Es una escena que se repite cada mes de septiembre, casi como un ritual religioso de la era moderna. Tim Cook sube al escenario en el Apple Park, presenta un dispositivo que cuesta lo mismo (o más) que el sueldo mensual de muchos … españoles y, al día siguiente, las reservas se agotan. Pero hay algo que no cuadra: si miramos fríamente la hoja de especificaciones, notaremos en seguida que, más o menos, los ‘gadgets’ están al mismo nivel que los terminales Android de gama media, y que son mucho más baratos.
Cualquier usuario de dispositivos con el sistema operativo de Google nos dirá, y con razón, que su teléfono de 400 euros tiene más memoria RAM que el último iPhone 17. Que su batería tiene muchos más miliamperios que las de Apple. Le recordará que Samsung o Xiaomi montan cámaras de 200 megapíxeles mientras Apple ha tardado años en abandonar los 12 y acaba de estrenar, como quien dice, los 48. Y, por si fuera poco, le señalará también que la inteligencia artificial de Google y OpenAI están a años luz de una Siri que, a menudo, sigue teniendo problemas para poner un temporizador.

Y, aun así, Apple gana. Y no solo eso, sino que arrasa en la gama alta. No en vano, se lleva casi el 80% de los beneficios de toda la industria móvil mundial. ¿Cómo es esto posible? ¿Estamos ante el mayor truco de ilusionismo del marketing moderno o hay algo que la hoja de especificaciones no nos está contando?
La respuesta no es sencilla, y requiere ‘diseccionar’ al gigante de Cupertino desde tres frentes distintos: la ingeniería invisible, la psicología del deseo y el fenómeno de la ‘jaula de oro’.

En un mercado saturado de móviles que prometen la luna y las estrellas, POCO vuelve a hacer lo que mejor sabe: sacudir el tablero con una propuesta agresiva buscando hacerse un hueco en la gama media. Con ese objetivo, la empresa ha presentado su nuevo … F8 Pro un dispositivo que está cerca de competir con los ‘smartphones’ de gama alta ofreciendo mucho por menos dinero del que suele ser habitual. ¿Será que lo consigue?
El terminal integra el chip Snapdragon 8 Elite, lo mejor en Android, una versión optimizada que no solo permite mover juegos con soltura, sino que mantiene estabilidad térmica y consumo gracias al sistema de refrigeración LiquidCool con IceLoop 3D de triple capa. Es cierto que estamos en invierno, pero en las pruebas el rendimiento ha sido constante, sin bajadas por picos de temperatura. Nada mal para un móvil que se puede encontrar hasta por menos de 500 euros, lo que lo convierte en el más barato con este procesador de gama alta.

La batería de 6.210 mAh es otro de sus grandes puntos a favor. Con tecnología Silicon-Carbon de nueva generación que ofrece un 20% más de densidad energética. La carga rápida 100 W lleva al móvil del 0 al 100% en apenas 37 minutos, y lo mejor, sin generar calor. Lo que sí hemos echado de menos es la carga inalámbrica, aunque es poco común por este precio.
Lejos de parecer un móvil barato, Xiaomi ha usado vidrio fresado en una sola pieza con marco de aluminio, combinado con bordes microcurvos, que logran esa estética sobria y cuidada. En la palma de la mano, el dispositivo recuerda a algunas versiones del iPhone. Lo único que no nos convence son esos cuatro objetivos pequeños en la parte trasera, que por alguna razón siempre nos recuerdan a una gama más baja. Además, es resistente al agua y al polvo IP68.
La pantalla, de 6,59 pulgadas, usa un nuevo panel POCO HyperRGB con resolución 1.5K, frecuencia adaptativa a 120Hz, y brillo máximo de 3.500 nits. Obviamente no es el más brillante, pero ofrece suficiente visibilidad en el exterior. Pero lo más interesante es su uso de PWM a 3.840 Hz, lo que reduce significativamente la fatiga visual en uso prolongado, algo que ni Apple ni Samsung han resuelto del todo.

La cámara cumple

En la fotografía el F8 Pro cumple con nota, teniendo en cuenta el precio del que estamos hablando. Integra un sensor principal de 50 MP con OIS, por ponerle una pega, la sensación es que tiende a sobresaturar los colores, aunque hay mucha gente a la que eso le gusta.

Imagen capturada con la cámara principal

ABC

Por primera vez en la línea Pro, contamos con un teleobjetivo con zoom óptico 2.5x y hasta 5x sin pérdida. Ofrece resultados correctos, sobre todo pensando en ese equivalente a 60 mm para retrato; eso sí, la diferencia de calidad entre el objetivo principal y el óptico se percibe a la legua, por ejemplo, apuntando a un amanecer, en cuanto hacemos 2x, los colores se atenúan hasta casi desaparecer. El gran angular es casi testimonial, funciona sí, pero de los tres objetivos es de lejos el peor.

Imagen a 5X

ABC

¿Merece la pena?

Xiaomi sabe quién es el comprador de su POCO F8 Pro y ha cerrado una alianza con Bose para implementar un sistema de sonido afinado profesionalmente. Y se nota. Suena mucho mejor que la mayoría de sus rivales, incluso algunos más caros.
Respecto al sistema operativo, lleva Xiaomi HyperOS 3 con funciones como AI Writing, y la tecnología de conectividad inteligente Xiaomi Astral Communication, una interfaz cuidada que no necesita una curva de aprendizaje. Lo malo, como nos tiene acostumbrados Xiaomi, es que el móvil está lleno de ‘bloatware’, que son esas aplicaciones innecesarias que ya vienen instaladas de serie. Y toca borrar y borrar nada más encender el teléfono.
El POCO F8 Pro es, sencillamente, un ‘casi’ gama alta camuflado de móvil de 419 euros. Lo tiene todo: un diseño que se siente premium, un gran procesador, una batería de nueva generación y una cámara con zoom impropia de su rango de precio.

Apple sigue trabajando en añadir nuevas funcionalidades a sus dispositivos del futuro. Recientemente, el medio especializado ‘9to5Mac’ se ha hecho eco de un nuevo estudio desarrollado por investigadores de la empresa afincada en Cupertino que podría permitir que, en el futuro, los AirPods sean … capaces de detectar señales del cerebro del usuario. Aunque esta tecnología aún es experimental, la empresa estaría explorando la posibilidad de incorporar capacidades como el seguimiento del sueño.
La tecnología en cuestión se basa en una técnica llamada Ear‑EEG (electroencefalografía desde el canal auditivo), que permitiría a los AirPods captar señales eléctricas del cerebro. En este estudio, los investigadores crearon una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir, con una alta precisión, el momento exacto en que se producen ciertos segmentos de actividad cerebral. Lo destacable es que, para lograr esto, la IA logró interpretar datos sin procesar y sin etiquetar, lo que marca un avance significativo en la capacidad de los dispositivos para aprender patrones cerebrales de forma autónoma.

Aunque la posibilidad de que los AirPods puedan detectar señales cerebrales y ofrecer funciones como el monitoreo del sueño suena prometedora, es importante tener en cuenta que la implementación de esta tecnología plantea varios desafíos. Uno de los principales obstáculos es la precisión de las señales captadas mediante esta técnica. Ya que aquí se utilizan sensores en el oído en lugar de la cabeza, que es lo habitual, la calidad de la señal podría verse afectada por factores como el movimiento o el ruido externo. Esto podría limitar la capacidad de los dispositivos para captar datos cerebrales con suficiente fidelidad.
Además, el uso de señales cerebrales plantea importantes cuestiones éticas y de privacidad. El monitoreo constante de la actividad cerebral podría generar preocupaciones sobre el manejo y almacenamiento de datos tan sensibles. Apple, al igual que otras empresas en el sector, deberá asegurarse de que los usuarios comprendan cómo se recogen y utilizan estos datos, y ofrecer garantías sobre la seguridad y la protección de la información personal.

Los seguidores del escritor y dibujante estadounidense Dr. Seuss se sabrán de memoria las estrofas clave de su cuento infantil ‘Huevos verdes y jamón’.Sam-I-Am.los huevos verdes … y el jamón.
Para aquellos que nunca han tenido que leer un cuento antes de dormir, permítanme explicarles.

Una pequeña criatura indomable, Sam-I-Am (Juan Ramón, en la versión española), se pasa todo el libro ofreciendo huevos verdes con jamón —a primera vista, un plato poco apetecible— a una criatura más grande, escéptica y cada vez más irascible. Con cada página, la oferta se vuelve más elaborada. ¿Te gustaría comerlos en un barco? ¿Con una cabra? ¿Bajo la lluvia? ¿En un tren? Seguro que hay algún contexto en el que los huevos verdes pueden resultar apetecibles. Cuando Sam se sale con la suya, su desventurada víctima se encuentra en una escena caótica.
Si lo piensas bien, a menudo hay alguien llamado Sam que intenta venderte algo que inicialmente no quieres. En la década de 1920, según aprendí en el libro ‘1929: Inside the Greatest Crash in Wall Street History—and How It Shattered a Nation’, de Andrew Ross Sorkin, fue un artículo de Sam Crowther, titulado ‘Everybody Ought to Be Rich’ (‘Todo el mundo debería ser rico’), el que exhortó a las amas de casa a comprar acciones a crédito. Hace unos años, fue Sam Bankman-Fried con su criptobróker, FTX. En el apogeo de su fama, Bankman-Fried declaró: «Quiero que FTX sea un lugar donde puedas hacer lo que quieras con tu próximo dólar. Puedes comprar bitcoins… Puedes comprar un plátano». Y también podrías haber comprado huevos verdes y jamón, hasta que FTX reventó y Sam terminó en la cárcel.
Muchas de las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) generativa me recuerdan a los huevos verdes con jamón. Tomemos como ejemplo Sora 2.0 de OpenAI. Con unas pocas indicaciones, se pueden generar vídeos de porno ‘soft’ (suave) con elfos femeninos ligeros de ropa tipo manga. Esta es también una de las formas en que Elon Musk intenta vender Grok de xAI. Pero, ¿por qué querría ver esos vídeos, igual que no me apetece comer huevos verdes con jamón?

La burbuja en cinco etapas

La historia financiera puede ayudarnos aquí. Si no estás seguro de si existe una burbuja de IA, consulta el modelo de cinco etapas del historiador Charles Kindleberger:
1. Desplazamiento: algún cambio en las circunstancias económicas crea nuevas y rentables oportunidades para determinadas empresas.
2. Euforia o exceso de operaciones: se inicia un proceso de retroalimentación en el que el aumento de los beneficios esperados conduce a un rápido crecimiento de los precios de las acciones.
3. Manía o burbuja: la perspectiva de obtener ganancias fáciles atrae a inversores novatos y a estafadores deseosos de defraudarlos.
4. Angustia: los iniciados se dan cuenta de que las ganancias esperadas no pueden justificar el precio ahora exorbitante de las acciones y comienzan a obtener ganancias vendiendo.
5. Repulsión o descrédito: a medida que caen los precios de las acciones, los no iniciados se precipitan hacia la salida, lo que provoca el estallido total de la burbuja.
Actualmente nos encontramos en la fase 3.
Es imposible leer la primera parte de la obra de Sorkin de 1929 sin recordar nuestros propios tiempos. Olvidamos con demasiada facilidad que el auge bursátil de la década de 1920 se sustentaba en las acciones tecnológicas de la época, como Radio Corporation of America (RCA), por ejemplo, la empresa a la vanguardia del nuevo entretenimiento de masas en la radio, el vinilo y el celuloide.
Hoy en día, se nos ofrece algo aún más atractivo que la cornucopia de la era del jazz. Según un proyecto del economista Ezra Karger, cuyo objetivo es predecir el progreso de la IA, más del 18% de las horas de trabajo estadounidenses contarán con la asistencia de la IA en 2030. Diez años más tarde, la IA será tan importante para este siglo como lo fueron la electricidad o el automóvil para el anterior. De hecho, hay una probabilidad entre tres de que la IA vaya a situarse junto a la imprenta como una tecnología que «cambió el curso de la historia de la humanidad».
Incluso si la Inteligencia Artificial no llega a alcanzar ese nivel, Reuters informó la semana pasada de que el 97% de los oyentes no pueden distinguir entre las canciones generadas por IA y las compuestas por humanos. La canción que actualmente encabeza las listas de éxitos country, ‘Walk My Walk’» de Breaking Rust, fue generada por IA, según el periódico ‘Financial Times’.
La IA, o más bien la promesa de la IA, es ahora el principal motor tanto de la economía estadounidense como del mercado de valores. Entre una sexta y dos quintas partes del aumento del Producto Interior Bruto durante el último año se puede atribuir a las inversiones en equipos informáticos y de comunicaciones, incluidos chips, centros de datos, mejoras de la red eléctrica y software de IA.
El columnista del ‘Financial Times’ Ruchir Sharma estima que las empresas de IA representan el 80% de las ganancias de las acciones estadounidenses este año. El bloguero y economista Noah Smith señala que «más de una quinta parte de la capitalización bursátil total del S&P 500 corresponde ahora a solo tres empresas —Nvidia, Microsoft y Apple—, dos de las cuales son básicamente grandes apuestas por la IA». Las llamadas ‘Siete Magníficas’ (esas tres empresas más Alphabet, Amazon, Meta y Tesla) representan más de un tercio de la capitalización bursátil del S&P 500. Los gastos de capital trimestrales de estas empresas superan ahora los 110.000 millones de dólares, aproximadamente tres veces más que hace dos años. Casi dos quintas partes de ese total corresponden a compras por parte de otras empresas de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia.
La analogía habitual con la supuesta burbuja de la IA es la burbuja puntocom de principios de la década de 2000. El contraargumento habitual es que el valor de Nvidia es mucho menor en relación con los beneficios de la empresa que el de Cisco hace 25 años. A diferencia de la mayoría de los demás mercados bursátiles, el crecimiento de la capitalización de Wall Street refleja el aumento de los beneficios, no solo el aumento de las valoraciones.
Además, a finales de de la década de 1990, los gastos de capital, en gran parte destinados a cables de fibra óptica, superaron con creces la demanda de internet. No ocurre lo mismo con la demanda de GPU.
Nvidia no puede satisfacer la demanda impulsada por la IA de capacidad informática adicional. Tampoco puede hacerlo la red eléctrica estadounidense. El hecho de que las facturas de electricidad hayan subido un 7% este año es considerado por algunos comentaristas como una de las consecuencias no deseadas del auge de la inversión en IA.

«Hay una probabilidad de entre tres de que la IA vaya a situarse junto a la imprenta como una tecnología que cambió el curso de la historia de la humanidad»

A esto hay que añadir la gran velocidad de adopción de la IA. Cada semana se envían más de 18.000 millones de mensajes a ChatGPT. La tasa de adopción es mucho mayor que la de la World Wide Web en la década de 1990.
En resumen, la IA está cambiando la economía de la década de 2020 más rápidamente que internet cambió la economía de la década de 1990. Un artículo publicado en agosto muestra que, desde la adopción generalizada de la IA, los trabajadores de entre 22 y 25 años en las profesiones más expuestas a la IA (como los servicios jurídicos) «han experimentado un descenso relativo del 13% en el empleo, incluso después de controlar las perturbaciones a nivel de empresa». Si hablas con cualquier persona del sector de la banca de inversión, te dirá que se están recortando sus programas de contratación de analistas principiantes.

El ferrocarril del siglo XIX

Por todas estas razones, los ferrocarriles del siglo XIX pueden ser una mejor analogía con la IA que las telecomunicaciones de la década de 1990. Si pensamos en los gastos de capital actuales en centros de datos como los gastos de capital en ferrocarriles hace 150 años. Y ahí está el problema. Dos cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo: a) los centros de datos que alimentan la IA podrían ser una inversión tan rentable económicamente como los ferrocarriles, y b) aún podríamos experimentar al menos una caída de la bolsa en el camino hacia su adopción generalizada.
Entre 1873 y 1893, los inversores en ferrocarriles se dieron cuenta de que el rendimiento de sus gastos de capital no sería tan rápido como habían previsto anteriormente. Si los inversores en IA se dan cuenta de lo mismo, o de que los rendimientos no se acumularán en las empresas que realizan todas las inversiones de gran envergadura, es probable que se produzca una caída. Además, la historia nos dice que el impacto económico será proporcionalmente mayor en función de la cantidad de gastos de capital que se financien con deuda, en contraposición al capital social o al flujo de caja procedente de otras fuentes.
Las empresas más grandes —Microsoft, Amazon, Meta y Alphabet— pueden financiar la mayor parte de sus gastos de capital con su flujo de caja. Y es probable que sigan invirtiendo en Nvidia, siempre y cuando el diseño de chips y el software de Jensen Huang sigan siendo de vanguardia. Pero OpenAI es otra cuestión.
Según el periódico ‘The Wall Street Journal’, Sam Altman «recientemente dijo a los empleados que OpenAI quería construir 250 gigavatios de nueva capacidad informática para 2033… Un plan que costaría más de 10 billones de dólares según los estándares actuales». Eso equivaldría a un tercio del consumo máximo actual de energía en Estados Unidos.
Sin embargo, OpenAI no tiene ni diez años. Su producto estrella, ChatGPT, solo tiene tres años, y su tasa de consumo (la cantidad de dinero que pierde cada trimestre) puede ser la más alta de la historia. ¿Cómo propone Altman pagar los 250 gigavatios de nueva capacidad informática? La respuesta es solo en parte mediante préstamos bancarios (4.000 millones de dólares hasta la fecha). Pero el resto implica una deuda de otro tipo, de casi todos los demás participantes en el juego de la IA.
Altman ha firmado un contrato de nube por valor de 22.400 millones de dólares con CoreWeave. Ha firmado un acuerdo por valor de 38.000 millones de dólares con Amazon Web Services. Ha acordado comprar los chips personalizados y los equipos de red de Broadcom. El único inconveniente es que «OpenAI no está en condiciones de asumir ninguno de estos compromisos», como declaró un analista al ‘Financial Times’ el mes pasado. ¿Por qué? Porque, aunque Altman afirma que los ingresos anualizados de la empresa son «muy superiores» a los 13.000 millones de dólares, pero sus pérdidas en el último trimestre ascendieron a 12.000 millones. La afirmación de la empresa de que los ingresos crecerán hasta los 100.000 millones de dólares en 2028 parece poco plausible. Sin duda, sería algo sin precedentes.

peradores trabajando en Wall Street, en Nueva York. Octubre de 1929 marcó el comienzo del desplome bursátil de 1929 y de una tormenta financiera universal tras una década de excesos, que se compara con la crisis a la que puede derivar la burbuja de IA

afp

Parte de la financiación de OpenAI proviene de Microsoft, con quien tiene un acuerdo de reparto de ingresos. También hay acuerdos con Google y Nvidia. Quizás la parte más importante proviene de Oracle, de Larry Ellison, una de las partes del Proyecto Stargate, una empresa conjunta anunciada en enero para invertir 500.000 millones de dólares en infraestructura de IA para OpenAI. Otros participantes son SoftBank y la empresa de inversión MGX.
Estos acuerdos son complejos. El suscrito entre Nvidia y OpenAI, por ejemplo, implica un compromiso por parte de Nvidia de alquilar hasta cinco millones de sus chips a OpenAI. A cambio, Nvidia invertirá hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI a lo largo del tiempo para ayudar a la empresa a pagar los chips. De este modo, Nvidia actúa tanto como inversor como proveedor de OpenAI.

Duros competidores
Gemini, de Google, está ganando terreno rápidamente en el mercado de la IA generativa. Y Anthropic supera a OpenAI en IA empresarial

Del mismo modo, OpenAI podría tener que pagar más de 20.000 millones de dólares a CoreWeave, pero también es propietaria de parte de CoreWeave, «tras haber realizado una inversión de capital de 350 millones de dólares en la empresa antes de su oferta pública inicial».
Otros acuerdos implican una financiación circular similar. El término de ‘Wall Street’ para definir esto es ‘roundabouting’. También viene a la mente la expresión ‘castillo de naipes’, ya que es evidente que cualquier cosa que provocara una corrección significativa del mercado de valores plantearía graves problemas para la estabilidad de esta estructura.

China entra en la ecuación

¿Qué podría llevar a los inversores a revisar a la baja sus expectativas sobre el dinero que se puede ganar con la IA generativa?
Se me ocurren cuatro buenas razones para la decepción:
1. La constatación de que ChatGPT es más una mejora de la búsqueda en Google que un milagro que aumenta la productividad. La mayor parte del uso de ChatGPT corresponde a personas que buscan orientación práctica, información o ayuda técnica. Por el contrario, según un estudio del Massachusetts Institute of Technology (MIT), el 95% de las organizaciones no obtienen ningún rendimiento de sus inversiones en IA. Esto se debe a que los empleados la utilizan para generar lo que la Harvard Business Review ha denominado ‘workslop’, es decir, verborrea generada por IA.

72,3%
es la cuota actual de OpenAI en el mercado de la IA generativa.

2. OpenAI tiene una dura competencia. Hace un año, su cuota en el mercado de la IA generativa era del 86,6%. Hoy en día es del 72,3%. Gemini, de Google, está ganando terreno rápidamente. Y Anthropic está superando a OpenAI en lo que respecta a la IA empresarial.
3. Todos los actores estadounidenses del sector de la IA se enfrentan a la competencia de los modelos de código abierto de China, que han superado rápidamente a sus homólogos estadounidenses en cuanto a adopción mundial. Cada vez más empresas estadounidenses, como Airbnb, están utilizando discretamente los modelos chinos porque son baratos. Cuando Huang afirma al ‘Financial Times’ que «China va a ganar la carrera de la IA», parece una mala noticia para Sam-I-Am.
4. Si las GPU sirven implícitamente como garantía para la deuda de la IA, eso también es un posible quebradero de cabeza. A diferencia de los ferrocarriles, las GPU son activos de corta duración con una vida útil de quizás cinco años. ¿O son ocho? ¿O dos? Nadie lo sabe.
Como dije, una leve decepción puede provocar una caída incluso cuando la tecnología es impresionante, o incluso si la inversión finalmente vale la pena para la sociedad en su conjunto. Eso fue un escaso consuelo para aquellos que perdieron hasta la camisa en valores ferroviarios en 1873 y 1893. Hasta qué punto una venta masiva de acciones hoy en día causaría una conmoción más amplia, incluso una recesión, depende del alcance del contagio financiero.

El papel de Oracle

Entra en escena Oracle, que tiene alrededor de 96.000 millones de dólares de deuda a largo plazo, frente a los 75.000 millones de hace un año, con un total potencial de 290.000 millones para 2028, según Morgan Stanley. El ratio deuda-capital de Oracle se ha disparado hasta el 500%, frente al 50% de Amazon y el 30% de Microsoft. El precio de los ‘swaps de incumplimiento crediticio’ de Oracle (un derivado que se compra para protegerse contra el incumplimiento de una empresa en el pago de sus deudas) se ha duplicado desde septiembre.
Todo va bien, muy bien, en las condiciones financieras actuales, que son tan favorables como lo han sido en los últimos tres años. Pero hay que preguntarse: ¿están volviendo los años veinte para reclamar su historia financiera?
Sin duda, cuando leo en ‘The Wall Street Journal’ que «el destino de las mayores empresas de semiconductores y nube del mundo —y de amplios sectores de la economía estadounidense— [está ligado] a OpenAI, lo que la convierte en esencia en demasiado grande para quebrar», solo tengo una respuesta:
No me gustan,
Sam-I-Am.
No me gustan
los huevos verdes con jamón.