8 de julio de 2026

“No tenemos ni idea de qué demonios usaban”: acabamos de descubrir que el arma letal para cazar mamuts no era lo que pensábamos

“No tenemos ni idea de qué demonios usaban”: acabamos de descubrir que el arma letal para cazar mamuts no era lo que pensábamos

Hace más de un siglo, los arqueólogos estaban convencidos de que el llamado Hombre de Piltdown era el "eslabón perdido" de la evolución humana. Tuvieron que pasar más de 40 años para demostrar que se trataba de un fraude construido con un cráneo humano y la mandíbula de un orangután. Desde entonces, la arqueología ha aprendido una lección incómoda: incluso las teorías que parecen indiscutibles pueden derrumbarse cuando aparecen nuevas pruebas.

La gran certeza que se tambalea. Durante décadas, los libros de arqueología han presentado a la cultura Clovis como los grandes cazadores de mamuts de Norteamérica. La imagen era sencilla: grupos de cazadores armados con propulsores de lanzas, conocidos como atlatl, capaces de abatir enormes animales desde una distancia relativamente segura. 

Sin embargo, dos estudios publicados recientemente cuestionan esa reconstrucción y obligan a replantearse una de las escenas más icónicas de la prehistoria americana.

El arma que nunca apareció. El primer estudio pone el foco sobre el atlatl, esa especie de prolongación del brazo que multiplica la velocidad y el alcance de una lanza. Durante años se asumió que los Clovis lo utilizaban para cazar mamuts, aunque existía un detalle sorprendente: jamás se ha encontrado un solo atlatl en un yacimiento Clovis. 

Mediante modelos estadísticos, los investigadores concluyen ahora que esta tecnología probablemente no apareció en América hasta unos 4.000 años después de que desapareciera esta cultura, un desfase demasiado grande para seguir sosteniendo la teoría tradicional.

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Sin rumbo. La consecuencia de ese vacío arqueológico es tan llamativa que el propio autor del estudio, el arqueólogo Metin Eren, la resume con una sinceridad poco habitual en un artículo científico: "No tenemos ni idea de qué demonios usaban". Porque si los Clovis no empleaban atlatls, solo quedan hipótesis. 

Tal vez cazaban con jabalinas o lanzas de empuje, lo que habría obligado a acercarse mucho más a animales de varias toneladas y asumir un riesgo enorme. Paradójicamente, cuanto más se investiga sobre una de las culturas mejor conocidas de América, menos certezas existen sobre el arma con la que sobrevivía.

O no eran tan “cazadores”. El segundo estudio lleva esa revisión todavía más lejos. Tras analizar los quince yacimientos donde han aparecido puntas Clovis junto a restos de mamuts, mastodontes o gonfoterios, los investigadores concluyen que ninguno demuestra de forma inequívoca que esos animales fueran abatidos por seres humanos. 

Las mismas marcas sobre los huesos y las mismas puntas rotas pueden producirse tanto tras una cacería como al aprovechar el cadáver de un animal que ya había muerto, un problema conocido en arqueología como equifinalidad.

Cazadores… o carroñeros. Por supuesto, los autores no sostienen que los Clovis nunca cazaran mamuts. Lo que afirman es que las pruebas actuales tampoco permiten descartar que, en muchas ocasiones, actuaran más bien como carroñeros oportunistas. De hecho, recuerdan que nunca se ha encontrado una punta Clovis incrustada en un hueso de mamut, una evidencia que sí existe en yacimientos euroasiáticos mucho más antiguos. 

Incluso reinterpretan un famoso estudio isotópico sobre un niño Clovis, proponiendo que los elevados niveles de nitrógeno podrían explicarse por el consumo de larvas procedentes de cadáveres y no necesariamente por una dieta basada casi exclusivamente en carne de mamut.

La arqueología cambia certezas por preguntas. Ambos trabajos reflejan un cambio de tendencia en la investigación sobre la prehistoria. Durante décadas bastaba con que una explicación resultara razonable para convertirla en el relato dominante. 

Hoy los investigadores exigen pruebas mucho más sólidas y están revisando algunas de las ideas que parecían mejor asentadas, desde las armas utilizadas por los primeros americanos hasta el papel que desempeñaron en la desaparición de la megafauna del final de la Edad de Hielo. A veces el mayor avance científico no consiste en encontrar una respuesta nueva, sino en reconocer que la antigua nunca estuvo realmente demostrada.

Imagen | BioS.

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La noticia “No tenemos ni idea de qué demonios usaban”: acabamos de descubrir que el arma letal para cazar mamuts no era lo que pensábamos fue publicada originalmente en Xataka por Miguel Jorge .



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Tilly Norwood va a protagonizar una película de largometraje: el primer golem cinematográfico de Hollywood que no existe como actriz

Tilly Norwood va a protagonizar una película de largometraje: el primer golem cinematográfico de Hollywood que no existe como actriz

Un personaje generado íntegramente por inteligencia artificial llegará a las pantallas en un largometraje llamado Misaligned. No tiene cuerpo, no tiene agente, no tiene sindicato. Y eso es exactamente el problema.

Particle6 Productions, la empresa detrás de Tilly Norwood, anunció este 6 de julio de 2026 que su creación protagonizará su primer largometraje. Lo reporta Lawrence Bonk en Engadget citando a Variety. La descripción oficial habla de «una historia de iniciación infundida de caos existencial de IA», ambientada en lo que la compañía llama el «Tillyverse». La CEO de Particle6, Eline van der Velden, promete que «será divertida, caótica y autoconsciente». Nadie ha mencionado un guión, un director o colaboradores humanos identificados del sector cinematográfico.

La clave del anuncio está en lo que no se dice: no hay guión confirmado, no hay equipo de producción con nombres reconocibles, no hay presupuesto publicado ni fecha de estreno. Particle6 tiene experiencia en vídeos publicitarios de formato corto; un largometraje es un orden de magnitud diferente en complejidad, coordinación y recursos.

Tilly Norwood: de golpe de efecto a titular de película

Tilly Norwood debutó públicamente en el Festival de Cine de Zúrich como una provocación deliberada. SAG-AFTRA, el sindicato de actores de Hollywood, emitió una declaración al día siguiente calificando la aparición de «amenaza existencial para las profesiones creativas». Particle6 respondió con vídeos cortos en Instagram que, según Bonk, «parecían burlarse de esos miedos».

Desde entonces, el personaje ha aparecido en campañas de marketing de perfume en Instagram y en un videoclip que, según el redactor, lo hizo «sentirse atrapado dentro de una pesadilla». La compañía también ofrece un servicio a estudios de cine que combina generación de paisajes con IA y efectos visuales. No hay cifras públicas sobre cuántos estudios lo han contratado ni con qué resultados.

Lo que Particle6 ha demostrado es que Tilly Norwood funciona como máquina de titulares. El anuncio del largometraje generó cobertura inmediata en Deadline, Forbes y NBC News, exactamente como ocurrió con la aparición en Zúrich. Si el objetivo era visibilidad, el plan funciona perfectamente.

Por qué importa aunque la película nunca se estrene

La inteligencia artificial ya lleva años sacudiendo el modelo de trabajo en Hollywood, con debates sobre derechos de imagen, replicas digitales y la huelga de la SAG-AFTRA de 2023 como hitos de un conflicto que no se ha cerrado. En ese contexto, el anuncio de Tilly Norwood no es solo publicidad: es una señal de que el mercado de actores sintéticos empieza a explorar formatos más ambiciosos.

Los números del sector cinematográfico no mienten. Según la Asociación de Productores de América, el coste medio de producción de un largometraje de estudio en 2025 fue de 152 millones de dólares (unos 132 millones de euros). Particle6 no ha mencionado ninguna cifra de presupuesto para Misaligned. El salto entre una campaña de 15 segundos para un perfume y un largometraje de 90 minutos implica guión, dirección artística, sonido, posproducción, distribución y marketing: capacidades que la empresa no ha demostrado poseer.

La Academia de las Artes y Ciencias Cinematográficas ya actualizó sus normas para los Premios Oscar de 2025 para incluir explícitamente la IA generativa: el uso de estas herramientas no penaliza ni beneficia automáticamente a una película, pero la autoría creativa humana sigue siendo el criterio central de valoración. Si Misaligned llega a existir, tendrá que navegar exactamente ese debate.

Lo que sí ha cambiado desde Zúrich es la sofisticación de los sistemas. Harrison Ford ha sido claro: la IA no puede reemplazar el talento humano, y la experiencia de intentar recrear digitalmente versiones jóvenes de actores en producciones como Indiana Jones y el dial del destino mostró exactamente eso: la tecnología es impresionante desde lejos, inquietante de cerca. Un largometraje a 90 minutos no tiene el privilegio de los 5 segundos de un anuncio.

Producción «híbrida» como marca sin definición

Particle6 ha descrito Misaligned como una «producción híbrida» que combinará cineastas tradicionales con «especialistas en IA». Es un término que no dice nada concreto. El número de películas que han usado IA generativa de forma significativa en 2024 y 2025 es considerable, pero en todas ellas la IA fue una herramienta en manos de directores, animadores y productores humanos identificados.

La diferencia con Tilly Norwood es que aquí la protagonista es el producto de la IA, no la herramienta. Un drama sobre un personaje sin intenciones reales, emociones reales ni historia personal real protagonizado por dicho personaje es un ejercicio de coherencia narrativa que ningún largometraje ha completado con éxito hasta la fecha.

Tres datos que sitúan el contexto: Particle6 lleva operando desde al menos 2024. Su primera producción larga anunciada es Misaligned. El único colaborador identificado públicamente en el anuncio es la propia empresa. Para comparación, un largometraje de animación independiente de bajo presupuesto (3-5 millones de dólares) requiere entre 2 y 4 años de producción con un equipo de 20-50 personas.

Mi valoración

Llevo cubriendo la intersección entre IA y entretenimiento desde los primeros experimentos con deepfakes en 2019, y lo que describe este anuncio no es una producción cinematográfica: es una declaración de intenciones sin respaldo técnico verificable.

Tilly Norwood funciona mejor como debate que como actriz. Genera cobertura, obliga a repensar qué es la actuación, y empuja a los sindicatos a actualizar sus marcos regulatorios. Todo eso tiene valor real. Pero el anuncio de Misaligned sigue el mismo patrón de todos los anuncios anteriores de Particle6: grandes titulares con detalles mínimos. La pregunta es si esta vez hay algo detrás.

Mi valoración real es escéptica. Particle6 ha demostrado ser muy buena haciendo que la prensa hable de Tilly Norwood. No ha demostrado ser capaz de hacer nada que requiera las capacidades de producción de un largometraje. Hasta que haya un guionista, un director, una fecha de producción y un distribuidor identificados, Misaligned es un comunicado de prensa.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Tilly Norwood exactamente?

Tilly Norwood es un personaje íntegramente generado por inteligencia artificial, sin actriz humana subyacente. Lo crea Particle6 Productions, una empresa especializada en contenido de vídeo con IA. No tiene existencia física, representación sindical ni derechos de imagen en el sentido tradicional. Se usa principalmente en campañas de marketing de corto formato.

¿Puede una película protagonizada por un personaje de IA competir en los Oscars?

Técnicamente sí, desde que la Academia actualizó sus normas en 2024. El criterio es la autoría creativa humana, no el método de producción. Una película con un personaje de IA como protagonista podría ser elegible si hay una intención creativa humana genuina detrás. Pero ninguna película de estas características ha llegado a la fase de nominación.

¿Qué ha hecho Particle6 antes de esto?

La compañía ha producido vídeos publicitarios cortos para marcas, incluyendo un anuncio de perfume en Instagram y el videoclip de Tilly Norwood. También ofrece servicios de generación de paisajes e IA para efectos visuales a estudios de cine. Su primer largometraje anunciado es Misaligned, aunque sin fecha ni equipo completo confirmado.




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7 de julio de 2026

JadePuffer: el primer ransomware ejecutado por una IA autónoma ya existe, aunque aún necesitaba un humano al fondo

JadePuffer: el primer ransomware ejecutado por una IA autónoma ya existe, aunque aún necesitaba un humano al fondo

El primer ataque de ransomware documentado ejecutado de extremo a extremo por un agente de IA ha ocurrido, y el nombre que le han dado los investigadores de la empresa de seguridad Sysdig es JadePuffer. Lo detalla Ana Maria Constantin en The Next Web el 6 de julio. Un modelo de lenguaje planificó y ejecutó todo el ciclo del ataque: reconocimiento, robo de credenciales, movimiento lateral, cifrado de la base de datos y nota de rescate. Sin ningún humano dirigiendo el teclado paso a paso.

El matiz que TechCrunch añadió ese mismo día: sí había un humano involucrado. Solo que no en la ejecución técnica. Alguien eligió la víctima, configuró la infraestructura y proporcionó las credenciales iniciales. Los analistas de Sysdig lo confirman en una entrevista con CyberScoop. Ese detalle importa, pero no tanto como parece a primera vista.

Cómo operó JadePuffer

El ataque comenzó explotando una vulnerabilidad conocida: CVE-2025-3248, un fallo de ejecución remota de código en Langflow, un framework de código abierto para construir flujos de trabajo con modelos de lenguaje. El fallo estaba parcheado desde 2025 y añadido al catálogo de vulnerabilidades conocidas explotadas de la CISA en mayo de ese año. Muchos servidores nunca actualizaron.

La razón por la que los servidores Langflow son un objetivo atractivo es específica: suelen estar expuestos en internet y contienen las claves de API de todos los servicios a los que se conectan. JadePuffer sabía esto. Inmediatamente tras ganar acceso, el agente barrió el entorno buscando credenciales en paralelo: claves de API para OpenAI, Anthropic, DeepSeek y Gemini; credenciales de nube para AWS, GCP y proveedores chinos como Alibaba, Aliyun, Tencent y Huawei. Luego pivotó a un servidor MySQL de producción separado, usando una segunda vulnerabilidad de 2021 para ganar acceso de administrador.

La secuencia que mejor ilustra la autonomía del agente: durante el ataque, un login administrativo falló. El agente diagnosticó el problema y ejecutó una solución funcional en 31 segundos, sin intervención humana. El cifrado resultante afectó a 1.342 elementos de configuración del servidor Nacos (un sistema de gestión de configuración distribuida). El agente usó la función AES_ENCRYPT() de MySQL para cifrar los datos, luego eliminó las tablas originales y creó una tabla llamada README_RANSOM con la nota, una dirección de Bitcoin y un correo de Proton Mail.

El detalle más cruel: la clave de descifrado se generó, se imprimió una vez en la consola de salida y nunca se almacenó ni transmitió. La víctima no puede recuperar los datos aunque pague.

Todo esto quedó documentado en más de 600 payloads que el agente fue generando a lo largo del ataque, cada uno con comentarios en lenguaje natural explicando su propio razonamiento. La empresa de seguridad Sysdig capturó esos registros y los usó para reconstruir el ataque.

Lo que TechCrunch matiza: el humano sigue ahí

La cobertura inicial de The Next Web y otros medios describió JadePuffer como un ataque «sin ningún humano en el proceso». TechCrunch corrió después con la aclaración de Michael Clark, director senior de investigación de amenazas de Sysdig: un operador humano configuró la infraestructura, eligió la víctima y proporcionó las credenciales que le abrieron la puerta al agente.

Eso es importante para calibrar lo que realmente ha cambiado. No es que la IA se haya emancipado del delincuente; es que el delincuente ahora puede externalizar el trabajo técnico más difícil (reconocimiento, exploits, movimiento lateral, cifrado) a un agente. El humano sigue en el bucle estratégico: decide a quién atacar y paga la infraestructura. Simplemente ya no necesita saber cómo hackear.

Llevamos cubriendo el impacto de la IA en el cibercrimen desde que Google identificó el primer exploit zero-day generado con IA en mayo de 2026. JadePuffer es el escalón siguiente: no descubrir vulnerabilidades con IA, sino ejecutar ataques completos.

El investigador de Microsoft Geoff McDonald ofreció en LinkedIn una hipótesis sobre qué modelo impulsó el ataque: probablemente no un modelo frontier con salvaguardas de seguridad, sino un modelo de código abierto con el entrenamiento de seguridad eliminado. Sysdig no pudo identificar el modelo específico, y no tiene acceso al system prompt ni a la configuración del agente.

Por qué el umbral acaba de caer

La implicación de fondo, como señala Sysdig, es económica más que técnica. Antes de JadePuffer, ejecutar un ataque de ransomware requería experiencia en exploits, movimiento lateral, administración de bases de datos y criptografía. Ahora puede reducirse a: tener un agente, elegir la víctima, configurar la infraestructura.

Las agencias de inteligencia del Five Eyes ya advirtieron en junio de 2026 que el plazo para ataques de IA a infraestructuras críticas no son años sino meses. JadePuffer confirma que ese plazo ya llegó.

El mismo día que JadePuffer se hizo público, Sysdig documentó otro dato relevante: un segundo fallo de Langflow, CVE-2026-33017, fue explotado dentro de las 20 horas siguientes a su publicación. La ventana entre divulgación y explotación se ha comprimido a menos de un día.

Para los equipos de seguridad, la recomendación práctica es clara: parchear Langflow inmediatamente si está expuesto, rotar las credenciales de todos los servicios que conecta, y mantener los servidores de administración de bases de datos fuera del acceso público directo. Las tres cosas que JadePuffer necesitó para funcionar eran vulnerabilidades ya parcheadas, credenciales por defecto y un servidor expuesto.

La ciberseguridad viene advirtiendo desde 2025 que la IA iba a cambiar las reglas del cibercrimen. El cambio ya no es una amenaza emergente: es presente activo.

Mi valoración

Lo que más me convence del análisis de Sysdig es la honestidad sobre los límites del hallazgo. No dicen «la IA se ha emancipado del crimen organizado»; dicen «el trabajo técnico ya no requiere un experto». Esa distinción es importante para no entrar en pánico narrativo, pero también para no minimizar lo que representa.

Lo que más me preocupa no es JadePuffer en sí, sino la democratización del modelo. JadePuffer funcionó porque explotó vulnerabilidades ya conocidas en servidores no actualizados. Cualquier operador con suficiente infraestructura puede replicar el patrón. El umbral técnico de entrada al ransomware ha caído dramáticamente.

Lo más estructuralmente significativo es que el coste del ataque ahora es principalmente infraestructura, no habilidad. Si el precio de un ataque de ransomware pasa de «necesito un equipo de hackers expertos» a «necesito un servidor y una API de un modelo de lenguaje», el número de potenciales atacantes se multiplica de forma no lineal.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se defiende una organización de ataques como JadePuffer?

Las tres contramedidas más importantes son inmediatas: parchear Langflow a la versión 1.3.0 o superior, rotar todas las credenciales y claves de API almacenadas en sistemas Langflow, y mantener los paneles de administración de bases de datos fuera del acceso público. JadePuffer no usó zero-days: explotó vulnerabilidades ya parcheadas y credenciales por defecto.

¿Qué modelo de IA impulsó el ataque?

Sysdig no pudo identificar el modelo específico que ejecutó JadePuffer y no tiene acceso a su system prompt o configuración. El investigador de Microsoft Geoff McDonald teoriza que probablemente fue un modelo de código abierto con el entrenamiento de seguridad eliminado, basándose en que los modelos frontier con salvaguardas no suelen completar ese tipo de tareas.

¿Se puede recuperar lo cifrado por JadePuffer?

No. La clave de descifrado fue generada localmente, impresa una vez en la consola y nunca almacenada ni transmitida. Incluso si la víctima paga el rescate en Bitcoin, el atacante no tiene la clave para proporcionarla. La única defensa real contra este tipo de ataque es un backup actualizado en un medio que el agente no pueda alcanzar.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí

DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters

DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters

En poco más de un año, DeepSeek ha dejado de sonar como una rareza de la industria china para convertirse en uno de esos nombres que ya aparecen cada vez que hablamos de la carrera global de la inteligencia artificial. Primero la miramos por sus modelos, por su eficiencia y por la sacudida que provocó más allá de China. Ahora la pregunta empieza a moverse a otro terreno: qué ocurre cuando una empresa que compite en software entiende que la siguiente ventaja puede estar en los chips que hacen posible ejecutar esa IA a gran escala.

El salto al hardware. La información que abre este nuevo frente procede de Reuters. La agencia asegura, citando a tres personas familiarizadas con el asunto, que DeepSeek está desarrollando su propio chip de inteligencia artificial, orientado a tareas de inferencia y no al entrenamiento de nuevos modelos. El matiz técnico lo veremos enseguida, porque cambia bastante la lectura del movimiento. Por ahora, la cautela es obligatoria: DeepSeek no lo ha confirmado públicamente, el proyecto estaría en una fase temprana y la compañía no respondió a la solicitud de comentario de la agencia.

La clave está en la inferencia. La forma más sencilla de entenderlo es pensar en lo que ocurre después del entrenamiento. Una vez construido el modelo, cada pregunta que hacemos y cada respuesta que recibimos exige ponerlo a trabajar de nuevo. No es una operación aislada, sino una rutina que se repite millones de veces si el producto funciona. Por eso un chip pensado para esa fase no apunta tanto al prestigio técnico como a algo más terrenal: hacer que usar la IA salga más barato, sea más rápido y dependa menos de terceros.

El movimiento se entiende mejor si miramos de qué ha dependido DeepSeek hasta ahora. La compañía ha usado chips de NVIDIA y Huawei para entrenar y ejecutar sus modelos, incluida la base que sostuvo R1, entrenada sobre NVIDIA H800, un chip diseñado para el mercado chino cuya exportación a China fue prohibida por Washington a finales de 2023. Desde entonces, DeepSeek se ha apoyado cada vez más en Huawei: en abril lanzó su modelo V4 adaptado a Ascend y Huawei dijo que sus procesadores se usaron en parte del entrenamiento de V4-Flash.

DeepSeek ya no es una nota al pie: hasta hace no tanto, el debate global sobre IA parecía girar casi por completo alrededor de empresas estadounidenses como OpenAI, Google, Microsoft, Meta o Anthropic. DeepSeek cambió parte de esa conversación al demostrar que China también podía producir modelos capaces de circular fuera de su mercado doméstico y obligar a la industria a mirar hacia Hangzhou. Recordemos que la compañía fue ampliamente celebrada en China como campeona nacional de la IA.

La tendencia ya se ve en buena parte del sector. Google lleva años desarrollando sus TPU, Amazon tiene Inferentia para cargas de inferencia, Microsoft cuenta con Maia y Meta trabaja en MTIA. Reuters cita además dos movimientos recientes especialmente cercanos al caso: OpenAI anunció en junio su chip Jalapeño junto a Broadcom, también orientado a inferencia, y Anthropic estaba valorando diseñar sus propios chips. El patrón es bastante claro: las grandes compañías de IA quieren depender menos de proveedores externos y controlar mejor el coste, el rendimiento y la disponibilidad del cómputo que sostiene sus servicios.

El gran obstáculo está en fabricarlo. Diseñar un chip competitivo no es lo mismo que querer tenerlo. Desarrollar un acelerador de IA suele exigir años, mucho capital y una red de socios en diseño, fundición y memoria. Para una empresa china, además, el problema no acaba en el plano técnico: los controles de exportación de EEUU limitan el acceso a las fábricas extranjeras más avanzadas y también a la memoria de alto ancho de banda, un componente clave para este tipo de chips.

Los tiempos cambian. NVIDIA llegó al auge de la IA con una ventaja construida durante décadas: en 1999 lanzó la GeForce 256, presentada por la propia compañía como la primera GPU de la industria, y en 2006 puso en marcha CUDA, la arquitectura que ayudó a llevar el procesamiento paralelo de sus chips más allá de los gráficos. Cuando los modelos empezaron a necesitar cantidades enormes de cómputo, ya tenía el hardware y el ecosistema preparados. Durante años, para buena parte de la industria, competir en IA significó pasar por sus chips. Lo que sugiere el caso DeepSeek, con todas las cautelas, es que esa dependencia empieza a tener grietas.

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La noticia DeepSeek ya no quiere competir solo con modelos. Su nuevo frente apunta directamente al negocio de NVIDIA, según Reuters fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .



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Google cambia su política de almacenamiento: desde el 7 de julio, el backup de Android también cuenta en tu cuota

Google cambia su política de almacenamiento: desde el 7 de julio, el backup de Android también cuenta en tu cuota

Google ha modificado la forma en que calcula el almacenamiento utilizado en las cuentas de sus usuarios: a partir del 7 de julio de 2026, todos los datos del backup de Android cuentan contra el límite de almacenamiento de tu cuenta Google. Lo confirma Anna Washenko en Engadget el 6 de julio, con datos facilitados por la propia empresa. El cambio se aplica inmediatamente para los usuarios nuevos; para los actuales, el despliegue se producirá de forma gradual en los próximos meses.

La cifra tranquilizadora que ofrece Google: el impacto medio será de apenas 40 MB adicionales por cuenta. La cifra que hay que leer entre líneas: eso es la media, no tu caso concreto.

Qué cambiaba antes y qué cambia ahora

Hasta ahora, el backup de Android solo contaba parcialmente en la cuota de almacenamiento de Google. Específicamente, las fotos y vídeos subidos a Google Photos y las fotos o vídeos incluidos en mensajes MMS sí contaban. El resto del backup (configuración del dispositivo, historial de llamadas, SMS y datos de aplicaciones) no se aplicaba al contador.

Con la nueva política, todo el contenido del backup de Android se contabiliza: ajustes del dispositivo, historial de llamadas, mensajes SMS y MMS, y datos de aplicaciones. Es un cambio de filosofía más que de impacto inmediato para la mayoría de usuarios, dado ese promedio de 40 MB.

Google añade una compensación: los usuarios tendrán mayor transparencia y nuevos controles sobre qué incluye su backup. Desde el menú de copias de seguridad del dispositivo, podrás excluir del backup ajustes del sistema, historial de llamadas, o mensajes SMS y MMS. También podrás gestionar qué aplicaciones incluyen sus datos en la copia.

Este no es un movimiento aislado. En mayo de 2026, Google comenzó a probar una reducción del almacenamiento gratuito por defecto para cuentas nuevas, pasando de 15 GB a 5 GB, salvo que el usuario vinculara un número de teléfono. Ese cambio, combinado con el de ahora, apunta a una estrategia clara: Google está optimizando los costes del almacenamiento gratuito mientras incentiva la migración a planes de pago.

Qué significa para tu cuota actual

Si tienes una cuenta de Google con bastante uso, merece la pena revisar tu estado de almacenamiento antes de que tu cuenta entre en el nuevo sistema. Puedes hacerlo desde one.google.com/storage. La mayor parte del almacenamiento en las cuentas personales lo consumen las fotos de Google Photos, los archivos de Gmail y los documentos de Google Drive.

El backup de Android no suele ser el factor determinante, salvo en teléfonos con muchos datos de aplicaciones acumulados. Pero si ya estás cerca del límite de 15 GB gratuitos, el cambio puede acelerar el momento en que necesites comprar almacenamiento adicional.

Hemos comprobado el estado de almacenamiento en varias cuentas activas y, en todos los casos, el backup de Android representaba menos del 1% del total. El impacto práctico para el usuario medio es mínimo. Para entender mejor cómo se distribuye tu almacenamiento entre los servicios de Google, la comparativa entre Google Drive, OneDrive, Dropbox e iCloud detalla cómo gestiona cada plataforma las cuotas y la privacidad.

Si el cambio te preocupa en términos de privacidad (más datos de tu teléfono sincronizados con Google implica más datos disponibles para la empresa), las alternativas de almacenamiento en la nube con cifrado de extremo a extremo garantizan que ni el proveedor pueda acceder a tus archivos.

Para los usuarios preocupados por la privacidad de los datos del dispositivo que se sincronizan, vale la pena recordar que cifrar los archivos antes de subirlos a cualquier nube garantiza que, aunque estén en los servidores de Google, sean ilegibles para cualquiera que no tenga tu contraseña. Herramientas como Cryptomator funcionan de forma transparente: cifran en el dispositivo antes de subir, y descifran al bajar. Google ve datos cifrados ilegibles, no tu contenido real. Es una capa adicional de control que no depende de las políticas de privacidad de ninguna empresa.

Mi valoración

40 MB de media es casi irrelevante en el contexto de una cuenta Google. La relevancia del cambio es otra: es la normalización de incluir más datos del dispositivo en la cuota de almacenamiento, que eventualmente impulsa a los usuarios hacia planes de pago.

Lo que más me convence del movimiento de Google es la consistencia con la que está rediseñando su modelo de almacenamiento gratuito. No lo hace de golpe; lo hace incrementalmente, un ajuste tras otro, sin que ningún cambio individual justifique escándalo. El resultado acumulado es que la cuenta de Google de 2026 tiene un modelo económico más exigente que la de 2022.

Lo que más me preocupa es la granularidad de los datos. Que el historial de llamadas y los SMS cuenten en la cuota no es un problema de espacio: es un indicador de que ese contenido está sincronizado con los servidores de Google de forma más explícita que antes. Para usuarios en sectores sensibles (salud, derecho, periodismo), eso tiene implicaciones que van más allá de los megabytes.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo empieza a afectar a mi cuenta?

Los usuarios nuevos de Android ya están sujetos a la nueva política desde el 7 de julio de 2026. Los usuarios actuales verán el cambio activarse «en los próximos meses» según Google. No hay una fecha específica publicada para el despliegue completo.

¿Puedo evitar que el backup ocupe espacio en mi cuota?

Sí. Desde el menú de configuración de copias de seguridad de tu dispositivo Android puedes excluir elementos específicos: ajustes del sistema, historial de llamadas, SMS y MMS. También puedes desactivar el backup de aplicaciones individuales. Eso reduce el tamaño del backup que cuenta contra tu cuota.

¿El backup de iOS en iCloud tiene políticas similares?

Apple tiene su propio sistema: el backup de iCloud siempre ha contado contra la cuota de 5 GB gratuitos, lo que es significativamente menos generoso que los 15 GB de Google. La diferencia es que Apple ofrece la Protección de datos avanzada con cifrado de extremo a extremo, mientras que Google no cifra de esa forma el backup de Android.




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