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Bienvenidos, entusiastas de la IA.
Desde su creación, OpenAI depende de Nvidia para ejecutar sus modelos. Miles de millones de dólares en GPU. Plazos de entrega. Una dependencia estructural que todo el mundo veía como inevitable.
El 25 de agosto, OpenAI cambió eso.
Jalapeño —su primer chip de inferencia personalizado— acaba de superar a los GPU Nvidia GB300 en velocidad y eficiencia energética. Diseñado en 9 meses con la ayuda de la propia IA. Se desplegará en los centros de datos de OpenAI antes de finales de 2026.
No es otra noticia técnica más. Es la declaración de independencia de OpenAI respecto a su proveedor más crítico, a pocas semanas de su salida a bolsa. Vamos a analizarlo...
Hoy en ReinoIA:
Jalapeño: OpenAI acaba de construir su propio chip de IA. Y supera a Nvidia en velocidad
Cómo optimizar tu LinkedIn con Claude
Una herramienta open source de Claude crea automáticamente tu CV y tu carta de presentación para cada oferta de trabajo
5 nuevas herramientas de IA
🌶️ Jalapeño: OpenAI acaba de construir su propio chip de IA. Y supera a Nvidia en velocidad
Fuente: OpenAI
Resumen: El 25 de agosto, OpenAI publicó los primeros resultados de Jalapeño, su primer chip personalizado para inferencia de IA, y las cifras son espectaculares: hasta 1,9 veces más trabajo de IA por vatio y una latencia entre 1,7 y 3,6 veces menor que los sistemas comparables disponibles en el mercado, incluidos los GPU Nvidia GB200 y GB300. Jalapeño ofrece al mismo tiempo un mayor rendimiento y una menor latencia con una sola arquitectura, mientras que los sistemas de hardware actuales suelen tener que elegir entre una cosa u otra. Para los usuarios, esto se traduce concretamente en respuestas de ChatGPT más rápidas, agentes más reactivos y un acceso más fiable a medida que la demanda sigue creciendo. Para OpenAI, es el primer paso hacia una independencia estratégica respecto a Nvidia, con un plan plurianual ya en marcha.
Detalles:
Las cifras de rendimiento son impresionantes: con DeepSeek R1 670B, Jalapeño ofrece 3,6 veces menos latencia y 4,1 veces más rendimiento en workloads interactivos frente al Nvidia GB300. Con Kimi K2.5 1T, el modelo público más grande probado, logra 3,4 veces menos latencia y 1,5 veces más rendimiento por vatio.
Una arquitectura diseñada para agentes: los workloads agénticos encadenan numerosas etapas y cada retraso se acumula. Jalapeño minimiza los movimientos de datos entre las fases de procesamiento, manteniendo toda la solicitud rápida de principio a fin.
La IA diseñó el chip y también programa el chip: OpenAI utilizó modelos de IA para explorar implementaciones y acortar los ciclos de diseño, pasando del diseño inicial al tapeout en solo 9 meses, entre dos y tres veces más rápido que el ciclo estándar de la industria.
Codex con GPT-Astra optimizó el software en tiempo récord: el equipo llevó tres modelos open-weight a un alto nivel de rendimiento en dos meses. Para algunos bloques clave, las implementaciones generadas por IA funcionaban entre 1,5 y 1,8 veces más rápido que las implementaciones realizadas por expertos humanos.
Jalapeño es la primera generación de una plataforma plurianual: la Gen 2 está en desarrollo avanzado y la Gen 3 ya está tomando forma. OpenAI seguirá desplegando en paralelo GPU de Nvidia para los workloads de entrenamiento.
El despliegue está previsto antes de finales de 2026 en la infraestructura de computación de OpenAI, después de completar la validación en producción y probarlo con más modelos.
Por qué es importante: Al producir más trabajo útil con la misma potencia y el mismo hardware, Jalapeño puede ayudar a OpenAI a atender una mayor demanda reduciendo al mismo tiempo el coste del servicio, mejorando así su apalancamiento operativo de cara a la salida a bolsa.
Pero la cuestión va más allá de reducir costes. OpenAI ahora puede diseñar conjuntamente modelos, productos, software, chips, memoria y sistemas, siguiendo exactamente el mismo enfoque que Apple adoptó con sus chips M. Y para Nvidia, que hasta ahora suministra prácticamente todos los GPU de inferencia de IA, el mensaje es claro: el mayor cliente de la historia de la industria de los chips acaba de empezar a fabricar los suyos. Y los primeros resultados los superan.
How AI-Era Pricing Is Reshaping Finance Operations
Usage-based and hybrid pricing models are changing how B2B companies generate revenue — and creating new headaches for the finance teams behind them.
Tabs co-founder Rebecca Schwartz and PwC Partner Amit Dhir sat down to unpack exactly what that means in practice: how pricing model decisions ripple into revenue recognition, forecasting, and financial ops — and what it takes to scale without piling on manual work.
Watch the on-demand recording to get practical frameworks, real-world examples, and a clear path to operationalizing usage-based revenue — including a forward-looking take on how AI will reshape financial workflows. If your team is navigating pricing complexity heading into the back half of the year, this is worth an hour.
🚀 Cómo optimizar tu LinkedIn con Claude
Resumen: La mayoría utiliza Claude para escribir publicaciones, pero también puedes convertirlo en un analista de tu estrategia de LinkedIn. En lugar de basarte únicamente en intuiciones, puedes darle tus estadísticas reales para descubrir qué temas, formatos y hábitos de publicación están impulsando tu crecimiento. El objetivo es transformar datos como impresiones, engagement, visitas al perfil o nuevos seguidores en decisiones concretas para mejorar tu contenido.
Paso a paso:
Ve a las analíticas de tu perfil de LinkedIn y exporta tus datos en formato CSV.
Abre el archivo en Excel o Google Sheets y elimina las columnas innecesarias.
Conserva las métricas clave: impresiones, tasa de interacción, visitas al perfil y nuevos seguidores.
Sube el archivo limpio a Claude.
Pídele que identifique patrones de rendimiento: mejores publicaciones, temas, días y formatos.
Solicita un resumen visual en forma de tabla con los principales insights.
Pide a Claude que transforme esos hallazgos en recomendaciones concretas para mejorar tu estrategia.
Aplica los cambios durante unas semanas.
Vuelve a analizar los nuevos datos y compara los resultados para seguir optimizando.
Consejo profesional: No te limites a preguntar “¿qué publicaciones funcionan mejor?”. Dale a Claude un objetivo de negocio y pídele que busque correlaciones específicas. Por ejemplo: “Analiza estos datos y encuentra los patrones que más influyen en el crecimiento de seguidores y las visitas al perfil. Identifica los 5 cambios que debería aplicar durante los próximos 30 días y justifica cada recomendación con mis datos.” Así obtendrás un verdadero plan de acción en lugar de un simple resumen de estadísticas.
🤖 Una herramienta open source de Claude crea automáticamente tu CV y tu carta de presentación para cada oferta de trabajo
Fuente: GitHub
El Resumen: Mads Lorentzen, geofísico danés, perdió su empleo y decidió no limitarse a soportar el proceso de búsqueda de trabajo, sino automatizarlo. Construyó un framework open source basado en Claude que genera automáticamente CV y cartas de presentación personalizados para cada oferta de empleo.
El resultado: 69 candidaturas dirigidas, 20 primeras entrevistas y un contrato firmado. Después publicó todo el sistema como open source en GitHub para que cualquiera pudiera utilizarlo.
La herramienta funciona completamente con Claude a través de Claude Code: sin configurar una API key y sin necesidad de una suscripción adicional. Funciona como un dúo redactor-editor: dos agentes de IA que tratan cada candidatura como un documento que debe optimizarse, no como un simple formulario que rellenar.
Detalles:
Arquitectura drafter-reviewer: dos agentes de Claude trabajan juntos. El primero redacta y el segundo critica y mejora. El resultado son candidaturas que parecen un trabajo humano cuidado, no contenido genérico.
Lectura inteligente de tu perfil: colocas tu CV y tus documentos en una carpeta. Claude los lee, los cruza y construye tu perfil completo antes de empezar a preparar candidaturas. Comprende tu trayectoria antes de escribir por ti.
Cuatro funciones clave en una sola herramienta: evaluación de ofertas según tu perfil, personalización del CV, redacción de cartas de presentación y preparación para entrevistas, todo dentro de un único workflow automatizado.
Extensible a cualquier mercado: si estás fuera de Dinamarca, el comando /add-portal genera automáticamente una skill de búsqueda para tu portal de empleo local. La lógica puede adaptarse a prácticamente cualquier plataforma de ofertas.
Instalación accesible: haces un fork del repositorio de GitHub, instalas Claude Code, Python 3.10+ y Bun, y después ejecutas /setup y /scrape. No necesitas ninguna suscripción adicional más allá de Claude.
Un multiplicador de fuerza, no un piloto automático: la herramienta no se presenta a ofertas sin tu conocimiento. Automatiza la parte que más tiempo consume —personalización, redacción y adaptación— para que puedas centrarte en lo realmente importante: las entrevistas.
Por qué es importante: 69 candidaturas personalizadas le habrían llevado semanas a una persona. Mads las produjo en pocos días, con una tasa de conversión a entrevista de casi el 30 %.
No es hacer trampas. Es comparable a contar con un coach de carrera y un redactor profesional, pero accesible para todo el mundo, gratis y en open source.
Este proyecto refleja un cambio silencioso pero profundo: las herramientas de IA ya no solo sustituyen tareas repetitivas dentro de las empresas. También empiezan a equilibrar la relación de fuerzas entre candidatos individuales y procesos de contratación industrializados.
Y si una IA puede escribir una candidatura mejor que tú en cuestión de segundos, la verdadera pregunta ya no es “¿debería utilizarla?”, sino “¿puedes permitirte no hacerlo?”
📌 P.D: Hemos montado una academia. Y solo hay 50 plazas. (Quedan 8 plazas)
Durante meses nos habéis escrito lo mismo: "me gustaría empezar, pero no sé por dónde".
Así que hemos montado Uniaverso, la academia de IA para quien empieza de cero. 52 clases de quince minutos, en español llano, desde abrir el navegador hasta automatizar lo que haces cada día. Y lo que no encontrarás en un curso gratis: un profesor que lee tu pregunta y te contesta.
Abrimos con 50 plazas de fundador a 15 € al mes, congelados para siempre. Cuando la academia abra, quien llegue después pagará 40 €.
Hoy no se te cobra nada: reservas tu plaza y te avisamos siete días antes del primer cobro.
Herramientas de IA
🛠 Nuestras recomendaciones de herramientas de IA
🕹️ Aura - Convierte un solo prompt en un juego funcional con un agente de IA.
📃 Fotor - Convierte cualquier documento en un video animado explicativo.
📽️ Pippit- Crea tus propias series utilizando Seedance 2.5
🎶 Lyria 3.5 - El nuevo modelo musical de Google con voces más realistas.
🏠 Hint - La app de IA para el hogar de Martha Stewart, diseñada para mantenimiento, reparaciones y presupuestos justos.
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