuntu, que comparten base tecnológica pero con escritorios más contenidos.

La versión para servidor se mantiene más modesta en este terreno: Ubuntu Server 26.04 LTS pide alrededor de 1,5 GB de RAM y unos 4-5 GB de almacenamiento para un despliegue básico, lo que permite seguir utilizándolo en VPS económicos, entornos edge y máquinas con recursos limitados.

En el instalador, Canonical ha aprovechado para introducir mejoras significativas. Una de las más relevantes para el entorno profesional europeo es la integración del cifrado de disco completo respaldado por TPM (Trusted Platform Module). Esta opción, que en versiones previas estaba en fase experimental, se considera ahora lista para producción, con requisitos de hardware mejor definidos y un flujo de recuperación de claves más claro.

Kernel Linux 7.0: soporte de hardware moderno y optimizaciones internas

El corazón de Ubuntu 26.04 LTS es el kernel Linux 7.0, que llega muy al día en comparación con otras distribuciones y supone un salto importante frente a los núcleos 6.x de ediciones anteriores. Canonical mantiene así su costumbre de ofrecer un kernel reciente en las versiones LTS, algo que interesa especialmente a fabricantes y operadores de nube europeos.

Este núcleo trae mejoras en la planificación de procesos y en la gestión de memoria, lo que se traduce en una asignación más eficiente de CPU y en una reducción de latencias en accesos frecuentes. En sistemas multinúcleo típicos de oficina o desarrollo, eso se nota en un escritorio más ágil y en tiempos de respuesta más consistentes cuando se trabaja con muchas aplicaciones abiertas.

En cuanto a soporte de hardware, Linux 7.0 añade compatibilidad específica con los nuevos procesadores Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake), incluyendo optimizaciones para las gráficas integradas Intel Xe3 y la NPU integrada. Eso abre la puerta a un mejor rendimiento en tareas de IA local y en perfiles de bajo consumo, algo muy relevante para portátiles profesionales que buscan alargar la batería.

El kernel también incorpora mejoras en controladores y redes industriales, con la integración del módulo IgH EtherCAT Master y el controlador Generic Ethernet. Este detalle puede resultar interesante para empresas europeas de automatización, robótica o control industrial que necesitan latencias muy bajas y comunicaciones en tiempo real.

Escritorio GNOME Ubuntu 26.04 LTS

GNOME 50, Wayland obligatorio y cambios visibles en el escritorio

En el terreno gráfico, Ubuntu 26.04 LTS apuesta por la versión más reciente del entorno de Canonical: GNOME 50 se convierte en el escritorio predeterminado. Con él llega una interfaz algo más pulida y coherente visualmente, animaciones ajustadas y una gestión de ventanas más fluida, además de una búsqueda global renovada y mejoras en accesibilidad.

La decisión más contundente es la transición definitiva a Wayland como único servidor gráfico para la edición principal. Ubuntu ya utilizaba Wayland por defecto en la mayoría de casos, pero ahora desaparece la sesión X11 clásica, al menos en la variante con GNOME. Las aplicaciones que aún dependen de X siguen funcionando a través de XWayland, de forma transparente para el usuario en la mayoría de escenarios.

Este cambio ofrece ventajas claras: mejor seguridad por aislamiento entre aplicaciones, soporte para tasa de refresco variable (VRR) y escalado fraccional más fino, con valores como 133% o 166% que facilitan la vida a quienes usan monitores 4K. Además, el cursor puede renderizarse a la frecuencia nativa del monitor aunque la ventana activa vaya a menos hercios, lo que suaviza la experiencia.

El tema visual de Ubuntu también se ha retocado. El tema Yaru renueva los iconos de carpetas a todo color, ajusta animaciones de arranque y vuelve opaco el dock para encajar mejor con el panel superior. Quien prefiera la transparencia puede seguir ajustarla a mano, pero la configuración de serie busca mayor legibilidad y contraste, algo que encaja con normativas de accesibilidad cada vez más exigentes en la UE.

Nuevas aplicaciones por defecto y utilidades reescritas en Rust

Resolute Raccoon llega con un conjunto de aplicaciones predeterminadas modernizadas, muchas de ellas migradas a GTK4 y libadwaita para ofrecer una interfaz más consistente. Document Viewer (Papers) sustituye al tradicional Evince, Loupe toma el relevo como visor de imágenes y Showtime pasa a ser el reproductor de vídeo en instalaciones extendidas.

En el terreno de herramientas de sistema, Ubuntu introduce cambios relevantes: el Monitor del sistema de GNOME deja paso a la nueva app Resources, que centraliza de forma más clara la información de procesos, uso de CPU, memoria y redes. Además, el terminal por defecto pasa a ser Ptyxis, una aplicación moderna con soporte para aceleración por GPU y funciones como pestañas con vista general y perfiles diferenciados.

Más allá del aspecto visual, Canonical está impulsando una transición hacia componentes más seguros mediante Rust. En Ubuntu 26.04 LTS, el clásico sudo ha sido reemplazado por sudo-rs, reimplementado en Rust, y el paquete rust-coreutils asume el papel de herramientas básicas como ls, cp o mv. El objetivo es reducir vulnerabilidades relacionadas con la gestión de memoria que eran frecuentes en implementaciones en C.

Para el usuario corriente, estos cambios se notan poco en el día a día: los comandos siguen siendo los mismos, aunque aparecen pequeños detalles como la visualización de asteriscos al introducir la contraseña de sudo. En entornos profesionales, sin embargo, el movimiento es significativo, ya que mejora la base de seguridad sin requerir configuraciones complejas adicionales.

Aplicaciones Ubuntu 26.04 LTS

Cifrado, Secure Boot y enfoque en seguridad desde el arranque

La seguridad es uno de los pilares de esta edición. Ubuntu 26.04 LTS incorpora mejoras en Secure Boot y en el firmware de arranque, activando de forma generalizada la protección contra ejecución de código NX y limpiando configuraciones antiguas en favor de un esquema más robusto. El firmware OVMF se ha adaptado a tecnologías de virtualización segura como AMD SEV e Intel TDX, alineando el sistema con los requisitos de computación confidencial.

El ya mencionado cifrado de disco completo con backend en hardware TPM deja de ser un experimento y se ofrece como opción estándar en el instalador. Esta integración facilita a las organizaciones que operan en Europa cumplir normativas de protección de datos, al vincular la seguridad del disco al propio hardware y mejorar el flujo para regenerar claves de recuperación si algo va mal.

Canonical también amplía el uso de componentes escritos en Rust dentro del kernel y del espacio de usuario. Esto incluye nuevos controladores y utilidades clave reimplementadas con enfoque en seguridad de memoria, respaldado públicamente por la Rust Foundation como un ejemplo de cómo grandes distribuciones pueden reducir de forma práctica vectores de ataque habituales.

Otro punto relevante es la llegada de Livepatch para servidores Arm64, permitiendo aplicar parches críticos del kernel sin reiniciar en esta arquitectura. Para empresas que trabajan con cargas de IA, edge computing o infraestructura siempre activa, esta capacidad reduce tanto el riesgo operacional como los costes asociados a las ventanas de mantenimiento.

Soporte nativo para IA: NVIDIA CUDA, AMD ROCm y GPU Intel

Si hay un área donde Canonical quiere dejar huella con Resolute Raccoon es en la inteligencia artificial y el cómputo acelerado por GPU. Por primera vez, Ubuntu distribuye de forma nativa NVIDIA CUDA directamente desde sus repositorios oficiales, evitando al usuario el típico baile de repositorios externos, dependencias y scripts manuales.

La apuesta no se queda ahí. Ubuntu 26.04 LTS integra también la plataforma AMD ROCm para GPUs Radeon e Instinct, con la idea de ofrecer una experiencia homogénea tanto en estaciones de trabajo locales como en servidores de centros de datos. Para desarrolladores europeos que trabajan en IA, machine learning o renderizado intensivo, esto supone acortar mucho los tiempos de puesta en marcha.

En paralelo, el kernel 7.0 incorpora soporte específico para las gráficas integradas Intel Xe3 y para las NPUs, facilitando la ejecución de cargas de IA local y optimizando el consumo energético en portátiles y sobremesas modernos. Combinado con los controladores Mesa 26, el entorno queda mejor preparado para aplicaciones gráficas avanzadas y para nuevas generaciones de hardware.

La disponibilidad de estos stacks de IA a través de repositorios mantenidos por Canonical es un guiño claro al mundo empresarial: se reduce la fricción en despliegues, se acorta el onboarding de nuevos equipos de desarrollo y se homogeniza el mantenimiento, algo muy apreciado por departamentos de TI que deben cumplir auditorías y políticas internas estrictas.

Experiencia de usuario, App Center y gestión de software

Además de los cambios profundos en el subsistema gráfico y el kernel, Ubuntu 26.04 LTS afina la experiencia cotidiana. La nueva App Center unifica la gestión de paquetes Snap y Deb, con una interfaz más clara y filtros que permiten diferenciar entre software instalado como snap o como paquete tradicional.

Una novedad práctica es que, a diferencia de la versión incluida en 24.04, ahora App Center permite gestionar (en parte) aplicaciones .deb además de instalarlas, aunque las actualizaciones de sistema más amplias siguen pasando por la herramienta de actualizaciones o por la línea de comandos con apt. Para quien prefiera el terminal, apt se ha modernizado con una salida más legible mediante colores, columnas mejor alineadas y nuevos comandos de consulta histórica.

En este proceso de limpieza, Ubuntu deja de incluir por defecto la herramienta «Programas y actualizaciones», tradicionalmente utilizada para gestionar repositorios, controladores adicionales y comportamiento de actualizaciones. Canonical considera que algunas de sus funciones arriesgaban la estabilidad del sistema en manos inexpertas, aunque sigue disponible en los repositorios para quien la necesite.

El centro de notificaciones y el manejo de avisos también se han refinado: las notificaciones se agrupan por aplicación en la bandeja, evitando listas interminables y facilitando su revisión. Además, el modo No molestar se ha reubicado en el menú de ajustes rápidos, accesible desde la esquina superior derecha.

Mejoras en accesibilidad, bienestar digital y telemetría

Con la atención puesta en las normativas de accesibilidad europeas, GNOME 50 y Ubuntu 26.04 LTS incluyen ajustes específicos para facilitar el uso del sistema a más perfiles de usuario. Se han aplicado correcciones en el Shell, en aplicaciones predeterminadas y en el propio instalador, además de un nuevo ajuste para reducir animaciones y efectos visuales.

La pantalla de inicio de sesión también cambia sutilmente: el menú de accesibilidad se sitúa ahora en la esquina inferior derecha, permitiendo activar rápidamente lector de pantalla, teclado en pantalla o ampliación antes de introducir las credenciales. Esta modificación va en línea con los requisitos de ofrecer funciones de asistencia desde el primer momento.

Otra novedad llamativa es el panel de bienestar digital en la configuración del sistema. Si el usuario lo desea, puede activar el seguimiento de tiempo de uso, establecer límites diarios o configurar recordatorios de descanso. En entornos familiares o educativos, estas opciones se pueden combinar con controles parentales mediante herramientas adicionales disponibles en los repositorios.

En cuanto a la telemetría, Canonical ha renovado el sistema de recogida de datos anónimos y ofrece controles más claros desde el panel de privacidad. El usuario puede revisar qué tipo de información se envía (hardware, versión, uso básico) y desactivarla si lo considera oportuno, algo especialmente sensible en organizaciones europeas sujetas a RGPD.

Sabores oficiales y opciones para otros escritorios

Aunque el foco principal recae en la edición con GNOME, el ecosistema de sabores oficiales de Ubuntu se actualiza en bloque a 26.04 LTS, todos compartiendo el mismo núcleo Linux 7.0 y la misma base de paquetes. Esto permite elegir entorno gráfico sin renunciar a las mejoras de rendimiento y seguridad.

Entre los más conocidos se encuentran Kubuntu 26.04 LTS, con KDE Plasma 6.6, y Xubuntu 26.04 LTS, con Xfce 4.20, pensados para quienes buscan escritorios alternativos más configurables o ligeros. Lubuntu llega con LXQt 2.3, mientras que Ubuntu Budgie incorpora Budgie 10.10 y Ubuntu Cinnamon adopta Cinnamon 6.4, ofreciendo experiencias más clásicas para usuarios acostumbrados a otros sistemas.

Ubuntu Unity continúa su andadura con Unity 7.7, manteniendo la barra lateral y el lanzador global que tantos defensores tuvo en su día. Por el contrario, Ubuntu MATE se cae de esta ronda y no tendrá edición 26.04 LTS, por lo que quienes dependan de este entorno deberán optar por alternativas como Xubuntu o mantenerse en versiones previas con soporte.

Además de estos sabores generalistas, se mantienen Edubuntu, Ubuntu Studio y Ubuntu Kylin, centrados respectivamente en educación, producción multimedia y el mercado chino. Todos heredan las mismas mejoras de base —kernel, seguridad, IA— adaptadas a sus casos de uso específicos.

Rendimiento, virtualización y gestión en la nube

Más allá del escritorio, Ubuntu 26.04 LTS quiere consolidarse como plataforma de referencia para servidores, contenedores y nubes públicas. Canonical ofrece imágenes optimizadas para proveedores como AWS, Azure, Google Cloud, IBM Cloud u Oracle Cloud, facilitando despliegues homogéneos en infraestructuras híbridas que combinan nube y centro de datos propio.

El nuevo kernel y las optimizaciones de red permiten manejar más conexiones simultáneas con menor consumo de CPU, algo clave en servidores web, microservicios y aplicaciones distribuidas. En entornos con contenedores Docker o clusters Kubernetes, los ajustes en el subsistema de red y en la gestión de memoria reducen la latencia y mejoran la estabilidad bajo carga.

En el plano de la virtualización y la computación confidencial, Ubuntu 26.04 LTS ofrece soporte como invitado y como host para tecnologías como Intel Trust Domain Extensions y AMD SEV. Esto permite ejecutar cargas de trabajo cifradas a nivel de silicio, incluyendo modelos de IA, con garantías adicionales de privacidad incluso frente a hipervisores comprometidos.

Para la gestión centralizada, Canonical sigue empujando Landscape como herramienta de administración de flotas de máquinas Ubuntu. En esta versión, el instalador de escritorio se integra mejor con Landscape y con Ubuntu Pro, facilitando que empresas europeas puedan provisonar y controlar cientos de puestos desde un único panel.

En conjunto, Ubuntu 26.04 LTS «Resolute Raccoon» se presenta como una versión de largo recorrido que combina un núcleo moderno, un escritorio más pulido, un refuerzo claro de la seguridad y una integración profunda con el ecosistema de inteligencia artificial. Para usuarios de España y del resto de Europa, tanto particulares como organizaciones, esta edición ofrece una base robusta sobre la que montar desde un sencillo PC doméstico hasta infraestructuras críticas en la nube, con la tranquilidad de contar con actualizaciones durante muchos años y la flexibilidad de elegir el ritmo de adopción que mejor encaje en cada caso.



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viernes, 24 de abril de 2026

Intel sorprende con unos resultados del primer trimestre que reactivan su giro hacia la IA

Resultados financieros de Intel primer trimestre

Los resultados de Intel correspondientes al primer trimestre de 2026 han supuesto un cambio notable en el ánimo de los mercados y de buena parte del sector tecnológico. Tras varios años a la defensiva frente a rivales como AMD y Nvidia, la compañía ha presentado unas cuentas que han sorprendido tanto por el crecimiento como por el tono de la guía para los próximos meses.

La reacción bursátil no se hizo esperar: la acción llegó a avanzar en torno a un 19% en operaciones fuera de horario y hasta un 28% en el premercado, impulsada por unos ingresos y un beneficio por acción muy por encima de lo previsto. Aun así, bajo la superficie siguen apareciendo pérdidas netas significativas y dudas sobre la ejecución, lo que mantiene un punto de cautela entre muchos analistas, especialmente en Europa y en los mercados más regulados.

Ingresos al alza y fuerte reacción del mercado

En el primer trimestre de 2026, Intel registró ingresos de aproximadamente 13.600 millones de dólares, claramente por encima de los cerca de 12.400 millones que manejaba el consenso de analistas. El crecimiento interanual se sitúa en torno al 7,2%, una tasa que marca un punto de inflexión tras varios trimestres con caídas o estancamiento.

El beneficio por acción ajustado (no GAAP) alcanzó los 0,29 dólares frente al 0,01 dólar esperado por el mercado, una sorpresa muy abultada teniendo en cuenta que apenas se esperaba un resultado plano. En algunos análisis internos se menciona también una mejora muy notable de las ganancias por acción frente al año anterior, con incrementos de varias veces respecto a 2025.

La compañía acompañó estas cifras con una guía optimista para el segundo trimestre: Intel proyecta ingresos entre 13.800 y 14.800 millones de dólares y un beneficio ajustado de unos 0,20 dólares por acción, de nuevo por encima de las previsiones previas. Este tono más constructivo ha reforzado la percepción de que la recuperación no es un simple rebote puntual.

En el mercado de renta variable, el impacto fue inmediato. Tras el anuncio, las acciones subieron cerca de un 19% en el aftermarket y ampliaron la escalada en la sesión siguiente, hasta el punto de acercarse o superar niveles que no se veían desde los máximos históricos de comienzos de siglo. No obstante, esta subida ha dejado a la compañía cotizando a múltiplos exigentes, del orden de varias decenas de veces las ganancias futuras estimadas, algo que genera debate en plazas financieras como Madrid, Fráncfort o París.

Centros de datos e inteligencia artificial tiran del carro

El gran protagonista del trimestre ha sido el negocio vinculado a centros de datos e inteligencia artificial (Data Center and AI, DCAI). Esta división reportó unos ingresos de 5.100 millones de dólares, lo que supone un crecimiento del 22% interanual y supera las estimaciones del mercado.

Esta mejora está ligada a un cambio en el ciclo de la IA. Tras unos primeros años dominados casi por completo por las GPUs de Nvidia para el entrenamiento de modelos, la siguiente fase de despliegue masivo de aplicaciones de IA —incluyendo IA generativa y soluciones de automatización más complejas— está generando una demanda creciente de CPUs de propósito general para orquestar y coordinar los flujos de trabajo en los centros de datos.

En ese terreno, Intel ha logrado reactivar su tradicional línea Xeon para servidores, que durante décadas fue la referencia casi exclusiva del mercado. Grandes clientes de la nube han empezado a ampliar el uso de procesadores de la compañía para tareas de inferencia, preprocesamiento de datos y gestión de cargas híbridas de IA, reduciendo parte de su dependencia de GPUs en escenarios donde no son imprescindibles.

La dirección de Intel ha subrayado en la conferencia de resultados que la demanda de CPUs optimizadas para IA es «sin precedentes» y difícil de atender con la capacidad actual de las fábricas. El director financiero, David Zinsner, explicó que la empresa logró vender inventario que inicialmente se esperaba provisionar, incluyendo chips más antiguos o de menor rendimiento, gracias a esta nueva ola de necesidades en infraestructuras de IA.

Para el ecosistema europeo, donde los proyectos de IA deben ajustarse a marcos regulatorios como el AI Act de la Unión Europea, la apuesta por CPUs con capacidades de IA integradas tiene un atractivo adicional: mayor transparencia, trazabilidad y control sobre las arquitecturas, aspectos que pesan cada vez más en los pliegos de contratación pública y en las estrategias de las grandes corporaciones.

PCs, fundición y el empuje del nodo Intel 14A

Más allá de los centros de datos, la actividad principal de Intel en procesadores para PC y portátiles (Computing Client Group, CCG) continúa siendo la mayor fuente de ingresos. Esta división aportó unos 7.700 millones de dólares, algo más de la mitad de la facturación total, con un crecimiento cercano al 1% respecto al mismo periodo del año anterior.

En este segmento, la compañía intenta recomponer su imagen tras varios años en los que AMD fue ganando terreno con sus Ryzen y especialmente las variantes X3D, muy bien valoradas en juegos y tareas intensivas. Intel ha respondido con nuevas generaciones de procesadores para portátiles, como Panther Lake, y prepara plataformas como Nova Lake con la vista puesta en recuperar cuota en el mercado de consumo y profesional, también en Europa, donde el cambio de parque informático en empresas y administraciones públicas puede jugar a su favor.

Uno de los focos clave del trimestre ha sido la actividad de Intel Foundry Services (IFS). La división de fundición registró ingresos en torno a los 5.400 millones de dólares, lo que implica un crecimiento interanual del 16%, aunque buena parte de este volumen sigue procediendo de productos internos de la propia Intel mientras se consolida la cartera de clientes externos.

La gran noticia para esta área es el anuncio de Tesla como primer gran cliente del nodo Intel 14A, la futura tecnología de fabricación avanzada de la compañía. Dentro del proyecto Terafab en Austin, la alianza implica la producción de chips personalizados que se utilizarán no solo en vehículos eléctricos, sino también en robots y centros de datos de IA relacionados con Tesla, SpaceX y xAI, todas ellas empresas vinculadas a Elon Musk.

Esta operación da a Intel una victoria tangible en el negocio de foundry, un campo en el que hasta ahora se juzgaba más la ambición estratégica que la capacidad real de atraer grandes clientes. Aunque Zinsner evitó detallar por ahora los términos financieros del acuerdo, el mercado valora que la compañía empiece a demostrar con hechos su potencial como alternativa a TSMC y Samsung en fabricación de chips avanzados.

Márgenes, inversión y capacidad productiva

En cuanto a rentabilidad, el margen bruto ajustado de Intel se situó alrededor del 41%, mejorando unos 2,5 puntos porcentuales respecto al año anterior, pero aún lejos de los niveles superiores al 60% que la empresa llegó a registrar en sus mejores épocas. La guía para el segundo trimestre apunta a un margen algo inferior, en torno al 39%, dentro de una senda de recuperación gradual.

La gestión de costes también ha contribuido al cambio de tendencia. El gasto en investigación y desarrollo (I+D) se redujo cerca de un 8%, mientras que las pérdidas operativas descendieron en torno a un 20%, según algunos desgloses publicados. Estos ajustes han permitido mejorar el perfil operativo sin frenar por completo los proyectos más críticos en procesos de fabricación y nuevas arquitecturas.

Aun así, el propio equipo directivo reconoce que el principal cuello de botella ahora es la capacidad de producción. Los pedidos superan lo que la red de fábricas es capaz de entregar a corto plazo, lo que obliga a acelerar la expansión industrial. Para cubrir esta brecha, Intel prevé elevar el gasto de capital por encima de lo inicialmente presupuestado, revirtiendo los planes previos de contención de inversión.

Un movimiento significativo en este sentido ha sido la recompra de casi la mitad de una gran planta en Irlanda que había sido vendida parcialmente a un fondo gestionado por Apollo Global. La operación, valorada en unos 14.000 millones de dólares, se interpreta como una apuesta clara por reforzar la capacidad de fabricación dentro de Europa, en línea con las políticas comunitarias de reindustrialización y la estrategia para reducir la dependencia de Asia en semiconductores críticos.

Estas inversiones se apoyan en un balance que ha mejorado gracias a distintas inyecciones de capital y acuerdos de financiación suscritos en los últimos años con inversores institucionales y, en algunos casos, con apoyo público, encajando con el impulso que la European Chips Act está dando a los proyectos de semiconductores en el continente.

Un balance aún en rojo y riesgos que el mercado no olvida

Pese a la euforia inmediata tras la presentación de resultados, Intel sigue registrando pérdidas netas bajo criterios GAAP. En el primer trimestre de 2026, la pérdida neta se amplió hasta unos 4.280 millones de dólares, frente a los aproximadamente 887 millones del mismo periodo del año anterior, principalmente por cargos de reestructuración y costes asociados a la transformación hacia el modelo de foundry integrado.

Traducido a beneficio por acción GAAP, la compañía registró una pérdida cercana a los 0,73 dólares por título, en contraste con el beneficio ajustado positivo que reflejan las métricas no GAAP. Esta brecha entre ambas referencias alimenta parte del escepticismo de quienes consideran que la recuperación aún está en una fase inicial y muy condicionada por ajustes contables.

Además, la valoración de la acción se ha tensado de forma notable tras el rally de los últimos trimestres. Algunos cálculos sitúan a Intel en torno a 90 veces las ganancias futuras estimadas, un múltiplo elevado para una empresa que aún está recomponiendo su rentabilidad y que debe demostrar que puede competir de manera sostenida con TSMC en tecnologías de vanguardia.

Los datos de consenso reflejan esta cautela. Plataformas de seguimiento de analistas muestran a Intel con una recomendación promedio de mantener (Hold), basada en una combinación de opiniones favorables, neutrales y varias recomendaciones de venta. El precio objetivo medio se sitúa claramente por debajo de las cotizaciones alcanzadas tras la última subida, lo que indica que una parte del mercado teme que el optimismo se haya adelantado a los resultados.

En el plano tecnológico, la gran incógnita es si el proceso Intel 18A será capaz de ofrecer rendimientos competitivos frente a los 2 nanómetros de TSMC en términos de densidad, consumo y fiabilidad industrial. De momento, el proceso 18A se está utilizando principalmente para chips propios, y la capacidad de atraer a grandes diseñadores de semiconductores externos dependerá de cómo se comporte a gran escala y de la respuesta comercial de los clientes ancla, entre ellos las empresas vinculadas a Musk.

Contexto de mercado y repercusión para Europa y España

Los resultados del primer trimestre llegan tras una subida acumulada de la acción superior al 80% en lo que va de 2026, después de un 2025 también muy positivo. Este recorrido anticipaba parte de la mejora operativa, por lo que una de las grandes cuestiones ahora es cuánto margen adicional queda para que los próximos trimestres sigan sorprendiendo al alza.

La guía para el segundo trimestre, con un punto medio de ingresos en torno a 14.300 millones de dólares y un crecimiento cercano al 10%, sugiere que la tendencia de aceleración podría mantenerse si la demanda de infraestructuras de IA continúa fuerte. De ser así, se abriría la puerta a nuevas revisiones al alza de estimaciones para la segunda mitad del año, algo que seguirán de cerca los grandes fondos europeos con exposición al sector de semiconductores.

Para inversores de España y del resto de Europa, estos movimientos son relevantes más allá de la acción de Intel en sí. Confirman que el ciclo de inversión en infraestructura de IA sigue intacto pese a la volatilidad macroeconómica y a shocks externos como los derivados de tensiones geopolíticas o del encarecimiento de la energía. También apuntan a un escenario donde la demanda de CPUs como complemento de las GPUs configura un segundo vector de crecimiento dentro del ecosistema de chips.

Esta diversificación tecnológica beneficia no solo a Intel, sino también a otros fabricantes de semiconductores y a empresas europeas que diseñan soluciones de hardware y software para centros de datos. Para las compañías españolas que dependen de servicios en la nube —desde bancos y aseguradoras hasta pymes digitalizadas—, una mayor competencia en el suministro de hardware puede traducirse a medio plazo en precios más competitivos y más opciones de arquitectura.

En el ámbito de la política industrial, la expansión de Intel en Europa encaja con los objetivos de la UE de reforzar su autonomía estratégica en semiconductores. La planta de Irlanda y los posibles proyectos futuros en otros países europeos se perciben como piezas de un puzle más amplio en el que Bruselas quiere incrementar el peso de la fabricación local, tanto para reducir la dependencia de Asia como para dotar de mayor resiliencia a la cadena de suministro tecnológica.

En conjunto, los resultados de Intel del primer trimestre de 2026 dibujan el retrato de una compañía que ha logrado reengancharse al ciclo de la inteligencia artificial con datos sólidos en ingresos y márgenes ajustados, un negocio de centros de datos en plena reactivación y una división de fundición que empieza a mostrar clientes de referencia; pero también de una empresa que todavía carga con pérdidas contables importantes, múltiples retos industriales frente a TSMC y una valoración en bolsa que ya descuenta una parte relevante del éxito de su plan de transformación, elementos que los inversores europeos tendrán muy presentes antes de dar por hecho que el giro está completamente consolidado.



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DeepSeek V4: el nuevo modelo abierto chino que sacude la carrera de la IA

Modelo de inteligencia artificial DeepSeek V4

Han pasado ya varios meses desde aquel primer “momento DeepSeek” que puso en alerta a la industria de la IA, y la compañía china vuelve ahora al primer plano con el lanzamiento de DeepSeek V4. Se trata de un nuevo modelo fundacional de pesos abiertos, de escala masiva, que apunta directamente a los sistemas más avanzados de OpenAI, Anthropic o modelos de Google, pero con un enfoque muy agresivo en costes y eficiencia.

El aterrizaje de DeepSeek V4 no se limita a una simple actualización incremental. El modelo llega en formato preliminar, con acceso público a través de su propio chatbot y de una API renovada, y combina una ventana de contexto enorme, mejoras claras en razonamiento y programación, y una estructura técnica pensada para reducir drásticamente el coste por token. Todo ello vuelve a alimentar la competencia entre China y Estados Unidos por el liderazgo de la inteligencia artificial generativa.

Dos versiones abiertas: DeepSeek V4-Pro y V4-Flash

DeepSeek ha optado por una estrategia dual con V4: por un lado, DeepSeek V4-Pro se coloca como el modelo insignia, con 1,6 billones de parámetros totales, de los cuales 49.000 millones están activos en cada inferencia gracias a una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Esta cifra lo sitúa entre los modelos abiertos más grandes y ambiciosos del mercado.

En paralelo, la empresa ofrece DeepSeek V4-Flash, una variante más ligera y económica con 284.000 millones de parámetros totales y 13.000 millones activos. Aunque es el modelo “compacto” de la familia, sigue moviéndose en una escala muy elevada si se compara con otros sistemas diseñados para uso intensivo y costes ajustados.

Ambas variantes comparten una de las características más llamativas de la nueva generación: una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens. Esto supone multiplicar por casi ocho el límite de la serie anterior (DeepSeek v3, que se quedaba en 128.000 tokens) y abre la puerta a manejar de golpe novelas, grandes bases de código o documentación técnica muy extensa sin necesidad de fragmentar la conversación.

Además de las versiones base, DeepSeek incorpora modalidades de máxima capacidad de razonamiento, como DeepSeek V4-Pro-Max y V4-Flash-Max, orientadas a tareas complejas de lógica, agentes autónomos y programación avanzada. Estas variantes son las que protagonizan buena parte de las comparativas técnicas que la compañía ha publicado.

Arquitectura Mixture-of-Experts y contexto ultralargo

La clave técnica de DeepSeek V4 está en la combinación de una arquitectura Mixture-of-Experts con un esquema de atención híbrida. En la práctica, esto implica que solo una fracción de los parámetros del modelo se activa en cada consulta, lo que reduce el coste de cálculo y la memoria necesaria sin renunciar a una capacidad global muy alta.

Según los datos de la propia empresa, en escenarios con el contexto extendido a 1 millón de tokens, DeepSeek V4-Pro necesita únicamente el 27% de las operaciones por token (FLOPs) que consumía DeepSeek V3.2, y alrededor del 10% de la caché KV. V4-Flash va incluso un paso más allá en eficiencia, ajustando todavía más los requisitos de cómputo para entornos donde el coste por llamada es crítico.

Esta arquitectura híbrida de atención se ha diseñado específicamente para que el contexto extralargo no se convierta en un lujo reservado a modelos cerrados y muy caros. En lugar de disparar de forma lineal la memoria al crecer la longitud de la secuencia, DeepSeek comprime y gestiona de forma más selectiva la información que mantiene activa, algo especialmente relevante para aplicaciones corporativas o de investigación en Europa, donde el volumen de documentos legales, técnicos o financieros puede ser enorme.

En términos prácticos, esta combinación permite que organizaciones de distinto tamaño puedan trabajar con corpus internos extensos (informes, contratos, repositorios de código) dentro de una única conversación, manteniendo coherencia y contexto sin necesidad de técnicas adicionales complejas de segmentación.

Rendimiento: benchmarks que miran de tú a tú a los gigantes

DeepSeek asegura que V4, y en especial su variante V4-Pro-Max, ya juega en la misma liga que los modelos propietarios más avanzados. En las comparativas internas, el modelo se sitúa a la altura o incluso por encima de sistemas como Claude Opus, GPT-5.4 xHigh o Gemini 3.1 Pro High en distintas baterías de pruebas centradas en razonamiento, conocimiento general, agentes y programación.

En LiveCodeBench, uno de los benchmarks de referencia en tareas de programación, DeepSeek V4-Pro-Max alcanza una puntuación del 93,5%, por encima del 88,8% de Claude Opus 4.6 y del 91,7% de Gemini 3.1 Pro, de acuerdo con las cifras publicadas por la compañía. En este terreno, el modelo apunta claramente a desarrolladores y equipos técnicos que necesitan soporte avanzado para generar, revisar y depurar código.

En otros conjuntos de pruebas, las diferencias frente a los modelos estadounidenses y europeos son más variables, pero el mensaje de fondo es que V4-Pro se mueve muy cerca de los líderes, en algunos casos empatando con referencias como Claude Opus 4.7, que hasta ahora se consideraba uno de los estándares más altos en el mercado de la IA generativa.

Dentro de la propia familia DeepSeek, el salto también es notable. Frente a DeepSeek 3.2, que ya había dado un avance en razonamiento con sus versiones Thinking y Special, V4-Pro y V4-Flash mejoran en precisión en numerosas pruebas, manteniendo o incluso reduciendo la necesidad de parámetros activos, lo que refleja una optimización clara del diseño del modelo.

V4-Pro-Max y V4-Flash-Max: el empuje del open source avanzado

Una de las banderas de DeepSeek sigue siendo la apuesta por modelos de pesos abiertos con rendimiento de gama alta. V4-Pro-Max se presenta como el modelo open source más avanzado de la compañía hasta la fecha, con especial énfasis en tareas de razonamiento complejo, agentes y resolución de problemas que requieren varios pasos encadenados.

En las gráficas de rendimiento publicadas por la empresa, V4-Pro-Max destaca en pruebas como Apex Shortlist y Codeforces, donde llega a superar a opciones propietarias punteras. En otros tests más centrados en preguntas simples de conocimiento general (SimpleQA Verified), queda ligeramente por detrás de Gemini 3.1 Pro High, aunque se mantiene en la parte alta de la tabla.

Por su parte, V4-Flash-Max busca un equilibrio entre tamaño y capacidad. Con aproximadamente tres veces menos parámetros que DeepSeek 3.2-Base en algunas variantes, el nuevo modelo Flash logra resultados superiores en precisión, acercándose en muchos casos a V4-Pro con diferencias de apenas un 2-3% en las métricas principales.

No obstante, en ciertas pruebas de conocimiento paramétrico profundo, como FACTS Parametric (EM) o Simple-QA verified (EM), la brecha es mayor: V4-Flash se queda claramente por detrás de V4-Pro, lo que indica que, aunque la eficiencia es notable, quienes busquen el máximo nivel en tareas muy exigentes seguirán encontrando en Pro la opción más robusta.

Precios muy agresivos frente a OpenAI, Anthropic y compañía

Más allá de la parte técnica, DeepSeek vuelve a usar el precio como arma principal para tensionar el mercado de la IA. Los costes oficiales por uso de la API de DeepSeek V4-Pro se sitúan en torno a 1,74 dólares por millón de tokens de entrada y 3,48 dólares por millón de tokens de salida, cifras muy por debajo de las tarifas habituales de los modelos de referencia estadounidenses.

Según análisis independientes, estas cantidades pueden llegar a ser hasta siete veces inferiores a las de modelos comparables de Anthropic (como Opus 4.7) y casi nueve veces más baratas que las del último GPT-5.5 de OpenAI para escenarios equivalentes. En la práctica, esto convierte a V4-Pro en una opción especialmente atractiva para empresas europeas que busquen reducir la factura de IA sin renunciar a capacidad.

En el caso de DeepSeek V4-Flash, la compañía fija el coste en torno a 0,14 dólares por millón de tokens de entrada y 0,28 por millón de salida. Aquí la comparación es todavía más llamativa: frente a modelos ligeros como GPT-5.4 Mini, el nuevo Flash puede resultar hasta 16 veces más económico en algunos casos de uso intensivo.

Este posicionamiento supone un problema evidente para actores como Anthropic, que recientemente ha sido criticada por la “reduflación” de algunos de sus modelos (mismo precio, pero mayor consumo de tokens para tareas similares). Si las cifras de DeepSeek se confirman en despliegues reales, V4 podría convertirse en un referente para plataformas europeas que integren IA en productos de consumo y herramientas internas.

DeepSeek V4 en el contexto de la carrera tecnológica EE. UU.-China

El lanzamiento de DeepSeek V4 llega en un momento especialmente sensible de la competencia geopolítica entre Estados Unidos y China en torno a la inteligencia artificial. Washington ha tratado de limitar el acceso de Pekín a chips avanzados y maquinaria de fabricación de semiconductores, pero el éxito de modelos como DeepSeek sugiere que estas restricciones no han frenado del todo la capacidad de la industria china.

En enero del año pasado, DeepSeek ya había sacudido el panorama con un chatbot generativo que rivalizaba con ChatGPT o Claude usando, según la propia empresa, muchos menos recursos de cómputo. Esa combinación de rendimiento alto y costes controlados se percibió como una señal preocupante para compañías y reguladores estadounidenses.

El debate político se ha ido calentando. Recientemente, la Casa Blanca acusó a entidades chinas de realizar campañas de extracción masiva de tecnología de IA estadounidense, y OpenAI acusa a DeepSeek de copiar sus modelos, señalando explícitamente prácticas de supuesto robo de propiedad intelectual. Pekín rechazó estas acusaciones, calificándolas de infundadas y asegurando que China da importancia a la protección de los derechos de autor y las patentes.

Al mismo tiempo, la trayectoria de DeepSeek no ha estado exenta de polémicas. Usuarios y analistas detectaron que su chatbot evitaba responder a cuestiones consideradas políticamente sensibles, como los sucesos de Tiananmen en 1989, reabriendo el debate sobre los límites, la censura y el control de contenidos en modelos de IA desarrollados en entornos regulatorios más restrictivos.

La incógnita del hardware y la sombra (cada vez menor) de NVIDIA

Uno de los apartados donde DeepSeek mantiene más hermetismo es el del hardware concreto empleado para entrenar V4. En versiones anteriores, la compañía había reconocido el uso de GPUs NVIDIA H800, pero en esta ocasión no ha detallado cuántos recursos ni qué combinación exacta de chips se ha utilizado.

Lo que sí ha explicado la empresa es que el nuevo modelo se ha desarrollado para funcionar tanto en aceleradoras de NVIDIA como en los chips Ascend de Huawei. Según la información compartida en redes y en su informe técnico, DeepSeek ha creado kernels optimizados para ambos ecosistemas, buscando reducir su dependencia de un solo proveedor en un contexto de sanciones y restricciones crecientes.

Huawei, por su parte, ha confirmado que sus clusters Ascend Supernode, basados en los Ascend 950, darán soporte completo a las versiones de DeepSeek V4. Esta alianza refuerza la percepción de que el hardware chino ha alcanzado ya un nivel suficiente como para sostener modelos de gran escala sin necesidad de recurrir a GPUs estadounidenses.

El propio Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha calificado este tipo de movimientos como “una mala noticia” para Estados Unidos, en tanto que reducen la dependencia mundial de sus chips de IA. Para Europa, acostumbrada a operar con hardware predominantemente estadounidense, la aparición de una alternativa madura de origen chino añade otra pieza al puzle sobre soberanía tecnológica y diversificación de proveedores.

Una estrategia de continuidad tras el impacto de R1

DeepSeek R1, presentado en enero de 2025, fue el modelo que marcó un antes y un después al demostrar que China podía entrenar IA competitiva a una fracción del coste de las grandes tecnológicas occidentales. V4 ya no llega con el mismo factor sorpresa, pero sí consolida la estrategia que ha hecho conocida a la compañía.

La firma se ha posicionado como sinónimo de modelos abiertos, centrados en eficiencia y con un relato muy claro de “alto rendimiento a bajo precio”. V4 encaja plenamente en esa narrativa, reforzando la idea de que el contexto largo y las capacidades de razonamiento complejas no tienen por qué quedar limitadas a plataformas cerradas y muy caras.

Al mismo tiempo, el lanzamiento se produce en medio de movimientos internos relevantes. Referentes técnicos de la compañía, como Guo Daya o Luo Fuli, han abandonado DeepSeek en los últimos meses para incorporarse a ByteDance y Xiaomi, respectivamente, lo que plantea incógnitas sobre la retención de talento y la continuidad de la hoja de ruta a medio plazo.

Paralelamente, la empresa se encuentra inmersa en un proceso de búsqueda de financiación externa por primera vez. Según fuentes citadas por medios como The Wall Street Journal, DeepSeek estaría preparando una ronda de en torno a 300 millones de dólares que podría valorar la compañía en unos 20.000 millones, una cifra que refleja la expectativa que genera su tecnología, pero también la necesidad de capital para seguir escalando. En ese contexto, incluso disputas de inversores clave han cobrado relevancia.

Impacto potencial en Europa y oportunidades de adopción

Para el ecosistema europeo, la llegada de DeepSeek V4 se produce en un momento en el que empresas e instituciones públicas están evaluando alternativas de IA que encajen con el nuevo marco regulatorio (incluido el futuro desarrollo del AI Act) y que permitan cierto grado de control sobre los modelos utilizados.

El hecho de que V4 se ofrezca como modelo de pesos abiertos facilita que equipos técnicos en España y el resto de Europa puedan auditar, adaptar y desplegar el sistema en infraestructuras propias o en nubes que cumplan con los requisitos locales de protección de datos. Esto puede ser especialmente atractivo en sectores como el financiero, el legal o el sanitario, donde el cumplimiento normativo es crítico.

Su combinación de ventana de contexto de 1 millón de tokens, costes por token muy reducidos y buen rendimiento en programación lo convierte en un candidato interesante para proyectos de modernización de legacy, asistentes de desarrollo de software o herramientas internas de análisis documental masivo en grandes organizaciones europeas.

No obstante, la procedencia china del modelo y las tensiones geopolíticas actuales obligan a valorar con calma implicaciones de seguridad, gobernanza y dependencia tecnológica. Las instituciones europeas, que ya han mostrado cautela con el uso de determinadas plataformas extranjeras en entornos sensibles, probablemente estudiarán con detalle el encaje de DeepSeek V4 en su estrategia de IA.

A día de hoy, DeepSeek V4 se posiciona como un actor muy serio dentro del panorama de IA abierta de alto nivel, con argumentos sólidos en coste, escala y capacidades técnicas. Falta por ver hasta qué punto las pruebas independientes y la experiencia de uso real confirman las promesas de la compañía, pero el movimiento ya ha añadido presión tanto a los gigantes estadounidenses como a otros competidores chinos, y ofrece a Europa una nueva pieza a considerar en su propio mapa de la inteligencia artificial.



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Apple lanza iOS 26.4.2 con un parche clave de privacidad en las notificaciones

Actualización de iOS 26.4.2 centrada en seguridad

Apple ha puesto en circulación iOS 26.4.2 para iPhone y iPadOS 26.4.2 para iPad, una actualización que llega con rapidez respecto a versiones anteriores y que, aunque apenas introduce cambios visibles, se ha convertido en protagonista por un motivo muy concreto: la privacidad de las notificaciones. El lanzamiento se ha producido mientras la compañía sigue probando iOS 26.5 en fase beta, lo que deja claro que el parche no estaba previsto en el calendario habitual.

Lejos de incorporar nuevas funciones o rediseños, esta versión se centra en corregir una vulnerabilidad delicada en el sistema de avisos del dispositivo. El fallo permitía que ciertas notificaciones, incluso marcadas como eliminadas, continuaran almacenadas en el sistema, abriendo la puerta a que pudieran recuperarse a posteriori. En un contexto en el que la seguridad digital está muy vigilada en España y en el resto de Europa, este tipo de errores no pasan precisamente desapercibidos.

Qué es exactamente lo que corrige iOS 26.4.2 en iPhone y iPad

Según las notas de Apple, iOS 26.4.2 aporta correcciones de errores y mejoras de seguridad para el iPhone, sin citar grandes novedades adicionales. Detrás de esa descripción genérica se esconde un parche importante: el sistema dejaba rastros de notificaciones en su base de datos interna, incluso cuando el usuario pensaba que habían desaparecido.

El problema afectaba de forma directa a la gestión de las vistas previas que aparecen en la pantalla de bloqueo y en otros avisos del sistema. Aunque el usuario eliminase las notificaciones o incluso desinstalase la aplicación de mensajería, partes del contenido seguían accesibles en el dispositivo, algo que choca con la idea de mensajes efímeros o temporales.

Apple ha identificado esta vulnerabilidad bajo el código CVE-2026-28950. La compañía explica que se trataba de un error en el almacenamiento y tratamiento de estos datos, que ya ha sido corregido mediante una mejora en la forma en que el sistema «redacta» y depura la información que almacena.

En la práctica, esto significa que con iOS 26.4.2 cuando se borra una notificación, debe desaparecer de verdad de las bases internas del sistema, sin dejar rastros recuperables. No hay cambios en la forma en que el usuario ve los avisos, pero sí en lo que ocurre entre bambalinas.

El papel de Signal y el foco en la privacidad de las notificaciones

El origen de la urgencia está estrechamente ligado a Signal, una de las apps de mensajería más centradas en el cifrado y la privacidad. En las últimas semanas salieron a la luz testimonios judiciales e informes de medios especializados que apuntaban a que el FBI había conseguido acceder a datos de notificaciones de esta aplicación en un iPhone.

Lo llamativo no era que se hubiera roto el cifrado de los mensajes, sino que se aprovecharon las notificaciones push generadas por iOS. Estas alertas pueden incluir el nombre del remitente o una parte del contenido del mensaje y, durante un tiempo, quedaban almacenadas en la base de datos interna del sistema. Incluso si el usuario eliminaba la app o confiaba en mensajes temporales, esa capa del sistema operativo conservaba información.

La directora ejecutiva de Signal, Meredith Whitaker, llegó a señalar públicamente que las notificaciones de mensajes eliminados no deberían permanecer en ninguna base de datos del sistema operativo y pidió a Apple que solucionase el problema. Mientras tanto, recomendó a los usuarios ajustar la configuración para que las notificaciones no mostraran ni el nombre del remitente ni el contenido del mensaje.

Tras la publicación del parche, Signal ha mostrado su satisfacción porque Apple haya reaccionado con un aviso de seguridad y una actualización específica. Aunque el caso más mediático ha sido el de esta plataforma, se considera probable que otras apps de mensajería con sistemas similares de notificaciones también se vieran afectadas de forma indirecta.

Cómo se aprovechaba la brecha y por qué preocupaba a agencias y expertos

La vulnerabilidad se apoyaba en cómo iOS gestionaba los tokens y metadatos de las notificaciones en segundo plano. Estos elementos, que sirven para enrutar y mostrar avisos en pantalla, podían dejar un rastro digital suficiente como para reconstruir parte de la actividad del usuario sin necesidad de romper el cifrado de las conversaciones.

De acuerdo con la información filtrada en procesos judiciales y reportajes especializados, agencias como el FBI habrían utilizado herramientas para acceder a la base interna de notificaciones de un iPhone. Así consiguieron recuperar vistas previas de mensajes, incluidos aquellos que se consideraban ya borrados por el usuario.

El fallo también podía ser explotado a nivel de red, al permitir que peticiones dirigidas al servicio de notificaciones push de Apple (APNs) revelaran qué apps se usaban, en qué momentos y con qué frecuencia. Aunque no se descifraba directamente el mensaje, sí se obtenían datos valiosos sobre hábitos y contactos.

Con iOS 26.4.2, Apple ha cambiado la forma en que los dispositivos se comunican con su servicio de notificaciones y ha reforzado el cifrado de extremo a extremo aplicado a los metadatos relacionados con estos avisos. Según el equipo de seguridad de Cupertino, estos cambios hacen técnicamente imposible proporcionar, incluso bajo orden judicial, datos que permitan identificar de manera precisa el origen o el destino de las alertas.

Una actualización silenciosa pero importante para la seguridad

En el comunicado oficial, Apple no presume de grandes novedades. Se limita a señalar que la actualización incorpora correcciones de errores y mejoras de seguridad, algo habitual en versiones menores que no incluyen funciones nuevas de cara al usuario.

Pese a su aparente discreción, la compañía reconoce que este tipo de vulnerabilidades pueden ser aprovechadas en ataques dirigidos contra perfiles específicos. No es tanto un problema masivo que afecte por igual a todos los usuarios desde el primer minuto, sino un riesgo elevado para personas con información sensible: periodistas, activistas, figuras públicas o usuarios involucrados en investigaciones delicadas.

Medios de ciberseguridad han señalado que el error no solo abría la puerta a recuperar notificaciones, sino que, en ciertos escenarios, podía permitir que contenidos manipulados se procesaran de forma indebida en el sistema. Esto incrementaba las posibilidades de ejecución de código malicioso o de acceso no autorizado al dispositivo, incluso con una interacción mínima por parte del usuario. En este contexto han surgido alertas sobre versiones fraudulentas con spyware en iPhone que ejemplifican riesgos similares.

Apple ha dejado constancia de que, además del problema principal con las notificaciones, iOS 26.4.2 incluye otros parches de seguridad menores relacionados con posibles escenarios de ejecución de código remoto. No se han detallado exhaustivamente, pero forman parte del paquete que se distribuye tanto para iPhone como para iPad.

Dispositivos compatibles y actualización para modelos antiguos

En cuanto al alcance, iOS 26.4.2 está disponible para iPhone 11 y modelos posteriores, mientras que iPadOS 26.4.2 se puede instalar en el iPad Pro de 12,9 pulgadas de tercera generación en adelante y en otros iPad relativamente recientes.

Apple no se ha olvidado de los equipos que ya no pueden acceder a las últimas versiones de iOS 26, algo especialmente relevante para usuarios en España y Europa que siguen confiando en dispositivos veteranos. Para ellos, la compañía ha publicado iOS 18.7.8 e iPadOS 18.7.8, centrados también en cubrir esta vulnerabilidad y otras brechas de seguridad conocidas.

Entre los modelos mencionados para estas versiones de mantenimiento figuran, por ejemplo, iPhone XS, iPhone XS Max e iPhone XR. En el apartado de tablets, se cita el iPad de 7ª generación junto a otros dispositivos que se quedan fuera del ciclo principal de actualizaciones, pero que todavía reciben parches de seguridad puntuales.

Este movimiento encaja con la línea de Apple de alargar el soporte de seguridad de sus equipos, algo que muchos usuarios valoran a la hora de decidir si seguir exprimendo un iPhone o iPad más antiguo o dar el salto a un modelo nuevo.

Cómo instalar iOS 26.4.2 en tu iPhone o iPad

El proceso para instalar iOS 26.4.2 e iPadOS 26.4.2 no cambia respecto a otras versiones. La mayoría de usuarios optará por actualizar directamente desde el propio dispositivo, sin necesidad de cables ni ordenadores.

Para hacerlo desde el iPhone o iPad, basta con ir a Ajustes > General > Actualización de software y esperar a que el sistema detecte la nueva versión. Una vez aparezca iOS 26.4.2 o iPadOS 26.4.2, se puede descargar e instalar siguiendo las instrucciones en pantalla, preferiblemente conectado a una red WiFi estable y con suficiente batería o el cargador enchufado.

Si se prefiere el método tradicional, es posible conectar el dispositivo a un Mac, abrir Finder, seleccionar el iPhone o iPad en la barra lateral y pulsar en «Buscar actualización». En equipos con macOS Mojave o anterior, este mismo proceso se realiza desde iTunes.

En el caso de usar un PC con Windows, la actualización se gestiona a través de la aplicación Dispositivos Apple (o iTunes en configuraciones más antiguas), seleccionando el terminal correspondiente y buscando nuevas versiones de software disponibles. En todos los casos, la descarga de iOS 26.4.2 es relativamente rápida, ya que se trata de un paquete pequeño.

Por qué conviene actualizar cuanto antes

Los especialistas en ciberseguridad llevan tiempo insistiendo en que este tipo de parches hay que instalarlos lo antes posible. El motivo es sencillo: una vez que una vulnerabilidad se hace pública, es cuestión de tiempo que posibles atacantes intenten explotarla mientras parte de los usuarios aún no han actualizado.

En este caso, la brecha tocaba de lleno un área sensible como son las notificaciones que muestran parte del contenido de mensajes. Aunque no estamos ante un fallo masivo que afecte de la noche a la mañana a todo el mundo, sí supone un riesgo para quienes manejan información delicada o pueden convertirse en objetivo de vigilancia.

Actualizar a iOS 26.4.2 no solo evita que las vistas previas de los mensajes sigan almacenadas sin control, también reduce el margen de actuación de quienes buscan aprovecharse de debilidades en el sistema para ejecutar código o espiar actividad sin autorización.

Además, mantener el sistema al día ayuda a reducir el número de frentes abiertos en materia de seguridad. A falta de grandes novedades estéticas, este tipo de versiones discretas se han convertido en la principal vía de defensa frente a vulnerabilidades conocidas, tanto para usuarios particulares como para empresas que gestionan flotas de dispositivos.

Al final, iOS 26.4.2 e iPadOS 26.4.2 llegan como una actualización aparentemente menor pero con bastante carga de fondo: cierran un agujero delicado en las notificaciones, refuerzan la protección de los metadatos y se extienden tanto a los modelos más recientes como a equipos más veteranos mediante iOS y iPadOS 18.7.8. Sin grandes fuegos artificiales ni funciones espectaculares, el mensaje es claro para los usuarios de iPhone y iPad en España y Europa: merece la pena tomarse unos minutos para instalarla.



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Tencent y Alibaba se disputan una inversión clave en la IA de DeepSeek

Inversión de grandes tecnológicas en DeepSeek

La posible entrada de Tencent y Alibaba en el capital de DeepSeek, una de las startups chinas de inteligencia artificial más comentadas del momento, ha encendido las alertas en los mercados tecnológicos de todo el mundo. Aunque las conversaciones siguen abiertas y no hay un acuerdo definitivo, las cifras que se están manejando sitúan a la joven compañía en el grupo de actores globales más valorados del sector.

Según distintas informaciones citadas por medios como The Information, Reuters y Bloomberg, los dos gigantes chinos estudian una inversión que colocaría la valoración de DeepSeek por encima de los 20.000 millones de dólares. El movimiento, todavía sujeto a cambios, refuerza la idea de que la carrera por controlar los modelos de IA más avanzados se está acelerando, con implicaciones evidentes también para Europa y España.

Negociaciones en marcha: de los 10.000 a más de 20.000 millones

Los primeros detalles sobre la operación apuntan a que Tencent Holdings y Alibaba Group están analizando participar en una ronda de financiación que situaría la valoración de DeepSeek por encima del umbral de los 20.000 millones de dólares. Se trataría de la primera ampliación de capital abierta al exterior para la compañía, que hasta ahora había dependido principalmente del respaldo de su propio grupo inversor.

En un inicio, las conversaciones exploraban una recaudación de al menos 300 millones de dólares con una valoración cercana a los 10.000 millones. Sin embargo, el interés mostrado por potenciales inversores habría provocado un salto notable en apenas unos días, doblando las cifras inicialmente comentadas y colocando a DeepSeek en la liga de las startups de IA más valoradas del planeta.

Tanto Tencent como Alibaba, así como la propia DeepSeek, han optado por no responder públicamente a las solicitudes de comentario lanzadas por los medios internacionales. Las fuentes citadas en estos reportes insisten en que las negociaciones continúan y que tanto la valoración como el importe final de la ronda podrían variar, por lo que no hay garantías de que la operación se cierre exactamente en estos términos.

Con todo, el hecho de que dos gigantes tecnológicos de este calibre estén analizando una entrada en el accionariado de DeepSeek ya es interpretado como una seña clara de la intensa competencia por asegurarse a los desarrolladores de IA más prometedores de China. Para muchos analistas, la maniobra encaja en las estrategias de ambos conglomerados de reforzar su posición en modelos avanzados y sistemas basados en agentes autónomos.

En los mercados financieros, las filtraciones han tenido impacto: las acciones de Alibaba en Estados Unidos llegaron a repuntar en las operaciones previas a la apertura tras conocerse los primeros detalles, reflejando tanto la expectativa alrededor de la IA como la confianza de algunos inversores en la capacidad del grupo para identificar activos estratégicos.

Negociaciones de inversión entre Tencent, Alibaba y DeepSeek

Quién está detrás de DeepSeek y por qué importa tanto

DeepSeek es una empresa relativamente joven dentro del ecosistema chino de IA, pero ha conseguido un protagonismo inusual en muy poco tiempo. La compañía está vinculada al fondo de cobertura Zhejiang High-Flyer Asset Management (también conocido como High-Flyer Capital Management), cuyo cofundador Liang Wenfeng se propuso en torno a 2023 poner en marcha un laboratorio capaz de competir con los grandes modelos de lenguaje internacionales.

El verdadero salto llegó en enero de 2025, cuando la startup lanzó un modelo que muchos calificaron de revolucionario por su relación rendimiento-coste. A pesar de las limitaciones de China en acceso a semiconductores de última generación y a cierto talento internacional, el sistema de DeepSeek habría mostrado resultados comparables a los de algunos rivales estadounidenses, generando sorpresa en buena parte de la industria.

Desde entonces, la compañía ha mantenido un ritmo alto de desarrollo, combinando modelos de bajo coste con propuestas de código abierto que la diferencian de la aproximación más cerrada de actores como OpenAI o Anthropic. Ese enfoque híbrido —que equilibra apertura, eficiencia y escalabilidad— ha sido clave para atraer tanto a desarrolladores como a grandes empresas interesadas en integrar capacidades de IA en sus servicios.

Una de las piezas más repetidas en los análisis sobre DeepSeek es su obsesión por la eficiencia económica. Distintas fuentes apuntan a que el entrenamiento de su modelo insignia se realizó con un presupuesto drásticamente inferior al de los grandes laboratorios de Silicon Valley. En un entorno donde se habla de presupuestos de miles de millones para algunos modelos punteros, la posibilidad de competir gastando una fracción de esa cifra resulta especialmente llamativa para los ecosistemas emprendedores con menos músculo financiero.

Para Europa y, en particular, para España, este enfoque tiene una lectura clara: demuestra que la escala de capital no es el único factor decisivo. Proyectos bien diseñados, con una optimización cuidadosa de recursos y un foco claro en aplicaciones concretas, pueden jugar un papel relevante aunque operen con presupuestos más contenidos que los de los grandes conglomerados asiáticos o norteamericanos.

La carrera del capital: costes, agentes de IA y presión competitiva

El caso de DeepSeek ilustra hasta qué punto desarrollar y desplegar modelos de IA de vanguardia exige una cantidad de capital considerable. Entrenar sistemas de gran tamaño, capaces de llevar a cabo tareas complejas de razonamiento o de funcionar como agentes semi autónomos, requiere infraestructuras de computación costosas, acceso a chips avanzados y equipos de investigación altamente especializados.

En paralelo, se está produciendo un auge notable de los llamados agentes de IA o sistemas agénticos, software capaz de encadenar acciones, ejecutar tareas completas con mínima intervención humana y coordinar procesos complejos. DeepSeek ha comenzado a reforzar su apuesta en este terreno, publicando ofertas de empleo específicas para puestos centrados en agentes, con la vista puesta en competir con proyectos que ya han ganado tracción en China.

Este contexto hace que la ronda de financiación en negociación no se interprete solo como una entrada puntual de liquidez, sino como parte de una escalada financiera que acompaña a la nueva carrera por la IA. Laboratorios y startups que aspiran a mantenerse en la primera línea se ven obligados a asegurar ciclos largos de inversión antes de alcanzar modelos de monetización estables.

Desde la perspectiva europea, y especialmente en el caso español, donde las ayudas públicas y los fondos privados son más limitados, el movimiento de DeepSeek sirve como recordatorio de la brecha de financiación que existe frente a las grandes plataformas. Muchos proyectos locales se ven empujados a especializarse en nichos concretos, a centrarse en verticales de negocio muy definidos o a buscar alianzas estratégicas para poder compartir costes de infraestructura y acelerar la llegada al mercado.

En este escenario, la lección para el tejido empresarial europeo es clara: ya no basta con disponer de un modelo técnicamente solvente. Es necesario acompañarlo de una estrategia de capital bien estructurada, con socios que puedan sostener inversiones a medio y largo plazo, y con una narrativa de mercado convincente que atraiga inversores internacionales incluso sin disponer de los presupuestos de los gigantes chinos o estadounidenses.

Impacto global de la inversión en DeepSeek

El papel de Alibaba y Tencent en la ofensiva china de IA

La posible inversión en DeepSeek encaja con los movimientos recientes de Alibaba en el campo de la inteligencia artificial. El grupo ha reorganizado su estructura para agrupar todos sus servicios y desarrollos de IA en una unidad única, y ha ido presentando modelos cada vez más sofisticados, incluida una familia de sistemas capaces de generar entornos 3D y vídeos interactivos con aplicaciones obvias en comercio electrónico, entretenimiento y servicios en la nube.

En el terreno financiero, Alibaba ha anunciado planes de inversión multimillonarios en infraestructura y desarrollo de IA para los próximos años, con cifras que apuntan a decenas de miles de millones de dólares. Además de sus propios modelos, como la serie Qwen, la compañía ha recurrido a incentivos agresivos —como grandes campañas promocionales para sus aplicaciones de IA— con el objetivo de ganar cuota de mercado en un entorno cada vez más disputado.

Tencent, por su parte, ha comunicado su intención de duplicar su inversión en IA hasta superar los 36.000 millones de yuanes en un solo ejercicio. Su estrategia combina el desarrollo interno de modelos con participaciones en proyectos externos, buscando reforzar áreas clave como asistentes conversacionales, sistemas de recomendación y herramientas de automatización en sus plataformas de juegos, redes sociales y servicios cloud.

En un mercado donde proliferan los modelos de código abierto y descarga gratuita, el reto para estos gigantes es transformar sus avances en IA en resultados económicos tangibles. La disponibilidad de herramientas potentes sin coste para el usuario complica la conversión directa en ingresos, lo que explica el interés por invertir en laboratorios que ofrezcan tecnología propia, diferenciada y con posibilidades claras de integración en servicios comerciales.

En este tablero, una participación en DeepSeek se interpreta como una jugada de cobertura estratégica. Al apoyar a una startup que ha demostrado capacidad técnica y eficiencia, Tencent y Alibaba tendrían acceso preferente a modelos y talento que podrían reforzar sus ecosistemas. Al mismo tiempo, lanzarían un mensaje al resto de competidores chinos —incluidos Baidu o ByteDance, también muy activos en este campo— sobre su disposición a respaldar con fuerza a los proyectos que consideren clave para la próxima fase de la IA.

Regulación, geopolítica y señales para Europa y España

Las negociaciones en torno a DeepSeek no se producen en el vacío, sino en un entorno marcado por tensiones regulatorias y geopolíticas crecientes. Al tratarse de una empresa china que desarrolla tecnología sensible, algunos fondos de capital riesgo de Estados Unidos habrían mostrado recelos a la hora de participar en su financiación, según apuntan medios especializados.

En el pasado, se ha informado de que DeepSeek evitó mostrar uno de sus modelos insignia a determinados fabricantes de chips estadounidenses durante procesos de optimización, y que una de sus versiones habría sido entrenada con hardware avanzado de Nvidia sujeto a restricciones. Estos episodios han alimentado el debate sobre el cumplimiento normativo y la supervisión de tecnologías consideradas estratégicas.

Para inversores y compañías europeas —incluyendo a las españolas—, el caso sirve como recordatorio de que la regulación se ha convertido en una pieza central en cualquier estrategia de expansión internacional en IA. Cuestiones como el origen de los datos, el cumplimiento de normativas de exportación de tecnología o la dependencia de determinados proveedores de hardware son ya factores críticos en la valoración de riesgos.

La dimensión geopolítica añade, además, una lectura más amplia: el rápido ascenso de DeepSeek y el interés explícito de conglomerados chinos evidencian que el liderazgo en modelos avanzados de IA se está dirimiendo en varios frentes simultáneos, y no solo en el eje Silicon Valley-Estados Unidos. Para Europa, que trabaja en su propio marco regulatorio y en planes de inversión en IA, seguir de cerca estos movimientos es clave para no quedar descolgada.

Desde España, donde el tejido tecnológico ha ido ganando peso, los avances de DeepSeek y el apetito inversor de Tencent y Alibaba pueden leerse como una señal de que la ventana de oportunidad para posicionarse en nichos específicos todavía está abierta, pero se estrecha a medida que grandes plataformas consolidan sus posiciones y capitalizan su ventaja de escala.

Impacto global y lecciones para el ecosistema europeo

Los primeros lanzamientos de DeepSeek en 2025 provocaron movimientos bruscos en los mercados tecnológicos, obligando a acelerar las actualizaciones de soluciones rivales en China y generando debate sobre el equilibrio de fuerzas en la carrera por la IA. El enfoque en eficiencia y la rapidez en mejorar sus modelos han sido factores determinantes para que la startup se coloque en el radar global.

Si la ronda de financiación finalmente cristaliza en una valoración superior a los 20.000 millones de dólares, DeepSeek se situaría entre las startups de IA mejor valoradas del mundo, junto a nombres como Anthropic o xAI. Sería un hito más en la consolidación del ecosistema chino, pero también una referencia que no pasará desapercibida en polos tecnológicos europeos interesados en atraer proyectos punteros.

Para el ecosistema emprendedor español y europeo, el caso ofrece varias enseñanzas prácticas. En primer lugar, confirma que la eficiencia en el uso de recursos puede ser tan importante como el tamaño del presupuesto. No todas las compañías pueden permitirse ciclos de gasto cercanos a los de los gigantes tecnológicos, pero sí pueden competir en ámbitos donde el diseño del modelo, la optimización del entrenamiento o el foco sectorial marquen la diferencia.

En segundo lugar, subraya la relevancia de diseñar proyectos con una narrativa clara de mercado. DeepSeek no solo ha generado atención por sus capacidades técnicas, sino porque se ha posicionado de forma nítida en torno a temas como el razonamiento avanzado, los agentes de IA y los modelos de código abierto de bajo coste, alineándose con tendencias que preocupan tanto a empresas como a inversores.

Por último, los movimientos de Tencent y Alibaba alrededor de DeepSeek envían una señal al tejido empresarial europeo: las grandes plataformas están dispuestas a movilizar capital a gran escala para reforzar su posición en la IA. En este contexto, las compañías europeas —desde operadores cloud hasta integradores de sistemas o grandes corporaciones industriales— se enfrentan a la decisión de acelerar alianzas, invertir en capacidades propias o especializarse en soluciones de nicho antes de que el mercado quede demasiado concentrado.

A la espera de que las negociaciones se cierren o se enfríen, el caso DeepSeek ya funciona como una especie de termómetro de la nueva ola de inversión en inteligencia artificial: una fase en la que la combinación de tecnología, capital y contexto geopolítico marcará qué actores logran consolidarse a escala global y qué espacio quedará para los proyectos que quieran competir desde Europa y, en particular, desde España.



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