El episodio partió con un modelo nuevo saliendo en vivo: Fable 5.2, de Anthropic, llegó media hora antes de grabar. Pero la conversación se la llevó otra cosa. El caso de Jensen Huang y Megaspeed, las midterms en Estados Unidos y un Qwen reentrenado para pensar como occidental dejan claro que la IA ya es política. Cristian, Diego y Rodrigo también hablan del benchmark donde 37 modelos casi empatan, de por qué la velocidad le gana a la inteligencia y de cómo Rodrigo editó un video con Claude Code en minutos.
Lo que vas a aprender
- Por qué el caso de Jensen Huang y Megaspeed es un riesgo para toda la industria de la IA, y no solo para NVIDIA
- Cómo la política de Estados Unidos sobre data centers abre una oportunidad para Chile y LATAM
- Por qué los modelos de IA tienen postura política y cómo se puede cambiar
- Cuándo un modelo más rápido y barato le gana a uno más inteligente
- Cómo armar un editor de video con Claude Code, skills y verificación
¿Qué aprendieron los tres esta semana?
Cristian retomó su benchmark de modelos. Tenía un problema: los 37 primeros de la lista empataban en casi todo, fueran de frontera o no, abiertos o cerrados. Para el día a día de un emprendedor, como escribir correos, hacer outreach o aplicar filtros básicos, da lo mismo si usas Opus 5.5 o Qwen 3.6. Por eso sumó pruebas de contenido con SEO y de filtro de noticias. También quedó sorprendido con MiniMax 3.1 Flash: usándolo por consola con MiniMax Code, le sacó un software entero en ocho horas, con pruebas unitarias, pruebas funcionales con contenedores e interfaz gráfica. Su cagada de la semana: otra purga de su comunidad, y está contento con el resultado.
“Yo no quiero tener una comunidad con muchos números. Tiene que ser autosustentable y tener un grupo de personas que sí apalanquen el conocimiento para crecer en conjunto.” — Cristian Tala
Rodrigo se puso al día con los flujos que se le habían quedado atrás tras probar Grok Bot, porque entre reuniones, eventos y clases no puede mirar WhatsApp ni el correo todo el rato. Terminó de armar su NAS y les preguntó a sus agentes cómo conectarlo a los distintos equipos y cómo podían entrar ellos. Así aprendió de networking, algo que nunca había hecho. También unificó en Skool a los suscriptores que tenía repartidos en Patreon y otra plataforma, pero todavía agrega a mano a cada miembro de pago al grupo de WhatsApp. Cristian le sugiere usar Evolution API para automatizar ese paso.
Diego se quedó hasta las tres de la mañana un viernes pidiendo información por ley de transparencia con Claude Cowork: unos 20 informes completos sobre temas de su negocio. Su recomendación es explorar los datos de compras públicas de Chile para saber qué se vende más, qué se vende menos y quiénes ganan los programas de Corfo. También arregló una plataforma propia para sus posts de LinkedIn, que todos los días toma una idea, le genera imagen y texto, y queda lista para publicar.
¿Cómo se edita un video con Claude Code?
Platzi abrió todos sus cursos un fin de semana y a Rodrigo le pidieron un video corto sin tener tiempo. Grabó nueve segundos frente a la cámara y se lo pasó a su editor de video, que es Claude Code. El editor le preguntó si quería música; Rodrigo le contó que pagaba Epidemic Sound, le pasó la API y recibió el video con música, efectos de sonido y animaciones, casi sin esfuerzo de su parte.
El esfuerzo lo había hecho antes, cuando editó un curso completo enseñándole sus criterios. El sistema tiene:
- El sistema de diseño como skill.
- HyperFrames para animaciones extra, y efectos de sonido.
- Librerías locales para extraer el texto, subtitular y decidir qué animaciones calzan.
- Una skill de verificación que revisa el resultado antes de entregarlo. Se demora un poco más, pero la calidad sube un montón.
- La exportación corre en su computador con la RTX 5090.
“La base es muy buena, pero el afinamiento se lo tienes que dar tú por un tema de expertise. Él ya sabe hacer las cosas, pero tú tienes que enseñarle cómo.” — Rodrigo Rojo
¿Qué pasó con Jensen Huang y Megaspeed?
La noticia de la semana no fue un modelo. Según lo reportado, Estados Unidos investiga a una exejecutiva de Megaspeed por presunto espionaje para China, y Jensen Huang, CEO de NVIDIA, tenía una relación cercana con ella. Megaspeed compraba muchos chips de NVIDIA y tenía un centro de datos en Singapur. La sospecha que comentan en el episodio va más allá del espionaje: que ese centro de datos fuera una fachada y que los chips, cuya venta a China está prohibida, hayan terminado allá. También comentan que Estados Unidos sabía hace cerca de un año y se quedó callado.
El golpe a la confianza se explica por el peso del fundador. NVIDIA es Jensen Huang, como Apple era Steve Jobs. La diferencia es que Jobs sabía que estaba enfermo y dejó la empresa encaminada para que Tim Cook la salvara; acá no se ve ningún plan de sucesión.
¿Por qué el caso NVIDIA es un problema para toda la industria?
Porque NVIDIA es el backbone de la IA. Salvo Google, que tiene sus propios TPU, todos corren sobre infraestructura NVIDIA. Cerebras, que compró OpenAI, es un subconjunto de chips para una tarea; el resto de los servidores sigue en NVIDIA, igual que el supercomputador Colossus de SpaceX. Por eso el efecto puede ser dominó.
Diego lo pone como un tema de seguridad y de asuntos corporativos: depender de una sola empresa empuja a todos a quitarle peso. Y ya hay movimiento: Huawei fabrica chips de IA que usan muchos centros chinos, y acaba de lanzar su primer computador personal 100 % Huawei, con procesador y sistema operativo propios.
En el episodio culpan también a AMD: si tuviera un comparable real, una RTX 5090 no costaría lo que cuesta. Los AMD AI 395 y los nuevos 495 corren bien, pero el problema es el software. NVIDIA tiene CUDA y su página está llena de recetas y modelos para probar en local; la de AMD, en comparación, no tiene casi nada.
Sobre la escasez: los mercados de celulares, tarjetas y computadores están contraídos porque la demanda se concentra en los data centers. Hasta Sam Altman terminó llamándose “Ram Altman” en redes después de que se interpretara que la RAM de los computadores personales le estorbaba. Rodrigo revisó su equipo en vivo: tiene 128 GB y estaba usando 39.
¿Qué significan las midterms de Estados Unidos para la IA en LATAM?
Diego trajo el tema: los demócratas ganaron la cámara en las elecciones de medio término y la bolsa cayó, porque quieren poner más reglas a la construcción de data centers.
Rodrigo explica la tensión. Los demócratas barrieron en los segmentos más jóvenes, urbanos y educados. Elon Musk ya se había ido de California a Texas, donde las reglas son más laxas. La capacidad de los data centers actuales se está acabando, y si te obligan a sacar más permisos antes de construir, te atrasas. Lo paradójico: OpenAI, Anthropic, Meta, Google y SpaceXAI son todas estadounidenses, así que un freno pega en sus propios laboratorios.
Para LATAM, la lectura es otra. Conviene que los data centers estén repartidos y no depender de una sola estrategia geopolítica. Chile es buen lugar para ponerlos: tiene cables submarinos de alta calidad y cerca del 60 % de su matriz energética es renovable. Como usuarios, ganaríamos menos latencia.
“Estas grandes empresas son más grandes que muchos países. Están jugando en una cancha donde sus decisiones se enfrentan con los aparatos políticos y con las personas.” — Rodrigo Rojo
¿Los modelos de IA tienen posición política?
Sí. Cristian no lo había pensado mucho hasta que leyó que Nous Research, los creadores de Hermes, lanzaron Arete 27B: un Qwen 3.8 de 27 mil millones de parámetros reentrenado para no tener la postura política china y entender la occidental. Es el mismo modelo; solo cambia cómo piensa la política.
Rodrigo explica que los modelos reflejan la data con la que fueron entrenados y las reglas de quien los construyó:
- SpaceXAI: Elon Musk dice buscar la neutralidad y dejar el criterio en manos del usuario, salvo peligros para la vida humana y riesgos bioquímicos.
- Anthropic: el meme es que guarda sus modelos en cajas antiexplosiones. A veces se pasa: le pides un post sobre la historia de la bomba molotov y se niega porque hablas de armas.
- Modelos chinos: si les preguntabas qué pasó en la plaza Tiananmen, te decían que no había pasado nada.
En los modelos open weights se pueden ver y modificar los pesos, que son los puntos del espacio vectorial donde vive lo que el modelo aprendió. Con fine-tuning se usa para especializar modelos chicos; Arete muestra que también sirve para moverles la postura política. Cristian lo resume a su manera: mientras le den RAM y VRAM, él es feliz.
¿Un modelo más rápido le gana a uno más inteligente?
Las últimas dos semanas habían estado tranquilas hasta Fable 5.2. Cristian apuesta a que Qwen 4 sale esta semana: tiene su DGX Spark y la nueva versión de vLLM listos. Rodrigo espera GPT 6.2 Sol, porque OpenAI ha estado más copiando que liderando y, con Anthropic y OpenAI empujando hacia su salida a bolsa, debería dar un golpe pronto.
En el benchmark de Cristian va primero GLM 5.3: pasa el 100 % de las pruebas agénticas y el 100 % de los tests en español, sin un solo carácter chino. Qwen 3.6 de 27B va quinto, y un Gemma de 31B que salió a principios de año sigue rindiendo muy bien. Pero los primeros están separados por centésimas, así que le faltan pruebas que marquen diferencia. Si casi todo el top 20 hace bien el trabajo, el mensaje es simple: ándate con el más barato.
Rodrigo agrega que los modelos abiertos de este año están al nivel de Opus 4.5 y 4.6, suficientes para muchas tareas. Un modelo de frontera necesita menos instrucciones para llegar a buena calidad, pero la diferencia de costo es abismal. Cristian suma la velocidad:
| Modelo | Velocidad en sus pruebas |
|---|
| Claude Opus 5.5 | ~80 tokens por segundo en un proyecto de código |
| Qwen 3.8 en Cerebras | 1.200 tokens por segundo |
| MiniMax (contexto de 1 millón de tokens) | 1.200 de máximo, ~500 de promedio |
“Da lo mismo que sea un poco más tonto si es 10 veces más barato y 10 veces más rápido, porque va a detectar solo el problema y lo va a solucionar antes.” — Cristian Tala
Rodrigo matiza: llega primero quien sabe aprovechar esa velocidad sin abrumarse. A esta altura el modelo importa menos que el arnés, las herramientas con que lo empaquetas. Salió Grok Bot y al poco tiempo había clones de código abierto donde pones el modelo que quieras.
¿Por qué el uso de herramientas decide qué modelo usar?
Cristian usa modelos chinos en muchos proyectos, pero para su Hermes eligió GPT 6.1 Sol. Qwen 3.6 y 3.8 no le fallan en las llamadas a herramientas, pero se marean con las skills, algo que todavía no sabe medir. El problema de Sol es que es lentísimo.
Rodrigo explica que los modelos se han entrenado mucho en tool use y computer use, que es lo que permite a un agente actuar y no solo responder. GPT y Claude son por lejos los mejores. Cuando probó OpenClaw con varios modelos, MiniMax 2.5 era genial para contestar, pero se complicaba al usar herramientas. Su test favorito es el de Pokémon: hace un año la IA tenía que crearse sus propias herramientas, como un minimapa, para sobrevivir al juego; los últimos modelos lo terminan sin eso y en mucho menos tiempo.
Diego le pregunta a Cristian por qué sufre tanto con la velocidad. La respuesta: tiene siete u ocho proyectos andando a la vez. Qwen 3.8 de 27B le corre a unos 20 tokens por segundo en el Spark, 40 en código, contra 100 a 120 de Qwen 3.6, que es Mixture of Experts. Espera un Qwen con la arquitectura de Flash Next y un motor estable, porque una versión inestable le cuelga el equipo que usa en producción. Rodrigo tiene otra salida: el WoW Forever acepta add-ons para ver a tus agentes trabajando dentro del juego.
Cierre: meter las manos
Rodrigo anuncia que esta semana publicará las fechas de la última edición del año de su curso de Claude y de IA para el resto de nosotros. Su invitación es probar: con ellos o con quien sea, pero metiendo las manos en los modelos para ver cuáles se adaptan a lo que haces. Y si vas a correr modelos locales, usa herramientas estables o vas a perder trabajo. Queda también la invitación a una cumbre de IA gratuita el 24 o 25 de noviembre en Iquique.
Capítulos del episodio
- 00:00 — Intro: cansados, enfermos y grabando igual
- 01:02 — El benchmark de Cristian: 37 modelos casi empatados
- 02:27 — Otra purga de la comunidad
- 03:14 — Rodrigo ordena sus flujos y termina el NAS
- 05:56 — De Patreon a Skool: el flujo que falta automatizar
- 07:23 — Un video para Platzi con Claude Code como editor
- 10:40 — Diego, la ley de transparencia y Claude Cowork
- 13:50 — Sale Fable 5.2 mientras grabamos
- 15:49 — El escándalo de Jensen Huang y Megaspeed
- 19:56 — NVIDIA, el backbone de toda la industria
- 22:45 — AMD, CUDA y la escasez de hardware
- 25:25 — Ram Altman y la RAM que sobra en tu casa
- 27:18 — Midterms, data centers y la oportunidad para Chile
- 32:00 — Arete 27B: un Qwen sin la política china
- 35:59 — Qué sale esta semana: Qwen 4 y GPT 6.2 Sol
- 37:47 — GLM 5.3 lidera el benchmark
- 40:02 — 80 contra 1.200 tokens por segundo
- 42:35 — Por qué Hermes corre con Sol y no con Qwen
- 43:21 — Tool use, computer use y el test de Pokémon
- 45:40 — Ocho proyectos a la vez y agentes dentro del WoW
- 48:44 — Cierre: cursos, una cumbre en Iquique y meter las manos
Preguntas frecuentes
¿Qué pasó con Jensen Huang y Megaspeed?
Según lo reportado, Estados Unidos investiga a una exejecutiva de Megaspeed por presunto espionaje para China, y Jensen Huang tenía una relación cercana con ella. En el episodio comentan la sospecha de que el centro de datos de Megaspeed en Singapur fuera una fachada para que chips de NVIDIA llegaran a China.
¿Por qué el caso de Jensen Huang afecta a toda la industria de la IA?
Porque casi toda la IA corre sobre NVIDIA, salvo Google con sus TPU, y porque la empresa depende mucho de su fundador sin un plan de sucesión visible. Para Diego, esa dependencia es un tema de seguridad que empuja a diversificar proveedores.
¿Los modelos de IA tienen posición política?
Sí. Reflejan la data con que se entrenaron y las reglas de quien los creó: los chinos evitaban hablar de Tiananmen y Anthropic peca de cauteloso. En los modelos open weights esa postura se puede modificar con fine-tuning, como hizo Nous Research con Arete 27B.
¿Qué es Arete 27B?
Un modelo de Nous Research, los creadores de Hermes, basado en Qwen 3.8 de 27 mil millones de parámetros y reentrenado para quitarle la postura política china.
¿Conviene un modelo más rápido aunque sea menos inteligente?
Muchas veces sí. Si es diez veces más barato y más rápido, detecta y corrige sus errores antes. Cristian mide unos 80 tokens por segundo con Opus 5.5 contra 1.200 con Qwen 3.8 en Cerebras. Eso sí, tienes que saber aprovechar esa velocidad.
Recursos mencionados
🌐 eslahoradeaprender.com · 🎧 Spotify · 📺 YouTube
Accesibilidad: activa los subtítulos en el reproductor de YouTube para leer la conversación completa.
