Recesión en EE.UU y posibles impactos en startups, Mr. Beast, Figure 02 y Acusación a NVIDIA

Bienvenidos a la tertulia de Itnig. Bueno, bienvenidos a una nueva tertulia de Itnig. ¿Cómo estáis todos? Seguimos aquí a distancia y hoy estoy con Berta, que es mi pareja , que está aquí en la, en la, en la camp-en la camper. Eh, estamos en un camping de Yosemite y si nos escucháis es un milagro, ¿vale?

Oye, voso-vosotros cómo estáis. Jordi, ¿tú dónde estás? Estás en una isla, ¿no?

Yo estoy en una isla y se acaba de empezar a llover aquí que no veas. Y yo estaba hace un segundo la mar de tranquilo preparado y he tenido que venir corriendo aquí debajo de un toldo, pero me-- tengo el portátil mojado. Pero sí, estoy en una isla en lo que se conoce como el archipiélago de Estocolmo, que es un conjunto de islas, como ya sabréis, de creo que casi treinta mil islas al sur de Estocolmo y es una pasada.

De hecho, si podéis ver detrás mío, es todo así pequeñitas islas, todas muy cerca las unas de las otras y, y se va en barco. En la isla donde estoy yo hay, hay un montón de casas, o sea, habrá veinte o treinta casas o algo así y solo se puede llegar en barco y de hecho estamos en una casa que alquilamos que viene con barco y vas al súper, ahora hemos ido a poner gasolina al barco, vas a, al, a la tienda, compras tus cositas, vuelves y tal y es superbonito excepto la lluvia que me está tocando las narices un poco.

La lluvia, la lluvia que debe ser el pan de cada día aquí, ¿no?

Pues hemos tenido mucha suerte porque esta semana ha hecho un sol de narices, pero de noche se está fresquito, que se agradece mucho en realidad, porque dormimos, eh, la mar de bien. Pero sí, eh, aquí están acostumbrados a, a nieve, lluvia, frío y el verano que tienen es muy bonito, pero es muy corto.

Oye, antes de empezar a grabar, que esto siempre pasa, eh... Me estaba-- Que se escuchaba bien, por cierto. Em, ahora veo que hay un delay de la hostia, pero bueno, eh, ya se solucionará mágicamente. Em, tú empezabas a grabarme y decías que te ha tocado estar al lado de la isla de uno de nuestros inversores, la isla de al lado.

¿Eso se puede decir o no?

Sí. Sí, yo creo que, yo creo que es público. Eeeh, yo venía aquí porque tengo, eh... bueno, mi mujer es, es suiza y tenemos unos amigos que viven en Suiza, muy, muy amigos nuestros, que ella es suiza y él es sueco. Entonces él, eh, nos, nos organizó esto, encontró la casa y tal.

Yyo hace un tiempo estuve hablando con, con Niklas Zenstrom, que es el, el fundador de Atómico, y le dije: "Ah, estaré esta semana en agosto, estaré en Suecia", y tal. Y dice: "Ah, qué bien, yo también estaré". Y hasta ahí, ahí se acaba todo. Y entonces yo le pregunto a mi amigo de dónde, dónde vamos y me dice: "Tal, en esta isla". Y miro en Google Maps, está al lado de su isla, donde yo había estado en un evento con Atómico y le escribí el otro día diciendo: "Oye, estoy al, al, al lado, al lado" Y hoy he ido a verle.

Hemos bajado aquí a, al muelle donde tenemos la barquita, hemos pillado la barquita y en menos de cinco minutos nos hemos plantado en su muelle y hemos sido, y hemos ido allí a hacer lo que en Suecia se llama fika. Fika, que es como la pausa del café. Y nos hemos tomado un café, unas pastitas, los niños han jugado por ahí y al cabo de un rato nos hemos ido a comer a un restaurante, pero me ha hecho gracia que estuviéramos al lado de la casa de Miklas aquí en Suecia.

Muy bien. Bueno, oye aprovecho para presentar a Berta.

Y si me muero-- Perdona, si me muero es que el MacBook no es waterproof, ¿ vale? Porque se está mojando.

Yo no creo que sea waterproof, o sea, mismo.

No lo es, confirmamos.

De momento está aguantando.

Bueno, aprovecho para presentar a Berta. Berta es emprendedora también y por eso, eh, le gusta la tertulia y seguía la tertulia antes de conocerme hace tiempo. Eh, y eres la fundadora de Tatux, ¿no?

Haremos un pódcast próximamente. ¿Quieres explicar lo que hace Tatux? Ya que estamos.

Bueno, vale, vale. Pues, em, bueno, os hacemos update de nuestro viaje, ¿vale? Que seguro que os interesa mucho. No sé si escucháis y seguís mi, mi Instagram, pero en mi Instagram tengo solos friend family, eh, y, y yo voy subiendo explicaciones larguísimas de cosas que me voy encontrando.

Muy largas, muy largas.

¿Tú las escuchaste?

No.

Joer César, tío, yo confiaba en ti. Digo, está...

No, pero me consta que mis tíos sí. Entonces, por eso lo hago. Eh, pues ayer, ayer estuvimos en, en Yosemite, ¿no? Eh, hemos ido a un, a un lado de Yosemite, tiene como una zona que se llama Yosemite Valley, eh, que es donde va todo el mundo y está como controlada la, la, la gente que puede entrar cada día, porque aquello es, o sea, entra una cantidad de gente, eh, brutal, pero es tan grande todo y tan espectacular y tan bien cuidado, porque contrasta mucho lo mal cuidadas que están las autopistas, por ejemplo, las infraestructuras, con los parques.

Los parques naturales están cuidadísimos. Tú ves los caminos, están supercaridados, vas a-arriba del todo de una montaña y hay unos lavabos por si tienes que ir. O sea, o sea tienen parkings de todo. Eh, no sé. O sea, yo... ¿no?

Y hay como una ventana, durante dos horas se puede entrar por la puerta, que nosotros veníamos del otro lado del mundo. Eh, ¿qué está pasando? Romero se está, se está mojando.

Se está mojando.

Nada, nada, me estoy mojando mucho, perdón, me estoy mojando mucho.

¿Y no puedes encontrar una solución mientras explico las historias de Yosemite?

Es que si voy adentro hay niños.

Pues no, estás bien aquí.

Un paraguas, pero tienes un paraguas arriba, ¿no? En fin, tengo una sombrilla, pero el vie-- eh, la rubia, la, la rubia digo, la lu-- la lluvia ahora va de lado

Eso es las tertulias en vivo. Siempre son así . Pues, em, pues bueno, y luego fuimos a un lago que se llama Mon-Mono Lake, que es un lago muy curioso. Está como al centro aquí de, de la zona este de California, que es her-- el lago hermano del Salt Lake, que está en Utah.

Em, y es un lago supersalado. Es enorme, tiene como una isla en medio, eh, y tú puedes nadar ahí. No hace falta que te muevas. Flotas a saco. Tres veces más salado que el mar. Y es una experiencia también bastante curiosa. Ahora nos iremos a, a, hacia, hacia el Death Valley.

Valle de la Muerte.

Ah, sí

Que existía antes del fondo de pantalla de Apple.

No, no veas Tim Cook ahí con una-- con, con un pico haciendo el fondo de pantalla. Lo que le costó. Con el monte-- el Monte Rushmore . No, pero El Capitán es una pasada. Por si alguien no ha estado, eh, que es un, es una meca para los escaladores, porque tiene una pared l-m-- recta casi plana, que se tardaba die-- Bueno, a no ser que seas una bestia, en general la gente que escala, que ya tiene que ser muy buena para escalar El Capitán, tarda varios días y, y te paras a dormir, no sé si lo visteis por la noche, que ves las linternas de algún escalador a mitad de la pared, que se ponen como una hamaca, obviamente atados con la cuerda y el arnés y tal, pero duermen en una hamaca en medio de la pared.

Es increíble, es impresionante.

Y, y luego está Alexander...

Este. Sí, sí. Los escalones sin cuerdas y sin nada, ¿no?

Efectivamente.

Hicimos, hicimos de un metro.

Alex Honnold.

Exacto, exacto. Bueno, y otra cosa que hemos hecho en-- por cierto, ahora que hablamos de esto, vimos justo antes de ir a El Capitán un vídeo en, con las Vision Pro, porque obviamente fuimos a probar las Vision Pro, eh, en el, en El Capitán. La verdad es que hostia, te doy la razón, Jordi, por una vez.

Eh, es espectacular, ¿eh? O sea, lo que, lo que puedes hacer con eso, lo que potencialmente puedes hacer con las Vision Pro. Que por cierto, para probarlas es toda una experiencia, es casi como ir al cine y es gratis. Te ponen cosas, estás ahí cuarenta y cinco minutos con un tío que te va explicando cosas, te va acompañando la experiencia.

Nosotros llegamos-

Son unos pesaos.

No, pero está muy bien. Estamos-- Si no fuera porque habíamos quedado, luego teníamos una comida y al final le tuvimos que decir al señor que acabara. Pero, pero está muy bien porque te va poniendo vídeos, experiencias interactivas, eh, pues te enseña una, un nuevo concepto de película que, que está proponiendo Apple, eh, que es casi interactiva, donde formas parte digamos de, de la acción y es bastante, bastante curioso.

Eh, luego también estuvimos utilizando-- Lo peor es el teclado, ¿eh? Yo lo del teclado no lo veo claro, ¿eh?

O sea, tienes dos opciones. Una, puedes darle exactamente donde miras, eh, y la o-- o sea, con el, con el pinching, vas haciendo pinching. Y la otra es atravesando las teclas.

¿No? Con el ojo apuntas y con el dedo apretas.

Sí, pero yo es que me, mme cuesta mucho imaginar utilizar el teclado productividad, ¿eh? O sea, le puedes conectar un teclado de Apple y entonces va de puta madre, ¿no? Pero, pero con el teclado este imaginario que puedes ampliar, puede ser pequeño y grande. Pero todo lo demás, ostras, es increíble. Puedes ir organizando el espacio infinito de, de ventanas y de tal, que esta gente que tiene millones de, de, de pestañas lo va a convertir en una especie de iones con millones de cosas por todos lados.

Yo me dejé las fotos en el techo y luego las encontré cuando ya acababa la experiencia. Bueno, en fin, que, que está bien, está bien. Si no lo habéis probado, recomiendo la experiencia, es como ir al IMAX, ehm, y ver las Vision Pro. Y más cosas, más cosas de, de, de, del Valley que no contamos, que no contamos.

Ah, sí. Hicimos una quedada con, con fans podcast. Fuimos unas, casi unas quince personas.

Hostia.

Eh, fu-fuimos a un sitio que se llama Pebble Bed, que es una, es una incubadora, eh, que montaron uno de los in-- primeros ingenieros, founding engineers de OpenAI o algo así. Ahí todo mundo monta incubadoras, todo es una incubadora, eh, y todo el mundo vive en los sitios más random posible, porque en esta incubadora vivía gente, emprendedores, concretamente un emprendedor catalán cuyo nombre no voy a decir, que vivía en la incubadora.

¿Sabes? Y esto es lo normal. También, eh, encontramos gente que había escrito-

Como Hacker House, ¿no?

Sí, tipo Hacker House. Encontramos a, a gente que había escrito en plan Cold Calling. O sea, gente que no conocía, había escrito, pues yo qué sé, por ejemplo, el creador de Product Hunt, Ryan no sé qué. Eh, y también le había dicho: "Ah, claro, vente". Y vivía en su casa. Hostia, pero esto...

O sea, realmente lo de las barbacoas y, y la gente viviendo en casas de celebri-celebrities y tal, eh, parece que es cierto. O sea, confirmamos. ¿Confirmamos?

Exacto. O hay una especie de discurso que todo el mundo te cuenta lo mismo. O, o, o sea, nosotros no fuimos a ninguna barbacoa y nos encontramos Elon Musk, ¿vale? Eh, n-no nos pasó. Pero sí que es verdad que todo el mundo nos decía que se encontraba todo el mundo todo el rato Y cualquier conversación tiene el mismo tipo, ¿vale? Es: hostiaaa, he venido aquí porque aquí es donde pasan las cosas-

Es evidente que hay una diferencia enorme. Hay mucha competencia también te empuja-- la, la sociedad te empuja a avanzar. Em, to-toda la conversación tiene varios name droppings y logo droppings, ¿vale? O sea, se van citando gente... No, he visto ahí, esto y tal. Pero luego, em, yo creo que nosotros, eh, las discusiones que tenemos en El Plan A, em, tenemos más contexto de lo que pasa al Valley que el noventa y pico por ciento de la gente que conocemos por ahí.

Lo comentamos con, con Berta porque, hostia, em, al final, mmm, tienen una visión muy concreta, muy sesgada, eeeh, de, de lo que han vivido allí, ¿no? Pero nosotros, que somos, eh, digerimos pódcast y estamos leyendo todo el día sobre este tema, eeeh, yo creo que no nos falta, no nos falta contexto.

Igual nos perdemos las barbacoas. Em, pero, pero sí que es verdad, sí que es verdad que, que el ambiente este de, de competencia, que es bueno y malo, o sea, en algunas cosas parece muy bueno y en otras parece muy tóxico. La gente se compara todo el rato: tú qué has conseguido, quién ha hablado con este, tal.

Y jo, da un poco de: ¡ah! ¿Sabes? O sea, no, no sé si hace falta. Y luego parece que las victorias sean esto, ¿eh? Sean cosas como anecdóticas, decir: pues mira, yo he hablado con este, en no sé qué he cerrado este ticket. Pero nadie te cuenta: oye, he construido esto, lo utilizan tantos usuarios, tantos clientes. Nadie, absolutamente nadie nos contó ningún tipo de valor generado.

O sea, valor generado medido en, coño, en euros, por ejemplo, eh, en euros capturados. Eh, ¿no?-

Dólares. Ahí hablan dólares.

Dólares. Dólares. Eh, ¿no? En usuarios, en, en tecnologías diferenciales. Todo es de AI, todo es de, to-todo es de AI y todo es el mismo pitch un poco, ¿no? O sea, es al final utilizar atributos que parecen bastante de, de, de, de los modelos fundamentales.

Parecen bastante, pues apalancarse en la voz, apalancarse, em, en la, bueno, en hacer proyecciones... Eh, to-todo viene a ser un poco los mismos casos de uso. Em, pero sí que esverdad que, que hay una oportunidad enorme. Los BC hablan todos de evidentemente solo de AI y todo lo demás les-- están deprimidos.

Es un poco... ¿Qué me dijo? Me dijo algo de-

Sobre lo del name, name dropping y de compartir. Y es una reflexión que sí que hice, que de primero-- o sea, estuve primero expuesto al mundo startup de Silicon Valley y luego al de Europa, ¿no? Y ahora raíz de Factorial, y tenemos varios inversores europeos y a-- y siendo un unicornio, pues nos invitan a, a este evento con fundadores y tal.

Sí que es cierto que en Silicon Valley mi sensación es: muy rápido llegas a acceder a todo el mundo, con lo cual el network que generas es muy rápido y muy potente, porque llegas a gente como Elon Musk o como Sam Altman o como quien sea, ¿no? Gente muy, muy potente, pero en cambio no se comparte nada. Solo la gente habla de lo bien que les va, ¿no?

Siempre es el we're killing it, todos lo petamos y no se comparten aprendizajes. En cambio, en Europa, al-- en, en entornos quizá un poco más de confianza y tal, pero mi sensación es que los founders europeos comparten las mierdas y los trapos sucios y las, las cosas, las durezas, ¿no? Muchísimo más. Al menos esta ha sido mi experiencia de conocer a emprendedores en Silicon Valley y en, y en Europa.

En Silicon Valley es más fácil llegar a gente que la peta mucho, de verdad, pero todo el mundo dice que la peta. En Europa, tanto gente que la peta como gente que no, eh, más fácilmente te comparten experiencias muy valiosas de cosas buenas y, y menos buenas.

Es que a mí me cuesta mucho decir que la, la, que lo petamos. Yo creo que nunca, nunca ha salido por mi boca el de petamos, ¿no? Porque pienso todos los marrones, todas las cosas que no van, todas las-- ¿no? Lo que nos queda, lo lejos que está, em, lo que, lo que nos imaginamos que podríamos conseguir. Entonces es muy difícil responder a: sí, sí, no, lo estamos petando.

Pero sí que es verdad que los americanos son más de estarlo petando siempre. Todos son the world's best X, world's best Y.

Bueno, luego fuimos al Big Tech.

Ex Google, ex OpenAI, ex no sé qué, ¿no?

También, también.

Aunque llevaran poco tiempo.

¿Y el Big Tech qué te pareció, Berta? Pues fuiste a Meta y a Google.

Ya.

Mucho, mucho turisteo, ¿eh?, en Meta.

Haciendo fotos, parecieras la familia.

¿Vieron las llamas o no?

¿Qué llamas?

Salieron unas fotos de Mark Zuckerberg el otro día, eh, como acariciando unas llamas allí en la oficina de Meta.

Pues no las vi né.

Hackers Company, que es un cartel que encontraron en una carretera. Iban con el coche por la carretera y vieron una-- un cartel de alguien que se dedicaba, pues a temas de hardware, o sea, temas de hardware, quiero decir, de, de hardware de toda la vida. Ahora no me sale el español. Me paso como a César. Y dijeron: ''Hostia, este cartel nos lo tenemos que llevar''.

Una pieza. Y total, que dijeron: ''Este cartel nos lo tenemos que llevar''. Y lo llevaron, la pusieron ahí en el edificio principal de, de meta. Eh, está todo como deconstruido, o sea, todos los, todos los cables, los tubos, los techos, están todo como desmontado.

Eh, que esto podría parecer cutre, pero como es consistentemente así Eh, mola mucho. Ehm, entonces quieren mandar la men-- el señal de que está al 1 % construido, ¿no? Que está todo por construir. Eh, la gente es superabierta en Meta. Todo el mundo te cuenta, te cuenta todo, te dejan grabar.

Te-- no, no-- mientras en Google es todo súper: "Ostras, to-todo el mundo es superpreocupado, esto no tal". Emm, mucho más oficialista, mucho más institucional Google. También mucho más preocupado por el clima, por la igualdad, por este tipo de cosas. En Facebook parece que les dé un-- igual todo, eh, y la gente está ahí construyendo.

Publican open source quien le da la gana de lo que le da la gana, no tienen limitaciones, porque estuvimos con equipo que está trabajando precisamente en el Chaos Monkeys, eh, en el algoritmo de disaster recovery, eh, y en la redundancia y un poco en, en cómo conseguir que esta infraestructura sale, que, que no es nada fácil.

Em, y, y nos decían que van publicando open source cuando quieren y que si no lo hacen más es por el rollo de mantenerlo, no porque alguien les diga que sí ni que no. Entonces, es muy abierto. Pueden construir un poco lo que quieran. También la comida es gratis, eso sí.

En todos lados. La diferencia es que en Google te pueden hacer tuppers y en Facebook lo han prohibido, ¿vale? Pero aparte de eso, todo es gratis. Eh...

Ah, sí.

Consume. Bueno, y todo esto lo veremos en un minidocumental, que si con suerte David, si consigue montarlo, lo publicaremos en, en septiembre. Eeeh, ¿qué más? ¿Algo más? De, de-

¿Y en Apple, en Apple estuvisteis?

Hostia, en Apple sí que-- ahí sí que son secretistas. Ahí no te pueden entrar los empleados y si entras solo puedes ver un trocito muy pequeño que no vale la pena. Entonces, estuvimos desde fuera pasamos por Cupertino-

Es increíble. El edificiooo, la ecosostenibilidad, el diseño... Es acojonante.

Vimos pues el edificio, eh, desde afuera en la Apple Store puedes subir, es un hack que aquí os lo dejo. Puedes subir arriba. Sí, no creo que sea muy secreto. Y, y entonces ves todo el-- ve-ves el donut, ¿vale? Ves el trozo del donut, em, y, y bueno, ya está.

Y no ves mucho más. Iba un montón de gente también ahí. Es increíble porque parece que es el turismo de, de Silicon Valley ir a ver esas compañías, ¿no? Y todo el mundo, pues tiene algún hijo-

En OpenAI estuvisteis también, ¿no?

Ah, en OpenAI fuimos, pero aquello no... O sea, no tiene ninguna gracia. Primero que estar en un río que tú sales de ahí, se hace un poco oscuro y, y no, y no lo cuenten. Y después, ehm, googleé y no hay ni un cartel. No hay ni un cartel. O sea, no pone ni OpenAI. No pudimos hacer ni la foto.

Eh, pero sí, todo el mundo me dijo que están ahí metidos, eh, y solo había un cartel de que les habían traído vino y no los habían recogido. De UPS. Pero aparte de eso, poco más. Eh, pero sí, se ve que est-- ahí en, en ese alrededor de Mission, eh, alrededor de OpenAI están todas las empresas AI.

Se está haciendo como un clúster de San Francisco de IA en aquella zona. Eeeh, ¿y qué más? No sé. ¿Qué, se te ocurre algo más que nos dejemos? La inseguridad un poco.

Sí que es verdad. Sí que es verdad que, que lo que dicen es un poco cierto. Em, hay mucha gente-

Sí, sí, sí. Mucha gente, que la gente pasa por al lado y casi como no las ves, son como invisibles.

Sí. Y también tuvimos un poco un susto un día de un, una persona que nos vino a buscar y tal y nos persiguió un rato, pero luego ella se cansó. Eh, sí, eh, es la única cosa que es un poco... Y todo el mundo nos decía que nos iban a abrir la-

...la furgoneta, eh, que, que seguro que nos iban a abrir la furgoneta, que no la dejáramos ni un momento en la calle.

Una piedra nos rompió el cristal.

Y fuimos a un sitio para arreglarlo y decir otros. O sea que efectivamente se ve que esto es algo que pasa y nos contó mucha gente por ahí. Eh, o sea que bueno, eh, algo más y ya está, ¿no? Hasta aquí el update, el update de Las Américas. Ya veremos el documental. En general, muy guay.

Ya veréis el documental. En general muy guay, o sea, ir a un sitio donde vas a cualquier bar y todo el mundo está hablando de IA, siempre de IA, em, y, y de cosas tecnológicas y tal. O sea, realmente mola, mola, mola pasar por ahí. No sé si hace falta estar ahí para, para fundar.

Esa es un poco la discusión que teníamos, em, con la gente de ahí. Luego el Waymo le gustó mucho a César.

Y están abriendo máaas, mmm.

Sí, justo recibí notificación de que habían abierto un par de pueblos más cerca de San Francisco.

Sí, nosotros también la hemos recibido. Muy bien.

Pues vamos al siguiente tema. Oye, ¿qué os ha parecido todo el escándalo que está habiendo con el tema de Mr. Beast? Cambiando de, de tema radicalmente. O sea, Mr. Beast, que, que nosotros hemos sido siempre muy fans desde el pódcast de Itnig, em, ¿no? Porque joder, es un tío que-- sobre todo es un tío que ha sido persistente, que es algo que yo personalmente valoro mucho Eh, alguien que ha empezado de muy joven en su casa y ha estado ahí pum, pum, pum dale que te pego hasta que ha conseguido ser el primer creador del mundo.

Un poco el, el so-- el sueño americano. ¿Qué pasa? Cuando a alguien le va muy bien hay mucha gente que le tiene ganas. Y hace-- y ha habido gente que, que la ha estado intentando criticar lo que hace y tal pero ahora sí que le ha caído tormenta. Em, por un lado uno de los fundadores Chris, eh, Tyson creo se llama que se tran-transicionó a mujer em, ha, ha, bueno ha salido como unos mensajes, eh, que tenía con Jimmy que participaba, eh, en el contenido que hacían gente muy joven porque siempre toda la audiencia de Mr Beast es, es muy joven

eh y con mensajes muuuy muy muy raros Muy raros y, y rozando la pedofilia entonces eeeh Mr Beast, Jimmy Eh Ha Estado defendiendo este chico hasta que ha sido muy evidente Emm Y Ahora pues Le están Criticando Mucho no solo Por Eso Que eso Bueno parece heavy Porque Entonces todo El Mundo Se Pregunta qué está pasando Estos entornos Que además son bastante aislados Donde Están Las personas creando Contenido y Pasando mucho Tiempo Juntos Eee Sino También Que Pues un ex empleado ha publicado un vídeo Bastante Bien Hecho No sé si Lo Habéis

Visto donde Explica Que Todo Lo Que jimmy Se Dedica A contar En Los Pódcasts Que Está hecho De forma cien por cien real y En tiempo Real Es en realidad efectos esp-espa especiales empleados camuflados de random seguidores incluso Su Novia sale en Uno Como Random Subscriber y es y es Su novia Del Momento Emmm Y bueno en Fin Que Que Todo Es fake Que Todo Es Fake Ya Sabíamos

Nosotros cuando veíais Bernat Exacto Cuando tú Veías un Vídeo Mister Beast Pensabas guay EsTodo Auténtico Esta Es La gracia EsQue Sea Todo Real O dabas Por sentado Que EsUn show Igual

Pero YCuando Ven Star Wars también Sepiensan QueEl láser Ese EsdeVerdad Yesel Mismo Quepuedes ComprarEnEl Walmart Yatraviesa acero Inoxidable

Una cosa una Cosa A ver o sea Hay osea en Estados Unidos hay regulaciónTambién nosoloen Europa hayhayregulación entoncestúpor ejemplo hacesunprograma detelevisión ytuhacesuna lotería ollevas apersona randomy estásobligadoo certificarPor unserpartyque estaspersonas Sonrandomgentequeestátrabajandopara tiem ohaciunasobría tienes quecertificarqueestoesunalotería

Hayuntis SiTúsi Túexplícitamentedices estoesunaloteriáy És justaY aquípuedescomprartubilleteentiendoquesuna Cosasi tÚHacesunshowO unapeliculay dicesque Hacesunaloteríayo EntiendoqueEstoesun Show ypuedeshacerloquetedelaganaEntoncesyo siquieres mi yoViElvídeoesteoyosepararía dostemasunoes eldeese colaboradorDeMisterbeastyLas acusacionesdede relacionesconmenoresmensajesdaleEselosepararíaporquees untema Gravísimodel cual Yo NotengoningúnainformaciónyprefieroSies SiesciertoPuesesGravísimoY quelaley hagaloquetenga que hacer Perono no opinosobreeso sobreelel hechodequela Loteríase acierta dequeLos

actores yac tricies Sean amigos oempleadososeasuNoviaeQuesiotiemporeal escomo viélVídeoEstámuybienhechoperomíESUN ES UN captainObviousno oseástándiciendoodviedadesdeaunamanneramoysensacionalistaymuy épicaydigoenserioalguiensele importaba Esto oséaeraunShowdesdeel principio noveoveoproblemaen Ninguna parteenla Parte esta dela exageración entiendioseparamostdostemasvale

Yo intento Hacer Otra lecturaPorque claroSiTúte dedicasaadardinerola Gente estomueve amuchagente¿no situdicesoye tedoydinero site suscribesenelsiguientenelsigenteminuto Tedoy dinero Osihaces xacción ensiguiente minutoTedoy dineroresultaQueestoes mentiray Hay unmontoñdegentemovilizándoseporesoavero tete voyAenviar unacamiseta envíada firmadapormr beastYesultaquehay Untío FirmandoMr beastsinser mr beastenelmomento Quesí quesí queque ya imaginamosque Estova asíperoesmuy esmuyes unpoco cutrees unpoocutrequetodoEstoseaun engaña bobosparafalosniños

quese locreen

Eso essencuentroeses un pocoloquelohicede Jordi Yo QuéSési estásviendo lateley tepones unreality yasabesquenogente Nonson concursantesde verdadnoqueSonactorestoes conocimiento popular ym Este señorhace unshow dentretenimientoentoncesquemásda quediga QUESiQuesverdadyluegonoloseah sila genteal final consumeelcontenido Leparecedivertido yy élmonta unn eGocio entorno a ello Nosé Amímeparece Viélvídeoyme Parece Quelosloslo quedecíaelex empleadoquePor cierto había estadomenosde un mes meParecetrabajanCon ellos yem Y quenisisquiera estabaeenelpuestoen elk

edécíaQuehabíaestado memparecíosupercogidocon pinzas alfinal estabacomo quitandounacortina algoQueya más o menosintuíase sabía no

Sí DeHechonelvídéoEste lascosasQueprámiserían paramí lomássgraveserían lasslas accionesbenéficas Queha hechodemisterbeef noen Concursanteledaje diez mileuros yesresultaquees unempleadowesse Al finales unshow perocuandoconstruyecien pozoso cuandole dadineroalagentePara que seopera lavista sieso esfalso para mí estoyasíquemorálmenteme pareceriamear fuerade Tiesto yesto deHecho lediefenden inclusonen estetevídotantan antimister beef incluso dice nonoesosi Ques Cierto hay osea queque inclusolesalanunPoco Entoncesyo viesévideo ymequedéconLa sensación devaya hater quemacabadedecontarnadan

Y que lo único que está haciendo es utilizar la popularidad de Mr Beast para su propio beneficio, para hacerse famoso y para crear una campaña anti-Mr Beast, que seguro que sí, que, que seguro que se puede matizar. Y hay una cosa que sí que he visto de Mr Beast de jovencito: haciendo comentarios estúpidos que no están bien, del cual él se ha arrepentido y ha pedido disculpas.

Eso sí, toda la razón, nada que decir, la cagó. Mmm-

Vale

...cagada está, está público. No ha-- mmm, eh, comentarios cuando era adolescente, eh, racistas, sexistas, cosas que no se pueden decir y que es incorrecto de decir y que él ha, ha reconocido que eran errores y se ha disculpado por ello. Bueno, pues ni siquiera lo ha borrado. O sea, no la ha escondido. Ha dicho: "Oye, cometí esta estupidez, aquí lo pongo", mmm.

¿Sabes? O sea, eh, acepta su condena de opinión pública, vamos a decir.

Ha madurado como persona mientras hacía contenido, ¿no? Porque claro, es que era un niño cuando empezó, ¿no? También ir, irle a buscar-

Yo sigo pensando que... Dile, perdona.

Tenemos un lag de la hostia. Sigues pensando, Jordi.

Si-sigo pensando que es, que es un, que es un emprendedor como la copa de un pino, que es una persona muy creativa y que hace cosas que no ha hecho nadie. Eh, quizá a partir de ahora le obligan a poner como un disclaimer diciendo: oye, hay actores pagados en estos vídeos, eh, esto se hace solo po-- para fines de entretenimiento y aquí no estamos jurando delante de la constitución americana que todo es realidad.

Y, y ya está-

¿Pero qué necesidad tiene ahí de ir a, a un podcast y contar de que esto es cierto cuando resulta que no da este dinero a la gente, da menos dinero, se ve, da menos dinero. Según-- La gente random y no ra-- o sea, ¿qué necesidad tiene él de ir por la vida contando- Haciendo bandera de algo que, que no es.

O sea, eso es lo que no entiendo yo. Dices: vale, es un show, pues, pues es un show y dices: esto es un show. Pero crear todo este contenido y diciendo que él es tan auténtico y que no sé, que no gana, él dice que no gana dinero en todos los vídeos, que lo, que lo reinvierte todo y luego resulta que esto no es cierto. No sé.

O sea, no, no, no veo la necesidad de, de contar algo que no es cierto más que nada porque das pie a que todo el mundo te, te, te machaque básicamente de forma absurda cuando era un tío superquerido era referencia absoluta de todo el mundo.

Y los, y lo sigue siendo, ¿eh? Estas cosas explotan mucho en las redes sociales y ahora mi, mi feed parece que todo sea Mr Beast es el demonio cuando en realidad tiene que ser minúsculo comparado con la gente que, que le adora y que tal. Yo creo que sí que habrá, eh, cosas que tienen razón en estas críticas seguramente, eh, Mr Beast y su equipo aprendan de algunas cosas que como dices tú quizá no, pues qué necesidad había de decir esto y matizarán y que, y que, y que no pasará nada, no se acabará Mr Beast ni seguramente es tan malvado como, como dicen.

Eh, pero lo que yo sí que veo claro es que hay una campaña anti y que las redes sociales tienden a explotar este tipo de descubrimientos y de investigaciones cuando en realidad están menos fundadas que los clips del propio Mr Beast .

Una cosa que observaba, que le comentaba Berta el otro día, es que yo veo muchas startups que empiezan siendo un poco una guardería, o sea, un sitio donde son un grupo de amigos, ahí pasa de todo, todo el mundo se lía con todo el mundo, es u-una cosa muy endogámica tal y hay un momento, hay un momento donde hostia funciona algo empieza a crecer, empieza a entrar gente seria, eh, y, y, y se profe-profesionaliza, ¿no?

Yo creo que e-, que esto es un poco también lo que le pasa a Mr Beast. Se ha pasado esta época además siendo bootstrap esto siempre se alarga más. No, no sé cómo lo veis, ¿eh?-

Sí

Yo lo he visto en mucha startup.

Las startups, las startups, eh, al primer día, mmm, es todo locura porque hay que estar loco para empezar o incluso más para unirse a una startup con lo cual es-- la gente por selección natural está como una campana y, y no tiene nada a perder, ¿no? Con lo cual pues tampoco no pasa nada por asumir más riesgos seguramente.

Y cuando ya empieza a crecer y hay algo a perder empieza a tener más sentido unirse a esa startup, empieza a venir gente que está un poco menos loca y se va descafeinando un poco, ¿no? Se va volviendo un poquito más vainilla un poquito más sobrio y oye también tiene lugar no puede ser todo una locura siempre, ¿no?, porque si no pues y puedes destruir mucho valor seguramente y de hecho el reto que tenemos muchas startups es mantener un poco de esa locura, ¿no?

Que no sea todo oficial y todo correcto sino que haya gente que quiera asumir riesgos que quiere ser valiente pero que no se esté liando todo el rato y generando problemas de recursos humanos porque también cuando crece el equipo el, el daño que esto hace es, es muy grande potencialmente.

Yo creo que sa-- es ambas cosas tienes que mantener la, la locura la energía y tal pero también tienes que estar pensando que esto no puede d-durar toda la vida que tienes que hacer sentir la gente buen-- bien nueva que se incorpora bien sabes que no puedes pedir la gente que trabaja el fin de semana como el primer día que, que la gente pide-- tiene que pe-pedir vacaciones que es bueno es bueno para el medio y largo plazo de la compañía este tipo de cosas que nosotros explicamos a los founders decimos nos viene algún founder a veces nos dice oye que un tema de vacaciones como si fuera el fin del mundo y digo tío es que esto es lo normal esto es lo que tiene que pasar vete preparando.

Esto es cierto, ¿Eh? Un founder muy preocupado Muy preocupado porque una persona quería hacer vacaciones y que cómo lo Cómo loCómo tiene esta conversación, ¿No? Nosotros diciéndole: No, no, la problema la tienes tú Le tienes que decir que síQue disfrute, que descanse y que vuelva a topeEso es lo que tienes que hacer. ExactoBueno, oyeAvancemosMás temasCésar, ¿Qué hay...?

Qué novedades hayDe AIEsta semanaTú que estás metidoBuahMadre míaTenéis un rato

de Figure 02, eh, que son los robots estos, ehm, que llevan inteligencia artificial por dentro y es como los han entrenado con un montón de cámaras y tal. Enseñamos hace poco en el pódcast el vídeo que hicieron en la fábrica de BMW de este robot que colocaba como las piezas en un sitio superlento, ehm, pero que lo, lo podía hacer de forma autónoma sin programación previa, por así decirlo.

Pues han presentado un vídeo un poco más largo donde enseñan la segunda versión de estos robots, ehm, que al principio es increíble-- o sea, el vídeo realmente lo ves, ves cómo mueve la mano, eh, son todo movimientos súper, eh, fluidos. Es, es realmente espectacular. Ehm, que es este que estamos aquí viendo en pantalla. Eh, muy futurista, realmente.

O sea parece-

A ver si sale algo de Mister Beast ese tío.

Emm, y nada, aquí, aquí se ve pues cómo colocan las piezas, que esto es un poco lo, lo que ya enseñamos, ¿no? Eh, pero en el vídeo me, me hace bastante gracia porque la segunda mitad enseñan cómo los robots van caminando por la, la fábrica de BMW y joder, ah, me da un poco de pena, pero es que es ridículo. O sea, les ves ca-caminar y se va como medio tambaleando.

Ehm, van superlentos.

Parece Biden. Parece Biden saliendo de un discurso. Yo pense-- o sea, fue lo primero que pensé cuando le vi, que iba así como que se cae pa atrás un poco.

Es, es terrible, terrible. Eeehmm, a ver, son cosas que, que mejorarán evidentemente, pero me hace gracia que presenten el, el robot este nuevo como la, la nueva gran cosa, eh, y enseñar un video tan ridículo de los robots caminando. Es como, joder, por lo menos ha-haz un plano distinto, ¿no?, que no parezca que son, eh, que son el, el presidente de Estados Unidos.

Ehm, así que nada, eso, eso por un lado, eh, ha pasado esta semana. Eeehmm, luego también hemos visto bastantes cambios en OpenAI. Emmm, parece que B-- eh, ¿cómo se llama? Greg, eh, Brockman ha, mmm, se, se ha tomado unas vacaciones, eh, largas hasta final de año. La gente cuando, cuando lo, lo anunciaron se llevaban las manos a la cabeza pensando que, que se desmontaba OpenAI completamente.

Parece ser que él va a volver. Ehm, publicó un tuit donde decía que: "Oye, llevo nueve años trabajando en OpenAI", porque esto es, es algo también que no nos damos cuenta, ¿no? OpenAI la, la empezó a petar muy fuerte hace un par de años cuando salió ChatGPT, pero ellos ya llevaban un montón de tiempo, eh, haciendo tests, haciendo experimentos y, y co-construyendo modelos. Al final nos tenemos que dar cuenta que ChatGPT empezó con la versión tres, pero eso quiere decir que había la dos y la uno primero.

Ehm, entonces nada, Greg llevaba nueve años desde, desde la fundación y ha decidido tomarse un descanso. No me parece grave, me parece completamente normal. Ehm, luego relacionado con esto, eh, otro de los cofounders sí que se ha ido a Anthropic, que, que es un movimiento bastante bestia. Ehm, y a la vez, eh, esta semana además ha pasado que en un leaderboard, en, en un ranking, ehm, que se llama Chatbot Arena, eh, que es como la, la Meca de la performance de, de los modelos y cómo se compara entre sí, em, Gemini 1.5, eh, una de las versiones de Gemini 1.5 ha superado a

GPT-4o, que esto es algo que, que creo que no había pasado. Me suena que quizás Claude, eh, temporalmente había estado por encima, pero a la larga no, no se había mantenido. Y ahora parece que, que Gemini 1.5 Pro, emm, tiene más capa-- más capacidad de razonamiento o por lo menos da, da mejor resultado en los benchmarks que GPT-4o.

Entonces, semana dura para OpenAI.

Oye, ¿tú tienes una buena definición sobre el razonamiento?

Pregunta filosófica de repente.

Una buena definición sobre el razonamiento. Em... Vamos a cerveza un momento para, para esta conversación se pone profundo. Sí, podríamos-- yo lo, lo que veo son dos tipos de razonamiento, ¿vale? Cuando, cuando, eh, llega LLMs. Emm, tenemos, por un lado, el razonamiento-- y esto me lo estoy-- o sea, es, es mi idea de, de cómo pienso sobre el razonamiento.

No, no tiene nada que ver con l-las últimas investigaciones que, que la gente que sabe de verdad está haciendo. Eh, yo el razonamiento veo dos tipos: veo el razonamiento implícito y el razonamiento explícito. Razonamiento implícito quiere decir que tú le das una tarea muy, eh, escueta, em, a un LLM y es capaz de, eh, romperla en trozos sin tú tener que programarlo, es decir, sin tú tener que romperlo en pequeñas tareas, eh, que son las que te llevan al final al, al output final, eh, sino que el LLM ya de por sí es capaz de hacer estas cosas intrínsecamente, em, y darte la, la respuesta que ha seguido ese razonamiento sin siquiera necesariamente darte el, el proceso que ha seguido.

Emm, luego, por otro lado, hay el, eh, romper tareas en trozos, que esto es lo que funciona bien. Por desgracia, el razonamiento implícito que describono, nnn-- yo no lo he visto por ahora en, en LLMs. Eh, sí que es verdad que cada vez van mejorando más, pero en cuanto le das una tarea muy compleja, muy compleja o medianamente compleja, eh, no performan bien.

Emm, pero por otro lado, el razonamiento explícito, em, que tiene más que ver con comportamiento agéntico, eh, todo el tema de los agentes que ahora está saliendo, em, tiene bastante más sentido y esto sí que funciona. Es decir, tú lo que haces es en lugar de darle un prompt, eh, con poco contexto y esperar que el modelo razone por su cuenta, lo que haces es romper ese razonamiento en herramientas, ¿vale?

Tools. Em, entonces le das la opción de que oye, bueno, tools y chains, que se llaman tools y cadenas. Em, entonces tú le das la opción de que, pues en cualquier momento puede elegir la tool que mejor va a responder a esa pregunta, que puede ser una tool de código, puede ser una tool que es otro LLM. Em, y al final es como romper ese, ese proceso grande que tienen que hacer de razonamiento, de pensamiento, en trozos más pequeñitos que tú has definido.

Entonces, esto sí que lo he visto funcionando. Esto funciona bastante bien a día de hoy con los modelos actuales. Em, lo que pasa es que no es tan mágico como darle un prompt cualquiera y esperar que te dé una buena respuesta, eh, con un proceso complejo Em, es un poco como, como yo lo estoy viendo ahora mismo. Luego hay puntos intermedios, ¿no?

Tienes técnicas de prompting que son pues por ejemplo Chain of Thought, em, donde tú lo que le pides es que primero, eh, describa el proceso que va a seguir y luego ejecute el proceso que ha dicho que iba a seguir. Entonces con esto consigues, eh, muchos mejores resultados que simplemente esperando que, que lo haga por sí solo. Eh, es una técnica que, que se lleva conociendo desde hace ya bastante, bastante tiempo.

Em, pero bueno-

Yo creo que si vamos a solicitar-- Si n-, si no le ex-, si no le explícitamente fuerzas a explicar el proceso, mi sensación es que hace el fake it, eh-

Mhm

Totalmente. También luego hay una... O sea, yo, yo lo que veo es que el razonamiento, em, similar al, al de un humano, eh, lo vamos a conseguir con cosas externas entre comillas a lo que es el propio modelo. Em, no tengo ni idea de cómo se va a properizar esto. No sé si OpenAI directamente lo, lo va a incluir como parte del modelo que ofrecen a través de la API, pero con distintas técnicas tanto de prompting como de evaluaciones.

Hoy justo estaba leyendo, em, un paper donde, em, ¿cómo, cómo lo explico para todo el mundo? Eh, básicamente lo que hacen es montar un, un sistema en bucle donde el-- un LLM emite una respuesta, tienes otro LLM que evalúa la calidad de esa respuesta. Em, esa evaluación la uti-- la utilizas, eh, como el, el loss function que se llama, em, y lo que haces es volver hacia atrás hacer un poco como replicar el backpropagation, eh, de cómo se entrenan los modelos.

Y, y lo que haces es con esa respuesta le pides a ese modelo que emita un prompt nuevo que incluya el feedback de la respuesta y tienes un sistema donde los prompts se van automejorando. Em, entonces entre esto y un sistema de agentes con tool calling se puede llegar bastante lejos en cuanto a razonamiento avanzado.

Em, y es un poco como, como yo lo estoy viendo avanzar. O sea, creo que los modelos base, eh, seguirán siendo, mmm, autocomplete de texto, ¿vale? Porque al final e-es la arquitectura que, que estamos utilizando. Em, pero con estas técnicas encima de eso sí que creo que se va a poder llegar a, a sistemas avanzados de razonamiento. No tengo ni idea de si se va a poder considerar AGI, pero tiene buena pinta y la verdad que está toda la industria, eh, investigando cómo, cómo hacer este tipo de cosas.

Yo creo que al final todas, todas las discusiones parten de un problema de definiciones, eh, y de concepto, eh, de, de razonamiento. Pero es que yo había escuchado que, que la AI razonaba mucho antes de la existencia de los LLMs. Se ha entendido como el analizar un, un, una cosmovisión, una, una, un universo de información, eh, sacando conclusiones, ¿no?, eh, to-- y tomando decisiones.

O sea, hay algoritmos que hacíamos Jordi o yo en la universidad de búsqueda y de tal que ya venían a ser, eeeh, formas de, de búsqueda estructural, estructurar la información, encontrar una respuesta, eh, y tomar una decisión. Esto ya, ya existía, ¿no? Em, lo que estamos viendo cada vez más es que el-- la variabilidad, eh, en la que se puede razonar es mucho más grande.

Eh, la estructura, el modelo, el modelado del mundo, eh, es mucho más fino y mucho más amplio. Entonces, esto permite tomar decisiones en muchos ámbitos y producir outputs en muchos am-- en muchos ámbitos, ¿no? También, eh, estaba leyendo últimamen-- últimamente, em, artículos y vídeos de, de temas de gente que dice que se puede realmente modelar todo el universo real con palabras.

Se puede escribir todo con palabras porque una de las críticas que hacía por ejemplo Yann LeCun y otros, eh, a los modelos actuales es que nos faltan sentidos, nos faltan capacidades humanas, em, para poder realmente apro-- aproximarnos a lo que es el razonamiento humano.

Pero luego leo que otra gente dice que realmente tú puedes modelar en texto cualquier tipo de, de realidad. Puedes l-llegar a describir cualquier tipo de realidad con palabras. Más largo va a ser más largo, eh, mucho más, eh, mucho menos, eh, explícito con lo cual vas a tener que definirlo, pero se puede llegar a definir absolutamente todo.

Son dilemas filosóficos que hostia, son interesantes, ¿eh?

A ver, la, la pregunta aquí no-- yo creo que no es tanto si, si se puede modelar todo con palabras sino s-si se puede modelar con estructuras de datos en general. Em, y lo conecto con, con un tuit que vi hace poco que me pareció bastante interesante donde, em, estaban haciendo experimentos con LLMS, em, y lo que hacían era pasarles los prompts en un lenguaje especial, eh, creado únicamente para hacer prompting que se parecía a todos los idiomas del mundo y a ninguno al mismo tiempo, em, y conseguían obtener muchos mejores outputs directamente con, con, eh, este, este lenguaje que está creado para, eh, las, eh, los procesadores de tokens de, de los LLMs.

No, no sé mucho más, eh, porque fue una demo que vi en Twitter así de pasada, eh, de una gente que se-- había hecho un meetup en San Francisco y estaban enseñando el, el producto. Eh, no era ni un producto, ¿eh? Era, era simplemente un, un, eh, una pantalla de un móvil con un texto ininteligible. Em, pero al final La, la pregunta no es tanto si se puede modelar con palabras en inglés.

Eh, la pregunta es si puedes crear una estructura de datos que soporte absolutamente todo sobre el universo. Em, creo que estamos lejos de eso, la verdad . No sé si esto lo veremos en nuestro-- en nuestras vidas

Oye, y esta obsesión que tiene OpenAI para irse al hardware también, ¿tú la ves realista? Cambiando de, de, de tema

Yo creo que OpenAI está un poco disperso y le van a pasar por la izquierda. Eso es lo que creo ahora mismo

Sí, ¿no?

O sea, creo que están tirando a todo lo que ven y no se están dando cuenta de que hay gente como Anthropic que está montando modelos increíbles con interfaces de usuario increíbles y la gente está muy contenta con, con los últimos modelos de Anthropic concretamente y con, con los cambios que hicieron con los artifacts y todo esto. Al final, yo, yo creo que, eh, el valor que generan los LLMs es fifty-- eh, 50 %, em, el, el-- la propia calidad del modelo y 50 % la, la interfaz con los humanos.

Em, y creo que, que OpenAI no está siendo el líder ni mucho menos en ese aspecto. Em, yo les veo distraídos, les veo más preocupados de cómo hacer dinero que de realmente hacer productos que generen valor. Em, no sé, no sé qué pasará con ellos, pero si los modelos se siguen, eh, comoditizando...

Eh, pues mira, ya esta semana justo tenemos el Gemini 1.5, eh, sobrepasando a, a GPT-4o. Em, están haciendo teasers de, de algo que llaman Strawberry. Em, he traído un tuit de Sam Altman, que era un-- era una foto de unas fresas, e-y ya está. Em, y esto es, es en realidad un teaser de un modelo nuevo que están creando, que es el que estaba basado, pues en los rumores estos de Q* que hablamos hace tiempo, em, con capacidades de razonamiento avanzadas.

No sé, yo-- o sacan algo realmente increíble este año, em, o lo van a tener un poco jodido, yo creo

Mi, mi entendimiento sobre lo del hardware es que el, digamos, el estado del arte a nivel académico o científico de la-- de los modelos que estamos utilizando ahora mismo, realmente no, no tienen un cuello de botella en el hardware. O sea, realmente la capacidad de computación que tenemos disponible es ya muy alta, tanto en cantidad como en calidad, ¿no?

O sea, en velocidad de generación de estos modelos, como en capacidad de que mucha gente lo haga. O sea, mmm, NVIDIA está produciendo las GPUs que hacen falta en el mundo y la gente está consiguiendo comprarlas, instalarlas y utilizarlas. Yo la, la duda más grande que se me generó cuando estuve en Londres hace un par de meses, que me encontré un señor que se dedicaba a la computación cuántica, era cuando este señor muy seriamente me dijo que creía que en cinco años, ahora sí que sí, de verdad, como la saga familiar, ¿no?

Ahora sí que en cinco años íbamos a poder tener computación cuántica usable. Y seguramente ahí hay una redefinición de todos los paradigmas, de todo lo que podría estar, eh, digamos, limitado por computación y que, y que no creo que OpenAI se dedique ahora en paralelo a solucionar los, los retos de ahora mismo en la computación cuántica, que por lo que tengo entendido, es el control de errores más que la viabilidad de los computadores cuánticos, que ya funciona.

El problema es que falla más que una escopeta de feria. Entonces, cuando consigan afinar ese error rate de la computación cuántica y empiece a ser usable, ahí hay que volver a empezar quizá de cero, ¿no? Y volver a plantearse toda la ciencia o toda la academia detrás del concepto de la, de las redes neuronales, de, del machine learning, de, de los large language models, etcétera, con, con otro paradigma de computación.

Entonces, yo creo que ahí hay dos carreras en paralelo. Una que es con el hardware actual, que es la electrónica, que al final son cables con electricidad muy pequeñitos y muy paralelos, que es las CPUs y las GPUs, que existen desde hace un montón de décadas. Y, y, y el siguiente, que será cuando ya no utilicemos cables con electricidad, sino que utilicemos computadores cuánticos, que parece que no falta tanto y que eso sí que lo veremos nosotros en nuestras vidas

Lo que pasa es que esto está muy lejos de donde-- de, de lo, lo que está preocupado ahora OpenAI. Eh, justo ha salido esta semana la noticia de que han invertido o que han liderado una ronda de 60 millones en una empresa que se llama Opal, que hacían una cámara. Esta gente se hicieron muy conocidas en el COVID porque era como una cámara muy pequeñita, asequible para ponerte en el, en el ordenador y tener como, mmm, calidad de estudio, ¿no?, en, en las llamadas.

Em, y nada, ha salido de que, de que han invertido 60 millones. No sé cuánto les acerca esto a computación cuántica para entrenamiento de modelos, la verdad

Yo creo que todo es fun-- una función de, de Sam Alman y su sentido de protagonismo, necesidad de protagonismo. Pero bueno, recuerdo que fuimos-- pasamos por delante de su casa, que se ha comprado, que le ha costado 30 millones de, de dólares en Lombard Street, eh, y que está muy, está muy enfadado porque se dice que le han vendido una cosa que no es y todo el mundo habla de este tipo de cosas.

N-no entiendo, o sea, no entiendo por qué tiene esa necesidad de protagonismo, eh, Sam Alman y hablar cada día de, de la siguiente cosa antes de hacerla. Pero bueno, eh, esto-

Que le han mentido una cosa que no es. Me encanta esta frase, que se lo diga Elon Musk, que le vendieron una fundación non profit para hacer open source y mira lo que se ha encontrado

Em, por cierto, no sé si habéis visto el entrenamiento masivo. Antes hablaba de que se puede entrenar todo en contexto, que no, no sé si es cierto o no, pero Nvidia tiene un macroproyecto de, de mapear todo el vídeo que existe en el mundo. Era un proyecto secreto y se ha publicado-- un empleado lo ha leakado.

A Jensen Huang diciendo: " Sí, claro que sí, analizad, scrapead Netflix. Sí, sí, no hay problemas. Todo Google, ay, todo YouTube. Adelante." Y se ve que, bueno, que están entrenando con mucho, con mucho material, eh, copyrighted Como ya llevamos un poco-

El, el secreto a voces de la industria. Ehm, yo tengo, tengo una opinión partida, la verdad, con, con respecto a esto porque pienso que por un lado, eh, es verdad que las leyes del copyright existen por algo, ehm, pero por otro también pienso que el hecho de que existan estos modelos a día de hoy, em, es tal beneficio para la humanidad que a veces hay que saltarse un poco las, las reglas del juego, em, y tirar para adelante si el beneficio positivo neto en este caso-- pues perdón, el beneficio neto es positivo como en este caso.

¿El fin justifica los medios? César Miguel Áñez.

Depende .

Hay que regular el scroll.

Eso pasará, ya lo veréis.

Oye tema recesión mundial... Em, ¿habéis seguido las noticias de ayer? Berta me estaba explicando lo que es un margin call, lo que está pasando en Japón. Quiero explicar - Hay varias razones que apuntan a la, a la crisis o la potencial crisis que podría haber, eeeh, en los mercados públicos y una de ellas tiene que ver con la, con la deuda de Japón o la, la inflación de Japón.

Berta viene de un pasado de banking.

Un pasado muy oscuro.

Es increíbleCómoEstasGrandesTechBuenoEstoEstaEsLaExplicaciónde japónPeroLuegohayVariasescomo explicacionesque afectany sees encuentranTodasEnestaEnestacaídaDelNoSéSiDeun8%deLasS&PFiveHundredyun1213delNasdaqaunque serecuperadounpocoúltimamenteperocreoquetotalultimomesha caídoun13%emyyyescuriosocómoesteMagnificentSevenestas sietecompañíasdel Nasdaqtieneun impactotansignificativoya noenelNasdaqensíqueevidentementetienebásicamenteesassietesonelnasdaquenotoda laeconomíaamericanaoseaesbrutalelimpactoquetienen

Una tercera parte solo siete compañías. Esto es cuando uno se plantea hostia. Y luego cuando hablamos del regulador, ¿no? Como el regulador que intenta evitar la concentración de poderes esas compañías O sea Desde un punto de vista macro y objetivo Tener tanta concentración de poder en tan pocas compañías Es peligroso Te da miedo Y se ven Estos momentos Caen esas siete compañías y cae La Bolsa americana

LuegoSe habla tambiénde la Great RotationGreatRotationExactola gran rotación Sí Emm Ques que Bueno estánAl anunciarJerome Powell El presidente dela Fed que VanAsubir Otravez LostiposAbajarPerdonaBajarlosTipos

Une sola

Y a las startups, que es nuestro mundillo, ¿no? O sea, es un péndulo esto. O sea, habían bajado, eh, habían subido los tipos, se había dejado de invertir en 'startups'. Si ahora esto se confirma, va a volver a subir... Perdón, a bajar los tipos, qué lío. Al volver a bajar los tipos, vuelven a ser interesantes estas formas alternativas de inversión.

Eh, no para el cien por cien del capital de un inversor X, sino para un porcentaje pequeño, pero combinado este porcentaje de riesgo acaba siendo mucho dinero invertido en 'startup' y en small caps, ¿no?

Sí hay dos, hay dos inputs que nos afectan. Esto creo que lo hablamos hace unos meses, que es por una parte, eeeh, cuando la inversión supersegura y líquida deja de ser relevante, pues mueves más dinero a la inversión más especulativa y líquida, que es el venture capital y private equity. Y, por otro lado, cuando el tipo de interés baja, el descuento de flujos de caja automáticamente mejora mucho y las 'startups', en general, tienen un cu-- un flujo de caja malísimo al corto plazo y potencialmente brillante en el futuro, ¿no?

Pero claro, si le aplicas un tipo de interés muy alto, ese futuro vale casi cero. En cambio, con un tipo de interés muy bajo, ese futuro vale mucho. Entonces, nos afecta mucho a las empresas con potencial de crecimiento muy alto, pero con flujos de caja presentes n-no muy buenos o muy malos, en algunos casos, eh, el, el descuento que se aplica, que es el tipo, es el cues-- el precio del dinero, ¿no?

El tipo de, de interés. Volviendo a lo de antes, que me he quedado sin Internet un momento y, y me he desconectado, pero he vuelto. Eh, yo de casualidad estoy aquí en esta casa con un señor que se dedica exactamente a hacer eso que decía Berta con los japoneses. O sea, un señor que cada día mueve dinero entre países yyy, y, y me decía: "sí era un, un truco que teníamos todos, que es que, eh, pedíamos, eh, dinero prestado a Japón, que nos salía casi gratis y lo prestábamos a Europa o Estados Unidos por un poquito más, y ese margen es el din-el dinero que ganábamos", ¿no?

Y de repente, pues suben el tipo de interés en Japón, cae la bolsa de Japón, eh, el yen también un poco se tambalea un poco, entonces todo mundo ha reculado. Eh, eso ha, ha hecho como un, una ala de mariposa o una ola en un lugar del mundo. Pero luego me dice: "El mismo momento en el que pasa eso sale el Jobs Report en Estados Unidos, que salió el viernes pasado donde se anunció un, un frenazo muy bestia en el crecimiento de, de empleo muy por debajo de la, de laaa previsión que teníamos.

Y además, eh, empieza la gente a pensar que las empresas Mag Seven, etcétera, están un poco sobrevaloradas, venden y hacen un poco..." No hemos hablado, ¿no? Pero Warren Buffett vendió la mitad de su posición en Apple. Y, y entonces, como mucho dinero está indexado, todos los algoritmos empiezan a rebalancear.

Entonces, eh, para rebalancear empiezan los algoritmos a vender en posiciones en empresas que, que están perfectamente, pero cuando todo mundo empieza a vender, empieza a bajar el precio, entonces hace que los stops de muchos inversores empiecen a vender y empiece a bajar más de-- y entonces ha habido como un, un, un-- una tormenta perfecta. Y este señor, que mueve billions cada día, me dice: "Oye, nadie sabemos exactamente por qué ha pasado esto".

¿Vale? Han pasado estas tres cosas y se ha caído el mercado. Pero si, si yo supiera, no tendría un trabajo en este banco, tendría un hedge fund y me forraría. Y en lugar de esto, pues tengo un trabajo en un hedge fund porque nadie lo sabe. Entonces todos tenemos opiniones y-

Puedes coger la explicación científica de Donald Trump, que es culpa de Kamala.

Puedes hacer eso también, sí, pero es, es fascinante estos días seguir esto. La conclusión es que para el mundo de venture capital es, es potencialmente bueno que haya un pequeño reset, eh, y que dejen de subir y empiecen a bajar los tipos de interés.

Oye, que lo de Warren Buffett lo has dicho muy rápido, ¿eh? Pero, o sea, vender cincuenta mil millones de euros de Apple, tela. Eeeh-

Doscientos cincuenta, doscientos noventa mil. Es bastante más.

No, no, no. Cincuenta mil, cincuenta billion, cincuenta billion de Apple. O sea, tenía ciento treinta o así billion y se ha quedado en ochenta.

Que tú dices: "y tiene un activo"-

Es lo que ya le digo. Vale.

Tiene un activo total Berkshire Hathaway de unos trecientoos y algo, ¿no? O sea, actualmente-

He leído que lo iba a meter todo en bonos de Estados unidos, ¿no?

Bueno, es que a ver, no puedes tener, eh, tanto dinero en la caja, eh, y no sacarle ningún tipo de rendimiento entiendo yo, ¿no?-

Me, me parece que ha sido tan bestia que tie-que tiene mááás bonos que la Reserva Federal o algo así.

Pero es curioso porque tú inviertes en Berkshire Hathaway, ¿en qué estás invirtiendo, no?-

Claro, pero este, este criterio es lo que acojona, ¿no? Porque dices: "oye, si realmente no puedes encontrar ningún equity, eh, que valga la pena y tienes que tener dinero en cash, es que, qué se viene, ¿no? Qué sabes que no sabemos nosotros." Un poco lo que da, lo que da miedo, ¿no?

Lo que sabemos es que él siempre dice que compra barato y vende caro. Así queee cada uno que se aplique el cuento que quiera.

Yo intento hacer lo mismo, ¿eh?

Cualquier negocio comprar barato y vender caro.

Si, si vende Apple, eh, ¿qué significa? Pues que igual Apple y unas cuantas más están, eh, sobrevaloradas, mmm, bastante. Tenemos-

A día de hoy, ¿no? También la valoración de las, de las AI's, ¿no?, que han hecho-- han hinchado mucho este Magnificent Seven, eh, etcétera, etcétera, etcétera, ¿no? Que no debe, no debe comprarlos como nunca Tecnología, Warren Buffett

El problema que tiene ahora App-- eh, Berkshire Hathaway o Warren Buffett es que nunca se equivoca porque no puede equivocarse Cuando invierte en algo y tiene que hacer el disclosure sube de precio porque la gente dice: "Warren Buffett lo ha comprado". Y cuando ve-- vende algo y se publica que lo tiene que publicar baja de precio con lo cual es, o sea, es imposible que se equivoque Ahora ya es tan grande y tiene tanta mitomanía que es, es una profecía autocumplida Entonces, es casi...

No merece la pena ni mirar lo que pasa porque es igual

Entonces, el otro día escuchamos en un pódcast como hacemos tantas horas de, de carretera aquí escuchamos muchos pódcasts ¿vale? Tenemos la cabeza así como, como un bombo de tanto pódcast que hemos escuchado Escuchamos a un CFO de no sé si era Microsoft o, o, o de Apple, eh-

Que hablaba de la amortización de, de la inversión en IA Que la están poniendo los CEOs de las empresas Big Tech Están poniéndolo mínimo a quince años vista Que es muy raro que inversiones de, mmm, de cuarenta, cincuenta billions que están haciendo esas compañías estén argumentando en una empresa pública que pretenden amortizarlo a quince años Esto n-no tiene p-- Eh, y claro eso seguramente lo que Warren, mi amigo Warren dice: "Tus cojones", genial

Eeeh, estando dentro de, de Berkshire Hathaway Me encantaría saberlo

Oye pues no sé si tenéis algún tema más Ehm creo que Sanamente Loco preguntaba qué, qué acciones tomarías en Factorial para amortiguar los posibles churns del futuro Yo como siempre lo bueno que tiene la SMB nosotros Factorial estamos enfocados al SMB ¿No?

Em, y la S-, la SMB es muy resiliente Para lo bueno y para lo malo O sea e-eh, no La-- estos efectos de las siete compañías más grandes The Magnificent Seven, eh, en el Nasdaq la SMB no se entera o no se entera directamente Em entonces yo no, yo no creo que tenga grandes efectos en el churn de la SMB La SMB tiene una rotación más alta que la Enterprise obviamente y capaz tiene un churn estructural más alto pero no creo que se vea afectado No sé cómo pensáis Jordi o César Pero no creo que, que

se vea afectada la SMB por las demás mercados

Lo he dicho varias veces De nuestra propia experiencia cuando hubo una crisis de big tech y un arranque de recesión apenas notamos el impacto Lo notamos un poco pero muy moderado y amortiguado comparado con lo que sabemos que notaron otras compañías que vendían a empresas tecnológicas o empresas más grandes Hay muchas y no se enteran de la que está cayendo En general este es el resumen de nuestra lectura de las SMBs

Muy bien Pues lo dejamos aquí Nosotros vamos a seguir conduciendo tenemos muchas millas a recorrer hasta Death Valley Vamos luego iremos a Zion Grand Canyon Las Vegas Iremos a jugar ahí uuna partida con amigos de All In Podcast

Te quito acceso al banco de factorial por si las moscas Bernat durante una semana

Buen viaje