24 de marzo de 2026

Terence Tao es el mejor matemático del mundo. Ha reconocido que está usando la IA para resolver uno de los Problemas del Milenio

Terence Tao es el mejor matemático del mundo. Ha reconocido que está usando la IA para resolver uno de los Problemas del Milenio

Afirmar con rotundidad qué persona es la mejor del mundo en algo es arriesgado. Si nos ceñimos a la investigación de vanguardia en el ámbito de las matemáticas el alemán Peter Scholze, el británico James Maynard o el chino-estadounidense Yitang Zhang, entre otros investigadores, suelen ser considerados los matemáticos vivos más capaces. Sin embargo, en la comunidad científica existe un consenso casi unánime que defiende que Terence Tao, que tiene la doble nacionalidad australiana y estadounidense, es el auténtico "Mozart de las matemáticas".

Su prestigio se lo ha ganado a pulso. Ganó la Medalla Fields, que suele ser considerada el Nobel de las matemáticas, en 2006, cuando tenía 31 años. Y se hizo con ella por sus contribuciones en tres áreas fundamentales: la teoría de números, las ecuaciones en derivadas parciales y el análisis armónico. No obstante, el comité de la Medalla Fields destacó especialmente su capacidad a la hora de conectar áreas que la mayor parte de los matemáticos consideraban aisladas.

En cualquier caso, esto no es todo. Tao es frecuentemente admirado por su versatilidad. Buena parte de los matemáticos de élite se especializa en un campo concreto, pero este científico ha elaborado trabajos de vanguardia en combinatoria y detección comprimida, además de en las tres áreas por las que recibió la Medalla Fields. Y, además, se ha granjeado la fama de ser un investigador generoso que trabaja muy bien en equipo y siempre está dispuesto a adoptar las nuevas tecnologías para abordar los mayores desafíos matemáticos.

La IA es una herramienta esencial en matemáticas para Terence Tao

Dwarkesh Patel, un creador de contenido indio-estadounidense especializado en tecnología e inteligencia artificial (IA) que se ha consolidado como una de las voces más influyentes de Silicon Valley gracias a sus entrevistas a Elon Musk, Mark Zuckerberg, Satya Nadella, Ilya Sutskever o Demis Hassabis, ha publicado hace solo unos días una conversación interesantísima con Terence Tao. Y la IA ha sido la absoluta protagonista de un diálogo en el que este matemático ha defendido con entusiasmo el rol que ya tiene esta tecnología como "coautora de confianza" en la investigación en el área de las matemáticas.

Terence Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica

En octubre de 2024 Meta AI, la IA de Meta, consiguió generalizar la función de Lyapunov. El matemático ruso Aleksander Lyapunov propuso el concepto de la función que lleva su nombre en 1892. Su trabajo es una herramienta muy importante en el estudio de los sistemas dinámicos, pero los matemáticos se esforzaron desde entonces para encontrar un método general que les permitiese identificar las funciones de Lyapunov. Y no tuvieron éxito. Sin embargo, Meta AI sí lo ha tenido. Este es tan solo un ejemplo que ilustra con claridad la capacidad que ya tiene la IA a la hora de afrontar algunos retos matemáticos.

Terence Tao no cree que la IA acabe sustituyendo a los investigadores; sostiene que en realidad es una herramienta muy valiosa que permite a los matemáticos dejar atrás la investigación individual y colaborar en proyectos mucho más grandes y ambiciosos. Y predica con el ejemplo. De hecho, ha introducido Lean en su flujo de trabajo diario. Esta herramienta es un asistente de demostraciones y un lenguaje de programación diseñado para verificar los razonamientos matemáticos y comprobar que son totalmente correctos. Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica.

"Espero que la IA de 2026, cuando se utiliza correctamente, sea un coautor de confianza en la investigación en matemáticas. Y en muchos otros campos también", defiende Terence Tao. Actualmente está utilizando esta tecnología para enfrentarse a algunos de los mayores desafíos matemáticos que existen, como la conjetura de Collatz o las ecuaciones de Navier-Stokes. Estas últimas dan forma a uno de los Problemas del Milenio y persiguen, a grandes rasgos, entender cómo se comportan los fluidos. Curiosamente, estas ecuaciones se emplean constantemente para predecir el clima o diseñar aviones, entre muchas otras aplicaciones, pero aún no entendemos con precisión cómo funcionan. Terence Tao y la IA son una de nuestras mejores bazas a la hora de resolver definitivamente este enigma.

Imagen | Generada por Xataka con Gemini

Más información | Dwarkesh Patel

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YouTube está invirtiendo millones en contenido IA para niños. YouTube también está combatiendo el contenido IA para niños

YouTube está invirtiendo millones en contenido IA para niños. YouTube también está combatiendo el contenido IA para niños

El fondo AI Futures Fund de Google acaba de inyectar un millón de dólares en Animaj, un estudio parisino que produce animación infantil generada con inteligencia artificial para YouTube. La decisión llega siete semanas después de que el CEO de la plataforma declarara públicamente que combatir el AI slop, el contenido de baja calidad generado con IA, era la prioridad del año.

Abajo el slop. El 21 de enero de 2026, Neal Mohan, CEO de YouTube, publicó su mensaje anual sobre los propósitos para el nuevo año, incluyendo una directiva sin ambigüedades: combatir el AI slop era la prioridad del año para la plataforma. Siete semanas después, el fondo AI Futures Fund de Google inyectó un millón de dólares en Animaj, un estudio de animación parisino que produce vídeos infantiles generados con IA para YouTube. 

El problema. Un análisis de más de 15.000 canales identificó 278 dedicados exclusivamente a producir AI slop: entre todos acumulaban 63.000 millones de visitas, 221 millones de suscriptores y unos ingresos publicitarios estimados en 117 millones de dólares anuales. Un usuario que abre Shorts se topa con que uno de cada cinco vídeos recomendados pertenece a esa categoría. El segmento infantil concentra lo peor: youtubers con más de un millón de seguidores explican en tutoriales cómo generar canciones infantiles "simples y repetitivas" con ChatGPT, pasarlas por un generador de vídeo y obtener contenido que podía reportar "cientos de dólares al día". 

Astronómico. El canal JoJo Funland, por ejemplo publicó más de 10.000 vídeos en sus primeros siete meses (50 al día de media), una cifra que Sesame Street tardó veinte años en alcanzar en su canal de YouTube. El volumen sería preocupante de por sí, pero lo que lo convierte en un asunto problemático es que muchos de esos vídeos pasan por educativos, y en realidad, hay psicólogos que los describen como "desinformación por IA para bebés a escala industrial": prometen enseñar las vocales y muestran consonantes o recitan nombres de países inventados. 

La solución. En julio de 2025, Youtube rebautizó su política de "Contenido repetitivo" como "Contenido no auténtico", lo que amplió el margen de los equipos de moderación, que ahora podían actuar contra canales que publicaban vídeos técnicamente distintos entre sí pero fabricados sin intervención humana. En enero de 2026 llegó la primera oleada de aplicación a gran escala. La plataforma eliminó 16 canales con una suma de 35 millones de suscriptores y 4.700 millones de visitas acumuladas, lo que supone una suma de 10 millones de dólares en ingresos anuales.

Qué es Animaj. Animaj fue fundada en 2022 por Gregory Dray (veterano director de YouTube Kids en Europa) y Sixte de Vauplane, convencidos de que el contenido infantil de baja calidad en plataformas digitales era un problema anterior a la IA generativa, y la IA bien aplicada podía ser parte de la solución. La empresa ha adquirido marcas con prestigio probado, como Pocoyo y La abeja Maya. Sus canales suman 22.000 millones de vistas anuales y 242 millones de espectadores únicos mensuales, lo que la sitúa como la quinta mayor audiencia digital infantil del mundo, según la propia compañía.

El dinero. El millón del AI Futures Fund también es estratégico: Animaj es el primer estudio de contenido infantil en recibir respaldo directo del acelerador tecnológico de Alphabet. El acuerdo incluye acceso anticipado a versiones aún no publicadas de Veo, Gemini e Imagen, más apoyo directo de los equipos de Google DeepMind y Google Labs. Con esas herramientas, Animaj afirma que puede pasar de concepto a episodio publicado en menos de cinco semanas (cuatro veces más rápido que la animación tradicional) y aspira a reducir el ciclo de producción de un largometraje de seis años a dieciocho meses.

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Cabecera | edward stojakovic


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Huawei lleva seis años maquinando un plan y ahora están listos destronar a la indestronable: NVIDIA

Huawei lleva seis años maquinando un plan y ahora están listos destronar a la indestronable: NVIDIA

Con el inicio de la guerra tecnológica entre Estados Unidos y China, a Huawei se le dio una misión: convertirse en la punta de lanza de las tecnológicas chinas. Tras unos primeros años duros que fueron como una peregrinación por el desierto, la compañía China ha vuelto pisando fuerte. No sólo ha recuperado el liderazgo en China, sino que ha dado pasos para convertirse en la palanca de la industria. Si hace unos días presentó su supercomputador, ahora es el turno de algo más modesto, pero imprescindible en la carrera de la IA.

Un chip para inferencia que, afirman, es más potente que la alternativa de NVIDIA.

Atlas 350. En el marco de la Conferencia Anual de Socios, la compañía ha vuelto a presentar la plataforma Atlas 350 (ya la anunció en el Huawei Connect 2025 el pasado septiembre). Se trata de una tarjeta que utiliza la última versión de su procesador Atlas 950PR y que, según los datos de la compañía, tiene una mejora en el rendimiento de inferencia de 2,8 veces respecto a la competencia. Esa competencia es el chip H20, una versión recortada que era la que NVIDIA tenía permiso para vender en China.

Es una plataforma enfocada a un rápido movimiento de datos, lo que permite que sea ideal para una alta carga de trabajo en labores como recomendaciones de búsqueda, generación multimodal y uso de modelos de lenguaje a gran escala. Es una aceleradora, en definitiva, una pieza de hardware dedicada a una tarea muy concreta, y es la que sabe hacer bien dentro de un servidor.

Al lío. Para entrenar la IA, China tiene otras armas, algunas de la propia Huawei, pero esta Atlas 350 es para cumplir con ese objetivo de la industria china de hacer que las herramientas de IA sean accesibles y monetizables lo antes posible. De hecho, en el evento se confirmó que ya hay socios lanzando servidores construidos con el Atlas 350 como corazón. Y aquí está el verdadero dato relevante.

Huawei no sólo está presentando cosas: está presentando y anunciando que ya tiene socios lanzando productos con esta nueva tecnología. Porque la idea es que cada novedad en hardware empiece a distribuirse y desplegarse lo antes posible entre unas empresas chinas que están dentro del ambicioso plan quinquenal de soberanía tecnológica.

Esencial. Desde hace meses, la compañía se está moviendo para posicionarse como la palanca del resto de la red tecnológica china con NPU, hardware de disipación, tarjetas estándar para la IA, placas base y “otras formas diferentes de hardware para facilitar el desarrollo de clientes y socios”. En el evento, han destacado que “si bien la primera mitad de la era de la inteligencia artificial se centró en la potencia de computación, la segunda se definirá por los datos”.

Y es en esa inferencia donde Huawei quiere brindar toda su infraestructura para convertirse en una pieza indispensable del ecosistema. Porque China, dentro del gran plan de futuro, está peleando por convertirse en potencia no sólo de la IA que conocemos, sino de la inteligencia artificial física, de los robots o de las redes 6G, campo en el que Huawei también lleva la delantera.

¿Suficiente? Esa es la gran pregunta, y es posible que la respuesta no dependa tanto de la potencia bruta como del ecosistema. No me refiero al rico ecosistema que está construyendo Huawei, sino al ecosistema de herramientas. Si todo el mundo usa tarjetas de NVIDIA para el entrenamiento (en la inferencia vemos que poco a poco cada uno está haciendo la guerra por su cuenta), es para ellas para las que se optimiza el software y los procesos. Y las empresas chinas más punteras quieren el hardware de NVIDIA para estar a la par o superar a las rivales estadounidenses.

Esto ha sido un culebrón con NVIDIA presionando a Trump para que le deje vender las H200 en China, consiguiéndolo previo arancel del 25% para esas compras y, después, China mandando mensajes contradictorios. El próximo 31 de marzo se producirá una reunión en Pekín entre Trump y Xi Jinping y está previsto que los controles de exportación -y el tema de NVIDIA- se ponga sobre la mesa.

Y alguien que va a estar mirando con atención esa reunión es Huawei. Porque China está ahora mismo en una encrucijada: sabe que sus empresas piden chips de NVIDIA, pero a la vez el Gobierno no quiere que se apalanquen usando tecnología extranjera que los puede volver a dejar tirados.

Imágenes | Huawei

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EEUU ha decido prohibir todos los routers extranjeros. El problema es que todos sus routers se fabrican en el extranjero

EEUU ha decido prohibir todos los routers extranjeros. El problema es que todos sus routers se fabrican en el extranjero

EEUU acaba de prohibir la importación de routers fabricados fuera de Estados Unidos. Su argumento es el mismo que usaron al prohibir equipamiento de empresas como Huawei: son un peligro para la seguridad nacional. Estados Unidos quiere routers 100% nacionales, el problema es que, de momento, eso no existe.

Objetivo: routers.  La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) dice que los routers extranjeros son "un riesgo inaceptable para la seguridad nacional de los Estados Unidos y para la seguridad de los ciudadanos estadounidenses". Explican que en los últimos años, los routers domésticos han sido el objetivo de numerosos ataques "Desde la interrupción de la conectividad de red hasta el espionaje en redes locales y el robo de propiedad intelectual".

Citan ejemplos como los ciberataques Volt , Flax y Salt Typhoon, atribuidos a actores chinos y concluyen que "Los routers de Estados Unidos deben contar con cadenas de suministro fiables para no proporcionar a agentes extranjeros una puerta trasera integrada en los hogares, las empresas, las infraestructuras críticas y los servicios de emergencia estadounidenses".

El mercado de routers.  Según Reuters, al menos el 60% de routers estadounidenses están hechos en China. Si nos vamos a los routers más vendidos de Amazon EEUU, se confirma: TP-Link es la marca que más aparece. Según Mordor Intelligence, las marcas líderes a nivel global en son D-Link, TP-Link, Netgear, Linksys y ASUS. De todas estas, sólo Netgear y Linksys tienen su sede en Estados Unidos, pero ninguna fabrica sus productos allí. 

Desde 2018, Linksys es propiedad de Foxconn y sus routers se fabrican en sus plantas en Asia. Netgear tiene sede en California, pero sólo diseñan sus routers, la fabricación también se hace en Asia. En el caso de Cisco, también estadounidense, externaliza la producción en diversos países entre los que están México y Brasil. Google tiene los Nest Wifi, pero también se fabrican fuera.

Por qué es importante. Aunque la medida habla de routers extranjeros, en general, es un dardo lanzado a un país muy concreto: China. Esta medida sigue la línea de la tomada hace unos meses contra los drones, una decisión que afectó sobre todo a drones DJI, líderes absolutos del mercado y que fue muy criticada por los pilotos de drones. Hacer lo mismo con los routers afecta a más marcas y sobre todo a más usuarios;  un dron no es un producto masivo, pero routers hay en todas las casas. 

Además, las empresas de routers estadounidenses tampoco están seguras. Los routers de Cisco y Netgear también han estado expuestos a ciberataques. A principios de 2024, el FBI desmanteló una red de bots chinos que atacaba routers domésticos de estas marcas. Eso sí, eran routers viejos que ya no recibían actualizaciones de seguridad.

Y ahora qué. Quienes ya tengan un router fabricado en China o cualquier otro país lo podrán seguir usando con normalidad, pero la importación de nuevos routers extranjeros queda prohibida. Los fabricantes que quieran seguir vendiendo en EEUU tienen dos opciones: conseguir una autorización condicional del gobierno (que implica comprometerse a mover la fabricación de sus productos a EEUU) o dejar de vender. 

Una lista que sigue aumentando. La lista de dispositivos prohibidos por la FCC es una línea de tiempo que nos lleva por las prohibiciones tecnológicas estadounidenses. Comienza con la prohibición del equipamiento de telecomunicaciones de Huawei, ZTE y otras compañías chinas en 2021. En 2022 sumaron a la rusa Kaspersky, también China Mobile y China Telecom. En 2024 ampliaron las restricciones sobre Kaspersky y en 2025 se prohibieron los drones extranjeros. 2026 ha sido inaugurado con los routers fabricados fuera de EEUU, veremos qué será lo siguiente. 

Imagen | Xataka

En Xataka | Antes de los aranceles China compraba la mayoría de su ternera a EEUU. Después de los aranceles otro país ha salido ganando


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La noticia EEUU ha decido prohibir todos los routers extranjeros. El problema es que todos sus routers se fabrican en el extranjero fue publicada originalmente en Xataka por Amparo Babiloni .



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TERAFAB: Musk anuncia una fábrica de chips de 25.000 millones de dólares para Tesla, SpaceX y xAI (y la industria no sabe si reírse o preocuparse)

Ilustración de un chip de memoria flotando con líneas futuristas, simbolizando el almacenamiento y la inteligencia artificial en móviles.

Elon Musk presentó el sábado 21 de marzo TERAFAB, un proyecto de fabricación de semiconductores valorado en 20.000-25.000 millones de dólares que unirá a Tesla, SpaceX y xAI bajo un mismo techo industrial. El evento tuvo lugar en la antigua central eléctrica de Seaholm, en Austin (Texas), con focos proyectando haces de luz al cielo nocturno —porque Musk no hace anuncios sin una puesta en escena que parezca el lanzamiento de un cohete—. El objetivo declarado: producir un teravatio de potencia de computación IA al año, integrando diseño de chips, litografía, fabricación, producción de memoria, empaquetado avanzado y pruebas en una sola instalación. Si se cumple, sería la mayor fábrica de semiconductores jamás construida, con una capacidad equivalente al 70% de la producción global actual de TSMC.

«Es el ejercicio de construcción de chips más épico de la historia, con diferencia», dijo Musk. También dijo que estamos «empezando una civilización galáctica». Conviene evaluar ambas afirmaciones por separado.

¿Qué fabricará TERAFAB?

Dos tipos de chips. Primero, procesadores de inferencia (AI5 y sucesores) para vehículos Tesla y robots Optimus. Musk ha dicho que Optimus podría llegar a producirse en mayores cantidades que los coches Tesla, lo que requiere una oferta masiva de procesadores personalizados. Segundo, chips D3 diseñados específicamente para centros de datos orbitales que SpaceX lanzaría con Starship. La idea: satélites con IA alimentados por energía solar continua, donde la computación en órbita sería más barata que en tierra «en cuanto el coste de lanzar cosas al espacio baje lo suficiente».

La fábrica usará tecnología de proceso de 2 nanómetros —el nodo más avanzado entrando en producción comercial— y producirá entre 100.000 y 200.000 millones de chips al año a plena capacidad. La producción a pequeña escala del AI5 está prevista para 2026, con producción en volumen para 2027, aunque Tesla ya había retrasado el AI5 a mediados de 2027 antes de este anuncio, y el AI6 acumula seis meses de retraso por problemas de Samsung con su nodo de 2nm.

La instalación comenzará con una «fábrica de tecnología avanzada» en Austin, cerca de la Gigafactory de Texas. Ya se han publicado ofertas de empleo bajo el nombre TERAFAB en la web de Tesla, con puestos en Austin y Palo Alto.

El contexto: ¿necesidad real o ambición descontrolada?

Musk lleva más de un año argumentando que la cadena de suministro externa no puede seguir el ritmo de sus necesidades. En la call de resultados del Q4 2025, advirtió que TSMC, Samsung y Micron alcanzarían un techo de capacidad en tres o cuatro años. «Estamos muy agradecidos a nuestra cadena de suministro existente», dijo en el evento de TERAFAB, «pero hay una tasa máxima a la que se sienten cómodos expandiéndose. Esa tasa es mucho menor de la que nos gustaría.» Según sus cálculos, todas las fábricas de chips del planeta producen solo el 2% de lo que necesitaría para todos sus proyectos.

Esas cifras merecen contexto. Construir una fábrica de semiconductores desde cero es uno de los proyectos industriales más complejos que existen. Requiere entre 2.000 y 5.000 procesos individuales para fabricar un solo chip, miles de ingenieros especializados, equipamiento de litografía extremadamente escaso (las máquinas EUV de ASML tienen listas de espera de años) y una curva de aprendizaje que incluso empresas con décadas de experiencia —como Intel— han tardado años en dominar. Musk no tiene experiencia en fabricación de semiconductores.

Electrek comparó TERAFAB con el Battery Day de Tesla de 2020, cuando Musk prometió las celdas 4680 con reducción de costes del 50% y producción masiva en un año. Cinco años después, el programa 4680 ha sido una decepción. El principal proveedor de baterías de Tesla dijo públicamente que «Elon no sabe fabricar celdas de batería». La analogía es incómoda pero pertinente: prometer a escala industrial es fácil; ejecutar es otra cosa.

Bloomberg señaló que el CFO de Tesla reconoció que el coste total de TERAFAB no está incluido en el plan de gasto de capital récord de 2026, que ya supera los 20.000 millones de dólares. Es decir, los 20-25.000 millones de TERAFAB son adicionales a un presupuesto que ya es históricamente alto.

¿Qué hay de los centros de datos orbitales?

Es la parte más especulativa —y más Musk— del anuncio. La idea es que, una vez el coste de lanzar carga al espacio sea suficientemente bajo (gracias a Starship), poner servidores de IA en órbita con energía solar continua sería más barato que operar centros de datos terrestres. SpaceX adquirió xAI en febrero en un acuerdo de acciones, y TERAFAB es la materialización industrial de esa fusión: fabricar los chips que alimentarán una constelación de satélites con IA.

Es un concepto con lógica teórica —la energía solar en órbita es constante e inagotable, sin nubes ni ciclo día/noche— pero con desafíos de ingeniería monumentales: refrigeración en el vacío, latencia de comunicación tierra-órbita, mantenimiento de hardware inaccesible y radiación que degrada componentes electrónicos. Musk reconoce estos retos pero proyecta que la computación orbital será competitiva en 2-3 años.

Mi lectura: TERAFAB es el proyecto más ambicioso que Musk ha anunciado desde Starship. Si se ejecuta aunque sea parcialmente, cambiará la estructura del mercado de semiconductores y dará a Tesla/SpaceX/xAI una ventaja de integración vertical que ningún competidor puede igualar. Pero «si se ejecuta» es una cláusula con mucho peso. Musk tiene un historial documentado de prometer revoluciones industriales con plazos agresivos y entregar resultados parciales con años de retraso. La fábrica de baterías, la conducción autónoma completa, el Cybertruck original, los robotaxis — todos llegaron tarde y con menos capacidad de la prometida. TERAFAB podría ser el proyecto que rompa ese patrón o el que lo confirme definitivamente. La industria de semiconductores, que lleva 60 años aprendiendo lo difícil que es fabricar chips a escala, observa con escepticismo profesional.

Preguntas frecuentes

¿Qué es TERAFAB? Un proyecto de fabricación de semiconductores de 20-25.000 millones de dólares que unirá a Tesla, SpaceX y xAI para producir chips de IA en una sola instalación en Austin, Texas.

¿Cuándo estará operativa? La producción a pequeña escala del chip AI5 está prevista para finales de 2026, con volumen en 2027. La fábrica completa tardará años en alcanzar plena capacidad.

¿Competirá con TSMC o Nvidia? No directamente. TERAFAB fabricará chips propios para los productos de Musk (coches Tesla, robots Optimus, satélites SpaceX). Musk dice que seguirá comprando chips de Nvidia en paralelo.




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