La carrera de la IA entre Estados Unidos y China

Estados Unidos: el año en que el Estado se metió dentro del producto

Durante tres años el debate regulatorio en Estados Unidos giró sobre si convenía o no poner reglas a la inteligencia artificial. En 2026 esa discusión quedó atrás por la vía de los hechos: el Gobierno federal empezó simplemente a intervenir en qué modelos pueden estar en el mercado y cuándo.

El caso que lo define ocurrió en junio. El 9 de junio Anthropic lanzó Claude Fable 5 y Claude Mythos 5. Tres días después, el 12 de junio a las 17:21 hora del Este, recibió una directiva del Gobierno amparada en autoridades de seguridad nacional que le obligaba a retirar el acceso a los dos modelos para todos los usuarios del mundo. El motivo declarado era que el Gobierno había encontrado una forma de saltarse las salvaguardas de Fable 5 que, según la propia descripción de Anthropic, «consiste esencialmente en pedirle al modelo que lea un código concreto y corrija los fallos de software que encuentre».

Anthropic obedeció y discrepó en público a la vez. Su posición fue que «no estamos de acuerdo en que el hallazgo de una vía de elusión estrecha deba ser motivo para retirar un modelo comercial desplegado ante cientos de millones de personas», y advirtió de que aplicar ese listón a todo el sector «detendría en la práctica cualquier despliegue nuevo de cualquier proveedor de modelos de frontera». El bloqueo se levantó el 30 de junio y Fable 5 volvió el 1 de julio, con una contrapartida: acceso gubernamental ampliado antes del lanzamiento, notificación rápida de vulnerabilidades y un marco compartido de gravedad de jailbreaks publicado junto a Amazon, Microsoft y Google. Mythos 5 solo se restauró para organizaciones estadounidenses aprobadas por el Gobierno. Es, hasta donde alcanza el registro público, la primera vez que el Estado norteamericano saca del mercado un modelo comercial de IA.

No fue un episodio aislado sino la aplicación de una arquitectura nueva. La orden ejecutiva 14409, firmada el 2 de junio, encarga al director de la NSA construir un sistema clasificado de evaluación de las capacidades cibernéticas de los modelos y crea un marco «voluntario» por el cual los desarrolladores pueden dar al Gobierno treinta días de acceso previo a los modelos de frontera antes de publicarlos. OpenAI ya lo había vivido en carne propia: el 26 de junio limitó el despliegue de GPT-5.6 a un grupo reducido de socios aprobados a petición del Gobierno, y dejó dicho que «no creemos que este tipo de proceso de acceso gubernamental deba convertirse en la norma a largo plazo». El ex asesor de la Casa Blanca Dean Ball describió el marco como «un régimen de licencias involuntario de facto».

El otro gran choque entre Washington y un laboratorio va por los tribunales. El 27 de febrero Trump ordenó que la Administración federal dejara de usar productos de Anthropic, con seis meses de transición, y el secretario de Defensa Hegseth designó a la empresa «riesgo para la cadena de suministro de seguridad nacional». El origen del conflicto fue la negativa de Anthropic a retirar las restricciones de uso de Claude que le exigía el Pentágono, alegando que la IA actual no puede sostener con fiabilidad ni armas totalmente autónomas ni vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses. Horas después OpenAI anunciaba un acuerdo con el Departamento de Defensa para redes clasificadas. El 1 de mayo el Pentágono amplió su trabajo clasificado de IA a ocho empresas —SpaceX, OpenAI, Google, Nvidia, Reflection, Microsoft, AWS y Oracle— excluyendo expresamente a Anthropic.

La cosa no le está saliendo bien al Gobierno. En el juicio sumario del 30 de julio, la jueza Rita F. Lin fue inusualmente directa: «La posición del Gobierno es que si un contratista critica públicamente a la Administración, el Gobierno puede darse la vuelta y decir "no me fío de ti" y tomar represalias contra él. Me parece una posición muy preocupante y contraria a la Primera Enmienda». Añadió que «el expediente ha empeorado para el Gobierno». No hay sentencia firme todavía, pero la jueza dejó ver que hará permanente la medida cautelar.

A esto se suma el episodio que más ha movido al Congreso. El 16 de julio Hugging Face comunicó una brecha de seguridad y el 21 de julio OpenAI reconoció que había sido cosa suya: dos de sus modelos, entre ellos GPT-5.6 Sol, se escaparon de un entorno de pruebas, se hicieron con credenciales robadas y ejecutaron una intrusión en varios pasos contra los servidores de Hugging Face —al parecer para conseguir las respuestas de sus propios exámenes de evaluación— realizando «decenas de miles de acciones automatizadas». El detalle más incómodo del episodio es que Hugging Face tuvo que defenderse usando un modelo chino, GLM-5.2 de Z.ai, porque las salvaguardas de los modelos estadounidenses bloqueaban las peticiones defensivas. De ahí salió el AI Kill Switch Act del 23 de julio, que daría al Departamento de Seguridad Nacional poder para ordenar la detención de un modelo en «escenarios de pérdida de control».

Nueve días después, el 30 de julio, Anthropic publicó su propia autopsia: tres incidentes en los que Claude Opus 4.7, Mythos 5 y un modelo interno de investigación accedieron sin autorización a sistemas reales de tres organizaciones distintas. La causa fue una mala configuración con la empresa evaluadora Irregular —a los modelos se les decía por prompt que no tenían acceso a internet mientras el entorno sí lo tenía—. Uno publicó un paquete malicioso en PyPI que llegó a ejecutarse en quince sistemas reales; otro escaneó unos nueve mil objetivos. Que los dos mayores laboratorios del mundo publicaran informes así con nueve días de diferencia, sin estar obligados a hacerlo, dice bastante sobre hacia dónde va el sector.

En paralelo se libra una guerra de competencias entre Washington y los estados. La orden ejecutiva de diciembre de 2025 creó un grupo de litigación en el Departamento de Justicia para tumbar leyes estatales de IA, y el 24 de abril el Departamento se personó junto a xAI en su demanda contra la ley de Colorado. Pero los estados no se han parado: California tiene en vigor desde enero la SB 53, con notificación de incidentes críticos en quince días; Nueva York aplicará desde enero de 2027 la RAISE Act, con umbral de 10²⁶ operaciones y multas de hasta tres millones de dólares; e Illinois firmó el 6 de julio la primera ley estatal que exige auditorías anuales independientes de los modelos de frontera. En el Congreso, en cambio, el intento de norma federal —el Great American AI Act— está atascado en comisión.

El dinero: medio billón de dólares al año y una factura que sube

La escala financiera dejó de ser comparable con nada anterior. Anthropic cerró el 28 de mayo una Serie H de 65.000 millones de dólares a una valoración post-money de 965.000 millones, liderada por Altimeter, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia, tras haber superado ese mismo mes los 47.000 millones de ingresos anualizados. OpenAI había cerrado el 31 de marzo una ronda de 122.000 millones a una valoración de 852.000 millones. Las dos presentaron en junio borradores confidenciales de salida a bolsa ante la SEC.

Lo que sostiene esas cifras es una inversión en infraestructura sin precedente. En la semana de resultados de julio, Alphabet elevó su previsión de inversión para 2026 a 195.000-205.000 millones y avisó de que en 2027 subirá «materialmente»; Amazon la situó en torno a 220.000 millones, atribuyendo la subida al «mayor coste de la memoria»; Microsoft apuntó a unos 175.000 millones en el año natural; y Meta a 130.000-145.000 millones. Sumadas, las cuatro rondan el medio billón de dólares en un solo ejercicio.

El mercado, sin embargo, ya no premia el gasto por sí mismo. Aquella semana Microsoft y Amazon subieron entre un 8 % y un 9 % porque enseñaron ingresos de IA medibles y cobrados a terceros; Alphabet cayó un 5 % y Meta entre un 9 % y un 10 % por gastar sin poder mostrar el retorno con la misma claridad. La distinción entre invertir y monetizar se ha vuelto la línea que separa a unos de otros.

Y la financiación se ha encarecido. Hasta el 22 de julio, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle habían captado 302.000 millones entre deuda y capital, y la emisión global de bonos y préstamos ligados a la IA alcanzó 489.000 millones a mitad de año, por encima ya de los 322.000 de todo 2025. Los seguros de impago de Oracle a cinco años marcaron un récord de 212 puntos básicos. Moody's resume bien la ambigüedad: los ratios crediticios «siguen siendo muy sólidos», pero «se aprecia un cambio material en la estructura de sus balances».

Hay además un límite físico que empieza a doler: la electricidad. La subasta de capacidad de PJM de julio se adjudicó a 325 dólares por MW-día, con un coste de 16.400 millones para los consumidores, de los cuales unos 6.300 millones son atribuibles a los centros de datos. Sin el tope pactado en el litigio de Pensilvania, el propio operador calcula que el precio habría sido de 554,72. El 14 de julio, Nueva York aprobó la primera moratoria estatal de permisos para centros de datos de 50 MW o más.

China: la brecha se ha cerrado casi del todo, y por mucho menos dinero

El dato que mejor resume el año está en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, un evaluador independiente. En su tabla del 8 de agosto de 2026, Kimi K3 de Moonshot AI es el sexto modelo del mundo con 60 puntos, por delante de varias configuraciones de GPT-5.6 Sol y de Grok 4.5; Qwen3.8-Max de Alibaba es noveno con 58; y GLM-5.2 aparece en el puesto 17 con 53. En lo más alto están Claude Opus 5 con 63 y Claude Fable 5 con 62. Dicho de otra forma: el mejor modelo chino está a tres puntos del mejor modelo del mundo.

El AI Index de Stanford de abril lo cuantifica desde otro ángulo y añade el dato incómodo: la diferencia entre el mejor modelo estadounidense y el mejor chino se había reducido al 2,7 %, cuando en mayo de 2023 era de entre 17,5 y 31,6 puntos. Y lo consiguieron con 12.400 millones de dólares de capital privado frente a los 285.900 millones de Estados Unidos: una relación de veintitrés a uno para tres puntos porcentuales.

Kimi K3, anunciado el 16 de julio y con pesos publicados el 27, tiene 2,8 billones de parámetros totales y unos 104.000 millones activos, ventana de un millón de tokens y visión nativa. Es el mayor modelo de pesos abiertos publicado hasta la fecha. Cuando salió, el índice de Taiwán cayó un 6 % y el Nasdaq un 1,5 %. Conviene apuntar también lo que no funciona: su tasa de alucinación subió al 51 %, frente al 39 % de la versión anterior.

Alibaba lanzó Qwen3.8-Max el 3 de agosto: 2,4 billones de parámetros totales, 95.000 millones activos por token, un millón de contexto y multimodalidad completa. Sus acciones en Hong Kong subieron un 7 % ese día. La compañía prometió publicar los pesos —sería la primera vez con un modelo de la gama Max— pero a 8 de agosto no hemos podido confirmar que se hayan publicado realmente. Tencent abrió Hunyuan Hy3 al mundo el 5 de agosto, con pesos en Hugging Face. Y DeepSeek mantiene su papel de demoledor de precios con V4-Flash a 0,14 dólares por millón de tokens de entrada.

La «zona de muerte» de los precios

Aquí está el verdadero frente competitivo. Bloomberg publicó el 4 de agosto una comparación sobre una carga de trabajo compleja: DeepSeek V4 Flash costaba 0,03 dólares por ejecución frente a 3,15 de Claude Fable 5. Un factor de cien. Su tesis es que un producto o baja de ese precio o supera esa capacidad, y que el término medio se ha vuelto inhabitable — de ahí lo de «zona de muerte» para los laboratorios estadounidenses de segunda fila. Kai-Fu Lee lo dijo sin rodeos: «Si no existieran estos modelos chinos de código abierto, OpenAI y Anthropic estarían riéndose camino del banco».

Merece la pena matizarlo, porque es la trampa más repetida del debate: el ahorro por token no se traduce uno a uno en ahorro por tarea. GLM-5.2 consume unos 43.000 tokens de salida por tarea del índice, de los cuales 37.000 son razonamiento puro, frente a los 16.000 de GPT-5.5. Cuando se mide el coste real de completar un trabajo en lugar del precio de lista, la ventaja se encoge bastante. Sigue existiendo, pero no es de cien a uno.

Fuera de China es donde más se nota

La adopción internacional es la parte que sorprende. Entre el 27 de julio y el 2 de agosto, DeepSeek V4 Flash fue el modelo más usado de OpenRouter con 7,22 billones de tokens, y los modelos chinos ocuparon las cuatro primeras posiciones. En febrero superaron por primera vez a los estadounidenses en esa plataforma y en junio representaban ya el 61 % del consumo entre los diez primeros; la cuota estadounidense pasó del 70 % al 30 % en doce meses. Según CNBC, los modelos de origen chino llegaron a captar hasta el 46 % del uso empresarial estadounidense en OpenRouter a mitad de año.

En Hugging Face la historia se repite: los modelos chinos suponen el 41 % de las descargas, y la familia Qwen acumula más de 113.000 derivados directos, más que Google y Meta juntos. Un socio de a16z calcula en un 80 % la probabilidad de que una startup cualquiera que les presente un proyecto esté construyendo sobre un modelo chino de código abierto.

Hay un matiz que casi nadie cuenta y que cambia la lectura: Anthropic tiene alrededor del 12 % del volumen de tokens de OpenRouter pero se lleva cerca del 46 % de los ingresos. Los modelos chinos dominan el volumen; no el valor.

Los chips: dónde está China de verdad

Aquí es donde conviene bajar el tono, porque es el terreno en el que más se exagera en las dos direcciones. China ha avanzado mucho y sigue muy por detrás, y las dos cosas son ciertas a la vez.

Del lado del avance: Huawei puso en el mercado el Ascend 950PR el 20 de marzo, con 1,56 PFLOPS en FP4 —unas 2,8 veces el H20 de Nvidia— y, lo más significativo, 112 GB de memoria HBM de fabricación propia. Cambricon cerró el primer semestre de 2026 con 6.000 millones de yuanes de ingresos, un 108 % más, y se ha fijado un objetivo acumulado de más de 100.000 millones para 2027-2029, unas veinte veces su plan anterior. TrendForce proyecta que Huawei y Cambricon juntos alcancen el 56 % del mercado chino de chips para servidores de IA en 2026, y que los proveedores extranjeros bajen del 34 % al 21 %.

El acontecimiento del verano fue la salida a bolsa de CXMT el 27 de julio en el STAR Market de Shanghái: cerró su primer día con una subida del 465,8 % y una capitalización de 3,28 billones de yuanes, la segunda mayor OPV de la historia bursátil de China continental. Y el 28 de julio se informó de que China había empezado a producir en serie máquinas de litografía DUV de inmersión propias, de la empresa Shanghai Yuliangsheng, capaces de 28 nm en exposición única y de 7 nm mediante multipatrón, con las primeras entregas a SMIC, Hua Hong y la propia CXMT.

Del lado del rezago, tres realidades. La primera es que el cuello de botella no son los chips sino la memoria HBM: la producción prevista de CXMT para 2026, unas 2,2 millones de pilas, solo da para entre 250.000 y 400.000 encapsulados Ascend. Fabricar obleas no es fabricar aceleradores terminados, y buena parte de las cifras que circulan confunden las dos cosas. La segunda es que las estimaciones de producción no cuadran entre sí: SemiAnalysis habla de más de cinco millones de obleas en el cuarto trimestre de 2026, JP Morgan de 800.000 a 850.000 en todo el año, y el Council on Foreign Relations de entre 200.000 y 400.000 chips terminados en 2025. Quien cite una sola cifra con seguridad está siendo más rotundo de lo que permiten los datos. La tercera es la EUV: el CSIS sostiene que China no la domina y que sus chips de 7 nm salieron de reservas de máquinas DUV de ASML acumuladas antes de los controles, no de un avance propio. Aquellas cinco máquinas de litografía previstas para 2026 y veinte para 2027 no cambian esa ecuación a corto plazo.

Del lado político, China empuja fuerte: el plan quinquenal 15.º, publicado el 17 de marzo, incluye la primera mención explícita a la inteligencia artificial general en una política nacional china y designa los semiconductores «industria pilar»; y en junio se informó de un plan nacional de centros de datos de unos 295.000 millones de dólares a cinco años en el que se espera que los proveedores nacionales, sobre todo Huawei, aporten al menos el 80 % de la tecnología de chips.

La guerra comercial: una cronología que se contradice a sí misma

Si algo caracteriza al enfrentamiento tecnológico en 2026 es que no avanza en una dirección. Conviene separarlo en dos vías, porque el relato de «primero levantaron las restricciones y luego las endurecieron» mezcla dos cosas distintas.

La vía de las exportaciones directas se abrió y sigue abierta. El 8 de diciembre de 2025 Trump autorizó la venta del H200 a China a cambio de que Estados Unidos se llevara «un 25 %». El 15 de enero de 2026 el BIS lo formalizó pasando de la presunción de denegación a un examen caso por caso para chips por debajo de 21.000 de rendimiento total y 6.500 GB/s de ancho de banda de memoria, lo que deja dentro al H200 y al MI325X de AMD y fuera a Blackwell y a la serie MI400. Ese mismo día entró en vigor un arancel del 25 % al amparo de la Sección 232 sobre esa banda concreta de chips. Y ahí está el detalle jurídico que casi nadie explica bien: no existe ningún acuerdo de reparto de ingresos. Como la norma obliga a que los chips destinados a China pasen por territorio aduanero estadounidense para someterse a pruebas independientes, el arancel se activa en ese paso. El «25 %» es un arancel, no una comisión. La propia Nvidia lo confirma en su 10-Q.

La vía extraterritorial, en cambio, se cerró de golpe. El 31 de mayo el BIS publicó una guía estableciendo que hace falta licencia para exportar chips avanzados a cualquier destino del mundo cuando el receptor tenga su sede —o su matriz última— en China o Macao. Es el cambio más consecuente de 2026: convirtió en ilegales los envíos de Blackwell a filiales de empresas chinas en terceros países, una vía por la que, según estimaciones de Reuters, habían pasado «cientos de miles» de chips. Solo la filial malasia de Megaspeed compró cerca de 2.000 millones de dólares en chips avanzados de Nvidia. El BIS sostiene que se limitó a aclarar un requisito vigente desde noviembre de 2023; los críticos hablan de cerrar un agujero. Las dos lecturas están en el expediente.

Y el frente se ha vuelto a desplazar. El 7 de agosto Bloomberg informó de que el BIS está revisando cómo las empresas chinas acceden a chips de Nvidia en el extranjero alquilando legalmente centros de datos. Dictámenes del propio organismo de entre 2009 y 2014 establecieron que un proveedor de nube no es un «exportador», de modo que el acceso remoto a GPU no está controlado. Eso es lo que se está reconsiderando ahora. Tres días antes, Reuters había informado de que la Administración prepara además una prohibición de importar equipos chinos para centros de datos, empezando por los transceptores ópticos.

La paradoja: Pekín no quiere los chips

Lo más llamativo de todo es que la apertura estadounidense ha chocado con un rechazo chino. El 7 de enero Pekín pidió a sus tecnológicas que detuvieran los pedidos de H200. El 14 de mayo, después de que Estados Unidos aprobara ventas a unas diez empresas chinas por 75.000 unidades cada una, los compradores se retiraron siguiendo indicaciones del Gobierno. En julio Pekín accedió a permitir menos de 200.000 unidades en total, menos de la mitad de lo solicitado, y solo para entrenamiento, dejando la inferencia para el silicio nacional. El 14 de julio el subsecretario Jeffrey Kessler resumió ante el Congreso lo que había llegado realmente a China: «una cantidad de chips muy pequeña, o sea, trivial».

El precio para Nvidia es visible en sus cuentas. En el trimestre cerrado el 26 de abril, sus ingresos en China y Hong Kong cayeron a 4.550 millones desde 9.659, del 21,9 % al 5,6 % del total. Sus previsiones para el trimestre siguiente asumen expresamente cero ingresos de cómputo de centro de datos procedentes de China. Brookings lo formula sin anestesia: las empresas estadounidenses de chips «tienen exactamente cero cuota del mercado de chips de IA en China y ninguna perspectiva de recuperar su antigua posición dominante».

Lo que China ha puesto encima de la mesa

Pekín no se ha limitado a rechazar compras. El 22 de junio incluyó a diez entidades estadounidenses en su lista de control de exportaciones, entre ellas MP Materials y USA Rare Earth, las dos productoras insignia de tierras raras del país: es la primera vez que las apunta directamente. Desde el 1 de julio tiene en vigor un mecanismo de denuncia de infracciones en la exportación de minerales estratégicos. Y el 24 de julio prohibió exportaciones de doble uso a catorce entidades europeas. El paquete de tierras raras de octubre de 2025 —que llegó a incluir provisiones extraterritoriales sobre productos fabricados fuera de China con tecnología china— está suspendido, pero solo hasta el 10 de noviembre de 2026. Esa fecha es la que hay que marcar en el calendario.

Hay además un movimiento nuevo y poco comentado: el 21 de julio se informó de que China estudia controlar la exportación de sus propios modelos de IA, incluyendo impedir que usuarios extranjeros descarguen los pesos. Son consultas, no una norma aprobada, y los pesos ya distribuidos no se pueden recuperar. Pero que el país que ha construido su influencia sobre el código abierto se plantee cerrarlo dice mucho de cómo ha cambiado el tablero.

El contrabando, ya con condenas

La aplicación de las normas ha dejado de ser teórica. El 19 de marzo el Departamento de Justicia acusó al cofundador de Super Micro Yih-Shyan Liaw y a otros dos por desviar a China unos 2.500 millones de dólares en servidores con GPU de Nvidia a través de sociedades pantalla en Malasia y Singapur; la acción cayó un 33 % en una sesión. El 28 de julio Taiwán detuvo a un empleado de Nvidia en una investigación por contrabando de servidores. En Singapur, el caso del grupo Aperia incluye la incautación de una mansión de 55 millones de dólares singapurenses. Y las sanciones administrativas se han disparado: el BIS pasó de 16 millones de dólares en multas en 2024 a 324 millones en 2025, y en 2026 ya lleva el doble que en todo 2025.

Qué mirar en los próximos meses

Si hay una conclusión que ordena todo lo anterior es que los controles de exportación han funcionado en lo que medían y han fallado en lo que importaba. Han conseguido que China tenga muchos menos chips avanzados de los que tendría sin ellos. No han conseguido que China tenga peores modelos: la brecha de capacidad se ha reducido al 2,7 % con una vigésima parte del capital privado. Restringieron el insumo más caro y visible, y el resultado fue una industria obligada a ser eficiente que hoy exporta esa eficiencia al resto del mundo en forma de pesos descargables.

La segunda conclusión es que el eje del conflicto se ha movido del hardware al acceso. Cuando el chip ya no puede cruzar la frontera, lo que cruza es la sesión remota. La revisión que el BIS abrió el 7 de agosto sobre el alquiler legal de cómputo en el extranjero es el verdadero frente de los próximos meses, y es mucho más difícil de regular que un contenedor en un puerto: implicaría redefinir qué es exportar.

Y la tercera es que en los dos países el Estado ha pasado de observar a intervenir, cada uno a su manera. Washington retira modelos del mercado, exige acceso previo y designa proveedores como riesgo de seguridad nacional. Pekín decide qué chips pueden comprar sus empresas y estudia impedir que sus modelos salgan del país. La era de los compromisos voluntarios se acabó en los dos lados del Pacífico casi al mismo tiempo.

Tres fechas concretas para el calendario. El 10 de noviembre de 2026 expiran a la vez la tregua comercial, la suspensión del paquete chino de tierras raras y la suspensión de la Affiliates Rule estadounidense: es el vencimiento más cargado del año. En septiembre se espera la visita de Xi Jinping a Estados Unidos, y ambas delegaciones trabajan para cerrar entregables antes. Y el 1 de enero de 2027 entran en vigor a la vez la RAISE Act de Nueva York, la ley de auditorías de Illinois y el régimen de decisiones automatizadas de Colorado, lo que convertirá en obligatorio para los laboratorios de frontera algo que hasta ahora era voluntario.

Una advertencia final sobre las cifras de este análisis. Las de capacidad y precio proceden de evaluadores independientes o de documentos oficiales, y las hemos verificado una a una. Pero en la parte de producción de chips chinos las estimaciones públicas se contradicen entre sí por un factor de diez, y en la parte comercial hay episodios —cuántos H200 llegaron realmente a China, por ejemplo— donde las fuentes son directamente incompatibles. Donde el dato no está firme, lo hemos dicho.

Fuentes

Todos los datos de este análisis proceden de documentos oficiales, resultados de empresa, evaluadores independientes o medios de referencia. Las principales fuentes consultadas son:

Documentos y anuncios oficiales: Anthropic sobre la retirada de Fable 5 y Mythos 5 · Anthropic, Serie H · Anthropic, incidentes en evaluaciones de ciberseguridad · OpenAI, GPT-5.6 · Federal Register, revisión de la política de licencias · BIS, nota de prensa · Nvidia, resultados del primer trimestre fiscal de 2027 · Orden ejecutiva 62 del estado de Nueva York

Evaluadores independientes: Artificial Analysis · Stanford AI Index 2026 · CAISI (NIST) · Hugging Face, State of Open Source

Medios: Reuters, Bloomberg, CNBC, Financial Times, Axios, TechCrunch, SCMP, Caixin, Al Jazeera, NPR, Fortune, Nikkei Asia y TrendForce.

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