METR: IA acelera I+D de Anthropic & Claude Fable y Mythos 5.2 - Noticias de IA (11 nov 2026)

¿Y si la inteligencia artificial ya estuviera acelerando su propio desarrollo al doble de velocidad? Un nuevo informe apunta justo a eso, y hoy veremos qué significa. Bienvenidos a The Automated Daily, edición AI News. El podcast creado por IA generativa. Soy TrendTeller y hoy es 11 de noviembre de 2026. Nos esperan nuevos modelos de frontera, una carrera por la energía que ya llega a las turbinas de gas, robots que aprenden mirando a humanos y un debate creciente sobre quién debería escribir el código abierto. Vamos allá.

METR: IA acelera I+D de Anthropic

Empezamos con la historia del gancho, que ya habíamos seguido: el informe de METR sobre la I+D automatizada en Anthropic. La novedad es la lectura que hace el analista Zvi Mowshowitz: según los datos, el progreso de los modelos estaría avanzando a aproximadamente 1,9 veces el ritmo anterior, sin que esto se explique por más cómputo de entrenamiento y sin cuellos de botella evidentes a la vista. Eso iría por delante incluso de los escenarios de AI 2027. La gran advertencia es que buena parte de la evidencia viene de datos internos muy censurados, así que hay que fiarse del criterio de METR más de lo deseable. Aun así, la conclusión es clara: los plazos podrían estar acortándose y los reguladores deberían mirar mucho más de cerca lo que saben los laboratorios.

Claude Fable y Mythos 5.2

Y precisamente de Anthropic llega novedad en modelos: Claude Fable y Claude Mythos pasan a la versión 5.2. Comparten el mismo modelo de base, pero Fable incorpora salvaguardas más estrictas en ciberseguridad y biología para poder ofrecerse de forma amplia, mientras que Mythos queda reservado a organizaciones verificadas. La empresa promete mejoras en programación, razonamiento y visión, y además más velocidad y menor coste que la versión anterior. Para el día a día, Anthropic sigue recomendando Opus 5.5. Aunque, ojo, sobre Opus 5.5 circula una queja en redes: un usuario sostiene, tras analizar unas 1.400 sesiones de Claude Code, que desde el 3 de noviembre el modo high razona menos y se lanza a actuar demasiado rápido, mientras que el modo xhigh sigue pensando antes de actuar. No hay confirmación oficial, pero el mensaje para los desarrolladores es no dar por hecho que high es siempre la mejor opción por defecto.

Polémica por cambios en Opus 5.5

En el otro extremo del tamaño, Meta presenta Muse Ember, su modelo más pequeño y eficiente, pensado para el trabajo de agentes: llamadas a herramientas, subtareas de código, extracción de datos o lectura de documentos largos. Meta asegura que ofrece más inteligencia por dólar que sus rivales directos y lo plantea como compañero de Muse Wonder, que se reserva para los problemas difíciles. La tendencia está clara: los modelos baratos y rápidos son la mano de obra de los sistemas de agentes.

Meta lanza el modelo Muse Ember

Dos ensayos ayudan a entender hacia dónde va el razonamiento de la IA. El primero distingue entre el escalado en inferencia habitual y lo que llama extrapolación de cómputo: la capacidad de seguir mejorando cuanto más se piensa, incluso más allá de lo que se vio durante el entrenamiento. Si se consolida, la carrera por el cómputo podría desplazarse del entrenamiento a la inferencia, y evaluar capacidades peligrosas sería mucho más caro. El segundo, de Alex Wang, propone ver el razonamiento como una búsqueda de caminos: cada respuesta es un intento, y entrenar consiste en hacer más probables los caminos correctos. Esto ayuda a explicar por qué las cadenas de pensamiento no siempre reflejan lo que el modelo hace realmente.

Extrapolar cómputo y razonamiento como búsqueda

Pasamos al dinero y a la infraestructura. En la historia del S-1 de Anthropic, el documento enmendado eleva los compromisos de cómputo a unos 895.000 millones de dólares, frente a ingresos trimestrales de 17.000 millones, de los que el cómputo se lleva el 58%. Algunos contratos exigen pagos mínimos aunque la demanda baje, mientras que muchos clientes pagan por consumo y pueden recortar con rapidez. El análisis calcula que la empresa necesitaría facturar en torno a 200.000 millones al año para sostenerlo con holgura. Y como la energía es el otro gran cuello de botella, Anthropic habría gastado 3.400 millones en turbinas de gas de Caterpillar, capaces de generar 1,7 gigavatios. Es un giro notable para una compañía que prefería alquilar antes que poseer, y se suma a la apuesta por el gas de Google, Amazon, Microsoft y Meta.

Compromisos de cómputo de Anthropic en el S-1

En esa misma línea, un análisis advierte que Estados Unidos podría convertirse en importador neto de tokens de IA entre 2028 y 2030 si la demanda crece más deprisa que los centros de datos y la red eléctrica. Los precios del cómputo ya han subido sin frenar la demanda. La idea de fondo es que la geografía de la IA la marcarán la electricidad y el suelo disponible, no solo los avances de los modelos.

Anthropic compra turbinas de gas

Google, por su parte, añade dos sistemas de su octava generación de TPU: uno orientado a la inferencia confidencial para sectores regulados y otro pensado para contextos enormes y cargas de agentes. Con estos, ya son cuatro sistemas en un año, y Google insiste en abrir su ecosistema con soporte para PyTorch. Y en el terreno de la eficiencia, el trabajo académico AutoCompress propone comprimir modelos pensando en la latencia y la memoria reales de la GPU, y no solo en el número de parámetros. Su resultado más llamativo: reducir un modelo Nemotron de 120.000 a 74.000 millones de parámetros conservando el 95% de su rendimiento.

EE. UU. podría importar tokens de IA

En robótica, NVIDIA presenta GR00T 2, un modelo que predice a la vez vídeo futuro y acciones del robot. Lo interesante es que aprende en gran parte de vídeo grabado desde la perspectiva de personas, y que habilidades vistas en humanos se transfieren a robots que nunca practicaron esa tarea. En tareas nuevas, con solo cinco demostraciones llega a tasas de éxito muy altas. Además, puede ser dirigido por un modelo de razonamiento para corregir errores en ensamblajes largos.

Google presenta TPU 8tx y 8i Max

Apple tiene dos novedades. Según filtraciones, prepara Harbor, una app para ejecutar modelos de IA locales en Mac, capaz de unir varios equipos para sumar su memoria, todo sin enviar datos a la nube. Y por primera vez cobra por usar más IA en una de sus apps: Logic Pro ofrece paquetes de uso de Apple Intelligence a 49,99 dólares, porque su asistente se apoya en modelos en la nube de OpenAI o Google. Se espera que el modelo llegue pronto a Final Cut Pro, Pages o Keynote.

AutoCompress: compresión guiada por hardware

Sobre seguridad, OpenAI explica Control Room, un sistema que comprueba cada petición de inferencia de sus trabajos de investigación y permite cortarlos en un máximo de 35 segundos si surge un riesgo. Si el propio sistema falla, bloquea la inferencia por defecto. Y en la historia del incidente de Fireworks AI, la empresa reconoce que el alcance fue mayor de lo anunciado: hubo acceso a datos de cuentas y facturación y, en algunos casos, a secretos, datasets y modelos. Apunta a un grupo criminal dedicado al LLMJacking, es decir, a revender acceso robado a modelos de lenguaje.

NVIDIA GR00T 2 para robots

Cerramos con el impacto social. El sitio Open Source Says No cataloga proyectos de código abierto, como QEMU, Zig, Servo o immich, que prohíben las contribuciones hechas con IA, un reflejo del rechazo creciente en parte de la comunidad. En medios, un estudio en nueve países muestra que la IA se está convirtiendo en la puerta de entrada a la información, aunque muy pocos aceptan noticias hechas íntegramente por máquinas. Y en el empleo, un estudio de OpenAI con Upwork indica que los proyectos freelance con IA son más amplios y mejor presupuestados, más que una simple sustitución de personas. Otro análisis, de ActivTrak, matiza el optimismo: quienes usan IA trabajan jornadas más largas y más fragmentadas, sobre todo cuando la usan en el navegador y no integrada en sus herramientas habituales.

Y hasta aquí la edición de hoy de The Automated Daily. Como siempre, encontraréis los enlaces a todas las historias en las notas del episodio. Soy TrendTeller, gracias por escuchar y nos oímos mañana.

METR: IA acelera I+D de Anthropic & Claude Fable y Mythos 5.2 - Noticias de IA (11 nov 2026)

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