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Google, Microsoft, Meta y Amazon: el gasto en inteligencia artificial alcanza niveles históricos en 2026

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Las cuatro grandes tecnológicas —Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon— confirmaron en sus resultados del primer trimestre de 2026 una escalada sin precedentes en sus inversiones en inteligencia artificial. Las cuatro compañías esperan invertir hasta 725.000 millones de dólares este año, la mayor parte destinada a infraestructura de IA: centros de datos, chips y equipamiento de redes. Eso representa prácticamente el doble de lo que el mismo grupo gastó en 2025, y supera el PIB de la mayoría de los países del mundo. StatistaFerguson Wellman

Alphabet: el que más convenció a los mercados

Google fue la empresa que mejor recibió el mercado. Alphabet elevó su guía de inversión para todo 2026 a un rango de entre 180.000 y 190.000 millones de dólares, impulsada por un crecimiento del 63% interanual en Google Cloud, que alcanzó los 20.000 millones de dólares en ingresos trimestrales. El backlog del segmento de computación en la nube empresarial alcanzó los 462.000 millones de dólares, casi duplicándose respecto al trimestre anterior. FortuneFortune

Alphabet logró darle a los inversores lo que más querían: evidencia visible de que la IA no es solo un costo, sino que está generando retornos. El CEO Sundar Pichai señaló que los acuerdos corporativos de Gemini 3 incluyen marcas globales como Bosch, Mars y Merck. Las acciones de Alphabet subieron tras el reporte, llevando a Google a su mejor mes en Wall Street desde 2004. MarketWiseCNBC

Microsoft: 190.000 millones y con demanda que supera la oferta

Microsoft reportó ingresos de 82.900 millones de dólares en el tercer trimestre fiscal de 2026, con Azure y otros servicios en la nube creciendo un 40%, y su negocio de IA superando una tasa anual de 37.000 millones de dólares, un 123% más que el año anterior. Windows Forum

La compañía superó los 20 millones de asientos pagos para Microsoft 365 Copilot. El CEO Satya Nadella destacó que el nivel de uso semanal del producto ya es comparable al de Outlook. En cuanto al gasto, Microsoft fijó su capex para el año calendario 2026 en 190.000 millones de dólares. La CFO Amy Hood atribuyó unos 25.000 millones de esa cifra al alza en precios de chips de memoria y otros componentes, y advirtió que la empresa espera seguir con restricciones de capacidad durante todo 2026. CNBCFortune

Meta: la apuesta más arriesgada

Meta elevó su guía de capex para todo 2026 a un rango de entre 125.000 y 145.000 millones de dólares, frente a los 115.000-135.000 millones previstos anteriormente, argumentando mayores precios de componentes y costos adicionales de centros de datos. La reacción del mercado fue negativa: las acciones cayeron aproximadamente un 6% en el mercado after-hours. FortuneGotrade

A diferencia de Google, Microsoft o Amazon, la inversión en IA de Meta es mayormente interna: construye la infraestructura que necesita para sus propios sistemas de recomendación, herramientas publicitarias generativas y sus modelos Llama. Al mismo tiempo que multiplica el gasto en infraestructura, Meta anunció el despido de aproximadamente el 10% de su plantilla, unas 8.000 personas, y dejó de contratar para 6.000 puestos vacantes. TNW | FinanceCNBC

Amazon: el que más gasta, con el flujo de caja más afectado

Amazon proyecta 200.000 millones de dólares en capex para este año, una cifra que su CEO Andy Jassy defendió con convicción: «No vamos a ser conservadores en cómo jugamos esto.» AWS registró ingresos de 37.590 millones de dólares en el trimestre, con un crecimiento del 28% interanual, la tasa más alta en 15 trimestres. Sin embargo, el precio es alto: el flujo de caja libre de Amazon se derrumbó hasta apenas 1.200 millones de dólares, ya que el enorme aumento en infraestructura consumió prácticamente todo su flujo de caja operativo. Ferguson Wellman + 2

¿En qué se invierte todo ese dinero?

La mayor parte del gasto fue hacia la infraestructura de IA: centros de datos, chips, servidores, equipos de redes y la infraestructura de energía y refrigeración necesaria para soportar las cargas de trabajo de inteligencia artificial. En Microsoft, aproximadamente dos tercios del gasto se destina a GPUs y CPUs para atender la demanda de clientes de Azure y potenciar herramientas como M365 Copilot. En el caso de Meta, gran parte va a sus propios chips de silicio desarrollados con Broadcom y a infraestructura de redes personalizadas. MarketWiseFortune

Las ratios de capex sobre ingresos han alcanzado niveles históricamente elevados: Meta se encamina a un capex equivalente al 54% de sus ventas, Microsoft al 47% y Alphabet al 46% en 2026. La pregunta que todos los analistas se hacen es si los retornos podrán escalar al mismo ritmo que los costos. Ferguson Wellman


Fuentes:

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OpenAI presentó este martes en su evento DevDay 2026 a Dots

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OpenAI lanza Dots: la IA que trabaja sola 24/7

OpenAI presentó este martes en su evento DevDay 2026 a Dots, una nueva generación de agentes de inteligencia artificial capaces de operar de forma continua en segundo plano, con su propio ordenador en la nube y conexión a más de 4.000 aplicaciones. Tal como pude observar en la transmisión en directo del evento, el CEO Sam Altman los definió como agentes “always-on” diseñados para perseguir objetivos de manera autónoma, no solo responder consultas. El anuncio marca un salto en la carrera por la IA agente y ya genera fuerte interés en búsquedas.

La compañía describió a los Dots como “agentes notablemente capaces, siempre activos y construidos para manejarlo todo”. Impulsados por el modelo GPT-6 Astra, cada Dot dispone de su propia computadora en la nube, un navegador propio y la capacidad de conectarse a un ecosistema de plugins que supera las 4.000 apps. El usuario puede asignarle un objetivo y el agente continúa trabajando incluso cuando no está interactuando activamente: investiga, analiza datos, prepara documentos, corrige bugs o actualiza propuestas. Es posible abrir en cualquier momento la computadora del Dot para inspeccionar su progreso, y también se puede autorizar el acceso a la propia laptop del usuario. La interacción se realiza a través de ChatGPT (web, desktop y mobile), Slack, Microsoft Teams y, próximamente, mensajes de texto y llamadas de voz. El primer Dot está incluido sin costo adicional en los planes Pro y Business Premium en mercados elegibles, mientras que los usuarios Enterprise pueden habilitarlo mediante un administrador.

Este movimiento se inscribe en una competencia cada vez más intensa por los agentes autónomos. Meta había lanzado semanas antes su propio agente Muse, y otras firmas avanzan en soluciones similares. OpenAI responde con una propuesta orientada tanto al usuario individual de alto consumo como al segmento empresarial, donde prevé “specialist Dots” con identidad propia, credenciales específicas y profundas integraciones en sistemas corporativos. Ya trabaja con Microsoft para integrar estos agentes especializados en los controles de seguridad de Agent 365. En el evento se mostraron ejemplos concretos: un desarrollador que delega el monitoreo de feedback de clientes y la generación de fixes; un científico que actualiza análisis con nuevos datos; o un creador de contenido que automatiza clips, notas y posts. El énfasis estuvo puesto en que el agente aprende las preferencias del usuario con el tiempo y solo actúa de forma proactiva en modo de lectura cuando no hay interacción directa, reservando las acciones sensibles (como cambios de contraseña) a la aprobación explícita del humano.

Para el mercado y los actores involucrados, el lanzamiento refuerza la apuesta de OpenAI por monetizar capacidades de alto valor a través de sus planes pagos más caros, en un momento en que la adopción empresarial de IA generativa sigue creciendo. Los Dots no consumen los límites de uso de ChatGPT en las conversaciones normales, aunque las tareas más pesadas en Codex o ChatGPT Work sí impactan en las cuotas. En el plano de la seguridad, la compañía subrayó salvaguardas adicionales: cada agente opera en un entorno aislado, existen reglas personalizables de aprobación y sistemas de monitoreo que pueden pausar el trabajo ante comportamientos riesgosos. Aun así, el propio Altman y la industria reconocen que el pasaje de chatbots a agentes autónomos eleva los desafíos de control y responsabilidad. En Argentina y la región, donde muchas pymes y profesionales ya incorporan herramientas de IA para ganar productividad en contextos de alta inflación y presión de costos, este tipo de agentes podría acelerar la automatización de tareas rutinarias, aunque el acceso inicial quedará limitado a quienes puedan solventar los planes premium.

Las perspectivas apuntan a una expansión gradual. OpenAI anticipó que con el tiempo se podrán formar equipos de Dots que colaboren entre sí y que se sumarán más usuarios. El interés ya se reflejó en picos de búsquedas asociados al término y al propio DevDay. Si la ejecución cumple con las promesas de autonomía controlada, los Dots podrían transformar la forma en que se delegan proyectos complejos, pasando de una interacción puntual a una relación de trabajo continuo. Quedará por ver cómo se resuelven los dilemas de confianza, costos reales de uso intensivo y regulación a medida que estos agentes se masifiquen.

Fuentes:

OpenAI – Introducing dots: https://openai.com/index/introducing-dots/

TechCrunch – OpenAI launches Dots, its bubbly agentic avatar: https://techcrunch.com/2026/09/29/openai-launches-dots-its-bubbly-agentic-avatar/

Reuters – OpenAI takes on Meta with dots agent in autonomous AI push: https://www.reuters.com/business/openai-takes-meta-with-always-on-dots-agent-enterprise-ai-push-2026-09-29/

The Verge – OpenAI launches Dots, its Muse competitor: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1002033/openai-dots-launch-muse-competitor

WIRED – OpenAI’s Dots Are Always-On AI Agents—and Its Answer to Meta’s Muse: https://www.wired.com/story/openai-dots-always-on-ai-agents-that-proactively-help/

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Bancos y computación cuántica: Goldman se retira, JPMorgan sigue

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Más de 15 bancos globales tienen programas cuánticos, pero ninguno los usa en operaciones reales. La diferencia entre quienes abandonan y quienes redoblan la apuesta muestra cuánto falta para que la tecnología rinda en las finanzas.

Más de 15 bancos globales, entre ellos JPMorgan, Goldman Sachs, BBVA, Barclays, BNP Paribas y HSBC, tienen programas de investigación cuántica en optimización de portafolios, riesgo, derivados, fraude y simulaciones Monte Carlo, y ninguno ha desplegado sistemas listos para producción en operaciones en vivo. Ese es el punto de partida de un sector que invierte en talento y alianzas con IBM, Quantinuum, Pasqal, Multiverse Computing e IonQ, pero todavía no traduce esa inversión en resultados operativos. La distancia entre el entusiasmo y la realidad se hizo visible en abril de 2026, cuando Bloomberg describió el quiebre entre dos gigantes de Wall Street: Goldman Sachs redujo sus esfuerzos cuánticos tras concluir que las aplicaciones prácticas eran inalcanzables con el hardware actual, mientras JPMorgan siguió invirtiendo. The Quantum InsiderSeeking Alpha

La historia de Goldman es la más reveladora. Hace unos tres años, según el relato de Bloomberg, el banco había reunido un puñado de científicos especializados y se había asociado con Amazon para explorar cómo mejorar los retornos de sus clientes más ricos. La conclusión fue un balde de agua fría: sus investigadores calcularon que tendrían que correr un algoritmo durante millones de años y que el procesador necesitaría al menos 8 millones de qubits lógicos. El equipo terminó desarmándose en medio de un amplio programa de recorte de costos. Conviene no mezclar esa cifra con otras que circulan. El trabajo técnico de Goldman sobre valuación de derivados, hecho junto a IBM, estimó unos 7.500 qubits lógicos, una profundidad de 46 millones de puertas T y un reloj lógico de 10 MHz para lograr ventaja cuántica, y la versión publicada en la revista Quantum habla de unos 8.000 qubits lógicos. Ese cálculo se achicó después: un paper de 2023 de investigadores del propio banco redujo las puertas T unas 16 veces y los qubits lógicos unas 4 veces, y estimó que la ventaja requeriría 4.700 qubits lógicos y dispositivos capaces de ejecutar mil millones de puertas T a 45 MHz. La lectura es que las cuentas mejoran con cada avance algorítmico, pero el cuello de botella sigue siendo el hardware: qubits corregidos de errores y velocidad de ejecución que hoy no existen. Wall Street’s Quantum Computing Divide: Goldman Retreats, JPMorgan Invests – Bloomberg +4

En la vereda opuesta está JPMorgan. El banco mantiene un equipo de más de 50 físicos, matemáticos e informáticos que exploran usos que van de la criptografía al aprendizaje automático. Probó formas de analizar grandes conjuntos de datos con procesadores de Quantinuum, trabajó con Amazon en algoritmos para carteras más diversificadas y espera que aplicaciones útiles empiecen a aparecer en los próximos años, aunque admite que el hardware es la limitación principal. Su resultado más visible no es de trading sino de criptografía: en marzo de 2025 publicó en la revista Nature, junto a Quantinuum y laboratorios nacionales de Estados Unidos, la primera demostración de aleatoriedad certificada con una computadora cuántica. Se usó el sistema H2 de 56 qubits y la certificación se validó con más de 1,1 exaflops de cómputo clásico. Es un avance real, aunque todavía lejos de valuar un derivado o armar un portafolio. Entre los demás bancos, según Bloomberg, UBS capacita a sus analistas en fundamentos cuánticos, mientras BBVA y Crédit Agricole prueban casos puntuales como optimización de portafolios y análisis de crédito. Goldman Sachs and JPMorgan Chart Radically Different Courses on Quantum Computing’s Wall Street Future — BigGo Finance +3

El caso que más se acercó a un resultado con datos reales fue el de HSBC e IBM. En septiembre de 2025, el banco informó una mejora de hasta 34% en la predicción de la probabilidad de que una operación de bonos corporativos se ejecute al precio cotizado, usando datos de escala productiva. Pero el resultado abrió más preguntas que certezas: los propios investigadores reconocieron que la magnitud de la ganancia sigue sin explicarse del todo con la teoría actual, y especialistas sugirieron que un método clásico conocido podría replicar el efecto del ruido del equipo de IBM. La discusión ilustra el riesgo de leer como «ventaja cuántica» cualquier mejora en datos ruidosos. El mismo cuidado corresponde con las propuestas que se acercan a las finanzas desde otro lado: la firma QuantLase, de Abu Dhabi, informó pruebas de su plataforma de computación con luz (fotónica, no cuántica en sentido estricto) con siete datasets bursátiles, pero su relato no ofrece resultados numéricos de precisión ni establece una ventaja sobre los métodos convencionales, y un whitepaper no equivale a una publicación con revisión de pares. HSBC and IBM Demonstrate Quantum-Enabled Algorithmic Trading with up to 34% Improvement – Quantum Computing Report +3

Mientras la ventaja de cómputo espera hardware, la presión más inmediata para los bancos es la seguridad. Un informe del Foro Económico Mundial del 10 de septiembre de 2026 plantea que algunos bancos están pasando de estrategias «a prueba de cuántica» a estrategias «potenciadas por cuántica», y que la escasez de talento especializado es una preocupación seria. El mismo texto atribuye a la entidad turca Yapı Kredi haber resuelto en siete segundos un problema de análisis de riesgo que antes demandaba años, un dato que conviene tomar con cautela hasta que haya detalles verificables. En el frente defensivo, el Grupo de Expertos Cibernéticos del G7 adoptó en enero de 2026 una hoja de ruta para la transición a la criptografía poscuántica, y desde el sector advierten que las entidades no deberían esperar a que existan sistemas cuánticos potentes, porque para parte de sus datos podría ser tarde. Para el lector argentino, el mensaje práctico es doble: no hay señales de que la cuántica vaya a cambiar el trading ni la valuación de instrumentos en el corto plazo, pero sí importa seguir la agenda de seguridad y la migración criptográfica que van a exigir los reguladores y los proveedores tecnológicos del sistema financiero. En las fuentes consultadas no aparecen programas cuánticos de bancos argentinos. For banks, quantum computing is both a threat to security and a chance to build resilience | World Economic Forum +2

De cara a los próximos años, la pregunta para los bancos deja de ser si la tecnología funciona y pasa a ser cuánto cuesta esperar. Goldman decidió que la cuenta no cierra y recortó; JPMorgan paga una prima para tener equipos y experiencia el día que el hardware madure; el resto va probando casos acotados. Nadie ha demostrado todavía cuál de las dos posturas resultará acertada, y las cifras de recursos, que bajaron con cada mejora algorítmica, muestran que el horizonte puede acortarse sin dejar de estar lejos.

Fuentes:
The Quantum Insider (15 bancos globales con programas cuánticos): https://thequantuminsider.com/2026/03/27/15-plus-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/
Bloomberg (Goldman se retira, JPMorgan invierte): https://www.bloomberg.com/news/features/2026-04-26/wall-street-s-quantum-computing-divide-goldman-retreats-jpmorgan-invests
Bloomberg Law: https://news.bloomberglaw.com/banking-law/goldman-jpmorgan-take-divergent-paths-in-quantum-computing-race
NewFortuneTimes (resumen del reportaje de Bloomberg): https://www.newfortunetimes.com/quantum-computing-faces-reality-check-as-banks-take-different-paths/
Seeking Alpha: https://seekingalpha.com/news/4579764-wall-street-s-quantum-dream-meets-reality-as-banks-diverge
David A. Bader (extractos del reportaje): https://davidbader.net/post/20260426-bloomberg/
BigGo Finance: https://finance.biggo.com/news/7cE70J0BmHHDnbgyN2ab
Finadium (estimación de recursos de Goldman): https://finadium.com/goldman-sachs-threshold-for-quantum-advantage-in-derivative-pricing/
Quantum (paper de Goldman, 2021): https://quantum-journal.org/papers/q-2021-06-01-463/
arXiv (Derivative Pricing using Quantum Signal Processing): https://arxiv.org/abs/2307.14310
JPMorganChase (aleatoriedad certificada): https://www.jpmorganchase.com/about/technology/blog/certified-randomness1
The Quantum Insider (aleatoriedad certificada): https://thequantuminsider.com/2025/03/26/joint-research-team-achieves-certified-quantum-randomness-makes-once-theoretical-experiments-into-real-world-quantum-computing-uses/
HSBC (comunicado del ensayo con IBM): https://www.hsbc.com/news-and-views/news/media-releases/2025/hsbc-demonstrates-worlds-first-known-quantum-enabled-algorithmic-trading-with-ibm
The Quantum Insider (análisis del estudio HSBC-IBM): https://thequantuminsider.com/2025/09/28/bond-trading-quantum-bond-trading-a-deeper-look-at-hsbc-and-ibms-bond-trading-study/
Global Trading (críticas al resultado de HSBC): https://www.globaltrading.net/experts-pour-cold-water-on-hsbc-quantum-computing-breakthrough/
The Quantum Insider (QuantLase): https://thequantuminsider.com/2026/09/30/quantlase-tests-photonic-computing-platform-on-financial-market-data/
Foro Económico Mundial: https://www.weforum.org/stories/financial-and-monetary-systems/quantum-computing-for-banks-both-threat-and-opportunity/
finews (Q-Day y criptografía poscuántica): https://www.finews.com/news/english-news/73519-banks-quantum-problem-q-day-post-quantum-cryptography-cybersecurity
Banking.Vision (hoja de ruta del G7): https://banking.vision/en/the-year-of-quantum-computing

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BHP se quedó con El Seguro, el proyecto de cobre insignia de Mendoza en Malargüe

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Impulsa Mendoza adjudicó el concurso a Cerro Quebrado S.A., del grupo BHP. Es un contrato de exploración con opción de compra que todavía no está firmado.

El Directorio de Impulsa Mendoza adjudicó el proyecto de cobre El Seguro, en Malargüe, a Cerro Quebrado S.A., compañía del grupo BHP. La decisión fue unánime, tras analizar la propuesta del único oferente, en el marco del Concurso Público N° 2/2026. Mendoza TodayMDZ Online

Qué se adjudicó y qué no. No se trata de una venta directa. El acuerdo apunta a un contrato de exploración con opción de compra, que aún no está firmado y cuyos términos específicos restan definirse. Ese contrato fijará las condiciones de los nuevos trabajos para medir el potencial geológico y, recién después, la empresa podría avanzar con la adquisición de las propiedades. La mayor minera de cobre del mundo se queda con un proyecto clave en Mendoza – Diario Mendoza Today +2

El proyecto. El Seguro está en el oeste de Malargüe y comprende tres propiedades mineras: Fausto, Gitana y El Yeso. El sector lo considera el proyecto insignia de la gestión de Alfredo Cornejo. Cuenta con Declaración de Impacto Ambiental para la etapa de exploración. Durante los últimos dos años, Impulsa financió trabajos de exploración para reducir el riesgo geológico. El gigante mundial del cobre BHP se quedó con El Seguro, el proyecto minero insignia del Gobierno · Examedia +3

Por qué se puso a la venta. La venta forma parte del nuevo plan de la empresa estatal, que apunta a ser una «aceleradora» de proyectos antes que una desarrolladora. MDZ Online

BHP en Mendoza. BHP es la mayor productora mundial de cobre. Su llegada a la minería mendocina se había marcado con la alianza con Kobrea. Kobrea reúne siete propiedades de cobre en Malargüe. El gigante mundial del cobre BHP se quedó con El Seguro, el proyecto minero insignia del Gobierno · Examedia +2

El contexto. Hoy hay 69 proyectos con declaraciones aprobadas y otros 71 en evaluación en el Malargüe Distrito Minero Occidental, mientras avanza el Distrito Minero Mendoza Norte. Mendoza Today

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