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Hace unos meses RSA publicó sobre imaginar un dispositivo plug-and-play que permitiría a los usuarios aprovechar los datos privados y personales con cualquier LLM que eligieran - esencialmente un Ledger para la IA. Una solución de hardware llave en mano que ejecute modelos locales que las principales herramientas de IA podrían tratar como una nube, ofreciendo la misma experiencia de usuario pero con una "privacidad a prueba de balas".

Nota al margen: Si necesitas que te refresque la memoria sobre por qué la privacidad en la IA es absolutamente crítica en este caso, ten en cuenta estos tres puntos en los que he estado insistiendo:

• Sin cifrar durante el uso: los datos se vuelven más vulnerables en el momento exacto en que son más sensibles, cuando la IA procesa nuestras estrategias empresariales, problemas de salud y luchas personales.
• Incentivo masivo para la explotación - Aunque las políticas actuales pueden prometer privacidad, las empresas tienen todas las razones para cambiarlas y utilizar tus datos para obtener ventajas competitivas, multiplicando el potencial de filtración.
• Ciclos de retroalimentación insidiosos: el entrenamiento que se puede hacer con nuestros patrones de pensamiento más íntimos resulta aterrador si se tiene en cuenta la naturaleza lucrativa de estas empresas, lo que provoca visiones de (como mínimo) feeds sociales hiperpredadores, potenciados por la IA. Elijo no considerar aquí lo "peor

Aunque en las últimas semanas he hablado de varias soluciones de "IA privada", desde Venecia a NilGPT - todas ellas presumen de grandes avances en materia de privacidad, pero siguen sin alcanzar esta visión completa de igualdad de rendimiento. Una visión que creo que se materializará en un futuro no muy lejano.

Con este fin, la semana pasada la organización de IA experimental insignia de Ethereum, Freysa, lanzó su aplicación móvil Enchantedque ofrece dos enfoques de la IA privada en el teléfono:

• Modelos de código abierto como DeepSeek R1 y Llama 3.3 70B que se ejecutan en entornos de ejecución de confianza (TEE).
• Modelos de código cerrado a los que se accede de forma privada mediante anonimización por capas.

Esta solución de privacidad de código cerrado diferencia a Enchanted de otras aplicaciones de las que he hablado recientemente. Mientras que Venice y NilGPT se basan en modelos de código abierto que van a la zaga de los modelos de código cerrado en cuanto a rendimiento, el enfoque de anonimización de Freysa permite a los usuarios tener lo mejor de ambos mundos, presentando una solución que proporciona privacidad junto con rendimiento.

El equipo detalla cómo lo consiguen en"Reinforcement Learning for Privacy" (Aprendizaje por refuerzo para la privacidad), describiendo cómo utilizan un sistema de dos modelos, equipado con pequeños modelos lingüísticos (SLM) entrenados a medida que envían consultas anonimizadas a los principales LLM de código cerrado (OpenAI, Claude, etc.) en nombre de los usuarios.

Funciona así:

1. Envío una consulta con información confidencial al SLM de Freysa, que se ejecuta de forma remota (en su aplicación Enchanted) o en mi ordenador de forma local (requiere conocimientos técnicos).
2. Ese modelo sustituye mis datos confidenciales (cuentas bancarias, puestos de trabajo, etc.) por palabras de sustitución semánticamente equivalentes que mantienen el significado y la intención de la frase.
3. Esta pregunta desinfectada se envía a una IA de código cerrado de mi elección para que la procese.
4. La respuesta vuelve al modelo local, que la "descodifica", proporcionando una calidad de modelo cerrado con la privacidad intacta.

El modelo de Freysa sigue principios específicos para distinguir entre información privada y pública, anonimizando de acuerdo con estas directrices:

Aunque existe el riesgo de que el sistema de Freysa alucine y confunda información privada con pública (o viceversa), el equipo confía en la capacidad de su modelo para distinguir entre ambas, señalando el hecho de que:

• Los LLM ya funcionan excepcionalmente bien en tareas de anonimización.
• Cuando se compara con la puntuación de 9,77/10 de GPT-4.1 en anonimización, su modelo alcanza hasta 9,55/10, una cifra notablemente similar a pesar de ser aproximadamente 1.000 veces más pequeño.

Más allá de la protección de la privacidad lograda mediante la anonimización, Freysa implementa salvaguardas a nivel de red a través de TEEs y ofuscación del tráfico para protegerse de los intrusos que intentan "descifrar" el anonimato de su sistema mediante el seguimiento de los patrones de uso. El equipo describe el resultado final como mensajes que aparecen"como consultas anónimas de diferentes 'personas'", enmascarando de forma efectiva a los usuarios individuales dentro de una multitud.

Pero nada es perfecto. Después de revisar su blog, me pareció que las empresas que están detrás de los modelos de código cerrado podrían "descodificar" los mensajes de ejemplo descritos, ya que las consultas crean una línea clara (véase el ejemplo a continuación).

Estas son las limitaciones actuales que Freysa reconoce, aclarando que:

• Los usuarios con una construcción de frases o patrones de consulta muy singulares podrían ser identificados.
• La fuerza de la protección de la red depende de la disponibilidad de la red de retransmisión o de la implementación de TEE.
• Los usuarios deben seguir confiando en que el sistema de Freysa funcione según lo previsto.

El equipo también ha compartido próximas novedades de Enchanted:

• Soporte para modelos multimodales (que pueden manejar imágenes, audio y texto).
• Sistema de enrutamiento inteligente que elige automáticamente el mejor modelo de IA para lo que le pidas.
• Mejora de su modelo de anonimización para que sea lo suficientemente pequeño como para ejecutarse directamente en tu teléfono, lo que significa que los datos confidenciales nunca salen de tu dispositivo, ni siquiera en forma anonimizada.

Pero a pesar de estas advertencias, el sistema de Freysa destaca como un método único para conciliar la tensión entre privacidad y rendimiento, marcando un paso importante en la expansión del potencial de la IA privada.

Dada la naturaleza de código abierto de las criptomonedas, además del conjunto de valores de soberanía sobre los que se construyó este espacio, tiene sentido que el futuro de la IA privada provenga de nuestra industria. Aunque el modelo actual de Freysa puede que no sea exactamente el "Ledger para la IA" que imaginamos, marca un paso significativo para entretejer la privacidad en las tecnologías que usamos a diario, siempre más limpio que añadir una nueva a la mezcla.

Si quieres probar este sistema por ti mismo, prueba Enchanted o sus modelos de Hugging Face para desarrolladores que busquen una integración más profunda; esta última es una decisión que sin duda contribuirá al crecimiento de la IA privada en general.

Además, otras noticias de la semana....

🤖 AI Crypto

• Coinbase - compartió que la IA escribe el 40% de su código diario, con el objetivo de llegar al 50% en octubre
• Everlyn - modelo de video de IA descentralizado recaudó $ 15M de los fundadores de Sui y otros
• Nous Research - lanzó Hermes-4-14B, el modelo más compacto hasta la fecha para su uso en hardware cotidiano
• Virtuals : presenta Agent Liquidity Engine (ALE), un nuevo panel de control dedicado al seguimiento de los fundamentos de los agentes.
• ZyFAI - lanza sus agentes de rendimiento autónomo en Arbitrum

Noticias generales

• Anthropic - recaudó $ 13B en una nueva ronda de financiación, valorando la compañía en $ 183B, casi 3x'ing su valor en seis meses, impulsado por el crecimiento en Claude Code y cuentas empresariales
• 🔥 Apple - llegó a un acuerdo con Google para probar su modelo Gemini para Siri y la herramienta de búsqueda impulsada por IA 2026 de Apple
• Meituan - el gigante chino de las entregas puso en código abierto su primer modelo de IA, LongCat-Flash-Chat, que compite con DeepSeek V3, Qwen 3 y Kimi K2 en los puntos de referencia de rendimiento
• Meta: al parecer, está en conversaciones con Google y OpenAI para utilizar sus modelos en su chatbot mientras desarrolla el sistema de próxima generación.
• Perplexity: ha puesto su navegador Comet a disposición de todos los estudiantes y se ha asociado con PayPal para ofrecer a los usuarios acceso anticipado a la plataforma.

💻 Vibe Coding

• Auditless(recurso) - visión general y análisis de los diferentes niveles de delegación de codificación vibe
• 🔥 Crypto Data Bites(guía) - walkthrough sobre cómo construir una herramienta de intercambio por lotes para limpiar carteras de polvo
• OpenSea(herramienta) - lanzó OpenSea MCP beta para que los desarrolladores de agentes de IA integren y accedan a los datos del mercado

📚 Lee

• 🔥 Katie Chiou - Donde la IA se encuentra con la carretera
• Lucas - De modelos más grandes a sistemas más inteligentes: Inside REI Network
• NFX - Fijación de precios de la mano de obra de IA: De los pilotos a los ingresos reales

Querida nación sin límites,

Bienvenidos a vuestro nuevo resumen semanal de tecnología fronteriza. Cada semana, Josh y yo compartiremos cinco contenidos (noticias, lanzamientos, herramientas, vídeos, tweets) que nos hayan llamado la atención.

Puede que algunas semanas se trate de los temas sobre IA que más revuelo causan en todo el mundo, o puede que en otras ocasiones se trate de acontecimientos más específicos que reflejan nuestra visión a largo plazo de las nuevas tecnologías. Esperamos que cada semana encuentres algo que te entusiasme sobre nuestro futuro ilimitado.

Gracias,
Ejaaz y Josh

5️⃣ El navegador basado en IA se compra por 610 millones de dólares

Mientras escribo esto, acaba de saltar la noticia de la adquisición por parte de Atlassian de una empresa que está creando una nueva experiencia de navegación web, llamada The Browser Company, por la friolera de 610 millones de dólares (una locura para una empresa que gana menos de 10 millones de dólares al año, pero estoy divagando). Su producto principal, Dia, es un intento de reconstruir el navegador web tradicional (por ejemplo, Chrome, Safari) con IA en su núcleo.

Su fundador, Josh Miller declaró a que la empresa seguirá funcionando de forma independiente y que la inyección de capital les proporcionará los "recursos, la distribución y la capacidad de monetización" necesarios para poner Dia en manos de todo el mundo.

Mi opinión:

Si he de ser sincero, no veo el atractivo actual de los navegadores de inteligencia artificial y creo que el precio de 610 millones de dólares está sobrevalorado y no es más que otra cifra gigantesca agitada por el bombo de la inteligencia artificial. Después de pasar una cantidad de tiempo no trivial probando varios "navegadores de IA", no he experimentado ninguna característica que me haya cambiado la vida, aparte de quizás una mejor búsqueda en Google. Por otro lado, Atlassian (que es un titán empresarial) probablemente vea un gran valor en una experiencia de búsqueda semántica hecha a medida para los flujos de trabajo de sus clientes (recordemos que Jira sigue siendo la herramienta de gestión favorita del S&P 500). Además, en un horizonte temporal más largo, estoy seguro al 100% de que los agentes de IA llegarán a ser realmente útiles (y cruciales) para la "experiencia en Internet" de una persona, y suponiendo esto, los navegadores serán probablemente la plataforma intermediaria que facilite su actividad. El tiempo lo dirá.

Mientras tanto, si quieres saber más sobre los pros y los contras de los navegadores de IA, echa un vistazo a nuestra entrevista con el fundador de Perplexity AI sobre su nuevo navegador Comet.

4️⃣ Zuckerberg acaba de perder ~20.000 millones de dólares

Apenas dos semanas después del lanzamiento de Meta Superintelligence Labs (MSL), el nuevo laboratorio de IA de Meta centrado en la creación de AGI, seis ingenieros y ejecutivos clave han anunciado su dimisión. Los ex empleados son una mezcla de empleados fijos de Meta (más de 10 años) y ejecutivos recientemente contratados procedentes de una inversión de 15.600 millones de dólares en Scale AI, especialista en datos de IA. Aunque la mayoría se ha abstenido de hacer comentarios públicos, algunos antiguos ingenieros de Meta AI han especulado con que este desgaste se debe al exceso de "dinamismo" de las recientes reorganizaciones y a la pérdida de confianza en la capacidad de Meta para llevar a cabo su ambiciosa misión.

Mi opinión:

Aunque su instinto puede ser estremecerse y deshacerse de sus acciones $META, creo que esto en última instancia es una hamburguesa nada. A todos nos gusta burlarnos de Zuck, pero la verdad es que es un fundador experimentado y despiadado cuando se trata de conseguir lo que quiere. La idea de que Alexandr Wang le vendió un fiasco es errónea; 15.000 millones de dólares no es un precio pequeño ni siquiera para Meta, así que puedes apostar a que Zuck hizo sus deberes. Mi apuesta es que esta "noticia" no será noticia dentro de unos meses y Meta lanzará un modelo insignia (de código cerrado) que alcanzará el número 1 en las listas de éxitos.

WIREDZoë

Schiffer

3️⃣ OpenAI gastó 1.100 millones de dólares en contratar a un hombre

Siguiendo con el tema de esta semana de gastar cantidades desmesuradas de dinero en contrataciones, el Sr. Altman acaba de hacer su mayor compra hasta la fecha, adquiriendo la plataforma de pruebas de herramientas Statsig por 1.100 millones de dólares. Dejando a un lado su producto, la verdadera historia aquí es el CEO Vijay Raji quien, antes de iniciar Statsig, pasó 10 años construyendo y probando herramientas en Meta, trabajando nada menos que con el recién nombrado CEO de Aplicaciones de OpenAI Fidji Simo <insert mind-blown emoji much wow>. Resulta que OpenAI se está preparando para dar un gran impulso a las aplicaciones de IA y Vijay, ahora Director Técnico de Aplicaciones, era la pieza de ajedrez que faltaba.

Mi opinión:

Después del deslucido lanzamiento de GPT-5, creo que ahora está claro que no vamos a tener "AGI" (sea lo que sea lo que eso signifique) a corto plazo. Creo que Sam también lo sabía a principios de año, cuando contrató a Fidji para dirigir la nueva experiencia de la tienda de aplicaciones de IA para OpenAI. La adquisición de Vijay es otro dato más que podemos utilizar para confirmar esta tesis. Por el lado positivo, creo que es algo positivo. La inteligencia artificial siempre ha sido una criatura mítica, elusiva e indefinida de ingenio (para inflar las cifras y las valoraciones) y un enfoque renovado en aplicaciones que son realmente útiles será mucho más positivo para el espacio.

TechCrunchMaxwellZeff

2️⃣ ¡Dario Anthropic vale ahora unos 200.000 millones de dólares!

En cualquier caso, hablando de cifras y valoraciones, Anthropic acaba de recaudar 13.000 millones de dólares en una serie F que la valora en 183.000 millones de dólares. Esto es asombroso, ya que hace poco más de un año su valor era de sólo 4.000 millones de dólares. Esto consolida su posición como productor de modelos de IA de élite y les acerca al escalón de valoración de OpenAI (500.000 millones de dólares).

Mi opinión:

Con un ARR de 5.000 millones de dólares, esta nueva valoración sitúa a Anthropic con un multiplicador de ingresos de 36 veces. ¿Es una locura? Depende de a quién preguntes. En los sectores tecnológicos tradicionales se consideraría exagerado, pero en el mundo de la IA no tanto. Yo diría que hay que tomarse estas valoraciones con cautela, ya que nos encontramos en una fase del ciclo de inversión en la que la memética impulsa las valoraciones más que los fundamentos, en un intento desesperado de poner precio a una visión que, por el momento, no está demasiado clara ("pero es provocativa").

BloombergShirinGhaffary

1️⃣ El signo zodiacal de Apple es Géminis

La noticia saltó esta semana que Apple va a asociarse en exclusiva con Google para integrar su modelo estrella de inteligencia artificial, Gemini, en Siri, una nueva función de búsqueda basada en inteligencia artificial. Gemini se añadirá al servicio de nube privada de Apple, de modo que los datos personales permanezcan privados, encriptados y valiosos sólo para Apple.

Tras las noticias de principios de año de que Apple estaba cortejando a varios candidatos (OpenAI, Anthropic) para ocupar este puesto, parece que tenemos un ganador. Esta noticia llega antes del "tech-tember" (mes tecnológico de septiembre), en el que Apple anunciará importantes actualizaciones de hardware y software para el iPhone. Crucemos los dedos para ver un adelanto de Gemini-Siri.

Mi opinión:

Por mi parte, estoy extasiado. Sé que he estado odiando a Apple (y lo seguiré haciendo), pero me complace ver que por fin están tomando la decisión de superar el obstáculo del "proveedor de modelos de IA" y centrarse en lo que mejor saben hacer: experiencias de consumo. Mi esperanza es que, con esto detrás de ellos, ahora pueden centrarse en convertir Siri en un asistente AI útil real que está totalmente integrado con todas mis aplicaciones y no algo que he desactivado en mi configuración. También me encanta que Apple esté honrando su compromiso con los modelos de IA localizados que creo que con el tiempo se convertirán en "modelos de IA personales" para el individuo - algo que creo firmemente que realmente se sentirá como AGI.

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