Radar IA — 18 de septiembre de 2026 | El capital vuelve a dispararse hacia la infraestructura, Claude ya ayuda a construir su sucesor y la IA entra de lleno en la ciberseguridad ofensiva
El día deja una lectura especialmente clara para empresas e inversores: la economía de la IA está pasando de la carrera por el mejor modelo a una carrera por infraestructura, autonomía, seguridad y control regulatorio. Crusoe acaba de cerrar una de las mayores rondas privadas del año para construir capacidad de cómputo; Anthropic reconoce que Claude ya lidera una cuarta parte del trabajo interno de I+D que desarrolla sus próximos modelos; investigadores han utilizado herramientas de Anthropic para vulnerar sistemas de OpenAI de forma controlada; Huawei admite que China todavía no dispone de capacidad suficiente para cubrir su demanda de chips de IA; y Europa empieza a comprobar cómo los dispositivos físicos con IA —como las gafas inteligentes— abren problemas regulatorios que van mucho más allá del AI Act.
Crusoe capta 3.900 millones de dólares y alcanza una valoración de 30.900 millones: la infraestructura se convierte en uno de los mayores negocios de la IA
La operación financiera más importante de las últimas horas está en la infraestructura. Crusoe ha conseguido 3.900 millones de dólares en una ronda Serie F que sitúa su valoración post-money en 30.900 millones de dólares. La ronda fue codirigida por Atreides Management, Mubadala Capital y Valor Equity Partners, con participación de inversores como Nvidia, Qatar Investment Authority, Founders Fund y GIC. Crusoe asegura tener más de 140.000 millones de dólares de valor contractual acumulado, más de 6 GW de capacidad contratada y aproximadamente 1 GW ya operativo.
La compañía es especialmente interesante porque ilustra la transformación de la infraestructura de IA en una nueva categoría de activo industrial. Crusoe comenzó en 2018 aprovechando gas residual para minería de criptomonedas y hoy construye centros de datos, alquila GPUs y vende capacidad de inferencia. Está desarrollando tanto gigantescos complejos como instalaciones modulares transportables denominadas Spark, que pueden desplegarse cerca de fuentes de energía sin esperar años a construir un hyperscale data center convencional.
Para empresas e inversores, la lectura es que el cuello de botella de la próxima fase de la IA puede no estar en los modelos, sino en electricidad + chips + networking + data centers + financiación. Gartner acaba de elevar además su previsión de gasto mundial en IA en 2026 hasta 2,7 billones de dólares, un 49,5% más que en 2025, de los cuales aproximadamente 1,48 billones corresponderían a infraestructura de IA.
Claude ya lidera el 26% de la investigación de Anthropic para construir la próxima generación de IA
Probablemente la noticia tecnológicamente más relevante del día es la revelación de Anthropic de que Claude ya “lidera” aproximadamente el 26% del trabajo de investigación y desarrollo de IA de la propia compañía, frente a prácticamente cero en febrero. Anthropic define “liderar” como completar la mayor parte de una tarea de principio a fin partiendo de una instrucción de alto nivel, mientras un humano mantiene la supervisión. Además, más del 90% del trabajo de I+D de Anthropic implica ya colaboración entre humanos e IA. La compañía insiste en que Claude todavía no opera de manera completamente autónoma.
Esta cifra importa mucho más que como curiosidad tecnológica. Nos aproxima al concepto de recursive self-improvement: sistemas de IA que contribuyen materialmente a desarrollar la siguiente generación de sistemas de IA. El ciclo podría convertirse en IA desarrolla IA → la nueva IA es más capaz → esa IA acelera todavía más el desarrollo de la siguiente generación. Anthropic considera que este proceso debe medirse públicamente precisamente porque una aceleración de este tipo podría dificultar progresivamente que los humanos entiendan o controlen el desarrollo.
Desde una perspectiva empresarial aparece otra lectura menos alarmista y muy práctica: si un laboratorio puntero ya puede delegar una cuarta parte de determinadas tareas de investigación compleja a agentes, estamos entrando en una etapa donde la métrica empresarial relevante será cada vez menos “cuántos empleados tenemos” y más cuánto trabajo cognitivo puede ejecutar nuestra organización mediante humanos + agentes.
Investigadores utilizan Claude para encontrar y explotar vulnerabilidades de OpenAI
La frontera entre AI Safety y ciberseguridad vuelve a estrecharse. Investigadores de Hacktron AI utilizaron herramientas especializadas de Anthropic para localizar y explotar vulnerabilidades relacionadas con sistemas de OpenAI dentro de un ejercicio de investigación responsable. El ataque comenzó aprovechando fallos asociados a un foro comunitario alojado por un tercero y permitió acceder a la cuenta de ChatGPT de un empleado y llegar hasta herramientas vinculadas a GitHub. Los investigadores detuvieron la explotación, comunicaron el fallo a OpenAI y recibieron una recompensa de 6.500 dólares dentro del programa de bug bounty.
El incidente es importante porque demuestra cómo las mismas capacidades que permiten que un agente ayude a desarrollar software también pueden acelerar reconocimiento, análisis de vulnerabilidades, explotación y movimiento entre sistemas. Para las empresas, esto refuerza la necesidad de incorporar AI Red Teaming, Agent Security, Zero Trust, control de identidades no humanas, permisos mínimos y supervisión en tiempo real.
Estamos entrando en un escenario en el que la inteligencia artificial puede defender sistemas informáticos y, simultáneamente, encontrarse al otro lado buscando cómo romperlos. La ciberseguridad empieza a convertirse en una competición entre máquinas.
Huawei reconoce que China todavía no puede cubrir su demanda de infraestructura de IA
Huawei continúa acelerando su estrategia para reducir la dependencia china de Nvidia, pero su dirección reconoce que actualmente no puede satisfacer toda la demanda doméstica de equipamiento de IA. Eric Xu, presidente rotatorio de Huawei, afirmó además que los modelos chinos aún no han alcanzado niveles de capacidad donde aparezcan algunos de los comportamientos de riesgo que están preocupando a OpenAI y Anthropic. Desde su perspectiva, China necesita continuar acelerando su desarrollo tecnológico.
El contraste entre Estados Unidos y China empieza así a ser especialmente interesante. Parte de Silicon Valley discute cómo ralentizar determinadas capacidades frontera para poder evaluarlas mejor; China continúa priorizando escala, eficiencia e independencia tecnológica. Huawei, además, está desarrollando sistemas de interconexión capaces de unir grandes cantidades de procesadores para compensar limitaciones individuales de sus chips y ha adelantado nuevas generaciones de su familia Ascend.
Para empresas europeas, esta competencia tendrá efectos directos sobre precios, disponibilidad de chips, soberanía tecnológica y aparición de nuevos proveedores de infraestructura.
Una web del Gobierno estadounidense utilizó Qwen de Alibaba y vuelve a abrir el debate sobre soberanía de modelos
Otra noticia con implicaciones empresariales importantes: una página oficial estadounidense gestionada por los National Archives utilizó temporalmente Qwen, el modelo de Alibaba, para ayudar a buscar propuestas regulatorias publicadas en el Federal Register. La funcionalidad fue retirada posteriormente tras hacerse pública. El caso ha generado críticas sobre la utilización de modelos chinos dentro de infraestructura gubernamental estadounidense, aunque la información consultada era pública y varios expertos han matizado que el riesgo inmediato podría haber sido limitado.
La cuestión que deja para las empresas es mucho más amplia: el procurement de IA empezará a incluir necesariamente preguntas sobre jurisdicción del proveedor, origen del modelo, ubicación de datos, pesos abiertos, telemetría, actualizaciones, subprocesadores y dependencia tecnológica.
El proveedor de IA ya no se elegirá únicamente por benchmark o precio. Para numerosas organizaciones será una decisión de soberanía tecnológica.
La lectura del día
La tendencia de fondo es cada vez más clara: el valor de la inteligencia artificial está desplazándose desde el modelo aislado hacia todo el sistema que lo hace posible y controlable. El dinero entra masivamente en infraestructura; los modelos comienzan a participar directamente en la creación de sus sucesores; la IA ya puede utilizarse para atacar o defender sistemas informáticos; la competencia geopolítica obliga a replantear proveedores y soberanía tecnológica.
Descubre más desde THE INTELLIGENCE
Suscríbete y recibe las últimas entradas en tu correo electrónico.
