OpenAI baja un 50% el precio de la API de GPT-6 Sol y Luna y Alibaba presenta su chip de IA

OpenAI ha metido en su API dos modelos nuevos, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, y ha recortado a la mitad el precio respecto a lo que costaba hasta ahora. La compañía asegura que ambos salen del mismo método de entrenamiento que GPT-6 Astra y que trasladan a un formato más rápido y barato sus capacidades en trabajo profesional, factualidad, código, uso de ordenador y alineamiento. No es un techo nuevo: es bajar el suelo.

Para quien firma la factura de inferencia, esa rebaja del 50% se traduce en algo muy concreto: cargas que antes no cuadraban pasan a cuadrar. El anuncio no incluye la tabla completa de precios por token, así que la comparación fina contra Astra queda pendiente de la documentación.

Un acelerador chino con números concretos

Alibaba ha presentado, a través de su unidad de semiconductores, el chip Zhenwu V900. Es un acelerador para entrenamiento e inferencia que, según la empresa, triplica la capacidad de cálculo del Zhenwu M890, admite 216 GB de memoria y mueve 1.200 GB/s entre chips, con soporte de FP8 y FP4. El servidor de supernodo Panjiu llegaría en el primer trimestre del año que viene, de modo que por ahora son especificaciones sobre papel y sin precios.

Qualcomm, por su parte, ha anunciado en el Snapdragon Summit la sexta generación de su plataforma Snapdragon 8, en dos versiones, una de ellas la superior. Presume de ser el primer procesador móvil con la CPU por encima de los 5 GHz y de una GPU un 44% más rápida, todo fabricado en 2 nm y enfocado a lo que la compañía llama terminales para la era de la IA agéntica. Xiaomi, vivo, RedMagic, Redmi y OPPO están en la lista de los primeros en adaptarlo.

El resto del anuncio de Qualcomm es el de siempre: cifras de rendimiento medidas en su propio laboratorio, sin equipos en la calle y sin pruebas independientes. Quien desarrolle para Android sabe que lo relevante llegará cuando los primeros terminales pasen por manos de terceros y se vea qué pasa con el consumo sostenido, que es donde estas cifras se suelen desinflar.

Leídas juntas, las tres noticias apuntan a lo mismo desde sitios distintos: el precio de la inferencia sigue cayendo y eso reordena qué merece la pena automatizar; la oferta de silicio para IA se está diversificando fuera de Nvidia, aunque sea con especificaciones sin validar; y el móvil de gama alta se prepara para ejecutar modelos en local con más margen térmico. Lo que falta por ver es lo de siempre: precio real por token, disponibilidad de los servidores con el chip de Alibaba y cuánto de ese 5 GHz se sostiene bajo carga.