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Jordi Romero y Bernat Farrero abren 2026 conectando la evolución de la IA con las decisiones empresariales que determinan dónde se captura el valor: datos, distribución, integración y capacidad de desplegar agentes en producción. La conversación también explora los límites de los LLM, los modelos del mundo, la carrera por los chips de inferencia, la energía y las baterías, y termina con una reflexión sobre el impacto laboral de la automatización y la diferencia entre programar con IA y hacer simple “vibe coding”.
HOST
Jordi Romero es cofundador y CEO de Factorial. Según materiales oficiales de Factorial, fundó la empresa en Barcelona en 2016 junto con Bernat Farrero y Pau Ramón; anteriormente fue fundador y CTO de Redbooth. Factorial desarrolla software de gestión de recursos humanos y automatización empresarial. ([factorialhr.com](https://factorialhr.com/blog/factorial-raises-16-million-series-a-funding-round-of-2020/?utm_source=openai))
HOST
Bernat Farrero es cofundador de Factorial, empresa creada en Barcelona en 2016 junto con Jordi Romero y Pau Ramón. Las fuentes oficiales consultadas lo sitúan como uno de los emprendedores que impulsaron la plataforma de gestión y automatización de recursos humanos de Factorial; no se ha verificado aquí una trayectoria previa adicional con fuentes primarias. ([factorialhr.com](https://factorialhr.com/blog/factorial-raises-e2-8-million/?utm_source=openai))
Se muestran las voces con al menos 10 minutos de intervención. Los porcentajes corresponden al tiempo de voz de estos participantes.
Jordi explica que durante las vacaciones trabajó en proyectos de Factorial y ambos conectan el futuro de los agentes con el software empresarial y la automatización.
Se comenta una reflexión atribuida al CEO de Salesforce: el valor de la IA empresarial depende especialmente de los datos, el conocimiento de dominio y la distribución ya existente.
Se menciona una publicación del fundador de Notion sobre SaaS, modelos fundacionales, producto y distribución.
Se cita la idea de que, dentro de cualquier empresa, conviene convertirse en la persona que configura agentes, integraciones y workflows.
Aparecen como ejemplos de herramientas que pueden contratarse y configurarse para desplegar agentes y automatizaciones empresariales.
Se utiliza como ejemplo de producto que captura valor ofreciendo el 60-80% necesario para prototipos y pruebas de concepto, sin exigir una solución totalmente robusta.
Se cita como otro ejemplo de herramienta cuyo resultado es suficientemente bueno para muchos casos de uso, aunque no alcance el máximo nivel de calidad posible.
Su posición se resume como crítica con la escalabilidad indefinida de los modelos actuales y favorable a los modelos del mundo capaces de aprender regularidades físicas.
Se comenta el cambio de influencia dentro de Meta y el contraste entre la trayectoria investigadora de LeCun y el perfil empresarial de Wang y Scale AI.
Se le menciona entre quienes consideran que el enfoque iterativo actual de predicción de texto puede estar acercándose a límites de escala.
Se analiza como ejemplo de organización que combinó investigación, captación de capital, producto y distribución para convertir avances de research en un negocio de gran escala.
Documental sobre Demis Hassabis y DeepMind que los presentadores describen como una narración de su trayectoria desde los videojuegos y la investigación hasta la inteligencia artificial.
Se repasa la fundación de DeepMind, su adquisición por Google y proyectos como AlphaGo y AlphaFold, como ejemplo de investigación convertida en producto e impacto.
Se menciona un episodio de Acquired sobre Google DeepMind y otro sobre Renaissance Technologies.
Sistema de DeepMind citado como demostración de que la IA podía abordar juegos con espacios de decisión considerados extremadamente complejos.
Se menciona el trabajo de DeepMind sobre el plegamiento de proteínas y su relevancia científica.
Jordi relaciona los modelos del mundo con la estrategia cuantitativa de Jim Simons: observar enormes cantidades de datos y predecir resultados sin necesitar una comprensión humana convencional.
La conversación deriva hacia la sucesión de Buffett y la idea de que buena parte de los retornos históricos pueden concentrarse en unas pocas decisiones excepcionales.
Se aplica la idea de distribución de ley de potencias a la inversión: unos pocos resultados extremos explican gran parte del valor total.
Se debate su inversión en Groq y cómo una sola operación podría tener un impacto desproporcionado sobre su patrimonio y su historial inversor.
Empresa especializada en chips de inferencia, presentada como una alternativa centrada en ejecutar consultas de modelos más que en entrenarlos.
Se comenta su supuesta adquisición de Groq y la carrera por controlar la infraestructura de inferencia.
Se diferencia Grok, el producto de xAI, de Groq, y se comenta la ronda de financiación y la valoración atribuida a xAI.
La tertulia critica la proliferación de imágenes sexualizadas generadas con IA, la trazabilidad de las peticiones y la dinámica del algoritmo de la plataforma.
Se describe como una plataforma para crear y utilizar agentes sobre infraestructura de computación, sin disponer de un modelo fundacional propio, y se comenta su compra por Meta.
Se menciona su adquisición de Manus y sus dificultades con Llama, además de la comparación entre investigación, producto y distribución.
Se comenta la reorganización de la actividad estadounidense de TikTok y la separación entre propiedad intelectual, datos, infraestructura y matriz china.
Se presentan como posible salto decisivo para la movilidad, los dispositivos y la robótica por su autonomía y tiempos de carga prometidos en la conversación.
Se habla del robot humanoide Atlas, de su orientación industrial, capacidad de carga y potencial para acelerar la llegada de robots al hogar y al trabajo.
Se cita como modelo de programación que habría permitido realizar en una hora tareas que un equipo humano tardó mucho más en completar, provocando inquietud entre ingenieros.
Jordi lo contrapone a programar con IA manteniendo criterio técnico: el primero consiste en generar código sin comprenderlo ni asumir responsabilidad sobre su funcionamiento.
La película aparece como metáfora de una inteligencia no humana que podría comprender realidades inaccesibles para las personas o decidir prescindir de ellas.
Transcripción automática con las correcciones de Studio. Se omiten las voces con menos de 10 minutos de intervención.
Y he estado viendo en Twitter como todo el mundo le pide que le ponga un bikini a la gente que sale en una foto.
Y, y luego ha salido Elon Musk amenazando que la gente que haga cosas ilegales será responsable.
Marc Benioff, ¿no? Yo he entendido que se está echando un poco para atrás. Está como viniendo a decir: "Oye, que lo importante, más que la IA y los modelos y las generaciones, quién tiene la base de datos, quién tiene la estructura de los datos, quién tiene el conocimiento del dominio". Y lo que no dice, pero yo creo es: y quién tiene los clientes ya hoy, ¿no? Quién tiene la distribución y el acceso.
Eh, Aaron Levie, tú decías antes, ¿no? Es una de las, las cosas que dice-
El fundador de Box. Él decía: "En tu empresa, sea cual sea tu trabajo, conviértete en la persona que monta los agentes".
A Yann LeCun, eh, le preocupa que los modelos actuales han llegado a su límite y él, su obsesión es hacer modelos del mundo, que él quiere que, que la-- que una máquina pueda entender los fenómenos de la física sin necesidad de explicar tridimensionalmente otra vez el mundo físico.
La noticia que no hemos dicho es que Nvidia compra Groq con Q por veinte billion, veinte mil millones de dólares, porque el otro Grok, o sea, xAI, acaba de levantar veinte billion a doscientos cuarenta de valoración.
Con Asia Venture, con otra que se llama Donut, han sacado una batería de estado sólido superinnovadora que cambia-- puede cambiar el mundo de la movilidad con una autonomía brutal.
No, no, tendremos un robot en casa, pero vamos, antes del 2030, seguro. Bienvenidos a la Tertulia de Itnig.
Bienvenidos una semana más a la Tertulia de Itnig, la primera tertulia del año 2026.
Feliz año.
Feliz año, Jordi. ¿Qué tal, cómo estás?
Muy bien.
¿Cómo han ido las vacaciones?
Un poco frío. Estoy un poco frío porque en Barcelona hace mucho frío estos días.
Sí, pero solo estos últimos días, ¿no? ¿O no?
Sí, bueno, no sé, no-- acabo de llegar. Yo estaba en Suiza.
Ah, es verdad, yo también.
Que hacía más frío. Estaba en Suiza, que hacía más frío, pero ahí están acostumbrados.
Ah, pues yo no, ¿eh? Yo, yo he estado en la Riviera francesa.
Riviera Maya.
Riviera Maya.
La Riviera francesa esto es, eh, Niza.
Niza.
Marsella no. Has pasado Marsella.
La Costa Azul.
Vale.
Eh, Niza he estado, bueno, y he dado vueltas por Niza.
Pero yo vi fotos tuyas, sol y playa.
No, bueno, playa no, pero sol-
No, playa estaba ahí detrás, ¿no? Pero no ibais al mar.
Pero un sol espectacular.
Ya, yo vi las fotos y digo: "¿Este dónde se ha ido? A la Riviera Maya".
No, muy buen tiempo.
Pensé que te habías ido a México o algo así.
Muy buen tiempo. No, no, está muy bien. Nunca había ido a esta zona.
Qué bien.
Eh, y la verdad es que me ha gustado. Eh, de hecho, estaba en Niza, al lado de Niza, en un apartamento de Airbnb, eh, delante del mar, muy chulo, muy relax. Eh, pero también di unas vueltas por ahí y fui a una ciudad que se llama Eze. No sé pronunciarlo, no sé cómo se-- en francés no sé cómo será, eh, pero muy chula, medieval y tal.
Menton. ¿Te suena Menton?
No.
¿No?
Te lo estás inventando.
Que no. Menton es la-
Entre Eze y Menton.
Es la última ciudad de Francia.
¿Qué quiere decir la última ciudad de Francia?
Antes de Italia.
Ah, vale.
Siguiendo la costa.
Vale.
Eh...
Y mira que yo voy a veces en coche por ahí, porque voy, eh, en verano voy en coche a Suiza, pero vamos un poco más por el interior.
Pues no, pues es muy chula esta zona, ¿eh?
Vale.
Si vas a ese sitio te la recomiendo.
No.
Y pasé por Montecarlo. Por, por Mónaco.
Mónaco.
Por Mónaco. Montecarlo-
Que es lo mismo, ¿no?
Es un barrio.
Vale, pero que-
Hay como dos distritos en Mónaco. Uno es Montecarlo, que es-- la gente lo confunde.
O sea, Mónaco es un principado, es un país independiente.
Sí. Me hace gracia porque te he dicho: "Te voy a contar fun facts de, de Mónaco".
Correcto.
Y, y Jordi, ¿cuál es la reacción de Jordi cuando le digo esto? Sacar el ChatGPT, buscar fun facts y buscar todos antes de que te los cuente.
Hacer fact-checking. Para hacer fact-checking.
Por si algo-
Para que no me cueles.
Algo de lo que digo no es 100 % cierto.
Sí. Mónaco. No he estado nunca, pero es muy-- sé que es muy pequeño.
Sí.
Que hacen Fórmula 1.
Dos, dos kilómetros cuadrados.
Dos kilómetros cuadrados. Esto es, eh-
Nada.
Nada. O sea, de aquí. Sí, sí. Y-
Es todo urbano. Es una zona toda urbana.
O sea, es una ciudad.
Sí.
Es un país ciudad.
Es una ciudad. Con dos distritos, Mo-Montecarlo y el otro no sé cómo se llama. Que, que, que tiene cuarenta mil personas, no llega.
Vale.
Treinta y ocho mil. Eh, que es la-- el país más denso del mundo.
Vale.
El segundo país más pequeño del mundo. De hecho, el país más pequeño del mundo. No, es verdad, el Vaticano es más pequeño. Pero aparte de eso, eh, es el-- es muy pequeño y, y tiene uno de cada tres personas. Tú te sientas en un bar, ves tres personas, uno de cada tres es millonario.
Que me parece poco teniendo en cuenta lo que yo he escuchado de Mónaco, que es que es imposible ser residente de Mónaco. O sea, tienes que ser billionaire para conseguir ser residente de Mónaco.
¿Sí?
Es muy, muy difícil que te den la nacionalidad, que te la da casi el-- no sé si es un príncipe, no sé, el, el jefe de Estado.
Sí, es un príncipe.
Es un príncipe. Que casi te la tiene que dar el, el jefe de Estado y que es muy selecto para celebrities y para billionaires que van ahí por razones fiscales y también por razones un poco yo creo que de estatus, ¿no? Que es como un club. Mónaco-
Sí, es como un club, eh-
Pertenecer a la élite.
Como formaba un pueblo, tiene ciertos contrastes.
Hombre, tienes vecinos, tienes vecinos interesantes, ¿no? Supongo, porque si es tan pequeño y hay tanto billionaire y millionaire y todo, tiene que ser divertido.
Muy curioso, porque, eh, esto que has dicho ahí un príncipe, es un principado, pero, o sea, ahora que hablamos tanto de política internacional y de cómo las fronteras se han creado en el mundo, que a mí esto es una cosa que me genera cierta curiosidad, resulta que, que Mónaco ha sobrevivido hasta el día de hoy como una-- como un país independiente, que for-forma parte de la ONU, de hecho, y tiene un sillón ahí, tiene un, un sitio en la ONU, eh, y es un, es un sitio donde entró un italiano, un noble italiano, Francisco se llamaba, eh, hace setecientos años, se coló en una fortaleza disfrazado de franc-
Un okupa.
Un okupa. Disfrazado de franciscano, ¿vale? Y cuando estaba dentro, abrió la puerta y entró su Pues su-
Ejército
...su mini ejército, vamos, que podía tener. Grimaldi era un señor que se llamaba Grimaldi. Em, y-
Es el fundador de Mónaco
...se apoderó. No, lo invadió.
Bueno, sí.
Se apoderó de la-
Esto era Francia
...de una fortaleza.
Era Francia antes.
Eh, era Francia.
Bueno, hace setecientos años, vete a saber.
Seguramente.
Entre Francia y Al-- y Italia, ¿no? Estar-estaría así
Sería el reino... Sí, seguramente sería Francia. Y se apoderó de la fortaleza y más. De hecho, Mentón, por ejemplo, era también suyo, ¿eh? Se quedó con toda esta zona.
Vale.
Y ha sido capaz de esta familia quedarse siempre esta misma-- este mismo linaje hasta día de hoy.
Son los Grimaldi.
Son los Grimaldi.
Los príncipes.
En el año cuando hubo la Revolución Francesa, un poco después, al cabo de unos años de la Revolución Francesa, hubo una presión de quitarles el país y negociaron. Negociaron con dinero. A cambio de dinero, vendieron gran parte de las tierras, el ochenta por ciento. Se quedaron con el veinte por ciento de lo que es Mónaco hoy, pero a cambio de nunca cuestionar los franceses-
La legitimidad
...su, eh, legitimidad, su autonomía, su, su independencia como país. Eh, y así es. Y es, es muy unido la, la, la, el monarca, ¿no? Ahí la gente re-respeta muchísimo al, al monarca, que de hecho, pues es el-- tienen-- regalan a todos los niños. El monarca hace un regalo a todos los niños de menos de doce años.
Cosas así curiosas. Em, y, y está en la Constitución que si algún día muere sin linaje, sin descendencia, entonces pasa a Francia.
¿Ah, sí?
Sí, sí, no pasa a la gente en ningún caso. O sea, es obvio que esto es o de los, o de los Grimaldi o de nadie.
Este tío tiene algo de los franceses.
Es increíble.
¿Y qué, qué, qué hay en Mónaco? O sea, ¿hay hoteles?
Es una ciudad muy, muy densa, eh, muy-- que, que crece hacia arriba con rascacielos, que no es Manhattan, pero, pero tienen rascacielos. Que el último apartamento, el más caro de, de uno de esos rascacielos, se vendió por setec-- por trescientos setenta millones.
Hostia.
Eh, si no recuerdo mal, trescientos treinta o trescientos setenta. Em, y, mmm, y el real state ahí es carísimo. O sea, un apartamento de-
Correcto, que de hecho-
...con, con una habitación igual es un millón de euros.
Sí, yo lo que he escuchado es que, eh, o sea, ser residente o, o nacional, eh, de Mónaco es casi imposible y el coste de entrada es comprarte real state en Mónaco.
Claro, pero creo que es más este el coste, sí.
O sea, si consigues comprarte real state en, en, en Mónaco, te dan el pasaporte porque significa que eres muy, muy rico y, y estás bienvenido, ¿no?
Es un sitio extremamente seguro.
¿Qué hiciste ahí? ¿Qué hiciste ahí?
Nada, fui a pasa-- a pasear por ahí.
Tomaste un café.
Tomar un café.
¿Veinte euros?
Fui al, fui al-
¿Tienen euros?
Sí, tienen euros.
No tienen divisa, no tienen banco central.
Imprimen sus euros, ¿eh?
¿Sí?
Sí. De hecho-
Son más buenos. ¿Has traído euros de Mónaco?
No, pero hay unos euros en circulación. Es que voy con la tarjeta, yo no voy con euros ya. Pero hay euros en circulación que la gente los colecciona, que son los de Mónaco, son particulares.
Ostras, qué fuerte.
Em...
O sea, de treinta mil habitantes hay quinientos que se dedican a imprimir billetes de euros. No tiene ningún sentido.
Mira, hay, hay un ejército que son ochenta y cinco personas.
Ochenta y cinco personas.
Ochenta y tres.
Ochenta y tres.
Y la orquesta del ejército son más que el ejército en sí.
Vale.
¿Qué te parece este fun fact?
Hacen más fiestas, hacen más fiestas que invasiones, no entiendo yo.
Bueno, es que están protegidos por Francia. Tienen un acuerdo. Dentro de estos acuerdos que llegaron, Francia los, los protege. Pero bueno, hoy en día, ¿quién sabe quién te protege, no? Porque la OTAN igual te protege, igual, igual no.
Bueno, y hay que protegerles de Francia, básicamente, ¿no? Porque aquí si alguien, si alguien les toca las narices, era Francia.
Exacto.
No vendrá Trump, espero. Bueno, vete a saber ahora mismo con Trump.
Igual dice que es muy necesario Mónaco.
Sí, sí, sí, bueno.
Para su seguridad nacional.
Eh, tienen bancos, habrá mucho dinero ahí. O sea, entiendo que-
Sí, la economía financiera es una parte importante de, de su, de su economía.
Y el turismo.
También el turismo es un diez por ciento.
Que es minúsculo, pero bueno, es un, es un porcentaje de un nombre pequeño.
Dentro del turismo, un veinte por ciento del turismo es el Moto GP.
La Fórmula 1.
El, el-
La Fórmula 1.
Fórmula 1, perdón, Grand Prix, em, que es muy famoso y están-- de hecho hay muchos, eh, corredores, pilotos-
Que viven ahí.
Que viven ahí.
De hecho, los que no viven ahí, viven en Suiza, que es muy parecido también por razones fiscales y país financiero y pequeño.
En, en Mónaco, el bu-busqué el IRPF, es cero.
La fiscalidad es-
Desde el año 1800 no sé qué, 60, em, ha sido cero.
Pero habrá poco, poco gobierno ahí, entiendo.
No hay patrimonios.
No hay impuesto al patrimonio.
Hay una-- un policía para cada sesenta personas. Es que me miré muchos fun facts. Te lo he dicho.
Para que no te pille yo, ¿no? Hay un policía para cada-
Seguro que tú me vas a pillar.
Pero...
Hay mucha seguridad, muchísima seguridad.
Ya.
Em, y el impuesto de sociedades es del veinticinco por ciento si no estás vendiendo o haciendo tu servicio dentro de Mónaco. Si lo haces dentro de Mónaco o más de un veinticinco por ciento, em, dentro de Mónaco, entonces no te, no te impuesto a sociedades, pero si no, sí.
Em, ¿que por qué ríe?
De ser tan pequeña esta economía, se me imaginan las sociedades vendiéndose entre ellas.
Bueno, diez billion.
Diez billion de-
De PIB.
De PIB.
Me estoy acordando de golpe de todo. No me vas a pillar en nada.
No, no, muy bien. Es treinta mil personas que no eran para mucho.
¿Sabes qué me llamó la atención de esto? Vi un, vi un documental random en Netflix. Hoy estamos hablando muy de teke. Vi un, un re-- un documental en Netflix de un tío que se llamaba Eduardo Zafra.
Mhm.
Que era un billionaire que vivía en Mónaco.
Mhm.
Y lo mataron. Lo mataron en su apartamento, que es un penthouse, que está en primera fila, que estuve encima del Banco Nacional. Em, incendiaron el apartamento. Era un, era una fortaleza, cuatrocientos metros cuadrados de un penthouse, em, y se que-se quemó dentro del apartamento.
Mhm.
Entonces, hubo un juicio, eh, que-
Pero fue un atentado, o sea, alguien le-
Sí
...le asesinó.
Sí. Aunque a día de hoy, eh, veintiséis años después, porque esto creo que fue el 99, 2000, eh, veintiséis años después, todavía no se sabe exactamente quién fue.
Mhm.
Porque condenaron a, a su enfermero Pero fue un juicio que fue un juicio un poco de pantomima, o sea, sin garantías. Em, el es-- el, el país estaba muy preocupado porque, mmm, la gente tuviera miedo.
Claro, que los billionaires-
Claro
...los matan ahí. Si se llaman los billionaires, no queda nada.
Entonces, lo-- como lo arreglaron muy rápido diciendo que había sido este-
Mhm
...le obligaron a firmar una declaración a-
Mmm
...a este hombre, dice. Y este hombre se indignó mucho, le, le protegió un abogado americano. Eh, y, y luego estuvieron, bueno, hay un documental en Netflix que analiza todos los... toda la... el juicio en sí, y es un juicio que no tiene ningún sentido, donde la mujer que heredó toda la fortuna del hombre también hizo trapicheos de todo tipo, pagó a la, a la mujer del enfermero, eh, y tal.
Y al final no queda, o sea, es, es, no, no, no queda claro cómo pasó este-
Vale
...este atentado, ¿no? Eh, lo, lo curioso del caso es que el, el enfermero se escapó de la prisión de Mónaco.
Okey.
Eh, se fue, ah, caminando hasta Niza. Hizo el recorrido que yo hice desde, desde Niza, desde Mónaco hasta Niza. Y ahí pilló un hotel y llamó a la mujer diciéndole que se había escapado de la prisión. La mujer se acojonó y llamó a, al abogado, que llamó no sé qué, que acabó la policía yendo ahí.
O sea, le delató.
Le delató la mujer.
Y le pillaron.
Y le pillaron.
Otra vez.
Cuando se despertó a las doce del mediodía del día siguiente, estaba la policía mirándole y le volvieron a meter. Estuvo diez años en la cárcel, que tampoco es mucho por matar a un, a una persona. Bueno, en fin.
Hay que ir a Mónaco. Hay que ir a Mónaco.
No sé.
Recomiendas. ¿Cuál es la conclusión?
No, no, o sea, es una cosa curiosa.
La conclusión es la arbitrariedad de, de las fronteras y de los países-
Las fronteras
...y las economías estas un poco artificiales, ¿no? Porque-
Sí, porque dices: "Ostras, tú vas ahí, vale, no pagas IRPF y no pagas impuestos de sociedades o pagas los primeros seis años, aunque tengas la economía fuerte, tampoco pagas impuestos de sociedades". Dices, pero, dices: "¿Y realmente tú vas a vivir en esta cárcel?" Porque, o sea, son seis meses, ¿eh? Que tienes que estar ahí de-- si quieres ser residente fiscal.
Bueno, pero no se vive mal ahí, ¿no? Entiendo. O sea, es un sitio, hay sitios peores. La gente se va a vivir a otras partes del mundo.
Yo me aburriría un montón ahí.
Pero te irías antes a Dubái.
Es una villa, es una villa jurada.
¿Te irías antes a Dubái que a Mónaco?
Bueno, en Dubái pasan muchas más cosas. Hostia, no le pregunté esto a Carles Reina, ¿no?
¿Por qué no se ha ido a Mónaco?
Él, él se ha ido a Dubái.
Por eso.
Y él decía-
No, porque según él no es para los-- no es por la fiscalidad-
Mmm
...es porque está más, eh, tiene mejor aeropuerto.
Es verdad. El aeropuerto-
El argumento-
Así que lo hablamos.
El argumento era el aeropuerto.
Pues yo no entiendo la gente-
Hay mucha gente que va a Dubái, no, no sabemos Carles, pero hay mucha gente que va a Dubái-
Pero Dubái, Dubái-
Por la fiscalidad, porque es muy buena
...hay más cosas, no entiendo, es más grande, mucho más grande.
Sí.
Tampoco mucho, pero...
Sí, pero, pero yo, yo me quedaría antes en Europa que, que irme a Dubái. O sea-
Yo también.
Sí.
Por eso estamos aquí, ¿no?
Sí, pero estamos en Barcelona, no en Mónaco, ¿eh?
No, no, estamos aquí pagando.
Todo.
Pagando todo lo máximo.
Varias veces.
Lo máximo. Eh, pero, pero yo de todas formas no me compensaría estar en este teatro. Es un poco un teatro, ¿no?
Bueno, yo entiendo que es la, la aristocracia-
Hay un tema de glamour
...la aristocracia europea-
Pero como un glamour antiguo
...muy de clase, ¿no?
Mmm.
O sea, son familias nobles, empezando quizá por los Grimaldi y esto, pero yo entiendo que estos son familias, eh... de, de clase, históricas, aristocráticas, que, que están ahí, hacen sus fiestas y hacen sus tejemanejes y-
Hay un casino
...seguramente viajen.
Hay un casino muy famoso que han hecho las pelis de James Bond.
Sí.
Ahí, típico.
¿Sí?
Que es muy curioso, pero está prohibido. No me dejaron entrar.
¿No te dejaron entrar?
No.
¿Por qué? ¿Pero por ser tú o...?
No, porque no se puede ir con niños.
Ah, vale.
Eh, y, mmm, y ¿qué te iba a decir? En-- te controlan el pasaporte a la entrada-
Vale
...mirando de que no seas de Mónaco, monaguesco.
No pueden entrar los locales.
No pueden entrar.
Hostia, qué fuerte.
O sea, es un, es un casino del Estado que les salvó en una crisis que tuvieron económica el año-- en el siglo XIX y que tiene como regla que los-- la gente de Mónaco no puede entrar.
Ya. Pero esto pasa, o sea, hay, hay ironías de estas en varios, pero ironías no, eh... en varios países donde a los locales les protegen de una cosa que consideran que es perjudicial para ellos, pero a los extranjeros-
Que les den
...bienvenido, como drogas, por ejemplo, hay países donde es legal vender drogas a no residentes o a no nacionales y en este caso los, los casinos. Vale, bueno, pues la próxima vez que vaya a Suiza en coche ya pasaré por la costa-
Y pásate
...que es muy bonito.
Sí, muy bonito.
Son tres, tres horas más de coche, pero bueno, es bonito.
Vale la pena.
Y, y en verano estará a tope eso, ¿no? Por eso, pero...
Tú estabas en Suiza, ¿no?
Yo estaba en Suiza, como siempre. Ahí no hacía sol. Cielo gris, que deprime. A mí me deprime. O sea, un día es como bonito, pero al cabo de una semana de no ver el cielo azul o no ver el sol, eh, de repente la energía vital, los biorritmos empiezan como a, a ralentizarse. Ya no apetece salir de casa.
Yo-- la gente que vive en el norte no entiendo cómo lo hacen. O sea, echaba tanto de menos el cielo azul y el sol. Aunque aquí haga frío, hay sol y se, y se ve el cielo. Y eso a mí me, me despierta por la mañana. Ahí, hostia, me costaba levantarme de, de lo gris que estaba todo y la gente un poco apagada y tal, pero bueno, estuve con la familia.
La gente es apagada.
En invierno, sí.
Un saludo a tus parientes suizos.
En invierno, sí. No, no, claro, si ellos vienen aquí. O sea, mi familia política, ¿no? La familia de mi mujer, que es de Suiza toda, eh... están más tiempo en Ibiza, en Mallorca, en Canarias, en Barcelona, en la Costa Brava y en otras partes, en, en, bueno, en Italia, etcétera. Em... porque, porque ahí invierno, pues es, es duro.
Es muy duro.
Suiza está en un momento difícil ahora, ¿eh? También a nivel de política internacional y-
Sí, a ver, eh-
Economía internacional.
Tuvieron un poco-
Porque con los aranceles fueron muy, muy duros con ciertos sectores.
Pero lo han negociado, ¿eh? Lo están negociando.
¿Sí?
O sea, sí. Eh, tuvieron dos sustos, uno que era el oro y el otro que eran los relojes, pero los negociaron los dos. Eh, con, con el gobierno estadounidense. Y Suiza tiene mucha influencia en el sistema financiero. Es el, es el banco, eh...
Ahora no te sé decir exactamente el fact, así que no te lo, no te lo voy a decir. Pero bueno, es el banco de patrimonio más grande del mundo, el wealth management más grande del mundo. Y-
Pero esto cada día tiene menos sentido, ¿no? Porque antes había la opacidad bancaria.
Hace muchos años. Había las cuentas secretas.
Bueno, ya, pero así es como se hizo rica Suiza.
Pero hace muchos años de esto. O sea, hace veinte años-
Recibían-
...que ya no existen las cuentas numeradas.
Recibían ingresos de los judíos en la Segunda Guerra Mundial y al día siguiente de la SS.
Correcto. Y de los jeques y de los zares y de, y de los políticos de España y de muchos sitios. O sea, sí, había una opacidad, igual que la Andorra también en su momento, ¿no? Tenía un sistema bancario que su feature era la, la anonimidad y la no transparencia con los otros países.
Pero eso, el, el-- la presión global ya pudo hace veinte años, eh, romper con esto y ahora mismo son muy estrictos con los KYCs, eh, con el know your customer, los, los requisitos que te hacen de, de justificar de dónde vienen los euros. No hay cuentas numeradas, esto ya no existe. Y hay mucha transparencia con, con la Unión Europea y con Estados Unidos de, de cuentas y legitimidad.
Por ejemplo, de hecho, ahora ha salido que... ¿Cómo se llama este? Maduro. O sea, el Gobierno suizo, la Confederación Suiza, puso un tuit diciendo que había congelado las cuentas controladas por Maduro.
Ya, pero ¿y eso por qué?
Eh, bueno, por, por presión americana.
Por presión no, por intentar gustar. Es que ahora mismo-
Bueno, por presión, mmm, sí, eh, por presión, eh, con Trump y con el Gobierno de Estados Unidos, que obviamente es un partner-
Pero-
...muy importante para ellos.
Entonces, ¿cuál es la ventaja de Suiza como...?
No, tiene un sistema, tiene una moneda propia muy estable, tiene una economía productiva, pequeña, pero productiva, y tiene una, tiene una, una sociedad, o sea, al final es una cultura, tiene una sociedad que es conservadora, eh, que no quiere sorpresas, que no quiere revoluciones, que no quiere grandes bandazos, les gustan las cosas estables y esto les, les ayuda a tener una economía, una sociedad y un sistema bancario, pues que es estable, que no pega bandazos, que no crece muy rápido, pero que tampoco asume riesgos.
Y al mundo le va bien tener esta economía ahí en medio de Europa para hacer a-acuerdos con ellos. Mmm, muchos países interactúan constantemente con Suiza y utilizan el franco suizo como, eh, moneda de cambio estable. Cuando tú no sabes qué está pasando con el Eu-el euro, el yen o el, o el dólar, la gente pone una parte de su patrimonio importante en francos, porque sabes que la estabilidad es muy alta.
Hay, hay movimientos muy, muy, muy suaves de-
No sé si sigue siendo así.
De divisa. Sigue siendo así. Sigue siendo así. Es que uno de mis mejores amigos, no voy a decir la empresa, pero no, claro, no puedo. No puedo decir mucho. Uno de mis mejores amigos trabaja en el sistema financiero suizo y, y es fascinante que me, me explica, me explica la-- los intríngulis de-del, del impacto que tiene el banco, el único banco que queda en Suiza, porque había dos y se fusionaron porque Credit Suisse cayó y, y siguen siendo muy, muy relevantes.
O sea, son... En el, en el mundo hay muy pocos bancos que mueven la aguja y UBS, que es la unión ahora de UBS y Credit Suisse, es uno de los cuatro o cinco que mueven la aguja.
Bueno, ¿y qué has hecho? ¿Has leído?
He estado con la familia. Eh, he estado trabajando en un par de proyectos para 2026 de Factorial, eh, solo, que es una cosa que aquí en la oficina me cuesta mucho. Pasan demasiadas cosas aquí en la oficina. Entonces, a mí Navidad siempre va muy bien para escribir, mmm, hacer slides y cuatro cosas así que, que hago yo solo. Eh, he leído bastante y he dormido, que llevaba tiempo durmiendo mal y he dormido bastante estos días.
Y, y he estado viendo en Twitter como todo el mundo le pide que le ponga un bikini a la gente que sale en una foto. No sé si te ha pasado a ti-
Sí.
...pero Twitter, de repente, estas Navidades se ha convertido en, en, bueno, una especie de red social erótica casi, ¿no? Donde la mitad del feed, ahora, ahora sí que reconozco mi feed, la mitad es: "Ponle un bikini a este, ponle un bi-- incluso a, ponle un bikini a Elon Musk". O sea, la gente troleando a Grock constantemente. Eh, pero sí, bueno, consumiendo un poquito más de contenido de, de lo que llevo basado en los últimos días.
Y te hemos salido Elon Musk diciendo o amenazando que la gente que haga cosas ilegales será, será responsable.
Bueno, ¿qué va a decir? Porque es responsabilidad de alguien, ¿no? O es responsabilidad de Grock o del usuario. Y Elon Musk dice: "Del usuario".
Sí, claro.
¿Qué va a decir? A ver, yo lo entiendo, ¿eh? Porque en el fondo yo siempre he defendido un poco la, la net neutrality de la que hemos hablado varias veces, de, de... O sea, las DNS o el HTTP o, o Telefónica no son responsables de lo que tú haces con esa tecnología, ¿no? Ni Windows es responsable de que yo cree un arma biológica en un ordenador Windows.
El responsable es la persona que crea el arma biológica o el responsable que hackea a alguien o el responsable que crea un contenido ilegal, como podría ser, por ejemplo, desnudar a una persona sin su consentimiento, ¿no? O ponerle un bikini o hacer una foto erótica o digamos no, no aceptable por la persona. Eh, si alguien ara-- genera una imagen que a nosotros no nos gusta, es culpa del usuario, no de la herramienta que ha usi-- que ha utilizado.
Yo siempre he defendido esta posición.
Fácil, ¿no? También que pueda llegar a ser, ¿no?
La AI, eh, nos pone al límite, ¿no? Porque la herramienta toma muchas decisiones. El Photoshop, por ejemplo, no tomaba tantas decisiones. Tú tenías que ir píxel a píxel ahí, ¿no? Y coger otra imagen y cortarla y tal.
Sí que es verdad que, que queda-- en Twitter tienes la trazabilidad de saber que esta-- quién es quién lo ha pedido.
Que yo pienso: esta gente es tonta de remate. ¿A nadie se le ocurre que tiene consecuencias sus acciones públicas en un feed que ve todo el mundo? Pues que hay gente que ha hecho esto con, con personas públicas, con políticos, digamos, respondiéndole, ¿no? Imagínate ahora von der Leyen, que, que, que sale una foto suya en s-- en la cuenta oficial de Twitter y alguien le contesta: "Ponla en un bikini.
O ponla en un burka o ponla en un..." Y, y dices: "Bueno, o sea, esto seguramente tenga consecuencias y lo estás haciendo en su cara, ¿no? O sea, se lo estás poniendo fácil para que vengan a, a perseguirte.
Sí, sí, no. Eh Y luego también han, han salido este, me lo, me lo comentábamos antes, eh, posts que la gente hace en, en Twitter, ¿no? Este formato de-
Sí
...largo de, como de blog post.
Sí, sí. En Twitter, que yo no, no soy muy fan de este modelo, pero sí-
¿Por qué?
En noviembre-- no, no es el sitio. O sea, yo-- para mí el, el, el long form, eh, es una cosa que yo consumo desde o Kindle, idealmente, o el ordenador, eh, o el, o el iPad como mucho. Pero en el móvil-
Pero tú lo, tú lo descubres en Twitter normalmente
...lo descubres en Twitter.
No, cuando ves una noticia larga o un texto largo.
Pero eso es el link, ¿no? Para mí Twitter es el link y luego me guardo el link o me lo mando a un dispositivo-
Pero es lo mismo
...y nunca lo leo.
Te puedes guardar la realidad. A mí nunca más lo leo.
Y ahora se ha puesto de moda los, los posts que ya ex-- salieron hace más de un año, creo, ¿eh? En, en X, eh, que, que son infinitos. Los posts esos son como blog posts ahí metidos. Y se ha puesto de moda estas navidades que varios founders de, de empresas de software, eh, startups, SaaS, etcétera, eh, y, y de otro tipo, se han puesto a hacer reflexiones sobre el mundo de la IA.
Por ejemplo, había, eh, uno so-- uno del fundador de, de, de Notion, que, que hablaba también del, de los roles de la, eh, del SaaS, del modelo generacional, fundacional, de la distribución. Luego también salía, eh, ¿cómo se llama este?
El CEO de Salesforce, eh, Beni-- Marc Benioff, ¿no? Eh, que yo, yo he entendido que se está echando un poco para atrás porque está como viniendo a decir: "Oye, que lo importante, más que la IA y los modelos y las generaciones, quién tiene la base de datos, quién tiene la estructura de los datos, quién tiene el conocimiento del dominio".
Y lo que no dice, pero yo creo es: y quién tiene los clientes ya hoy, ¿no? Quién tiene la distribución y el acceso. Eh, que se está un poco protegiendo porque creo que no les está saliendo tan bien como les gustaría el avance de la IA. Y de hecho, salieron unos reports de que el uso real de, eh, ¿se llama Einstein? De los modelos de IA de Salesforce-
Mhm
...eh, son muy bajos. Que los-- o sea, si divides el número de monthly active users de Salesforce, ¿no? Por el número de usuarios que utilizan de verdad las funcionalidades de IA, eh, sale que la penetración es muy baja y no está creciendo. Y la gente empezaba a meterles caña y, y mi conclusión es que su reacción es un poco volver para atrás y decir: "No, no, es que lo de la IA vamos a calmarnos.
Lo importante aquí es tener una base de datos de clientes, de prospects, de pipeline, de forecasting, etcétera".
O sea, agen-agentes en tu N a escala a nivel enterprise, eh, todavía no hay.
A ver, agentes en tu N a escala en general, incluso a nivel consumer, ¿eh? O sea, todo mundo está probando cosas, pero que agentes en tu N a escala hay.
A ver, lo que más se utiliza es la generación de texto.
Sí, pero eso no es un agente. Esto no es un agente, esto es una herramienta.
Luego hay agentes para automatizar cosas.
Contestar customer support.
Automatizar cosas-
Y call centers
...conectarse, integrarse con datos, sacarlos de un sitio de otro. Y eso es lo que, eh, Aaron Levie, tú decías antes, ¿no? Es una de las, las cosas que dice-
El fundador de Box
...dice la, la-- Box, la empresa de software, ¿eh?
Box, la empresa de storage.
No el partido político.
No, no, Box con B, caja en inglés.
Eh, es un-- o sea, él, él, él lo que cree es que las empresas van a tener que fichar hackers, gente, forward deployed engineers-
Sí
...llámalos como quieras.
No les llamaba así, pero venía a decir el, el especialista en montar y, y arrancar agentes en empresas. Pero él decía: "En tu empresa, sea cual sea tu trabajo, conviértete en la persona que monta los agentes, que puede ser contratar un software como Sierra o como Fin o como cualquier herramienta, Factorial One.
Eh, configúrala, ¿no? Haz las integraciones para darle acceso a los datos que necesita y monta los workflows para que-- y forma a la gente para que lo utilice". Dice: "Si haces esto, eres el rey del mambo, ¿no? Serás el chi-chief AI officer o el chief automation officer o el chief agent officer y, y, y aportas mucho valor". Y dice: "Esto no es complicado de hacer, pero nadie lo sabe hacer, porque es complejo.
O sea, no es complicado, pero hay que saber cómo va, hay que, hay que dedicarle horas, eh, y hay poca gente que lo haya hecho, porque no, no hay nadie con experiencia haciendo esto porque es nuevo". Y estoy de acuerdo. Que este es el forward deployed engineer in house, ¿no? De dentro de casa, en lugar de que te venga alguien y te enchufe el forward deployed engineer, es decir: "Ya me lo hago yo para mi empresa".
Mhm. Hay mucha gente que está aprovechando este, este 80 %. Cuando el 80 % o el, o el 60 % del valor ya te va bien y no tienes que llegar a este 100 % de robustez, eh, como podría, podría ser el caso de Lovable, ¿no? Que es un caso clarísimo. Tú quieres hacer un prototipo o quieres hacer una prueba de concepto y, y ya tienes todo lo que tienes que tener con un Lovable.
Em, o ElevenLabs, incluso, ¿no? Tú quieres-- a ver, si no quieres hacer una Harry Potter-
Si no quieres ser Masumi, no quieres ser Masumi.
Si no quieres hacer un Harry Potter y lo que quieres es, eh, generar un vídeo con una, una voz que más o menos funcione, que es en la mayoría de los casos de uso.
Nosotros lo usamos en Factorial, eh, como churros. Es facilísimo.
Cuando es: esto ya te va bien, eh, eso es lo que está creciendo. Pero lo que es el 100 %, que es, es el problema, la gran discusión es si se va a llegar o no. Eh, hay muchas voces, eh, los escépticos, ¿no? Eh, hay gente que dice que nuestro modelo actual, eh, iterativo no escala. Eh, lo decía Ilya Sutskever, pero también lo dice Yann LeCun.
Dicen: "Hostia, este, este modelo de texto, de predicción de texto, está llegando a un plató, que es igual si mejoras 100 X la computabili-- la computación, sí que va a haber mejoras, pero ya no, ya no va a ser proporcional, ¿no?" Entiendo que nadie sabe esto. Em, y luego hay los otros que no.
Que yo me miraba la discusión que hay entre Yann LeCun y...
Alexander Wang.
¿Eh?
Alexander Wang.
Bueno, esto lo primero.
Hay un drama que, que, que nos han mencionado en Twitter, ¿no? Ayer, creo.
Que hay un drama de que, bueno, ha salido Yann LeCun de Meta. O ha salido-
Cagándose en todo
...o, o lo han echado, no lo sé. Pero ha, pero ha estado diez años, ha sido una-- es uno de los padres de la IA moderna Ehm, ha montado toda el área de, de-
Eso lo decimos a veces, pero este es de los, de los muy pocos que hay arriba de todo.
Sí, top tres.
De los padres, padres, padres.
Top tres.
Mhm.
Eh, y claro-
Chief AI, chief AI scientist en, en Meta.
Sí.
Durante muchos años.
Entonces, Meta cuando-- o sea, Mark Zuckerberg cuando se enfadó y compró Scale AI.
Se enfadó porque Llama se estaba quedando atrás.
Y se estaba quedando atrás, ¿eh?, realmente.
Sí, sí.
Y ahí, ahí hubo un problema. O sea, realmente se ve y ahora lo han reconocido, que fakearon los benchmarks-
Benchmarks
...de Llama 4.
Esto he leído, sí, sí. Y a ver, y n-no conozco hoy en día a nadie que use Llama para modelos im-- o sea, para procesos importantes de producción. Ha habido momentos, pero la gente acaba-
No, pero como es open source, hay-
Para cosas sencillitas y tal, pero acaban-- pero es que llegan los chinos open source, que son mejores.
Mmm.
O sea, la gente que hace cosas en los open source están acabando usando los, los chinos y luego Anthropic, OpenAI y de su manera rara, Groq, eh... va metiendo caña. O sea, sí, Llama se quedó atrás. Yo creo que podemos estar todos de acuerdo que Llama se quedó atrás.
Se enfadó, se enfadó Zuckerberg. Puso por encima de Yann LeCun, Alexander Wang.
Que lo compró por quince billion o no sé cuánto, que compró el cincenta y un por cien de, de Scale AI.
Claro, uno ha hecho, eh... es el padre de la IA moderna.
Señor de sesenta y cinco años, creo, o sesenta y pico años.
Pero ha llevado researchers en contra-- ha contratado a los mejores researchers del mundo, eh, para trabajar en este field.
Antes de que nadie se dedicara a esto, décadas antes de que nadie se dedicara a esto.
Y el otro hace data labeling.
Y tiene veintiocho años, creo, o veintinueve. Muy joven.
Bueno.
Hace una empresa de, de data labeling, que es ingeniería, ¿no? Entiendo más que research, es ingeniería, porque es una escala de procesado de datos.
Y se, y-
Y le pone a reportar, a Yann LeCun le puso a reportar a Alexander Wang.
Sí. En una entrevista que le hicieron a Yann LeCun-
Y eso no lo, eso no lo veo bien
...en el Financial Times, creo que era, ehm, decía que: "Oye, tú no le dices a un researcher lo que tiene que investigar. Y mucho menos a mí", dice que le dijo. Dice que le dijo.
Ya.
Es que el mundo de los researchers es un mundo curioso. Dentro de poco tendremos aquí una, una entrevista, la siguiente tertulia, de hecho, es con un, con un researcher de uno de los grandes labs.
Sí.
Con el director de uno de los research, o sea, de unos grandes labs de research, donde se va a ver un poco también el choque cultural que, que tenemos a veces la gente más de producto con la gente que es puramente científica.
Eh, que no deja de ser un poco el origen de Silicon Valley y, y nuestra generación, digamos, de-del mundo tech, de las startups de software, eh... y-incluso antes del software, ¿no? De las empresas de bases de datos, de Internet, de, de chips de memoria. Los founders eran científicos o, o cercano a científicos que hacían una invención y luego los BC eran los empresarios que se cepillaban al científico en todos los sentidos y ex-y explotaban la empresa, ¿no?
Eh, la excepción era Wozniak, que Steve Jobs le mantuvo por ahí, pero todos los demás, los founders, a la mínima se los cepillaban.
Bueno, no, no, no. Apple era una excepción a esto, en el sentido de que eran un industrialista, una persona más de producto y una persona más-
Que era Steve Jobs
...más técnica, que es el paradigma que luego se estableció.
Sí. Sí, pero, pero yo creo que incluso, o sea, nuestra generación, yo creo, los últimos veinte años, vamos a decir, de, de startups tecnológicas, ya no son tan científicos los founders, ¿no?
No.
Son más ingenieros, son gente que construye.
Mmm.
Son, son, eh, creadores de productos, diseñadores, programadores, ¿no? Personas que crean productos y los llevan a mercado, ¿no? Full stack en ese sentido. Pero había poca ciencia en la emprendeduría y de repente ha vuelto la ciencia en la emprendeduría, ¿no? En la, en el tech. Había, había ciencia en el biotech y en otras áreas, pero en la nuestra, en el tech general, como lo entendemos, y de repente vuelven a aparecer los científicos y los researchers como emprendedores.
Y es un, es un perfil diferente, claramente diferente.
Bueno, como emprendedores. Bueno, sí, al final son emprendedores. O sea, todos estos que han ido sonando, Mira Murati, Ilya Sutskever.
Correcto.
Eh, ¿no? Eh, pues también ahora Yann LeCun.
Demis, Demis Hassabis.
Demis Hassabis. Toda esta gente que son researchers-
Mmm
...han acabado montando su-sus labs. Labs que, que casi como definición dicen: "Nosotros no queremos hacer negocio". Y cuanto más dicen que no quieren hacer negocio-
Más valoración
...más valoración tienen.
Y eso, pues claro, ¿qué van a decir, no?
Claro, claro.
Les va bien, les va bien.
Y ahora, y ahora, pues, eh, Yann LeCun ha montado su, su propio lab que quiere ocuparse-
Que ha dicho que quiere hacer menos negocio que Mira Murati e Ilya Sutskever juntos.
Sí, sí, puede ser el que menos negocio haga.
El que menos hace.
Pues vale tres billion ya. Tres como cinco billion.
¿Tres solo?
Solo tres como cinco billion.
Vale.
Bueno, acaba de empezar, ¿eh?
Por no hacer negocio.
Yo creo que todavía no, no sé, no tiene ni nombre. Sí, tiene un nombre que es Super Intelligence no sé qué.
Como todos los demás.
Como todos. Como todos.
Bueno, vamos a invertir, ¿no? Si nos dejan, vamos a invertir.
Sí, hombre, si dice que no quiere hacer negocio, ¿cómo no vamos a invertir?
No, pero a ver, a nosotros nos ha pasado esta discusión sin, sin Yann LeCun, ¿no? Yann LeCun, obviamente, pues mira, mmm, por la persona que, que es, seguramente le irá bien. Pero, pero hay personas que no son Yann LeCun. Hay emprendedores researchers que están arrancando negocios que, que te dicen: "Yo voy a hacer research y me voy a gastar, ¿no?, decenas de millones de euros en, en, en, en hacer research".
Y dices: "Bueno, ¿pero qué vas a producir, qué vas a vender?" "Eso luego, o eso no es lo importante". Y claro, nosotros nos ponemos incómodos en la silla porque no estamos acostumbrados a, a entender este tipo de empresas. De hecho, no las entendemos. Bueno, yo hablo por mí, no, no, no consigo, no consigo animarme-
A ver-
...a hacer solo research y ya lo veremos.
Yo te diría que depende del research. ¿Sabes? O sea, si me dices: "No, mira, es que estoy desarrollando una fuente de energía inex-inexorable, eh, ¿qué tal?" Digo: "Bueno, pues ya se me ocurre-
Ya, pero es que el business model ya está resuelto. La energía ya tiene business model.
El que el que la energía-
La energía ya tiene business model.
Bueno.
¿No?
Ya, pero el research es un poco-- a veces te lleva a sitios nuevos, ¿no? Y, y, y tú como inversor, pues igual tienes que imaginarte dónde-
Ya
...o qué, qué puede pasar con estos sitios nuevos.
Bueno, es mu-- es mu-- es muy, es muy venture. Es mucho riesgo.
Y rezar que aparezca alguien en algún momento de la historia de la compañía.
Y lo empiece a vender.
Que empiece a venderlo.
Y a contratar vendedores y a gestionar la organización, ¿no? Que es otro perfil, seguramente, quizá que el del investigador puro que hace esa innovación.
Si la innovación es suficientemente paradigmática, o sea, es un cambio de paradigma, eh, pues ahí puedes imaginarte que...
A ver, el, el ejemplo de éxito de esto que estás explicando tú es OpenAI, que dicen: "Somos una non profit".
No, no, pero OpenAI tiene un industrializa, un vendedor de motos.
Sí, sí, pero cuando se funda, en teoría es una non profit que va a hacer-- va a, va a proteger el mundo. Su misión es proteger el mundo. Incluso en sus estatutos dice: "Vamos a cerrar la empresa si es más seguro para la humanidad cerrar la empresa que, que seguir operando".
Esto lo han quitado ya, ¿no?
Obvi-- todo se lo han cargado. Y todos los open source y todo, todos han desaparecido. Se ha quedado el industrialista, que es Sam Altman, ¿no? Que es un gran vendedor y un gran deal maker y, y, y está facturando como churros y está levantando rondas y-
Y al final ha conseguido movilizar una tal cantidad de recursos que ha conseguido hacer más research que nadie, ¿eh?
Bueno, pues eso, empieza haciendo research.
Se encuentran, se encuentran los dos mundos.
Empieza haciendo research.
Mmm.
Pero lo consiguen vender porque es tan gordo el research que hacen, ¿no? El impacto del research que hacen, que todo lo demás se resuelve. Incluso siendo una non profit, lo arreglan. Vale tanto que lo arreglan.
Demis Hassabis en, en el, en el documental-
Que es el fundador y CEO de Google DeepMind.
Sí. En el documental que sacaron, que lo han hecho público en, en YouTube, que es básicamente es un publireportaje de Demis Hassabis como persona.
Total. Y de DeepMind.
Y de DeepMind, ¿no? Eh, que yo, yo lo he visto estos días y-
Que ahí, mira que exageras, ¿eh? Me dijiste un número por teléfono: "Lo han visto no sé cuántos cientos de millones de personas en tres semanas". Literalmente. Abrí YouTube y era exactamente-
¿Pero por qué me crees?
No, te lo, te lo digo. No, porque estoy acostumbrado a veces a-
A tu exageración
...a una cierta exageración. Y, y abrí YouTube y era el número idéntico que me habías dicho.
Ves.
Y pensé: "Mira, mira. Primera vez en veintidós años".
No, pues 200, ¿no? Era 200.
No me acuerdo ya el número. Eran cientos de millones de views en, en pocos días. Una pasada. Sí, sí. ¿Cómo se llama el documental?
"The Thinking Game".
"The Thinking Game", esto.
Y básicamente explica la historia de Demis Hassabis desde que fue, eh, un jugador de ajedrez, mmm, niño prodigio, hasta que creó un videojuego que fue de los más, eh, jugados en, en, en su momento, que era "SimPark".
¿Tú has jugado a este juego?
No, no lo sé, no.
¿Tú sabes el Sims-- el "SimCity"?
Sí, "Sim".
"SimCity".
Sí.
No Sims.
"SimCity". Ah, vale. "SimCity" también, los dos.
Sí, vale. Pues había uno parecido, pero era para crear, eh, parques de atracciones.
Vale, no me suena.
Y luego la gente, pues podía ir ahí y, y, y había cierta autonomía en los personajes. Eran, eran-- había cierta aleatoriedad en lo que hacía la gente luego cuando iba en el parque. Y esto era IA.
Eran los NPCs, los primeros NPCs, ¿no? Que son estos los como non playing characters o non playable characters-
Sí
...que van así haciendo tonterías.
Creo que hay un episodio de "Black Mirror" que también va de esto, pero bueno, ese me iría. Eh, la cuestión es que este f-- él fue el creador de este juego.
Vale, no lo sabía.
Eh, sí, curiosamente. Y luego, pues, eh, se metió en el mundo de-
Funda Goo-
Funda, funda DeepMind para hacer research también. En un momento dado le viene Google y le ofrece cuatrocientos millones de pounds.
Sí.
Para...
Que DeepMind era-- eran como veinte personas como mucho, era muy pequeño.
Sí.
O, o menos, ¿eh? O siete, no sé, me acuerdo. Lo escuché en el Google, en el, en el pódcast de Acquired de Google, la tercera parte, que va de-
Sí, poca gente, pero gente muy buena.
Los más buenos del mundo. De la época.
Que hacían, bueno, aplicaciones, juegos. Cre-crearon una cosa llamada AlphaGo, que-
Correcto
...básicamente jugaba al go.
Bueno, primero hicieron creo el ajedrez, ¿no?
Sí.
Que eso es fácil. Bam, se lo cargaron. Luego hicieron go, que parecía imposible y estaban todos los research de acuerdo que era-- que el go no se podía computar, que el, el árbol de decisiones era tan grande que ningún ordenador sería capaz y se lo cargaron en relativamente poco tiempo.
Y luego, eh, se obsesionaron con el tema de la, del plegado de proteínas.
Que nunca entenderé del todo por qué se plegan las proteínas, pero es muy importante.
Muy impor-
Es muy impor-
Lo resuelve todo.
Lo resuelve todo.
Sí, sí.
Efectivamente. Entonces se dedicaron a, a plegar proteínas a punta pala hasta que les dieron el premio Nobel.
¿Lo dices plegar o doblar?
Doblar.
No lo sé. La verdad es que no lo sé. Pero por si las moscas, pongo las dos palabras ahí.
"Folding proteins".
Sí.
Eh, y, y le dieron el premio Nobel de la, de la química, de química.
Vale.
A Demis. A un matemático.
A un matemático y, y, y informático, si quieres. No, no, no químico.
Y, y Demis, y Demis Hassabis y DeepMind es, eh, la historia fundacional de OpenAI. O sea, Elon Musk, eh, famosamente, ¿no? Se enfada con...
He oído hablar de este enfado de la-- con Larry Page.
Bueno, sí.
Que luego tú dices que es por la novia, que le quitó la novia.
Bueno, yo no lo digo, yo lo he escuchado esto. Eh, que se ve que le quitó la novia también Elon Musk, eh, que está muy preocupado por la natalidad del mundo y tal. Eh, no, pero que Elon Musk le tenía tanto miedo a, a lo buenos que eran los de DeepMind y que Google tenía el monopolio del talento y el research de IA del mundo. Decía: "Oye, esto tiene pinta que es muy importante.
No puede una cosa tan importante ser propiedad de una empresa que no sea mía". Eso es lo que no dice él, pero entre líneas, ¿no? Una empresa que no sea mía y que sea Google, ¿no? Google no puede ser tan poderoso y crean OpenAI un poco como alternativa a Google. Y, y, y la realidad es que ahora están ahí hostiándose. OpenAI y Google. O sea, Gemini y, y, y ChatGPT-5 se están hostiando
Es que DeepMind parece un poco que, que hacían lo que les daba la gana un poco. Al menos viendo el documental, que luego no sé qué parte de verdad tiene eso, ¿eh? Pero tú ves que ahí hacen un poco lo que: "Ah, vamos a hacer este juego". Y se dedican un año-
A jugar algo
...a jugar algo o a, a ver, doblar, doblar o plegar proteínas. Parece más importante.
Esto es más importante, quizá. Tiene más, tiene más utilidades, más, más implementaciones.
Pero que no estaban ahí optimizando Google AdWords.
No.
Eso no sale en el documental.
Esto no sale en el documental. Seguramente todos saben que el machine learning y eh, eh, y el deep learning seguramente lo podrían reutilizar para el algoritmo de posicionamiento y de bidding de, de Google, igual que Meta, ¿no? También lo hacía con, con las subastas de, de anuncios, pero yo creo que Google ha hecho bien el, el research.
El poner dinero a fondo perdido.
Sí, sí.
Que tiene mucho.
Ahora todo lo pasado, 100 %. Pero también podían haber-- podía ser un pozo. Lo que pasa es que era la empresa con más caja del mundo, que generaba una cantidad de caja que dices, bueno, que-
A ver, Meta hizo lo mismo
...vamos a poner este research lab para.
Meta hizo lo mismo, una cosa parecida con el VR y no cuajó. Meta se gastó miles de millones de dólares haciendo research y haciendo innovación en un, en un problema que no estaba claro que existiera. Y luego les machacaron mucho con esto y movieron a, a la IA, que, que queda más claro. A Google le salió mejor.
Tampoco le salió bien la IA, aparentemente, ¿no?
Bueno, no le ha salido mal. Eh, le podría haber salido mejor, por el camino se le ha creado-- le han crecido enanos, ¿no? Se le ha creado un OpenAI que le está haciendo challenge. Eh, pero Google tiene una posición muy buena, ¿eh?
Muy buena.
O sea, tiene muy buen producto de IA y, y tiene mucha distribución todavía. Tiene muchos mouse, muchos mouse de active views. No sé cuántos tiene, pero es el que más tiene. De, de hacer preguntas y de resolver eh, preguntas.
Entonces, veníamos, veníamos de la discusión entre Yann LeCun y, y-
Y Alexander Wang.
No.
La otra.
No. Y, y, y Dennis Hassabis.
Ah, vale.
Que se han, se han discutido por, por Twitter también.
Esto no lo he visto.
¿No? Sí. Que, que le dice, eh, o sea, básicamente, Yann LeCun va con su party line de, eh: no existe general-generalización, no existe la AGI como concepto. Al final es un tema terminológico, ¿eh? Pero que dedican una cantidad de, de discusión. Dice: "No se puede generalizar la inteligencia humana, de entre otras cosas, porque la inteligencia humana ya es especializada en lo que son los, los sentidos, las habilidades empíricas del ser humano, que no tienen nada que ver con la, la inmensidad que puede tener el universo.
Hay muchos fenómenos que no entendemos en la física y no los entendemos por nuestra limitación física, ¿no? Eh, como humanos. Con lo cual, eh, hablar de, de la inteligencia general, pues no tiene sentido". Entonces, el otro le dice: "No, ¿qué dices? ¿Qué dices? Tú lo que quieres decir es inteligencia universal, pero realmente la inteligencia humana es extremadamente general".
Y así se están como discutiendo, que dices: "Joder". Es muy, es muy terminológico, muy filosófico, si quieres, la, las diferencias entre unos y otros. Pero esto les da para hacer threads largos, ¿eh? De Twitter, entre uno y el otro.
¿Por qué lo hacen esto? ¿Por ego? ¿Employer branding? ¿No tienen nada mejor que hacer?
No lo sé. Yo, yo creo que-
Le ha quitado la novia también.
Yann LeCun, a Yann LeCun, eh, le preocupa que los modelos actuales han llegado a su límite y él, su obsesión es hacer modelos del mundo. Modelos del mundo. Que últimamente hemos estado hablando bastante de esto, eh, también.
Puede significar muchas cosas también.
Puede significar muchas cosas. Aquí Fei-Fei Li, que es la gran-- es una, otra de las madres de la inteligencia artificial, del-- particularmente la visión por computador, que ella lo que hace es reproducir a una imagen igual o igual que, que pueda entender un humano un mundo en su versión.
Crear mundos, ¿no?
Sí.
Crear mundos generativamente.
Que tú puedas ver y entender. Mientras que Yann LeCun, eh, es partidario de entender los fenómenos de la física, que esto lo he estado leyendo estos días, eh, los fenómenos que se producen en la física sin llegar a tener que reproducir, eh, el mundo para que nosotros otra vez lo entendamos, entendamos, ¿no? O sea, él huye un poco de la visión antropom-antropomórfica de todo lo que estamos haciendo.
Quiere que las máquinas vayan solas, vayan por su...
Sí, él quiere que, que la, que una máquina pueda entender los fenómenos de la física sin necesidad-
A su manera
...de explicar tridimensionalmente otra vez el mundo físico, ¿vale? Entonces, puedes entender que si tú tienes un objeto, tendrá un cierto compro-- comportamiento, eh, debido a la física y lo que hace es esconde píxeles, partes de las pantallas de un vídeo, para intentar predecir cuál será el siguiente, el siguiente acto, ¿no?
Basado en las leyes profundas de la física. Y así espera llegar a sitios interesantes de, de, de bueno, de reproducción del mundo.
Mira, eso me recuerda una cosa que, que he leído durante estas Navidades, que es el libro de-- creo que se llama El hombre que rompió los mercados, The Man Who Cracked the Markets.
Mhm.
Que es la biografía de Jim Simons, el fundador de Renaissance Technologies. No sé cómo lo pronuncian, porque son americanos, pero Re-Renaissance Technologies. RenTech, que es el, el fondo cuantitativo con más éxito del mundo. Es, es el señor que se inventó a escala y tuvo éxito con el quant trading, que en el fondo su filosofía era la misma.
Él era un matemático que decía: "Yo no entiendo de finanzas, yo no entiendo-- no soy un Warren Buffett, ¿no? Yo no sé leer un balance ni unas cuentas de resultados, ni, ni puedo predecir, eh, las tendencias del mundo, pero yo puedo observar o quie-- puedo hacer un software, un programa que observe todos los data points del mundo y decida qué stocks van a ir arriba, qué precio va a tener el petróleo, qué precio va a tener el, la plata, el oro o el yen, ¿no?" Y de, y, y un poco es lo mismo.
Es este concepto de decir: no entiendes ente-- no intentes entenderlo, crea una máquina Que lo observe todo y llegue a su propia conclusión
Ya, pero esto es, esto es la máquina del tiempo. Esto es lo que, esto es lo que valor en tiempo-
Bueno, pero, pero a Jim Simons le fue bien, ¿eh? A Jim Simons le fue bien
Hasta que ya no, seguramente, ¿no? Eso.
Bueno, hay, hay quien dice, de hecho, hay un episodio de, de Acquired, eh... de hace tiempo también de RenTech, que, que dice que Jim Simons y Re-y Renaissance Technologies tenían, mmm, una inteligencia artificial nivel ChatGPT o GPT-2, eh-
Y nunca lo compartieron
...quince años antes, quince años antes de que OpenAI lo hiciera ganando pasta. Dicen que hicieron el tipo de research que, que-- al que luego llegó OpenAI y, y Google con el Transformer model y tal, pero que no lo compartieron porque lo tenían ahí ganando pasta.
Pero ¿y quién lo ha validado esto?
Eh, la pasta que ha ganado. Y que ahora parece ser que los otros están llegando a conclusiones parecidas a, a las de esta gente.
El problema es que esto parte de la base que el otro, los otros agentes del mercado no tengan la misma tecnología.
Correcto. Es una carrera. Es una carrera.
Eh, Gia y Carla, de Theker, nos decían que los labs, en realidad, el proyecto más heav-más heavy en el que están trabajando, que no lo publican, que es secreto, que solo lo saben ellos, no sé por qué, es, eh, es de la predicción del futuro.
Sí. Bueno-
O sea, que es esto que estás diciendo.
Es lo que hacía Jim Simons.
Pues para predecir los mercados tienes que predecir el futuro.
Eh, s-sí, o sea, el futuro de los mercados, en este caso.
Bueno, que es todo.
Pero, pero los mercados del mundo, ¿no? Sí, sí, porque-
Es el futuro de la fi-- del mundo física, ¿no? Los mercados que se traen ideal al mundo físico, ¿no?
Sí.
Es una imagen, una-
Es, es una especie de imagen de sombra-
Claro, es una sombra del mundo físico
...de lo que está pasando en el, en el mundo. Sí, eh... Te, te, te, o sea, llegas un poco a la, a la ciencia ficción, ¿eh? De, de la, la dimensión, la línea temporal, que esto, por ejemplo, es una cosa que-- otra cosa que he estado haciendo estas Navidades. Mira, me estás haciendo pensar en más cosas. Estoy leyendo ciencia ficción, que hacía mucho tiempo que no leía yo.
Ah, mira. Pero tú no-
Tú me introdujiste a la ciencia ficción a los dieciocho años.
Sí, pero tú, tú no eres en general tanto de ciencia ficción.
No, hacía mucho tiempo que no. No, yo soy más de... de, no sé, de, de mundo real o de ficción.
De novela. Tú eres de novela negra.
Sí, o no, o de biografía o de novela. De crimen y, y, y novela y fantasía, pero f-- ciencia ficción no. Y ahora leyendo ciencia ficción, muchos de estos que te das cuenta de que la dimensión tiempo, espacio, eh... es-- yo sí que creo que es cierto que está muy arraigada por nuestros sentidos, ¿no?
Que es lo que dice Yann LeCun. Nosotros tenemos una percepción del tiempo y del espacio que depende mucho de, de, de cómo procesamos nosotros nuestros sentidos, pero que quizá un ordenador al que consigues que se olvide de nuestra percepción del tiempo y el espacio, de repente te crackea, mmm, ir a futuro, porque según Einstein y otros, ¿no?
Es, es una dimensión más la línea temporal. O sea, hay, hay en la ciencia ficción, entonces he leído un par de libros donde la línea temporal es como, es como la línea del espacio, ¿no? Te puedes ir de Barcelona a China y volver, y te puedes ir de hoy al futuro y volver. Si, si sabes, eh... visualizar y entender esta-
Con un montón de problemas lógicos y de paradojas, eh, por el camino, pero sí.
Sí, pero la física no te las acaba de resolver del todo. O sea, de hecho, Einstein, ¿no? Un poco llega-- no tengo ni puta idea de los físicos cuánticos, nos van a corregir, ¿eh? Pero que lo hagan en los comentarios de YouTube, que nos da engagement. Pero llega un poco a la conclusión de que es una dimensión más y que no tiene por qué no ser, eh... retroaccesible como sí que lo es el, el espacio, ¿no? Donde tú puedes ir y volver.
En el tiempo nosotros no sabemos ir y volver, nosotros solo sabemos ir y no parar. Pero hay gente que lo cuestiona esto. Y quizá, y quizá es cierto, y quizá la IA, quizá Yann LeCun lo... consigue hacer una inteligencia genera-- eh, eh, tan universal que in-- que consigue separarse de la línea temporal y viajar en el tiempo.
Yo qué sé. Podría ser. No sé, o sea, n-nosotros somos inútiles en este mundo, ¿no? Porque no, no conocemos la ciencia ficción.
A ver, hablo por mí, ¿eh?
Hablo por mí.
Oye, una cosa. Has hablado de Warren Buffett.
Sí.
Em, Warren Buffett por el camino, esto es, bueno, hace unos días, hace seis días, siete días, eh, ha dejado de ser el CEO de-
Sí
...de Berkshire Hathaway, ¿no?
Han puesto a los dos becarios.
A los dos becarios que lleva trabajando-
Que tienen setenta y ocho años, creo, los becarios, los chavales que ya están listos. Pobres.
No, ha puesto a, ¿cómo se llama el...?
No, de hecho, uno se ha ido, ¿no? O sea, de los dos que tenía, uno se ha ido y el otro se ha quedado como Arun o Arjun, no me acuerdo del nombre, no quiero, no quiero meter la pata.
Y dice que ahora, pues él va a ser presidente, eso sí, pero que ya no va a estar en la-- cuando hagan la, la annual, eh, conference, esta que hacen.
El, el annual general meeting, ¿no?
Sí.
La junta general de accionistas.
Va a estar en la sección de consejeros de él, no va a estar haciendo el discurso.
Bueno, sin Charlie no era lo mismo.
No será lo mismo.
No, sin Charlie ya no era lo mismo. Sin Charlie Munger.
Ah. Sí.
Y yo creo que no ha querido hacerlo solo.
Pero es curioso, ¿eh? La historia de, de este hombre. Hostias, qué estable, ¿eh? Qué consistente durante tanto tiempo, ¿eh?
Que luego hay, hay estas cosas que a mí me alucinan, ¿eh? De todos los retornos de Berkshire Hathaway y tal, se pueden resumir en doce inversiones. Hay doce inversiones que si las quitas, Berkshire Wate-Hathaway es una mierda absoluta.
Sí, claro. Eso siempre es así.
Sí, pero toda la vida, noventa años invirtiendo que lleva el hombre este, y ha tomado doce decisiones.
Yo creo que dice que ha tenido mucha suerte, pero te tiene que pillar trabajando.
Sí, sí, tienes que hacer estas doce.
Y, y tienes que tener la capacidad de hacerlas. Tanto en capital-
Y sin tener dinero para invertir, que te hagan caso.
Claro, como, como en la capacidad de verlas.
Sí, sí.
O sea...
Pero que, que imagínate que ese día está flojo, tiene dudas y de las doce hace nueve.
Pero yo creo que esto lo puedes aplicar a cualquier inversor del mundo, ¿eh? Sobre todo inversores más de riesgo, eh, normalmente son-
Bueno, es la, el power law, ¿no?
Es el power law.
O sea, ahí, ahí, ahí los outliers te definen todo el mercado, todo el valor
Es como, es como Chamath. Ahora me cambio ca-- cambio de tema.
Venga.
En la inversión de Groq con Q.
Que es donde ganará más dinero de todo lo que ha hecho junto multiplicado por cuatro.
¿Sí?
O sea, creo, yo había leído que Chamath tenía un, un, un net worth, un patrimonio de dos mil millones de dólares más o menos, y ahora gua-- gana cuatro.
Bueno, pero momento-
Dicen-
...momento, momento, momento, pero ¿gana cuatro? ¿Es su dinero?
Sí, sí.
O sea, los sesenta millones de euros que invirtió, ¿son sesenta millones de euros de su patrimonio?
De su family office.
Pero ¿qué es su family office?
Es su dinero.
¿Es su capital?
Su dinero.
¿Sí?
Él dice-
Social, Social-
Social Capital.
Social Capital.
Tiene varios fondos. Los primeros dos o tres, él era un 10 % del capital y tenía el piece, limited partners, como cualquier BC. Eeeh, por X razones, los fondos cuatro, cinco, seis, decidió no gestionar dinero de otros y es 100 % su dinero. Y allí invirtió todo.
¿Tanto dinero tenía?
¿Eh?
¿Tanto dinero tenía para gestionar?
Eh, dos mil millones de dólares.
¿Sí?
Dicen las, las malas lenguas.
Entonces metió-
Él ganó mucho dinero con Facebook, con, con stock de Facebook. Él fue un ejecutivo muy temprano en Facebook y Facebook fue muy bien. Entonces, tú pon que él cobrara cinco o diez millones de dólares como ejecutivo en Facebook en su momento.
¿De diez millones a dos mil?
Bueno, es que Facebook. Tú, tú hubieras metido diez millones de Facebook-
Ah, vale, vale, vale
...en el early stage y, y sigues, eh, esos diez millones se convierten en cuatrocientos o en doscientos, y esos doscientos van haciendo compounding y-
Él siempre explica que él habló con Mark Zuckerberg, que era el head of growth, ¿no?
Sí.
Y le dijo que él optimizaba por, por equity, que a él le daba igual el cash, que podía vivir de ramen, pero que el equity para él era muy, muy importante. Y lo dijo muy serio, mirando a la cara a Mark Zuckerberg y consiguió optimizar por eso y luego le salió muy bien.
Tenía razón, ¿no? Y tenía razón.
Le salió muy bien. ¿Podía no haberle salido bien? Le salió muy bien.
Le salió muy bien. Eh, bueno, pues, pues Chamath Palihapitiya, que es el managing director o como se diga de general partner de Social Capital, que es su dinero ahora, había sido un BC. Este invirtió, lideró, eh, varias rondas en Groq con Q, que es una empresa que diseña chips de inferencia, que es, ¿no?
En, en IA hay dos grandes momentos: el entrenamiento de modelos y hacerle preguntas a los modelos. Pues estos se enfocaron a hacerle preguntas a los modelos. Se ve que las Invidias, eh, están muy bien diseñadas para hacer training. Son chips muy gordos, definición técnica, chips muy potentes, eh, muy costosos, tanto de construir como de utilizar en energía, pero son muy buenos para cantidades ingentes de datos que se necesitan para el, para el entrenamiento.
También sirven para la inferencia, pero para nada son las mejores en inferencia. Y esta gente hizo un diseño específico para, para el diseño de chips de-- para la inferencia. Eh, Jonathan, no me acuerdo de su apellido, que de hecho fue uno de los líderes diseñando, eh, las, las TPUs, los Tensor Processing Units en Google, que es la alternativa a las GPUs de Google.
Google tiene sus propios chips, que son las TPUs. Pues este chico estaba ahí, este señor estaba ahí en Google trabajando, fue uno de los creadores de los Tensor Processing Units y se fue para montar Groq, que era específicamente para, para esto. Y es una empresa que leí que facturaba unos pocos cientos de millones de dólares, em...
Pero que el mundo iba un poco hacia-- en su dirección, porque el entrenamiento es algo que ha quedado solo en cuatro, los cuatro labs que hacen los entrenamientos, todos los demás-
Y están haciendo sus propios chips además. O sea, que hay una carrera rarísima ahí.
Todos los demás lo que usamos es inferencia.
Correcto. Lo que escala infinito es la inferencia, ¿no? Porque, o sea, el, el entrenamiento ha sido un one-off o un, un arranque muy bestia.
Pero cuando empezó no era, no era tan obvio esto, ¿no? Hay mucha gente-- yo, yo recuerdo cuando veíamos, eh, startups que hacían IA y tal, que, que muchos te planteaban modelos propios que entrenaban ellos.
Sí, y de hecho, al, al que hacía inferencia decías que era un rapper o que...
Exacto.
¿No? Y al final resulta que el negocio en general está-- o sea, entrenar también es un negocio, pero se commoditiza. Hay, hay opciones open source buenas y en cualquier caso son cuatro los que tienen pasta para hacerlo, ¿no? Y parece que la inferencia es muy importante.
Me sorprende que Nvidia, que tiene tantos recursos, ¿no?, no pueda generar un, un producto enfocado a la inferen-la inferencia. No tengo ni idea.
Bueno, pues la noticia, que no la hemos dicho todavía. La noticia que no hemos dicho es que Nvidia compra Groq con Q por veinte billion, veinte mil millones de dólares, que no está mal.
Y por el camino-
Chamath-
...Chamath revaloriza sus sesenta millones a cuatro billion.
Que no está mal.
Que no está mal.
Y su patrimonio se multiplica por tres de dos a seis. Eeeh, entonces, bueno, enhorabuena por una buena inversión. Es una, es una muy buena inversión de venture capital. Hay pocas que tan rápido, en poco tiempo, además, ¿eh?, hayan crecido tanto de valor.
¿No te da un poco de rabia, Chamath?
No por esto. Me dará rabia por otras cosas, pero no por esto. Ahí, pues qué quieres que te diga.
No, no, no. Muy bien.
Se lo merece. Tuvo suerte. Todo me da igual.
Todo.
Bien por él. Me da rabia otras cosas de Chamath. Esto sí que estoy de acuerdo. Pero, pero hoy salía precisamente Jensen Huang en el CES.
Sí.
Que es esta feria de computer electronic devices de no sé qué. Y salía un poco como sobrado porque le preguntaban sobre la adquisición de Groq, que no se había dicho casi nada. Y decía: "A ver," dice: "Groq, sí, lo que hacen es complementario con lo que hacemos nosotros." Dice: "Sí, estaba claro que Groq independiente no hubiera llegado a ninguna parte y dentro de Nvidia, pues tienen un buen encaje, así que decidimos comprarles." Pero con un tono como muy sobrado, eh, que si estuviera tan sobrado no se hubiera gastado veinte billion.
Es cierto que es un 0,5 % del valor de Nvidia.
Es que ya cuando vales trillions...
Cuando vales trillions, veinte billion es menos del 1 %.
Mejor eso que haber vendido y comprar a estos pesados, ¿no?
Ya, pero un 1 % de trillion sigue siendo mucho, ¿sabes? Pero, pero claramente algo, algo-
Todo es relativo
...alguna amenaza tenía para Nvidia, si no, no se hubiera gastado veinte trillion. ¿O crees que le da igual ven-- eh, veinte billion, perdona. ¿Crees que le da igual veinte billion?
No, no, no. Obviamente no le da igual, pero si alguien podía amenazar...
Es que es un día de, de trading, ¿eh?
Por eso.
Es, es el movimiento de un día.
Si alguien podía amenazar, eh, Nvidia Igual eran ellos, pero-
Sí
...en algún momento.
Pues mira, por un cero coma no sé qué por cien-
Claro
...para adentro, que de hecho han hecho la jugada típica que, que alucino que no se den cuenta de no comprar la empresa-
Ah, sí, sí
...sino de hacer un licensing deal-
Yo no entiendo nada
...un licensing deal exclusivo, bla, bla, bla, y llevarse a, a todo el equipo.
Al equipo.
O, o dejar a uno pobre, que yo no quiero ser el pobre. Espero que-
No, porque-
...facturándonos hagan un día esto y yo me quede con la carcasa gestionando ahí la carcasa.
No, pero es que ojo.
Y se vayan todos los buenos a otro sitio.
Ojo, porque, eh, la empresa tiene que seguir con vida.
Claro, porque si no, los de antimonopolio dirán: "".
Claro. O sea, esto lo hacen para evitar, bueno, evitar contingencias que se puedan llevar de la empresa comprada. Esto, por un lado. Si tiene algún muerto en el armario, se queda en la empresa, en teoría.
Pero creo que no lo hacen por eso.
No, no, no.
Lo hacen por el antimonopolio.
Lo hacen para evitar el monopolio. Sí, claramente, claramente.
Porque el antimonopolio ya demostró los últimos años de que-
Ya, pero entonces, ¿qué-- quién hay en la, en la oficina de antimonopolio? Un mono. Ahora que han quitado a la... ¿Cómo se llamaba?
Lina Khan.
Lina Khan.
No sé quién hay.
Ahora, ¿quién hay? Nadie.
No sé, pero se la están colando doblada. Porque el truco este, que no sé quién se lo inventó, Zuckerberg o uno de estos-
A ver-
Eh-
...este truco es muy antiguo, se hace en todos lados. Compra de activos. Tú compras los activos y evitas toda la m-- todo el problema legal.
Es increíble.
De comprar una sociedad. Lo que pasa es que, obviamente, a ver, si tienes una contingencia escondida, te la acabas comiendo.
De veinte billion. Según cualquier juez, ¿no? Eh, dice: "Señor, aquí-
Aquí ha pasado algo.
...eh, aquí usted ha comprado la empresa. Me da igual cómo lo haya estructurado- ...pero, pero yo soy un juez y decido que usted ha comprado la empresa y lo voy a..." Bueno, pues parece que está colando por el camino. No lo sé. Estados Unidos pasan cosas muy raras últimamente. Esta es una, una de las muchas. Pero no es los únicos veinte billion que se ha llevado Grok esta semana. Porque el otro Grok, acaba de salir ahora antes de venir para acá.
Grok, o sea, xAI.
Te he lio con el del Grok con K y con Q, ¿no?
Sí, sí, sí, ahí, ahí mal, mal naming. Eh, Grok con K, que-- bueno, xAI, que en catalán es xai- ...que significa cordero. Eh, la empresa de Elon Musk, que hace inteligencia artificial, que entrena su modelo, que es Grok con K, acaba de levantar veinte billion a doscientos cuarenta de valoración. Que ahora ya casi parece normal esto, pero esto es una absoluta locura.
O sea, cuando OpenAI levantó un billion, uno, de Microsoft, no tenía ningún sentido. Pero de repente-
¿Y dónde queda la compra supuestamente absurda de Twitter? Todo el mundo decía: "Hostia, ha pagado cuarenta billion Elon Musk por Twitter, que no factura nada, que-
Bueno, facturaba algo, pero un múltiplo demasiado alto.
Palma pasta.
Sí, sí.
Que no sé qué, que no va a ningún sitio, que nadie le ha querido.
Pues perdona, que no factura nada es xAI, ¿eh? Twitter sí que facturaba. Twitter facturaba.
Bueno, ya.
No era un gran negocio.
Y factura.
Y factura menos, menos, pero no, no-
¿Menos? ¿Tú sabes cuánto facturó?
No sé si ha recuperado o no ha recuperado. Llegó a bajar. No sé si ha recuperado o no.
Pero en cualquier caso, eh, parecía mucho dinero, ¿no?
Cuarenta y cuatro billions.
Cuarenta y cuatro billion parecía mucho dinero. Y luego esto lo ha recomprado, lo ha reclasificado. Ahora es una empresa de IA y vale doscientos cuarenta.
Doscientos cuarenta. O sea, ha hecho un 6X.
Es un mago.
Es un mago, esto es evidente que es un mago, ya lo sabíamos, pero ¿6X de Twitter?
Pero ya no es un mago solo-
Metiendo lo de IA ahí
...construyendo cosas, también financiera. O sea, como-
Totalmente
...como ingeniería financiera.
Y ha invertido todo Dios. Antes miraba la lista de inversores, eh, que son los, los típicos que mucha gente ni conoce, porque no son estos nombres tan grandes, que son los fondos que hay detrás de los fondos, ¿eh? Valor Equity Partners, Stepstone, Fidelity, este sí que lo conoce la gente, Qatar Investment Authority, MGX, Baron Capital, Nvidia, Cisco.
O sea, todo Dios, el dinero grande, eh-
¿En dónde ha invertido?
¿Eh?
Donde-- en este, en este-
En xAI.
En esta ronda de veinte billion.
En esta ronda de veinte billion.
De primario.
A doscientos cuarenta.
Primario.
No sé, no sé si hay
¿Tú tienes esos datos?
No me han ofrecido invertir a mí. Ni vender, ni comprar, ni nada. Pero, pero Grok, eh, o sea, curiosidad, Grok ha levantado tres-- treinta y dos billion con estos veinte en total. Tiene el data center de training de IA más grande del mundo, el Colossus 1. Está construyendo el, el nuevo más grande, el Colossus 2, y ha anunciado que van a construir el, el siguiente más grande ya, eh, creo que con un millón de GPUs, he leído.
Eh, OpenAI ha levantado sesenta y cuatro, el doble, y vale tres veces, ochocientos billion, OpenAI. O sea, en, en relación, que me parece muy grande xAI en relación con OpenAI, dada la-- el impacto que tiene uno y el que tiene el otro. Porque, o sea, xAI, aparte de desnudar a gente en Twitter, que es lo que ahora está haciendo, tal-
Bueno, funciona, ¿eh?
...y trolear y-
Funciona, ¿eh?
...y ser políticamente incorrecto y tal, funciona, pero no sé si funciona mejor que OpenAI y Anthropic, ¿eh?
No, mejor no, pero, pero, pero es que el nivel.
Sí, sí.
O sea, es muy fuerte que en tan poco tiempo tenga una solución al nivel.
Hay gente que argumenta que su gran baza son los seiscientos millones de usuarios activos de Twitter, muy activos y muy leales.
Eso es una gran diferencia con OpenAI, porque muchas veces se va al 2024. Eso no sé si lo comentabas tú.
Sí, la frescura de los datos.
Sí.
Correcto. Sí, sí, Grok es más fresco, eh, vive más en el presente que OpenAI, que vive más en el pasado. Sí, a OpenAI hay que recordarle todo el rato que, que, que use web search, ¿no? Yo, yo se lo tengo que estar diciendo todo el, todo el rato. Eh, en la nota de prensa de xAI han dicho que tenían seiscientos millones de usuarios activos mensuales, pero es mentira, estos son los de Twitter.
La gente o, o un analista que he leído yo en Twitter dice que tiene entre treinta y sesenta MAUs, o sea que es quince veces menos que OpenAI, con lo cual tiene muy pocos usuarios activos de verdad. Grok.
Ya.
Separado con darle al botón de Twitter o poner @Grok, ponle un bikini a esta señora, que es lo que hace 90 % del uso en, en Grok, según mi feed de, de estas últimas semanas.
Bueno, entiendo que también será el algoritmo que te muestra a ti pornografía, por lo que me decías antes de empezar a grabar.
No, no.
A mí no, ¿eh?
El otro día yo te decía a ti, el otro día, porque tú decías: "No sale la chica esta de NanoBanana". Y yo te, te decía que: "No, no, no me sale", y no me salía. Y, y ahora no sé qué está pasando con, con el algoritmo de X, de-
Sí
...que está empezando a ganarse su nombre Twitter, que, queee, o sea, que, que, que estás mirando, eh, pues m-mierdas de estas de las que hablamos nosotros, mmm, rondas de laboratories de AI, beefs entre Yann LeCun y Demis Hassabis. Te aparece un vídeo de un tío zurrándole a otro que dices: "No me interesa".
Haces así para arriba estilo TikTok y, y me salen escenas explícitas, pero explícitas que digo: "Coño, que no, no puede salir esto en un móvil". Eh, aquí, o sea, es-está, está muy loco Twitter y, y un poco desenfrenado. Y lo del, lo del bikini es muy cansino. O sea, aparte que genera un debate y tal, eh, no sé si es que Grok tiene una cosa o Twitter tiene una cosa de sacar un poco lo peor de la humanidad a veces, ¿eh?
Mmm.
O sea, tiende a atraer, al menos en mi opinión, cosas malas de la humanidad, como por ejemplo, pues temas de incitación a la violencia, de extremismo y en este caso un poco, yo diría, no sé si de abuso, una especie de abuso social que está habiendo.
O también, también muestran una imagen con dos personas y dicen: "¿Cuál es el peor, eh..."
¿Cuál es el pedófilo?
O cuál es el pedófilo, cuál es el peor presidente del mundo, cuál es el tal, ¿no? Y Grok se decide.
¿Y Grok se moja?
Se moja. Se moja totalmente.
Salía una foto donde salían salían Elon Musk, Donald Trump y, y, ¿quién más salía?
Y Melania.
¿Eh?
Melania Trump.
Y Melania, sí. Y luego había otra también con, con Netanyahu. Y la gente ponía: "Quítame al pedófilo". Oy, quitaba uno y la gente: "Eh, Elon Musk, que has dicho que este tal. Quítame al genocida, quítame..." Y claro, y, y, y Grok va haciendo cosas y luego la gente dice: "Grok, ¿por qué has dicho que Donald Trump es un X?" Lo que sea que haya dicho que es.
Y Grok dice: "No, yo no he dicho nada". Dice: "No, no, sí que has dicho. Yo te he dicho: quítame al X y tú has quitado a Donald Trump. Estás diciendo que Donald Trump es esto". Y Grok contestando en, en el propio hilo diciendo: "No, yo no he dicho nada. He hecho lo que tú me has pedido". O sea, e-e-están llegando al límite de lo que decíamos antes, ¿no? Que el usuario qué está haciendo, qué culpa tiene el usuario aquí, porque aquí Grok está tomando decisiones.
Está etiquetando a uno de ellos como pedófilo y al otro como, no lo sé, genocida, lo que sea que los etiqueta.
Mmm. Sí, sí, no, no, yo no entiendo cómo esto no genera contingencias de todo tipo. Pero bueno, oye, se ve a Elon Musk cenando, que dice que fue una, una gran cena con Trump y Melania.
Se han vuelto a hacer amigos.
Se han vuelto a hacer amigos y de ahí no le quitan.
Bueno, no lo sé. Sí, eh, Trump ha estado-- Trump ha estado ocupado estos últimos días también. O sea, está, está el mundo, está el mundo patas arriba.
Recuperando su hemisferio, que esto lo ha publicado...
Recuperando su hemisferio. Falta Groenlandia ahora, ¿no? Ahora los de Dinamarca están cagados, ¿no?
Hombre, claro. Y Europa en general.
Sí, sí, Europa en general.
Haciendo statements en PDF. Haciendo statements en PDF que me explicarás. Por aquí, claro.
Esto de Europa.
Sí.
Porque Trump los hace por Twitter. Bueno, no, por, perdona, por Truth Social, que luego alguien hace copy paste de un screenshot de Truth Social, que él sigue, ¿eh? R que R, haciendo sus, sus posts de Truth Social y, y luego tiene un becario que hace screenshot y lo pone en Twitter.
Los posts de Trump son tan bestias.
Sí.
Hay un momento donde empecé a es-- a hacer screenshots y guardármelos, pero digo: "Es que no, esto lo tendré que explicar a las siguientes generaciones".
Sí, creo que no eres el primero. Hay ya alguien que archiva, hay algún archivista.
Sí, pero bueno, digo, por si acaso.
Por si las moscas, ¿no?
Y luego ya es que no doy abasto. O sea, si no tiene sentido, ya no tiene sentido. Lo dejé de hacer.
Es muy fuerte.
Otra cosa que ha pasado, volviendo al mundo tech.
Venga, sí, por favor.
Es que han pasado muchas cosas, ¿eh?, en el mundo tech mientras estábamos ahí tú en Suiza y yo en el, en Niza.
En Dinamarca.
Eh, eh, Meta compró Manus.
Ostra, sí. Que Manus fue muy polémica porque era una empresa que se etiquetaba como china.
Sí.
Que luego le han dicho que no son chinos.
Sí, y se-- hizo el, ¿cómo se llama? Sin, sin washing, no sé cómo le, cómo le han llamado. O sea, que básicamente-
Se han quitado la chinos.
Hechó, echó a todos los chinos de la plantilla, a todos.
Se, se fue a Singapur, ¿no?
Se fue a Singapur, se movió ahí. Eh, rechazó a todos los clientes chinos. Em, compró a todos los socios chinos, incluyendo Tencent, por ejemplo, incluyendo la, la Sequoia china, que ahora sí, puramente es china.
Que antes era Sequoia y ahora se independizó.
O sea, compró todos los so-- que no sé por qué se dejan comprar tampoco o cómo se dejan o en base a qué se dejan comprar toda esta gente. Tencent, por ejemplo, que tiene todo el dinero en el-- del mundo, ¿en qué momento va este chico y le recompra y, y dice: "Vale"? Pero bueno, la cuestión es que lo hace y pasa de una oferta que tenía de treinta millones de-
Treinta millones no tiene ningún sentido, ¿no?
Bueno, ya, pero es la última oferta que había tenido, a una oferta de tres coma cinco billion de Meta.
Que, que Manus, eh...
Solo por ser singapurense.
Por no ser chino.
Por no ser chino.
Básicamente, ¿no? Eh, ¿qué hace Manus?
Manus es esta plataforma donde puedes, eh, programar agentes, eh, y utilizar la infraestructura de computación, pero sin-- no tiene ningún modelo fundacional.
Está en el mundo de n8n, Zapier y, y otras que hemos utilizado y hablado.
Sí, es usos prácticos productizables-
Sí
...de LLMs.
¿Lo has utilizado? Yo no lo he utilizado nunca.
Yo lo probé. Me registré en su momento y lo probé, pero, ostra, me parece muy bestia la cifra también por la que han pagado, ¿eh?
Sí, sí, sí. No, no, los billion van que, van que vuelan ahora mismo.
En, en poco tiempo fueron de, o sea, en, en ocho meses pasaron de cero mil euros, los últimos, los últimos ocho meses, a ciento veinticinco millones. O sea, han acelerado, optimizado el, el revenue a tope y lo han soltado, pero con un plan muy claro de soltarlo, porque si no, no te vas a, a Singapur y haces todo este paripé, ¿no?
Ya.
Yo entiendo que habían conversaciones de por medio de que les iban a comprar, pero que tenían que tener unos mínimos, unos milestones mínimos y tenían que no ser chinos. Y el gobierno chino se ha mostrado muy ofendido y muy frus-muy frustrado por eso, porque se que-
Bueno, porque les han quitado, ¿no?, una, una AI tech.
Claro.
Una compañía que era china.
Que había sido importante y que estaba funcionando bien en China.
Ya.
Que podía potencialmente ser un producto, eh, como ChatGPT Y esto, el problema es que genera un, un precedente, eh, para founders chinos que ahora ven que pueden escaparse.
Bueno, de hecho, todavía está, está escapando, pero parece-- es, es-- también estas Navidades ha avanzado mucho el TikTok americano, que ahora ya está casi montado, que es un, una joint venture entre Larry Ellison, o sea Oracle, Silver Lake, un par de inversores más grandes. Eh, los BC no chinos mantienen su posición.
Y luego ByteDance, que es la matriz de TikTok china, se queda solo un 20 % y se mueve todo: eh, propiedad intelectual, datos, infraestructura, tal, a Estados Unidos. Esto está ya, mmm, digamos-
Y esto, el, el partido-
Esto ha acabado de pasar ahora, en las últimas tres, cuatro semanas, y, y parece que lo han conseguido a-acordar o, o tolerar desde China, porque si no, obviamente, ByteDance, ByteDance está, eh, supeditada al gobierno chino. Es una empresa china y el gobierno chino tiene reputación de intervenir en las empresas chinas.
ByteDance es quien hizo la oferta a Manus por treinta millones de euros.
Se pasaron de tacaños, ¿eh?
Pero no había otra alternativa.
Quizá por trescientos se lo hubieran llevado, pero por treinta... No, por trescientos tampoco. Una empresa que va de cero a ciento veinte millones de facturación en ocho meses, esto no vale trescientos ni mil millones. Esto vale mucho. Bueno, vale tres mil quinientos, ¿no?, concretamente.
El gobierno de China le había ofrecido capital público y lo rechazó también, ¿eh? Como parte de, de este proceso de separación de China. Bueno, eh, puede ser que esto, que este Singapur Wash lo repitan otros founders, porque de los ingenieros buenos en China hay muchísimos, ¿eh?
O sea, hay más que en ningún otro sitio del mundo.
Seguramente es el país del mundo donde más hay en valor absoluto.
Pues sí. Por cierto, que Europa ha publicado, Europa, eh, una empresa finlandesa, que no me acuerdo ahora cómo se llama. Bueno, con, con una joint venture con otra que se llama Donut. Me acuerdo porque Donut es, es reconocible.
No sé de qué me hablas.
Han sacado una batería de, de estado sólido.
Vale.
Superinnovadora.
Una batería, ¿eh? O sea-
Una batería. Superinnovadora que cambia-- puede cambiar el mundo de la movilidad, eh, con una autonomía brutal, eh, que se ve que no hay ninguna en el mundo o que está muy lejos de todo lo demás que se ha hecho.
Bueno, llevamos años que s-somos, creo, bueno, hablo por mí, soy cero experto en baterías, eh, pero, pero entiendo que llevamos bastantes años, unos cuantos años, e-e-estancados, que la, la incrementalidad en baterías es, es pequeña. De hecho, Tesla fue de las empresas, eh, últimas que hizo un avance más grande en baterías, pero esto hace quizá diez años.
Sí.
Y que en los últimos diez años los avances han sido pequeños incrementalismos y, y el cambio que hizo la, la, la, la, la última generación de baterías ha cambiado el mundo, ¿no? Desde la movilidad eléctrica a, a todos los dispositivos wearables, etcétera, que tenemos. Y otra iteración, ¿no? Un 10X o un 100X de donde estamos ahora, em, más inteligencia artificial, ¿no?
Una AGI ya dentro de las gafas. O sea, empiezas ya a poder hacer cosas muy increíbles si tienes baterías.
Las baterías es absolutamente clave, ¿eh? Absolutamente clave.
Bueno, la energía, hemos descubierto-
Se cargan, es estado sólido, significa que se cargan, eh, en cinco minutos, 100 %.
Sí.
O sea, es otra, otra historia.
Brutal. Nos lo pasaremos bien. Tendremos que empezar a leer no papers de IA, sino papers de, de química ahora, ¿no?
Están pasando tantas cosas en este-- a nivel de robots, tienes el Robiente.
Es abrumador, es abrumador.
Es abrumador.
Es abrumador, sí, sí.
Los Atlas de Hyundai.
¿Esto qué es? Un humanoide.
Un humanoide que era el Boston Dynamics. ¿Sabes que Boston Dynamics la compró Hyundai? Es una empresa coreana.
Pero siguió como Bo-- o sea, sigue Boston Dynamics.
Siguió, mantuvieron un porcentaje, pero el 80 % creo que es Hyundai.
Mhm. Hyundai.
Em, que por cierto, me di cuenta que el CEO de Hyundai es un español, José Muñoz.
Vale.
En to-en todo el mundo. Hyundai es un conglomerado.
En todo el mundo es José Muñoz.
Bueno, es el CEO global.
De Hyundai. ¿Hyundai de dónde son?
Es una empresa coreana.
Son coreanos, de Corea del Sur.
Es un conglomerado coreano que tiene desde energía, estos conglomerados-
Sí, sí, sí, asiáticos
...tan típicos asiáticos. Tienen desde energía hasta, hasta coches.
Y guitarras, seguramente también.
De todo. Guitarra es lo más importante.
Como Yamaha.
Pues, pues...
Es un español.
Sí, es un español.
Oye, por si nos escucha, si alguien conoce a José Muñoz-
José Muñoz, exacto
...que-- al, al de Hyundai, no a otro, que nos lo, que nos lo presente, que nos encantaría-
Que vino de Nissan. No le puse en el LinkedIn y lo, lo añadí, a ver si se anima.
Vale. Bueno, pues alguien de la audiencia, que nos escucha mucha gente, gente muy importante nos escucha que nos lo presente. Sería brutal.
Totalmente, totalmente. Bueno, pues esta gente, eh, acaban de publicar en el CES, de hecho, que está haciendo ahora.
Ahora, o sea...
Sí.
Yo estoy haciendo refresh en el móvil a ver si ha salido algo gordo. De momento, teles nuevas y pantallas nuevas.
El Atlas, que es el nuevo humanoide, eh, de, de Boston Dynamics, es como la evolución de Boston Dy-Dynamics-
Mhm.
...pero que ellos, eh, al ser un conglomerado industrial, lo han pensado y lo han enfocado muchísimo al mundo industrial, siendo un humanoide que levanta cincuenta kilos sin problema.
Mhm.
Que puede rotar.
Es uno de los grandes limitantes de los humanoides actuales, que-
Sí
...que no pueden hacer tareas heavy.
Ellos pueden hacer, además, pueden girar las, las manos y los brazos hacia todas las direcciones, no como un humano. Eh, y-
Ya LeCun dice: "¿Ves? ¿Ves? Hay que quitar los límites, las restricciones de lo humano".
Sí, pareciendo un humano. Se cambian ellos mismos las baterías al cabo de cinco horas. Eh-
Esto también lo hace la Roomba.
Pop, pop, pop, pop. Sí.
Bueno, se carga sola. O sea, este concepto.
Eh, y joder, se ve que son-- es espectacular, ¿eh?
No, no, tendremos un robot en casa, pero vamos, antes del 2030, seguro. Seguro que tú y yo, concretamente en casa, tenemos un robot.
Tú antes, para ver si pasado.
Y, y no sé, y no sé si a este ritmo antes de fi-- de que acabe 2027, ¿eh? O sea, no me parecería ninguna locura. 2026 es justo, porque hay que llegar al mercado, hay un tema quizá regulación y... Pero 2027 ya empieza a parecer razonable que tengamos en casa un robot, eh... ge-- humanoide o semi-humanoide que no sea una Roomba, un robot bastante más capaz que no solo uno que te escombre.
Lo que pasa es que-
Que te barra.
Si, si esto es posible, si esto pasa, por el camino hay muchos trabajos que han desaparecido, ¿eh? O sea, antes de que tú tengas en casa el robot que barre, eh...
Que escombra, que he dicho yo.
Tenemos, tenemos un, tenemos un problema social de reemplazo masivo de trabajos que tenemos que ver cómo, cómo afrontamos, pero que es imparable al mismo tiempo. Eso es como toda esta gente que está saliendo ahora que ha probado el Opus, eh, 4.5 es, el Cloud-
El modelo de programación-
Cloud-
De Anthropic, ¿no?
Sí, el último modelo de programación de Anthropic.
Que se cagan encima.
Y que dicen que cómo es posible, dice: "Es espectacular, la cantidad de cosas que puedes shippear es brutal, pero por otro lado siento cierta depresión que un oficio que he dedicado tanta energía, tanta pasión de mi vida a entrenar, ahora sea absolutamente irrelevante".
Están, están apareciendo mu-- tuits de ingenieros muy buenos que dicen eso. Incluso una, una ingeniera, una principal de, de Google.
Sí.
No sé si lo viste.
Sí, sí, sí.
Que dijo que, que-
Que dice esto de Anthropic, que dice: "Hombre, a ti te van a echar, tú estás haciendo la competencia, en teoría".
Acabo de utilizar Anthropic e he hecho-
Sí, sí, yo pienso-- lo primero que pensé, volví a mirar la bio y digo: "Pero esta señora no trabajaba en Google".
¿Te dejas acabar de explicarlo? En los comentarios antes de que lo explique. Que decía que, ostras, em, en-- habían hecho en una hora lo que un equipo entero de Google había hecho en un año. ¿Sabes? O sea, eso te dice que por un lado el equipo entero de Google, pues igual son un, son un poco lentos. Anthropic es la hostia. Y te dice también que el modelo de código de Google-
No es tan bueno como el de Anthropic.
No es tan bueno como el de Anthropic.
Que a mí eso es to-- o sea, lo de en un año y tal, bueno, o sea, la IA es, es potente, esto lo sabemos todos, pero debería decir esto de, de Gemini 3.5 Pro beta privada y tal. Eh, ya, pero esto, yo vuelvo-- o sea, estoy de acuerdo en que estamos al, al abismo de una potencial crisis existencial brutal, ¿no?
De, de qué tiene sentido, etcétera, etcétera. Pero el programador este que se deprime, que, que le cuente esto al señor que, que, que era-- que escribía libros y llegó el Gutenberg y se cepilló a todos los que escribían libros. O al, o al granjero, o al granjero que recogía la paja.
Pero este está hablando de cómo se siente él, no de cómo se siente el de Gutenberg.
Pero esto no es nuevo. Yo lo que quiero decir es que esta crisis de reemplazo de una-- de un tipo de tareas o de oficios lleva pasando toda la historia. La tecnología llega-- lleva cargándose profesiones y oficios toda la existencia, ¿no? Lo que pasa es que esta parece que es más rápida y más grande y, y con más potencialidad que cualquier otra revolución industrial, ¿no?
El otro día hablábamos que si Internet, que si el fuego, la electricidad.
De todas formas, yo le daría, yo el coaching que le-- yo le daría coaching a este chico.
A la chica esta.
Y le diría-- no, al chico, es un chico.
Ah, es un chico.
Eh, el que dice que se deprime. Y le diría: "Hombre, tú puedes ver que todo esto no sirve porque tienes este conocimiento, porque es que otra persona que solo utilice el, el chat, eh-
No sabe lo que hace.
No sabe lo que hace.
Va, va como un loco.
Y el saber lo que te está haciendo y lo que te está ahorrando ya de por sí es un gran, es un gran valor. Saberlo apreciar.
Bueno, es la diferencia entre vibe codear y, y codear, ¿no? Con IA. O sea, un ingeniero de Factorial, por decir algo, yo no creo que esté haciendo vibe coding. Está programando 10X más veces o las que tú quieras más rápido que antes, pero no está haciendo vibe coding. Sabe lo que hace, simplemente pica menos, ¿no? Le pide a la IA lo que quiere hacer, sabe si está bien o no está bien.
Y el vibe coding para mí es disparar desde la cintura sin tener ni idea de cómo va nada y luego va de milagro. Y te sirve para hacer una demo.
O sea, no tener responsabilidad ni agencia.
No, porque no sabes, es que no sabes ni qué pinta tiene un programa bien hecho, ¿no? Porque la, la gente que está vibe codeando, eh, eso, o sea...
Yo creo que todavía falta para que puedas hacer aplicaciones, eh, serias a escala en producción-
Sí
...sabiendo lo que haces o sin saber lo que haces. Vamos, sin-- hacer, hacer aplicaciones serias sin saber lo que haces, que puedan escalar y que puedan funcionar en un nivel alto.
Sí. Si no, es, es casi AGI esto, ¿eh? O sea, este nivel de autoconsciencia de la IA sepa que lo que está haciendo está bien. Porque, porque-
De hecho, cuando tú y yo hablamos del plan del año, eh, que este- ...estas vacaciones hemos estado llamándonos y-
Sí, que tú estabas en Mónaco y yo en Suiza.
Sí, y estábamos hablando de, del plan de 2026 y 27. Siempre hay un: "If AGI".
Acabamos, acabamos diciendo: "Nada tiene sentido", ¿no?
Sí, sí.
Nuestras vidas ya no tienen sentido. O sea, si, si la AGI gana...
Sí, claro.
Factorial tiene un problema. No lo sé, pero, pero la vida no tiene sentido, ¿no? Llega un punto al extremo-
Sí
...en el cual hay tanta incertidumbre que-
Sí, estas grandes innovaciones son muy interesantes, pero también son una fuente de incertidumbre enorme.
Generan ansiedad, entiendo, ¿no? A m-a mí no concretamente. No sé si a ti te genera ansiedad.
No, no, no.
Pero...
No me genera ansiedad, pero considero que es una variable muy importante a seguir. O sea, yo, yo no, no soy muy fan a veces de las modas o las tendencias, pero esto sí que para mí no es que sea una tendencia, es que es una realidad, eh-
Sí, pero a dónde llega.
Es un descubrimiento brutal.
A dónde llega no lo sabes, ¿no? Si hay...
Dónde llega no lo sabes, pero sí, sí que eres capaz de estirar esta, esta línea de progreso y llegar a sitios, ostras, sorprendentes o imaginarte sitios sorprendentes.
No, no, total. O sea, entre la robótica-
Sobre todo para frikis de la ciencia ficción como yo.
Totalmente. O sea, entre la robótica, la IA, las baterías, todo esto lo ju-- ya no te digo si la, la computación cuántica, ¿no? Todo esto lo, lo sumas y, y te cambia las leyes de lo que era posible o no era posible. Y, y además, luego el, ¿cómo se llama este? Yann Lecun. Yann Lecun, ¿no? Si, si empezamos a descubrir cómo funciona el universo sin las limitaciones del ser humano, nos cambiará las reglas del juego, ¿no?
O sea, podemos llegar a, a comprender quizá las dimensiones del tiempo y del espacio de manera diferente, no lo sé.
Estás suponiendo que estos, estos, eh, seres inteligentes-
Sí
...que nosotros creamos, dos. Uno, sean capaces de traducirnos esas complejidades-
De explicarnos, ¿no?
En nuestro lenguaje.
De abrirnos los ojos.
Sí. Que-
Como Morfeo en Matrix.
Que es difícil salir de nuestros ojos, ¿eh?
Bueno, esto es Matrix, ¿no?
O salir de nuestro cerebro.
Sí, sí. No, no, estoy imaginándome este escenario.
Y dos, que pudiendo hacer esto, no hayan decidido prescindir de nosotros antes.
Exterminarnos por el camino, ¿no? O sea, es Matrix. Es Matrix. Hay que volver a ver a Mat-Matrix.
Veremos si Yann Lecun es Morfeo.
Es Morfeo.
Bueno, pues nada, yo creo que con esto hemos tocado bastante variedad de temas. Hemos acabado en una divagación.
Polifacético para empezar el año.
¿Te, te has dejado algo?
Hay que coger, no, hay que coger ritmo. Tenemos que volver a arrancar motores y, y seguiremos aquí todas las semanas.
Volveremos, volveremos con muchas tertulias, con mucha gente interesante-
Sí
...este año, muchas historias de, de founders.
Hay un roadmap guapo.
Sí.
Las próximas semanas hay un roadmap chulo.
Espectaculares. Y a seguir aprendiendo, como siempre, como llevamos los últimos ocho o nueve años de pódcast. Son años, ¿eh?
Y los que quedan.
Muy bien. Pues nada, hasta la semana que viene.
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