Microsoft reta a Nvidia con su chip Maia 300, Amazon supera el millón de robots y Reino Unido recupera el acceso a la IA de EE. UU.

La semana arranca con tres movimientos que dicen mucho de la IA en 2026: Microsoft quiere fabricar el cerebro de sus propios centros de datos, Amazon demuestra que la IA ya trabaja con brazos y ruedas dentro de sus almacenes, y la seguridad de los modelos más potentes vuelve a ser un asunto diplomático entre Washington y Londres. Este es el resumen de lo que más se comenta en tecnología este lunes 12 de octubre de 2026.

Maia 300: el chip con el que Microsoft quiere depender menos de Nvidia

Microsoft presentó este lunes Maia 300, la tercera generación de su acelerador propio para IA. Según la compañía, será el «sistema principal de inferencia» de sus productos y servicios: Copilot, GitHub Copilot, Teams, Microsoft Foundry y sus propios modelos. Los despliegues en producción empezarán en 2027 y la meta es escalar la familia Azure Maia a instalaciones de varios gigavatios.

Las cifras que destaca Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo de la nube de Microsoft, son dos: un 40% más de tokens por megavatio frente a los mejores sistemas basados en GPU y hasta siete veces más rendimiento por rack que Maia 200, el chip anunciado apenas en enero y que ya funciona en producción. En otras palabras: más respuestas de IA con la misma electricidad, justo cuando la energía se ha convertido en el gran cuello de botella del sector.

Chiplets, HBM4 y racks de 96 aceleradores

Maia 300 abandona el diseño monolítico y separa en chiplets el cómputo, el controlador de memoria y la entrada/salida. Los núcleos de cómputo se fabrican con el proceso N2P de TSMC. Cada chip integra ocho pilas de memoria HBM4 con 288 GB y 18 TB/s de ancho de banda, con un consumo de 950 W. Un rack completo agrupa 96 aceleradores en 167 kW y suma 27,6 TB de memoria HBM.

The Verge resume la lectura estratégica: con esta eficiencia, Microsoft podrá apoyarse sobre todo en sus propios chips en lugar de los de Nvidia y AMD. Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, lo dice sin rodeos: «A esa escala necesitamos una plataforma que sea nuestra y que diseñemos junto con nuestros modelos».

Fuentes: blog oficial de Microsoft, The Verge, Notebookcheck (12 oct 2026).

Amazon ya trabaja con más de un millón de robots… y abre su receta

Ninguna organización del mundo opera más robots que Amazon. La compañía tiene más de un millón de robots en sus almacenes y, al mismo tiempo, es el segundo mayor empleador corporativo del planeta, con más de 1,5 millones de trabajadores. Un amplio reportaje de Ars Technica publicado este lunes repasa cómo convive esa fuerza laboral mixta y qué viene después.

La mayor parte de la flota sigue siendo de robots con ruedas que llevan estanterías a los empleados, coordinados por modelos fundacionales llamados DeepFleet para evitar atascos. Pero el crecimiento está en los brazos robóticos: Sparrow manipula cientos de millones de productos distintos gracias a modelos fundacionales, y Vulcan es el primero con sentido del tacto mediante sensores de fuerza. Amazon espera ampliar Vulcan en 2027 y duplicar este año su flota de brazos, que hoy ronda «unos pocos miles».

La IA física se vuelve producto

Esa experiencia se ha convertido en negocio. AWS lanzó el Physical AI Toolchain on AWS, un conjunto de código abierto que combina SageMaker, instancias EC2 con GPU, IoT Greengrass y Bedrock AgentCore con herramientas de NVIDIA como Isaac Sim, Isaac Lab, GR00T y Cosmos. Cubre cinco etapas: datos sintéticos, entrenamiento, simulación, despliegue en el borde y mejora continua. NEURA Robotics, RLWRLD y Config figuran entre las primeras empresas que lo usan.

El debate laboral sigue abierto. Un estudio publicado en ILR Review en 2025 encontró en los almacenes robotizados un 40% menos de lesiones graves, pero un 77% más de lesiones leves por movimientos repetitivos, vinculadas al ritmo que marcan las máquinas. Amazon responde que su tasa global de incidentes ha mejorado un 43% desde 2019 y que ha aumentado más de un 30% sus técnicos de mantenimiento de robots.

Fuentes: Ars Technica (12 oct 2026), Amazon, Interesting Engineering (11 oct 2026).

La Casa Blanca da marcha atrás: Reino Unido vuelve a probar la IA estadounidense

El AI Security Institute (AISI) británico, el organismo público que evalúa los riesgos de los modelos más avanzados antes de su lanzamiento, recuperará el acceso anticipado a los sistemas de OpenAI, Anthropic y Google DeepMind. La Casa Blanca revirtió la petición que hizo en septiembre a esas empresas para que dejaran de compartir sus modelos con el instituto.

Aquella orden tuvo efectos concretos: Anthropic impidió que los funcionarios británicos revisaran su nuevo modelo Claude Mythos 5.1. El giro, adelantado por The Daily Telegraph, llega tras la presión del ministro de IA, Kanishka Narayan. «Estoy muy confiado en que, como resultado de las conversaciones que hemos tenido, podremos probar la última generación de modelos», dijo a Bloomberg, aunque admitió que, cuando dependes de la tecnología de otro, hay que ser realista sobre lo permanente que es cualquier acuerdo.

Narayan aprovechó un discurso en el Imperial College de Londres para anunciar medidas de ciberdefensa con IA de frontera: dos pilotos del Gobierno identificaron más de 1.000 posibles vulnerabilidades en sistemas públicos. Su mensaje a la industria fue directo: «Si no puedes controlar adecuadamente los riesgos, no lances el sistema». El primer ministro Andy Burnham quiere que Reino Unido actúe como «mediador honesto» para fijar estándares globales, mientras Donald Trump insiste en que resistirá los intentos de limitar la «superinteligencia».

Fuentes: Quartz (12 oct 2026), LBC (12 oct 2026), The Telegraph (11 oct 2026).

Qué significa todo esto

La carrera de la IA ya no se libra solo en los modelos. Se libra en el silicio que los ejecuta con menos energía, en las máquinas que los sacan de la pantalla al mundo físico y en quién tiene derecho a revisarlos antes de que lleguen al público. Chips propios, robots que aprenden y acuerdos de evaluación entre gobiernos son tres caras de la misma pregunta: quién controla la IA y bajo qué reglas.