Las Claves #Blackstone

Miguel Ángel Valero

Savant 3.5, un modelo de unos 30.000 millones de parámetros construido por NextLM sobre Nemotron de Nvidia, ha superado a GPT-5.6 Sol, a Grok 4.5 y a Claude Opus 5 en identificar qué clientes potenciales van a comprar de verdad. Y lo hizo entre 24 y 1.700 veces más barato.

Acertó un 24,6% de compradores reales. GPT-5.6 Sol se quedó en el 22,8%, Grok 4.5, en el 22,3%, y Claude Opus 5, en el 14,6%. Pero lo más relevante es el coste: entre 0,003 y 0,011$ por millar de prospectos , frente a un rango de 0,26 a 5,11 en los demás modelos.

El mensaje que envían esos datos, según  Digital Brain, es claro: mandar cada tarea al modelo más pequeño que la resuelva bien, y reservar el caro para lo que de verdad lo necesita. Puntuar leads, clasificar tickets, extraer campos de una factura, etiquetar productos. Todas esas tareas se comen mucho volumen y casi ninguna necesita un modelo de IA muy avanzado.

Pero hay más en esa guerra por la IA más barata (o menos cara). Ox Alpha, un modelo de IA de proveedor anónimo apareció el 20 de agosto en OpenRouter, se puso a trabajar gratis y tres días después era el segundo más usado de OpenCode, con 16 millones de tokens, 221.000 usuarios únicos y más de 5 millones de sesiones.

Se atribuye OC Alpha a Z.ai, la firma china que el 14 de agosto de 2026 lanzó GLM-5,3, pero también a una versión sin publicar de la familia MAI de Microsoft. 

Las obligaciones de transparencia del Reglamento Europeo de IA entraron en vigor el 2 de agosto de 2026. Un modelo cuyo proveedor no se identifica, que retiene los prompts y las respuestas de quien lo usa y que no dice en qué jurisdicción los guarda, deja a cualquier empresa europea que lo meta en un flujo de trabajo sin poder responder a la pregunta más básica de un auditor: ¿a quién le has mandado estos datos? La cadena de responsabilidad se vuelve borrosa justo donde debería estar clara.

Nvidia sube el 15% los precios de sus chips a partir de 2027

Mientras unos pugnan por una IA con menores costes, Nvidia ya ha avisado que subirá más de un 15% el precio de los servidores de IA que entregue a partir de 2027. La subida afecta a los sistemas que llevan sus dos generaciones de chips en curso, Vera Rubin y Grace Blackwell. Es la primera vez que el proveedor que marca el precio de toda la IA generativa traslada su propia inflación de costes a la factura del cliente final.

Nvidia alega el encarecimiento de los chips de memoria HBM, que son parte esencial de cada GPU. Amazon subió hasta un 60% los precios de Echo, Fire TV y Kindle por la misma razón, y Apple encareció iPad y Mac en junio. Se estima que el coste de un centro de datos grande se ha encarecido en unos 5.000 millones$ adicionales el sector apuntan a unos 5.000 millones de dólares adicionales en el coste de un solo centro de datos grande.

Este encarecimiento contrasta con la guerra por la IA más barata: OpenAI recortó más de un 20% el precio de la API de GPT-5.6 Sol; Anthropic sacó Opus 5 a la mitad de precio que Fable 5. Los laboratorios chinos llevan meses vendiendo por debajo de un dólar el millón de tokens. Esa guerra de precios se está librando con hardware comprado a precios de 2025 y 2026. La pregunta que deja el aviso de Nvidia es cuánto aguanta esa dinámica cuando la siguiente tanda de servidores entre un 15% más cara.

Y coincide con el cierre de la compra, por 6.000 millones$ (más 1.000 millones de inversión), de Poolside. Además de incorporar más de 100 ingenieros a su equipo en Nemotron, logra un modelo abierto estadounidense que compita con los chinos.  Con la subida de precios de los chips protege el margen del negocio que financia todo lo demás. 

Nvidia está usando su posición para fijar tanto el coste como el estándar del cómputo de IA. Además. está negociando entrar en Perplexity a una valoración de más de 30.000 millones, y en agosto montó con BlackRock, Blackstone y KKR unas plataformas para movilizar 500.000 millones de inversión hacia infraestructura de IA. Todo eso es una estrategia: una compañía que sube el precio de su producto mientras financia, por otra vía, la capacidad de sus clientes para pagarlo. 

Los fondos colocan ingenieros de IA en sus empresas participadas

Por otra parte, Ode, la sociedad que montaron Anthropic, Blackstone y Hellman & Friedman, ha empezado a meter ingenieros de IA dentro de las empresas participadas de los dos fondos. Son unas 160 personas en 6 empresas participadas. Blackstone planea llevarlo a 25 de sus más de 270 participadas. La operación total es de 1.500 millones$, con unos 300 millones aportados por cada socio.

Chamberlain Group, fabricante de motores para puertas de garaje comprado por Blackstone en 2021, usa a los ingenieros de Ode para ampliar funciones de software, como avisar de la llegada de un paquete.

Ode empieza a vender también consultoría fuera de las empresas del fondo.

Mientras tanto, Rumble, la 'casa' de Truth Social, la red de Trump, firma un contrato de 13.700 millones$ para surtir chips de IA a un cliente cloud, según comunica a la SEC.

Y aviso para Tesla y para los que invierten en fabricantes de coches eléctricos. La china XPeng, uno de los principales competidores de la empresa de Elon Musk, se desploma un 7% en la Bolsa de EEUU tras perder en el trimestre 1.340 millones de yuanes, más del doble que hace un año. Facturó 19.740 millones de yuanes, un 8%, pero por debajo de lo esperado. Entregó 103.295 coches, prácticamente lo mismo que hace un año, y su margen por vehículo cayó del 14,3% al 12,1%. La guía del tercer trimestre, hasta 121.000 entregas, también decepciona. El margen por vehículo (lo que gana por coche) cae, y eso significa que la guerra de precios del eléctrico chino le come la rentabilidad. Ni los 900 millones de inversión de su filial de robots logran maquillar el desastre. Es un termómetro de la guerra de precios del eléctrico chino: la presión de márgenes salpica a NIO y a la cadena de baterías.

Google Cloud presenta Gemini Enterprise for Financial Services

En medio de todo esto, Google Cloud presenta Gemini Enterprise for Financial Services, una solución de IA agentiva diseñada específicamente para profesionales de lsector financiero. Esta solución incluye un agente de investigación financiera gestionado por Google, más de 50 nuevas habilidades con instrucciones agentivas especializadas para funciones y flujos de trabajo financieros, conectores de datos empresariales, un ecosistema de agentes de terceros en expansión y la plataforma Gemini Enterprise, que sirve de base.

Ya está siendo utilizado por instituciones financieras globales como CME Group y Deutsche Bank, socio clave en el diseño del agente Financial Research. Este lanzamiento se suma al rápido impulso de Gemini Enterprise, que ya utilizan numerosas instituciones financieras, como BNY, Citi Wealth, Lloyds Banking Group, Macquarie Bank y Signal Iduna, para dotar a su plantilla de herramientas avanzadas de flujo de trabajo basadas en agentes con el fin de impulsar el crecimiento y la eficiencia.

Gemini Enterprise for Financial Services y Legal son las primeras de una serie de soluciones sectoriales especializadas y preconfiguradas, desarrolladas sobre la base de la plataforma Gemini Enterprise.

"Los profesionales del sector financiero buscan una plataforma de IA que no los limite a un único modelo o ecosistema, que se conecte con los sistemas informáticos que utilizan a diario y que sea altamente segura y cumpla con la normativa", afirma Thomas Kurian, director ejecutivo de Google Cloud. "Con Gemini Enterprise for Financial Services, ofrecemos precisamente eso: capacidades de tipo 'agentic' para los flujos de trabajo financieros, desarrolladas con explicabilidad de datos verificable, de modo que las instituciones puedan convertir la innovación en IA en una ventaja competitiva sólida", añade.

Deutsche Bank, que  participó como socio clave en el diseño del agente Financial Research aportando su experiencia para dar respuesta a los estrictos requisitos de seguridad, gobernanza y residencia de datos del sector bancario,  va a implementar Gemini Enterprise forFinancial Services. Utilizará el agente de Investigación Financiera en toda su división de Banca Corporativa para ayudar a descubrir las necesidades de los clientes, ofrecer productos relevantes de todas las áreas de negocio, agilizar los procesos de captación e identificar la evolución del mercado. También está explorando las capacidades del agente para respaldar los procesos de gestión de riesgos de delitos financieros, realizar previsiones avanzadas y análisis de escenarios, y optimizar la presentación de propuestas en sus divisiones de Banca Privada y Banca de Inversión.

Marie-Jeanne Deverdun, directora de Tecnología, Datos e Innovación y miembro del Consejo de Administración de Deutsche Bank, lo explica: "Empezando por la división de banca corporativa, vemos un gran potencial para reducir el esfuerzo de investigación manual, mejorar la coherencia y la auditabilidad de los resultados, y dar a nuestros equipos más tiempo para dedicarlo a las conversaciones con los clientes. Se trata de un paso importante en la aplicación de la inteligencia artificial allí donde puede marcar una diferencia práctica: de forma segura, responsable y a gran escala".

Miguel Ángel Valero

Desde luego, la inteligencia artificial (IA) no se ha ido de vacaciones. En plena canícula de agosto, llega la alianza de Nvidia con seis grandes firmas de Wall Street –Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR– para crear plataformas de financiación que pretenden movilizar más de 500.000 millones$ de capital de terceros, destinado al desarrollo de centro de datos e infraestructura de IA. Nvidia podría respaldar hasta 125.000 millones, el 25% de las operaciones. 

La iniciativa supone abrir el ciclo inversor de la IA al capital privado e institucional, reduciendo la dependencia de los balances de las grandes tecnológicas ante unas necesidades de financiación cada vez mayores.

Aunque la interpretación de la iniciativa es positiva, también es lógico cuestionarse tanto el conflicto de interés como la creciente interdependencia financiera que supone: Nvidia participa en la financiación de una infraestructura que terminará utilizando sus propios chips.

En esta carrera, nadie toma descanso. Porque Meta vuelve a apostar por una IA más abierta, elevando la presión sobre OpenAI y Anthropic. Mark Zuckerberg lanza Muse Glimmer, un modelo de IA de 30.000 millones de parámetros cuyos pesos estarán disponibles gratuitamente para desarrolladores y que, por su menor tamaño, pueden ejecutarse con una sola GPU. Esto significa que funcionará en un portátil normal, sin centros de datos gigantes. Zuckerberg redobla su apuesta por el 'open-weight', cuya familia Llama supera ya los 1.000 millones de descargas, y aprieta a la IA cerrada de OpenAI y Anthropic. Es un movimiento que supone la vuelta a la estrategia de modelos abiertos que históricamente había diferenciado a Meta, después de que la compañía se mostrara más cautelosa, recientemente, por motivos de seguridad.

Mientras, Intel coloca 15.000 millones$ en acciones nuevas para pagar su empujón en IA. El rally de la reestructuración le da el momento perfecto para pedir dinero al mercado, pero el truco tiene letra pequeña: emitir tanto papel diluye a los accionistas de siempre.

Más presión sobre China

El republicano John Moolenaar presiona al Departamento de Comercio para cerrar el grifo de chips avanzados a firmas chinas sancionadas. El jefe del comité sobre China en el Congreso ha pedido al Departamento de Comercio que aplique la regla de enero de 2025. La regla obliga a fábricas como TSMC a mirar con lupa los pedidos de chips avanzados que puedan acabar en tapaderas de firmas chinas sancionadas. Y llega cuando Nvidia y AMD acaban de ceder al Gobierno el 15% de sus ventas en China. 

La Casa Blanca dejó volver a vender para rascar ese 15% , pero si Comercio aplica la letra pequeña, muchos chips no saldrían. Por eso cada carta mueve a Nvidia y TSMC. "Si llevas Nvidia o TSMC, esto marca cuánta caja china se les permite: cuanto más dura Washington, menos venden allí. Beneficia a la memoria de Micron", avisan en Zumitow.

Coface: nuevos aranceles en el horizonte de Trump

EEUU ha sustituido los aranceles temporales por otros de entre el 10% y el 12,5% dirigidos a 60 países, que representan el 99% de sus importaciones de bienes. Lejos de suponer una relajación de la política arancelaria, esta medida pone de manifiesto la determinación de Washington de mantener una elevada protección comercial mientras prepara nuevas medidas, destacan los economistas de Coface.

El fin de los aranceles temporales establecidos en virtud de la Sección 122 no supone un repliegue de la política comercial estadounidense. El 24 de julio expiraron estos aranceles, pero han sido sustituidos por nuevos aranceles de entre el 10 % y el 12,5%, basados en la Sección 301, aplicables a 60 países que representan el 99% de las importaciones estadounidenses de bienes. Esta medida pone de manifiesto la determinación de Washington de mantener un elevado nivel de protección arancelaria, pese a los obstáculos jurídicos encontrados en los últimos meses.

Se espera que el impacto inmediato sobre el nivel medio de los derechos de aduana sea limitado : las nuevas medidas no se suman automáticamente a los aranceles ya existentes y no modifican de forma significativa el tipo medio aplicado a las importaciones estadounidenses. No obstante, demuestran la capacidad de la Administración estadounidense para adaptar sus instrumentos y seguir avanzando en su estrategia comercial.

La Sección 301 ya ha sido utilizada por EEUU para imponer aranceles, especialmente a China durante la primera Administración Trump. A diferencia del régimen basado en la IEEPA, cuya solidez se ha visto cuestionada por la ausencia de una autorización expresa para imponer aranceles, la Sección 301 proporciona a la Casa Blanca una base jurídica más sólida y claramente establecida. No obstante, esta mayor solidez jurídica no excluye la posibilidad de futuras impugnaciones. Para justificar estos aranceles, Washington argumenta que los países afectados no cuentan con mecanismos eficaces para prohibir o controlar las importaciones derivadas del trabajo forzoso. Las empresas importadoras podrían cuestionar esta justificación, especialmente teniendo en cuenta que se aplica a un grupo muy amplio de socios comerciales.

“Esta decisión no es simplemente una renovación técnica de los aranceles vigentes. Demuestra, ante todo, la voluntad de Washington de convertir un régimen cuestionado en un marco arancelario más sostenible. Para las empresas, el mensaje es claro: el riesgo de los aranceles estadounidenses sigue siendo elevado, incluso cuando una medida está a punto de expirar”, explica Marcos Carias, economista para Norteamérica de Coface.

Los nuevos aranceles de entre el 10 % y el 12,5 % restablecen un marco arancelario común para una gran parte de las importaciones estadounidenses, pero no recuperan por completo el régimen anterior. Este incluía también recargos adicionales dirigidos a determinados países o productos. Es precisamente esta segunda capa de medidas la que Washington podría tratar de restablecer en los próximos meses.

Ya está en marcha una nueva investigación en virtud de la Sección 301 , centrada esta vez en la sobrecapacidad estructural de 16 economías , entre ellas China, la Unión Europea, Japón, Corea del Sur, Taiwán, India, Vietnam, México y varios países del Sudeste Asiático. Este procedimiento podría permitir a Washington dirigir sus medidas de manera más específica contra determinadas economías. También se están llevando a cabo otras investigaciones sectoriales específicas, especialmente en los sectores aeroespacial, de drones, equipamiento médico, robótica, maquinaria industrial, turbinas eólicas, minerales críticos y polisilicio. Estas investigaciones confirman que la política arancelaria estadounidense sigue en plena evolución.

La presión que se está ejerciendo sobre Canadá ilustra esta dinámica. EEUU ha anunciado nuevos aranceles del 50% sobre importaciones canadienses por valor de 20.000 millones$, equivalentes al 5,2% de las exportaciones canadienses hacia EEUU, cuya entrada en vigor está prevista para el 19 de agosto de 2026. A primera vista, esta medida parece concebida como una herramienta de negociación en el marco de las conversaciones comerciales norteamericanas. Su impacto macroeconómico seguiría siendo limitado en caso de entrar en vigor, pero confirma el uso cada vez más frecuente de los aranceles como instrumento de presión económica y diplomática .

UBS: exposición diversificada a la IA

Los sólidos resultados empresariales se están extendiendo más allá de la IA y los líderes tecnológicos estadounidenses, mientras que unos datos laborales más débiles en EE. UU. están aliviando las preocupaciones sobre la trayectoria de tipos de la Reserva Federal. "Vemos motivos para mantenerse invertido, aprovechando la actual fortaleza del mercado para diversificar la exposición regional y reforzar la resiliencia de la cartera", señalan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Seguimos siendo constructivos respecto a las acciones, respaldados por unos sólidos beneficios empresariales, una participación más amplia del mercado y una inversión continua a lo largo de toda la cadena de valor de la IA, tanto en EEUU como a nivel global. Los inversores con una exposición concentrada en tecnología estadounidense podrían considerar aprovechar la actual fortaleza del mercado para diversificar hacia Europa, Asia y sectores cíclicos seleccionados. Los resultados empresariales reforzaron las oportunidades generadas por la inversión en infraestructura de IA, electrificación e innovación en salud. Los resultados de las principales empresas del sector energético y de cuidado ocular aportarán nueva evidencia sobre la demanda. Seguimos favoreciendo una exposición diversificada en nuestras temáticas de IA, Energía y recursos, y Longevidad".

"Muchas de las clasificaciones de inversión tradicionales están mal preparadas para un mundo de IA con alto costo de capital y alta productividad: el modelo 60/40 entre acciones y bonos, las categorías por estilo, la distinción entre mercados emergentes y desarrollados, y la distinción entre mercados privados y públicos. En su lugar, vemos argumentos a favor de un marco de asignación en dos niveles: por un lado, inversiones en los beneficiarios de esta disrupción, y por otro, aquellas que aportan estabilidad independientemente de la IA", añade Ulrike Hoffmann-Burchardi, directora de Inversiones para América y responsable global de Renta Variable.

Banor: dudas sobre el rendimiento de las inversiones en IA

Angelo Meda, gestor de Banor Mistral, cree que los mercados de renta variable continúan su tendencia alcista, apoyados en previsiones de beneficios empresariales mejores de lo esperado, un crecimiento económico resiliente, el enorme gasto de capital en IA, y un sentimiento de mercado positivo. Sin embargo, las valoraciones elevadas, la necesidad del mercado de comprobar que las grandes inversiones realizadas en la IA se convierten en rendimientos tangibles, la incertidumbre sobre el precio del petróleo y la ralentización de la economía, son factores que hacen recomendable continuar en la renta variable, pero con mayor cautela.

La temporada de resultados ha sido recibido con escepticismo, tibieza e incluso con reacciones negativas por parte de los inversores, pese a que más del 80% de las empresas superaron las expectativas, tanto en beneficios como en ingresos. Alphabet fue el ejemplo más evidente. Su negocio Google Cloud logró una subida del 82% en sus ingresos, lo que demuestra la fuerte demanda de capacidad de computación vinculada a la IA. Pero el mercado estuvo más pendiente del incremento en el gasto de capital previsto por la compañía para 2026, una cifra entre 195.000 millones y 205.000 millones$, así como de su primer trimestre negativo con flujo de caja libre (free cash flow) negativo.

Las dudas sobre la IA en Asia hicieron que los rendimientos de los bonos reaccionaran con nerviosismo, y afectaron sobre todo a las acciones growth, más sensibles al factor coste del capital. En realidad, bajo este nerviosismo en los mercados subyace la percepción de que la inteligencia artificial “promete un futuro maravilloso, pero, en el presente, los servidores, la energía y los centros de datos todavía deben pagarse”, resalta Angelo Meda.

Corea del Sur, Taiwán y Japón son los países que concentran las industrias que han generado la revolución de la IA, y por ese motivo, están más expuestos a los cambios en el sentimiento de los inversores. A mediados de julio, ni siquiera los resultados excepcionales de TSMC, que subió el 77% sus beneficios trimestrales, bastaron para evitar una fuerte corrección en todo el sector.

El gestor de Banor Mistral explica que “el mercado está reescribiendo el guion. Porque distingue entre empresas que se benefician realmente de la demanda de IA, y aquellas que simplemente afirman trabajar con la IA”. Un ejemplo de ello fue la fuerte toma de beneficios por parte de inversores extranjeros en los mercados surcoreano y taiwanés, que vendieron posiciones por importe de 137.000 millones$ en acciones asiáticas en la primera mitad de 2026. Angelo Meda matiza que “estos flujos parecen reflejar un reequilibrio de carteras y los esfuerzos por reducir la concentración, más que un abandono definitivo de esta temática”. “La revolución de la IA sigue intacta, aunque los inversores empiezan a exigir mayor rentabilidad sobre el capital invertido”, avisa.

Los mercados europeos están soportados en los bancos, las empresas industriales y el sector energético. En tecnología, SAP ha logrado unos buenos resultados por su actividad vinculada a la nube, aunque el contexto sigue obligando a ser selectivos, porque mientras algunas empresas tecnológicas consiguen el interés de los inversores, otras sufren fuertes correcciones ante la menor señal de debilidad.