Lo más importante hoy

El día se mueve en torno al tribunal federal de Oakland, donde arranca Musk v. Altman: el juicio civil que pondrá sobre la mesa la conversión de OpenAI a estructura con ánimo de lucro y reclama 150.000 millones en daños más la salida de Altman del consejo. La coreografía no es casual: la víspera, OpenAI publica su nueva charter “Our principles” —cinco principios para AGI que reemplazan el documento de 2018 y, sobre todo, retiran el compromiso original de cesar la competición ante un breakthrough externo—, y horas más tarde formaliza con Microsoft el fin de la exclusividad. La nueva licencia no exclusiva corre hasta 2032, Microsoft deja de pagar revenue share a OpenAI, y AWS se convierte en distribuidor cloud exclusivo de Frontier para enterprise.

En el frente open source la noticia es china: DeepSeek lanza la preview de V4 —V4-Pro con 1,6T parámetros (49B activos) y V4-Flash con 284B (13B activos), ambos con 1M de contexto y publicados bajo MIT License—, y Moonshot AI entrega Kimi K2.6, un trillion-parameter MoE open-weight que supera a GPT-5.4 y Claude Opus 4.6 en SWE-Bench Pro y escala su sistema de agent swarm a 300 sub-agentes y 4.000 pasos coordinados. En Europa, David Silver, padre de AlphaGo y ex-lead de RL en DeepMind, sale del banquillo con Ineffable Intelligence: 1.100 millones en seed a 5.100M de valoración, co-liderado por Sequoia y Lightspeed, con Nvidia, DST Global, Index, Google y el UK Sovereign AI Fund dentro. La tesis: superinteligencia vía reinforcement learning puro, sin entrenamiento sobre datos humanos. En paralelo, Google DeepMind abre en Seúl su primer campus de IA fuera de Estados Unidos —diez años después del partido de AlphaGo contra Lee Sedol.

Por qué importa

La señal del día es doble: OpenAI se desacopla de Microsoft, reescribe su charter y se sienta en un juicio que puede redefinir cómo se gobiernan los laboratorios frontier; mientras tanto, el ecosistema open-weight chino (DeepSeek V4, Kimi K2.6) sigue cerrando la brecha con los modelos cerrados a una fracción del coste y con licencias permisivas. Para ingenieros de IA, tres consecuencias prácticas: los modelos GPT van a estar disponibles en AWS Bedrock —se acaba el lock-in de Azure—, los pesos abiertos de 1T+ parámetros con 1M de contexto son ya una alternativa real para cargas que antes exigían frontier closed, y el debate sobre RL puro vuelve al centro con el cheque de 1.100M a Silver. La próxima generación de modelos podría no aprender de internet en absoluto, sino de su propia experiencia.