MIT SEAL, OpenAI + Broadcom $7T en chips, y Google Veo 3.1: La IA que se auto-mejora ya es realidad

Buenos días, Builder 🚀

Hoy es un día histórico para la IA: MIT acaba de liberar SEAL, una técnica que permite a los modelos mejorarse a sí mismos sin intervención humana. Mientras tanto, OpenAI anuncia inversión de $7 billones en chips propios con Broadcom, y la comunidad debate si estamos ante una burbuja o el inicio de algo masivo. Prepárate porque esto cambia las reglas del juego.

• 🧠 MIT SEAL: Modelos que se auto-mejoran generando su propio entrenamiento (código abierto bajo licencia MIT)
• 🎯 OpenAI + Broadcom: $7B en chips propios para desplegar 10 gigawatts de infraestructura IA
• 💭 ¿Burbuja o Boom?: Análisis profundo de 5 métricas clave para saber si estamos en burbuja
• Herramientas del Día: nanochat ($100 ChatGPT) y MAI-Image-1 (Microsoft top 10 LMArena)
• Radar: Tutorial Anthropic, Veo 3.1 primeras muestras, embeddings baratos, y filtración de Gemini 3

Investigadores del MIT Improbable AI Lab han desarrollado SEAL (Self-Adapting LLMs), una técnica que permite a los modelos de lenguaje generarse su propio entrenamiento sintético y mejorar de forma autónoma. El código está disponible en GitHub bajo licencia MIT (uso comercial permitido). En pruebas, SEAL superó a datos sintéticos generados por GPT-4.1, mejorando precisión de 33.5% a 47% en SQuAD y de 20% a 72.5% en el benchmark ARC. Esto marca el fin de la era de «pesos congelados» y abre la puerta a modelos que evolucionan constantemente.

• Arquitectura de doble bucle: El bucle interno hace ajuste fino supervisado, el bucle externo usa aprendizaje por refuerzo para refinar qué editar
• Rendimiento impresionante: +40% de mejora en recuperación factual, supera a GPT-4.1 en generación de datos sintéticos
• Escalabilidad probada: Modelos más grandes = mejor auto-adaptación (similar a estudiantes mejorando técnicas de estudio)
• Usa LoRA: Ajuste fino eficiente sin actualizar todos los parámetros, permite experimentación rápida y bajo costo
• Problema: Olvido catastrófico: Nuevas actualizaciones pueden degradar el rendimiento anterior (se mitiga con aprendizaje por refuerzo mejor que ajuste supervisado estándar)
• Sobrecarga computacional: Evaluar cada auto-edición toma 30-45 segundos (vs segundos en aprendizaje por refuerzo tradicional)

Si tus modelos personalizados se quedan obsoletos rápido, SEAL te permite mantenerlos actualizados sin depender de equipos externos. En dominios especializados (legal, médico, finanzas) donde los datos nuevos aparecen constantemente, esto cambia las reglas del juego. Además, a medida que el texto público web se satura y el escalado tradicional se topa con límites de datos, enfoques auto-dirigidos como SEAL pueden ser críticos para seguir mejorando los modelos. GPT-6 podría adoptar esta arquitectura según especulaciones de la comunidad IA.

1. Descarga el código de GitHub (jyopari.github.io/posts/seal) y experimenta con tus propios conjuntos de datos
2. Si tienes modelos ajustados que se degradan con el tiempo, prueba SEAL en un entorno controlado
3. Lee el artículo actualizado (NeurIPS 2025) para entender las limitaciones antes de usar en producción
4. Monitorea si OpenAI/Anthropic adoptan técnicas similares en próximas versiones (indicador de madurez)

Modelos agénticos que aprenden continuamente de sus propias interacciones, similar a cómo los humanos refinan conocimiento con práctica. El próximo paso será combinar SEAL con aprendizaje de funciones de recompensa para que el modelo aprenda no solo datos de entrenamiento sino también qué optimizar. Esto acerca la visión de sistemas que se auto-preentrenan y aprenden de forma continua en entornos cambiantes.

OpenAI y Broadcom anunciaron una colaboración estratégica multi-año para co-desarrollar 10 gigawatts de aceleradores IA personalizados diseñados por OpenAI. Los despliegues comenzarán en el segundo semestre de 2026 y completarán a finales de 2029. Los racks incluirán soluciones Ethernet y conectividad de Broadcom, escalados completamente con redes de extremo a extremo. OpenAI diseña los chips y sistemas, integrando directamente en hardware los aprendizajes de modelos frontera y productos, desbloqueando nuevos niveles de capacidad e inteligencia. Esto refuerza la importancia de aceleradores personalizados + Ethernet estándar vs. alternativas propietarias.

• 10 gigawatts: Suficiente para alimentar infraestructura masiva que soporte el camino hacia AGI según Sam Altman
• Calendario de despliegue: Segundo semestre 2026 inicio, finalización 2029 (3+ años de lanzamiento progresivo)
• Arquitectura: Chips personalizados OpenAI + Ethernet Broadcom + PCIe + conectividad óptica de extremo a extremo
• Por qué chips personalizados: Integrar aprendizajes de GPT-5, o3, Sora directamente en silicio = eficiencia máxima
• Ethernet gana: Confirma que Ethernet para escalado ascendente/descendente es el estándar de facto vs. InfiniBand u otros propietarios
• 800M+ usuarios semanales: ChatGPT + adopción empresarial masiva justifica inversión multimillonaria

OpenAI no quiere depender de las hojas de ruta de NVIDIA. Si tus cargas de trabajo son específicas (embeddings, inferencia con contexto largo, multimodal), el silicio personalizado puede reducir costos 50-70% vs. GPUs genéricas. Esto también señala que la carrera por AGI requiere control total de la pila (modelo + hardware + datos). Para emprendedores: observa qué APIs/capacidades lanza OpenAI en 2026-2027 porque estarán optimizadas para estos chips. Si planeas infraestructura propia, considera que Ethernet está ganando sobre alternativas propietarias (menor dependencia del proveedor).

1. Escucha el OpenAI Podcast ep.8 con Sam Altman, Greg Brockman, Hock Tan (Broadcom) y Charlie Kawwas para detalles técnicos
2. Si usas OpenAI API intensivamente, proyecta que los precios podrían bajar 30-50% después de 2026 con chips personalizados
3. Evalúa si tus modelos propios se beneficiarían de ASICs/FPGAs personalizados (consulta con Broadcom si tienes escala)
4. Monitorea anuncios similares de Anthropic/Google (indicador de mercantilización de inferencia IA)

Integración vertical desde modelo hasta silicio. Los grandes laboratorios (OpenAI, Google, Meta) están diseñando chips propios para optimizar sus arquitecturas específicas. Esto fragmenta el mercado: NVIDIA domina GPUs generales, pero ASICs personalizados dominarán la inferencia a escala. Para empresas emergentes, esto crea oportunidad de mercados de «chiplets» donde puedas alquilar aceleradores especializados según tu carga de trabajo (embeddings, razonamiento, video). Estilo Ethereum pero para computación.

Azeem Azhar (Exponential View) publica análisis de 20+ horas comparando el auge actual de IA contra burbujas históricas (dot-com, telecomunicaciones años 90, vivienda 2008). Define burbuja como: 50% de caída sostenida 5+ años en acciones + 50% de declive en inversión de capital productivo. Crea panel de 5 indicadores: Presión económica (¿la inversión dobla la economía?), Presión industrial (¿los ingresos justifican la inversión de capital?), Crecimiento de ingresos (¿se está alcanzando?), Calor de valoración (¿excesivamente sobrevalorado?), Calidad de financiación (¿balances fuertes o capital volátil?). Conclusión: IA muestra señales ámbar en varios indicadores pero no rojo completo. Diferencia clave vs. dot-com: los fundamentos SÍ están alcanzando la expectativa.

• Indicador 1 – Presión económica: Las hiperescaladoras doblaron inversión de capital desde ChatGPT. ¿Es suficiente para «doblar la economía»? Todavía no a nivel macro.
• Indicador 2 – Presión industrial: Ingresos creciendo pero no tan rápido como inversión de capital. Proporción preocupante pero no crítica.
• Indicador 3 – Crecimiento de ingresos: ChatGPT genera $2B móvil, Azure AI crece 3x año tras año. Los fundamentos SÍ mejorando rápido.
• Indicador 4 – Calor de valoración: Algunos unicornios sobrevalorados pero no al nivel dot-com (estilo Pets.com). Correcciones saludables.
• Indicador 5 – Calidad de financiación: Las grandes tecnológicas usan balances fuertes (no deuda débil). Eso es muy distinto a 2000 o 2008.
• Contexto histórico: Dot-com colapsó porque los ingresos NUNCA alcanzaron las valoraciones. IA SÍ está viendo adopción real.

Si estás buscando financiación, los inversores te preguntarán si la IA es una burbuja. Este marco te da respuesta basada en datos. Si estás construyendo un producto de IA, necesitas saber si el capital seguirá fluyendo o se secará (adelanto: probablemente sigue pero con más diligencia). Para decisiones de carrera: ¿dejas tu trabajo por una empresa emergente de IA? Este análisis sugiere que sí hay fundamentos sólidos, pero con volatilidad. No es 1999 donde todo explota sin generar valor real. La diferencia clave: las ganancias de productividad de IA son medibles (programación 50% más rápida, servicio al cliente 80% auto-resuelto).

1. Lee el artículo completo (disponible como PDF en Exponential View) y descarga el panel con datos
2. Rastrea los 5 indicadores trimestralmente: si 3+ se ponen en rojo, reduce exposición o protege tu posición
3. Compara inversión de capital de hiperescaladoras (Microsoft, Google, Meta) vs. crecimiento de ingresos IA. Si diverge >2x, alerta.
4. Para presentaciones a inversores: usa este marco para mostrar que entiendes riesgos macro (impulso de credibilidad brutal)

La pregunta no es «¿es burbuja?» sino «¿cuándo consolida?». Dot-com colapsó pero Amazon/Google sobrevivieron y dominaron. Probablemente vemos consolidación 2026-2027 donde muchas «envolturas de IA imitadoras» mueren pero las que generan retorno de inversión real prosperan. El juego es: construir productos que muestren ganancias de productividad medibles AHORA, no promesas de AGI en 2030. Los que tengan economía unitaria sólida antes de la consolidación, ganan.