12 de agosto de 2026

Sabíamos que la Vía Láctea estaba doblada como un vinilo al calor: 30.000 nubes han mostrado que además está arrugada

Sabíamos que la Vía Láctea estaba doblada como un vinilo al calor: 30.000 nubes han mostrado que además está arrugada

Cuando pensamos en la Vía Láctea, casi siempre pensamos en una imagen vista desde la Tierra: una franja blanquecina suspendida en el cielo, una nube de luz que cruza la noche y que nos recuerda que el Sistema Solar no flota en mitad de la nada, sino dentro de una estructura inmensa. Esa imagen es cierta para nuestros ojos, pero incompleta para la astronomía. La Vía Láctea es una galaxia espiral barrada, con un disco de estrellas, gas y polvo que no podemos observar desde fuera porque vivimos dentro de él. Y ahí empieza lo interesante: cuanto mejor hemos aprendido a medirla, menos se parece a la postal lisa y ordenada que solemos imaginar.

Hasta ahora, una de las mejores formas de explicar esa complejidad era pensar en un vinilo deformado: no una superficie lisa, sino una estructura curvada en sus bordes. Ese era el alabeo conocido de la galaxia, una característica estudiada desde hace décadas. Lo que aporta ahora un equipo chino es una segunda lectura del mismo escenario. Los investigadores sostienen que, por encima de esa gran curvatura, aparecen pliegues medibles, como si el material frío de la galaxia también hubiera quedado arrugado.

La vía láctea no solo está doblada

El trabajo acaba de publicarse en Nature Astronomy con un título bastante directo: "Corrugaciones extendidas superpuestas al alabeo galáctico en el disco exterior de CO". Sus autores pertenecen al Observatorio de la Montaña Púrpura, de la Academia China de Ciencias, y han utilizado datos del sondeo Milky Way Imaging Scroll Painting, conocido en chino como "银河画卷". La base del análisis es amplia: más de 30.000 nubes moleculares identificadas en el disco exterior de monóxido de carbono. No estamos, por tanto, ante una imagen sugerente aislada, sino ante un intento de reconstruir con datos la estructura vertical del gas frío en una región difícil de cartografiar.

Galaxy Picture Scroll La Vía Láctea no aparece como un disco plano, sino como una estructura deformada

La clave está en qué estaban mirando. El monóxido de carbono no es el protagonista por sí mismo, sino una señal útil para seguir el gas molecular frío, una parte del medio interestelar difícil de cartografiar directamente y vinculada a las regiones donde pueden formarse estrellas. Los autores construyeron primero un modelo del gran alabeo del disco exterior, esa curvatura conocida que domina la forma global. Después lo restaron de los datos. Lo que quedó no fue ruido disperso, sino un patrón de desplazamientos verticales coherentes, con zonas del gas situadas por encima y por debajo de la referencia esperada.

Galaxy Picture Scroll 2 Los datos del estudio muestran ondulaciones verticales en el disco exterior

El estudio estima que las corrugaciones tienen amplitudes verticales de unos 100 a 200 pársecs, es decir, desplazamientos enormes para nuestra escala, pero sutiles dentro de una galaxia de unos 100.000 años luz de diámetro. También calcula longitudes de onda radiales de entre 3,9 y 7,9 kilopársecs. En una región situada a unos 12,7 kilopársecs del centro galáctico, los autores identifican además una estructura azimutal coherente que se extiende aproximadamente 40 kilopársecs.

La importancia del hallazgo está en que no añade solo un detalle pintoresco al mapa, sino una pista sobre su historia dinámica. Las corrugaciones verticales pueden funcionar como huellas de procesos pasados: perturbaciones gravitatorias externas, ondas de flexión u otros procesos dinámicos que dejaron memoria en el gas frío. El propio estudio las presenta como posibles rastros de eventos dinámicos anteriores, no como una causa ya cerrada. 

Via Lactea Eso0932a Vista panorámica de la Vía Láctea

Hay, además, una lectura de fondo interesante. Este trabajo llega en un momento en el que China gana peso en la ciencia global, no solo como potencia tecnológica o industrial, sino también como productor de investigación científica publicada en revistas internacionales. Los indicadores de la National Science Board sitúan al país como primer productor mundial de artículos científicos y de ingeniería, mientras Nature Index refleja su avance en una selección de revistas científicas de alta calidad. Esto ayuda a entender por qué cada vez tiene más sentido mirar también a equipos de investigación chinos para seguir descubrimientos de primera línea.

La próxima vez que miremos esa franja blanquecina desde un cielo oscuro, la imagen será un poco menos simple. No estaremos viendo solo una banda de luz, ni siquiera el borde de un disco suavemente curvado, sino la proyección de una estructura con capas, deformaciones y memoria dinámica. El estudio no nos saca de la Vía Láctea para verla desde fuera, pero sí afina el mapa de la casa que habitamos. Así que cuanto más medimos nuestra galaxia, menos plana resulta.

Imágenes | Academia China de Ciencias | ESO/S. Brunier | KOBU Agency

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Claude no ha resuelto la hipótesis de Riemann. Lo inquietante es lo que consiguió mientras lo intentaba

Claude no ha resuelto la hipótesis de Riemann. Lo inquietante es lo que consiguió mientras lo intentaba

La hipótesis de Riemann lleva sin resolverse desde 1859, y de momento ni las mejores IAs del planeta pueden con ella. Anthropic acaba de intentarlo con un modelo experimental, y aunque el proyecto ha tenido una parte positiva, la propia empresa señala que no espera que las técnicas que ha encontrado ayuden a resolver ese problema matemático. Lo curioso es que al intentar resolver esa hipótesis, ese modelo de IA logró algo llamativo.

Resultado inesperado. Jarred Sumner, empleado de Anthropic sin formación específica en matemáticas avanzzadas, le pidió inicialmente a esa variante especial de Claude que intentara resolver la hipótesis sin más. El modelo generó y probó 650 ideas y ninguna funcionó, pero ahí empezó lo bueno. 

No te rindas, IA. Sumner simplemente insistió en que volviera a intentar resolver el problema. Durante el siguiente día y medio Claude escribió cientos de scripts en Python y realizó comprobaciones numéricas. Y a partir de ellas, dos de los subagentes que se activaron encontraron ideas que ayudan en uno de los resultados derivados de la hipótesis que también llevaba décadas avanzando muy lentamente. Así, Claude logró dar un salto en uno de los límites conocidos de ese resultado derivado, pasando del 41,6%, al 67,2%. Claude explicó cómo había llegado a dicho resultado.

Cree en ti mismo. En Anthropic explican que durante buena parte del proceso las intervenciones de Sumner se limitaron a decirle al modelo "sigue adelante" y "cree en ti mismo". No es que los modelos de IA necesiten que les subamos la autoestima: lo que lograba Sumner con esos sencillos prompt era quizás concederle a la máquina permiso para consumir más y más cómputo a pesar de los fracasos, aunque hay quien afirma que esa teoría no tiene mucho sentido.

Conectando los puntos. Para lograrlo, Claude conectó trabajos recientes de diversios matemáticos que habían trabajado sobre la hipótesis, y la novedad estuvo en detectar que todas esas herramientas desarrolladas por expertos humanos se podían combinar para superar el límite anterior. Este tipo de patrón comienza a repetirse en investigaciones científicas (y en otros campos) en los que se aplica la IA: los modelos no crean teorías completamente nueva, pero son capaces de recorrer vastas colecciones de literatura para descubrir conexiones que los humanos no habían logrado detectar.

31 millones de tokens consumidos. Las dos sesiones de Claude Code que se usaron durante este experimento generaron 31 millones de tokens de salida, aunque no se detalla el coste económico de dicho proceso. Después de encontrar el resultado mencionado, los agentes intentaron desmontarlo, buscaron contraejemplos, descargaron 54 estudios relacionados en arXiv para comprobar que nadie hubiera publicado esa idea y luego volvieron a demostrarla desde cero. Dos matemáticos de Anthropic estudiaron la prueba resultante mediante la plataforma Lean y la validaron

La IA no es genial, pero sí persistente. Puede que Claude no sea de momento el matemático más genial del mundo, pero tanto él como otros modelos que nos están asombrando en el campo de las matemáticas están dejando algo claro: que pueden comportarse como investigadores infatigables capaces de consumir enormes cantidades de literatura matemática para encontrar conexiones útiles entre todo tipo de teorías. La hipótesis de Riemann sigue infranqueable, pero la IA sigue confirmando que su capacidad bruta puede sernos de mucha ayuda.

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"Tan fácil que un niño de cinco años pueda usarlas": el CEO de Mercedes reconoce su error con las pantallas

"Tan fácil que un niño de cinco años pueda usarlas": el CEO de Mercedes reconoce su error con las pantallas

En la última década hemos sido testigos de cómo los coches han reducido la cantidad de botones físicos con tal de introducir una pantalla táctil que haga de todo. Si bien es cierto que nos hemos acostumbrado a trastear con pantallas táctiles en nuestro día a día, dentro de un coche, cuando debemos mirar al frente en todo momento, igual eliminar todo input físico de nuestro alrededor no fue la mejor idea. Y desde luego no es una opinión aislada. De hecho, fabricantes como Mercedes-Benz admiten que la industria “fue demasiado lejos” con las pantallas. Por suerte, ahora se piensa más en ofrecer un equilibrio.

Del todo pantalla al equilibrio. En estos últimos años, la mayoría de fabricantes de automóviles han competido por eliminar los botones físicos y reemplazarlos por menús digitales, siendo precisamente Mercedes una de las que más ha impulsado esta estrategia con su gigantesca MBUX Hyperscreen, una unidad de triple pantalla que se extiende hasta casi metro y medio a lo largo del salpicadero.

No obstante, se han calmado las aguas con el “todo pantalla” (a excepción de algunos fabricantes). En declaraciones a Autocar, el CEO de Mercedes-Benz, Ola Källenius, admitía que “la industria en su conjunto podría haber ido un poco demasiado lejos” hacia los controles digitales. Que lo reconozca el propio Källenius, que lleva años defendiendo las pantallas gigantescas, es un tema.

Mercedes Pantalla MBUX Hyperscreen de Mercedes. Imagen: Mercedes-Benz

En detalle. Sin embargo, el ejecutivo no culpa al tamaño de las propias pantallas, sino a la decisión de trasladar demasiadas funciones cotidianas a ellas. Källenius explicaba al medio que, a veces, los fabricantes de coches “se adelantan un poco a sí mismos y hacen tecnología por el mero hecho de hacer tecnología, olvidándose quizás un poco del cliente”, y añadió que, “a partir de ahora, veréis cómo reintroducimos los botones más sensatos”, según compartía Autocar.

Al ser preguntado directamente sobre si la industria del automóvil había alcanzado el “pico de pantallas”, respondió que no estaba seguro de ello, pero que es probable que la industria esté en el “mínimo de botones”, lo que probablemente significa que igual ya no se pueden permitir retirar más botones.

Lo que quiere la gente. Mathias Geisen, responsable de Ventas y Marketing de Mercedes, declaraba al medio Motor1 que los compradores que participan en los análisis de producto de Mercedes quieren mantener las pantallas grandes, pero también solicitan mandos físicos para las funciones que usan con más frecuencia. Geisen compartía al medio que Mercedes ya se había percatado de esta tendencia hace aproximadamente dos años, mucho antes de que la empresa lo hiciera público. Aun así, insiste en que las pantallas grandes no van a desaparecer, ya que Mercedes las sigue considerando clave para la personalización y para la imagen prémium y vanguardista de la marca.

Lo que ya está cambiando. Mercedes ha comenzado a sustituir los deslizadores táctiles de sus volantes por ruedas de desplazamiento físicas, y el nuevo CLA ya incluye un mando giratorio para el volumen en lugar de una tira capacitiva, según cuentan desde InsideEVs. Sin embargo, no todo va a volver, pues ese mismo CLA todavía carece de un botón físico en el volante para saltar de canción, según informa el mismo medio.

Más marcas. Mercedes está lejos de ser la única marca en dar un paso atrás en su enfoque centrado exclusivamente en las pantallas. Y es que tanto marcas generalistas como algunas más exclusivas han vuelto a añadir mandos físicos en sus habitáculos tras años de interiores dominados por las pantallas. De hecho, los organismos reguladores de seguridad empujan en la misma dirección, pues Euro NCAP ha anunciado que tendrá en cuenta la presencia de controles físicos para las funciones esenciales en sus futuras evaluaciones de seguridad.

Control por voz. Tampoco entra en los planes de Mercedes abandonar sus ambiciones en materia de control por voz. Y es que el propio Källenius señalaba que se sigue invirtiendo en mejorar los sistemas vocales y declaró a Autocar que el objetivo es lograr una interfaz lo suficientemente sencilla como para que “pueda usarla tanto un niño de cinco años como un miembro del consejo de administración de Mercedes”.

Eso sí, aún nos queda para encontrarnos con interfaces especialmente cómodas de usar con la voz, aunque los fabricantes y las grandes tecnológicas ya se están poniendo las pilas en introducir asistentes de voz impulsados con IA para solucionar este problema. Veremos qué nos depara en la siguiente década.

Imágenes | Mercedes-Benz

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La inferencia de IA ya gasta más que el entrenamiento. Es un cambio de paradigma del sector (y malo para ti)

La inferencia de IA ya gasta más que el entrenamiento. Es un cambio de paradigma del sector (y malo para ti)

Desde que ChatGPT empezó a ser lo que es y la IA comenzó a llegar a todo el mundo, ya que antes era algo reservado a la investigación en diferentes ámbitos, una palabra nos ha acompañado: entrenamiento. De ese entrenamiento sabíamos que era algo costoso por los equipos que se necesitaban para llevarlo a cabo, pero también por los recursos naturales y energéticos que consume (así como todo el conocimiento robado y destruido por el camino), pero desde hace no tanto, parece que nos acercamos a una nueva era de la IA: la de la inferencia.

Una de las estimaciones más recientes es que el gasto de infraestructura en 2026 para inferencia superará, por primera vez, al de entrenamiento. Y no se va a detener.

Inferencia en auge. En un reciente informe publicado por Gartner se apunta que el gasto mundial en AI-optimized IaaS (un subsegmento de IaaS en el que el proveedor de nube ofrece, bajo demanda, recursos de cómputo de alto rendimiento pensados para entrenamiento e inferencia de modelos de IA a gran escala) crecerá en un 96% este año, llegando a los 42.000 millones de dólares. Supone un 96% más que el año pasado, y lo interesante es cómo se repartirá: 23.300 millones de dólares en inferencia frente a 19.000 millones en entrenamiento.

La inferencia será, por primera vez, la que tenga la mayor parte del pastel de esta inversión, pesando en un 55% del presupuesto de IaaS para este año. Gartner da otros dos datos. El primero es la estimación de que el mercado de optimización de IaaS aumentará en 2027 hasta los 66.100 millones de dólares y, además, que esos 42.000 millones en en AI-optimized IaaS para este 2026 apenas representarán un 15% del mercado global de IaaS este año, situado en los 287.300 millones de dólares.

Cambio de paradigma. Esto es interesante porque no abre la puerta únicamente a otro tipo de plataformas de IA. El entrenamiento necesita músculo sobre todo, pero la inferencia requiere velocidad y baja latencia porque es el sistema que calcula la respuesta que brinda a la pregunta de un usuario. En términos económicos, entrenar un modelo supone un coste elevado de inicio, pero finito. Las empresas compran los equipos, escalan sus centros de datos y realizan el entrenamiento.

Una vez ese entrenamiento está listo, toca inferir, y esa inferencia supone un coste recurrente que crece con cada interacción de usuarios. En la era agéntica en la que también estamos entrando, esas peticiones se multiplican por mucho, y ya hay análisis que estiman que la inferencia llegará a suponer entre el 80% y el 90% del coste total de vida de un sistema de IA. El porcentaje restante será entrenamiento.

Ahí está el cambio de paradigma, ya que la IA pasa de ser un "proyecto de inversión" para convertirse en un "gasto continuo". Para las gigantes como Meta, Google, Amazon o Microsoft, implica que la IA ya no es algo más del negocio, sino una parte fundamental del mismo.

Repensando la nube. En los planes, esos gigantes deben estructurar de otra forma el presupuesto, poniendo el foco en el coste por token, la eficiencia energética y la latencia. Se debería acabar presumir tanto del tamaño de un modelo porque no es lo que marcará la pauta a partir de ahora. Y, claro, que la inferencia domine el panorama fuerza a los proveedores de servicios en la nube a rediseñar sus sistemas.

Como decía, ya no es sólo potencia, por lo que los centros de datos tendrán que rediseñarse para ser más eficientes sirviendo modelos. Es ahí donde la memoria más rápida, el mayor ancho de banda y la eficiencia pesarán tanto o más que la potencia bruta de cómputo. La estimación de Gartner es que las arquitecturas de los centros de datos tendrán que adaptarse para ser más densas en aceleradores, pero también el negocio tendrá que cambiar para ofrecer unas tarifas por uso más agresiva.

Otro tipo de dispositivos. Aunque ese cambio de paradigma ya se está viendo en los grandes centros de datos, con empresas chinas diseñando sus sistemas para que sean ases de la inferencia y Nvidia fabricando en masa su plataforma Vera Rubin, a nivel de "consumo" (entre comillas, porque es carísimo), también estamos viendo que hay nuevos dispositivos más pensados para esa inferencia local.

Ahí está DGX Spark, una singular estación de trabajo de Nvidia con una potencia asombrosa y una capacidad de inferencia fuera de toda duda, pero en portátiles tenemos la contrapartida por parte de Microsoft (en alianza con Nvidia). Es de esperar que, con el auge de la IA y aprovechando que sí o sí van a lanzar equipos caros porque no les queda otra, los fabricantes de PC y portátiles se lancen a incorporar NPUs, CPUs y GPUs pensadas para ejecutar modelos de forma eficiente y local que no dependa tanto de la nube, pero que se apoye en ella para 'llamadas' más exigentes.

El lado negativo (esta ya te la sabes). El problema es que ese apetito de las Big Tech por la inferencia está provocando que el mercado de componentes se vaya al traste. Ya lo hemos abordado en innumerables ocasiones estos últimos meses (aunque nunca sobra poner en valor quién y para qué se está destruyendo el mercado de consumo), pero como los principales fabricantes de DRAM (Samsung, Micron y SK Hynix) están dedicando toda su producción a la IA y a la memoria HBM y DDR5 de servidor, a nivel de usuarios no podemos optar a precios competitivos.

No sólo en memoria RAM, tampoco en almacenamiento NAND como pueden ser los SSD, en almacenamiento convencional como pueden ser los HDD para montar un NAS casero y dejar de depender de la nube para todo y hasta en otros componentes como tarjetas gráficas, procesadores y placas base. El resultado son componentes más caros, pero también móviles, consolas y cualquier dispositivo con precios prohibitivos. 

Más allá del hardware, está el precio de la propia IA. No pienses tanto en usuario que quiere buscar una receta o una tabla de ejercicio (contenido que está hecho por humanos tanto en la web como en YouTube, sin necesidad de acudir a una IA): piensa en empresas. Como las que ofrecen el servicio tendrán ese gasto continuo y necesitarán ser más agresivos para ganar dinero, es posible que acabemos viendo límites de tokens más bajos, aún más escalones de suscripción y hasta precios dinámicos según la carga del sistema.

El futuro pinta apasionante (y una IA no detectaría el sarcasmo de esta frase).

Imagen | NVIDIA

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La aplicación del tiempo en Windows 11 es el mejor ejemplo de las críticas a este SO: usa 1 GB de RAM y mete publicidad

La aplicación del tiempo en Windows 11 es el mejor ejemplo de las críticas a este SO: usa 1 GB de RAM y mete publicidad

Como todo sistema operativo, Windows 11 trae de serie una buena cantidad de aplicaciones preinstaladas aparte del propio software que da vida al SO. La lista es amplia y cambia según la versión (Home, Pro...), si Windows 11 viene incluido en el equipo y hasta pueden aparecer nuevas apps cuando ya estamos utilizando el ordenador. El “bloatware” está tan asentado, que Microsoft permite a los administradores eliminar en bloque el software de relleno si la edición es Enterprise o Educativa. Y hay una app que ejemplifica como ninguna todo lo que está mal en la política de Microsoft.

La app del tiempo de Windows. ¿Cuántos recursos necesita una aplicación que realiza una predicción meteorológica constante en el ordenador? La lógica dicta que no demasiados, al menos no tantos como los que termina usando realmente: la app del tiempo de Windows 11 puede hacer acopio ella sola de más de un GB de memoria RAM en reposo. Con el lujo en el que se ha convertido dicha memoria, que Windows la malgaste no es la mejor estrategia.

La “trampa” de la aplicación de Windows se divide básicamente en dos culpables:

  • No es una app nativa, sino una aplicación web de MSN. Windows 11 la ejecuta mediante WebView2, con varios procesos Chromium asociados.
  • La aplicación del tiempo está diseñada para abrirse de manera puntual, aunque puede funcionar en segundo plano para sincronizar los datos meteorológicos. El usuario que se olvide de cerrar MSN Weather pierde una generosa porción de RAM.

Lo anterior es extensible a una buena parte del “bloatware” de Windows 11. Y refleja el viraje a la monetización publicitaria y de servicios que está dando Microsoft en el segmento particular. Porque las ediciones empresariales y educativas escapan en buena medida de esta presión hacia la conversión, también del robo de recursos para un conjunto de software que no resulta imprescindible.

Microsoft permite la desinstalación. De serie, Windows 11 puede llegar con una buena carga de “bloatware”. Además, Microsoft se encarga de ir colando apps y juegos que nadie ha pedido y que, de repente, aparecen en el inicio de Windows y en las notificaciones. La empresa tiene un bonito nombre para esta inclusión de software no deseado: Microsoft consumer experiences.

Microsoft califica la inclusión de “bloatware” como una experiencia de consumidor. Solo se puede eliminar en bloque de las ediciones Windows Enterprise y Educación. El resto permite borrarlas una a una

El último año estuve a caballo entre macOS y Windows 11. Decidí cambiarme a un equipo de escritorio para acceder a juegos y modelos de IA locales con una RTX de Nvidia. Recuerdo haber estado un buen rato quitando una a una cada app superflua de Windows 11, incluida la aplicación del tiempo. Y comparé esa experiencia con un Mac equivalente: en términos de software preinstalado no hay color.

¿Qué ocurre en Mac? No voy a decir que la experiencia en Mac sea mejor, porque ambos son muy similares en lo que a uso habitual se refiere. Te puede gustar más uno o preferir el otro, como en todo. Donde sí que hay enorme diferencia es en el software preinstalado: Microsoft se pasa de la raya.

Apple también mete mucha morralla, con cada versión más. Su app de música, Freeform, Podcasts, Atajos, Mail... Por supuesto, también trae su app del tiempo, una bastante similar en funciones a la de Windows. Eso sí: es nativa, su ejecución es mucho más ligera (en mi MacBook Pro no ha pasado de 140 MB) y carece de anuncios.

Microsoft y las cifras. No se puede negar lo obvio: Apple ofrece una experiencia de usuario mucho más limpia. He de destacar que su modelo de negocio es diferente: mientras cada copia de macOS va casi unida a la venta de un ordenador para Apple, Microsoft solo cobra del usuario aquello que obtenga de sus interacciones. Sí, tiene beneficio del fabricante que instala Windows como OEM y del usuario que compra una copia de Windows, pero esto no puede equipararse al enorme margen que tiene Apple al conjuntar la venta de hardware y de software.

Tiempo Msn El tiempo de MSN

El modelo de negocio de Microsoft no está en el terreno de los usuarios particulares. De hecho, ni siquiera está en Windows: según el último reporte fiscal, el cerrado en junio de 2026, Productivity and Business Processes obtuvieron el 53,9 % de los beneficios operativos, Intelligent Cloud el 39,3 % y More Personal Computing, el bloque donde está Windows, solo el 6,8 %.

El bloque de More Personal Computing, donde Microsoft integra Windows junto a Xbox, dispositivos y la publicidad de búsqueda, tuvo una caída interanual en beneficios cercana al 14 % para el último trimestre. Que la empresa busque nuevas vías para monetizar Windows 11 encaja en una posible estrategia por aumentar el margen de beneficio de ese segmento de negocio.

El precio de estar dentro del 6,8 %. Que la app del tiempo devore memoria RAM no es solo un descuido de Microsoft: es una consecuencia lógica de dónde está el dinero para la empresa. Cuando un segmento de negocio aporta menos del 7 % a la empresa, y encima cae, exprimir al usuario a base de anuncios y de apps que no ha pedido pasa de ser anomalía a estrategia. Y somos los usuarios de Windows quienes lo vamos a sufrir.

Imagen de portada | Iván Linares

En Xataka | Microsoft engordó Windows porque ampliar memoria era barato. Ahora que nadie puede pagarla, resulta que sí se podía adelgazar

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