De genes y algoritmos
Diario de Innovación #243
Hace unos años, la frontera tecnológica se medía en chips, redes o nubes.
Hoy, se mide en proteínas.
Este artículo del South China Morning Post cuenta cómo Biomap, una compañía impulsada por Robin Li (Baidu) y apoyada por el gobierno de Hong Kong, afirma haber superado a AlphaFold, el modelo de DeepMind (Google) que revolucionó la biología computacional al predecir la estructura de las proteínas con precisión casi experimental.
No se trata solo de una batalla científica. Es una nueva fase de la rivalidad entre China y Estados Unidos, esta vez en la frontera más profunda de todas: la de la vida misma.
🧬 Dos modelos de innovación, un mismo objetivo
AlphaFold nació de un entorno académico y abierto. Su impacto vino por la publicación de su código, sus bases de datos y el espíritu de colaboración científica global. DeepMind no solo buscaba monetizar, sino también dejar huella en la historia de la ciencia.
Biomap, en cambio, encarna el modelo chino:
alianza público-privada, inversión estatal, foco en aplicaciones industriales y velocidad comercial.
Su CEO, Wei Liu, lo resume así: “No hay ganadores absolutos en los tests de IA, pero en proyectos reales, estamos por delante.”
Mientras AlphaFold aún se mueve entre papers y congresos, Biomap ha convertido el laboratorio en una fábrica de modelos. De hecho, su modelo xTrimo ha mostrado mejor rendimiento que AlphaFold 3 en la predicción de interacciones entre anticuerpos y sus objetivos.
💡 Silicon Valley vs Zhongguancun: el espejo biotecnológico
La historia repite el patrón que ya vimos en los chips, el cloud o los modelos de lenguaje:
Cada país refleja su filosofía en su forma de innovar.
EE. UU. apuesta por la curiosity-driven science, donde el valor surge de la comunidad investigadora.
China apuesta por la goal-driven execution, donde el valor se mide en independencia tecnológica y retorno económico.
⚖️ De años a minutos
Hace unas semanas hablábamos en esta newsletter de cómo la IA está reduciendo los ciclos de descubrimiento “de años a minutos”.
Biomap y AlphaFold son el ejemplo perfecto.
El primero representa la industrialización del descubrimiento: la biología como proceso de producción.
El segundo, la democratización del conocimiento científico: la biología como lenguaje compartido.
Ambos convergen en un mismo destino: el de una IA capaz de diseñar moléculas, terapias y organismos, no ya solo de describirlos.
La biología está dejando de ser una ciencia de observación para convertirse en una ingeniería del diseño.
🧠 Food for thought
Quizá dentro de unos años no hablemos de Startups Biotech, sino de Bio-Techno-States: países que compiten no por fabricar chips, sino por fabricar o alargar la vida.
⚡️ Pulso Digital
El turno de la infraestructura de IA: dónde se está edificando el mañana
💓 Latido del día
OpenAI anunció que está considerando vender directamente capacidad de cómputo a otras empresas, situándose como proveedor de infraestructura más allá de modelo generativo.
Este cambio importa porque transforma a OpenAI de consumidor de nube a competidor de los grandes hyperscalers, esto alteraría la cadenas de valor, aumentaría la presión en precios y alianzas estratégicas en el ecosistema IA‑cloud. Si lo lleva a cabo, veremos una redefinición de quién domina el hardware, la plataforma y el modelo de negocio en IA.
Pero la realidad dista mucho aún de esta situación idílica, actualmente OpenAI es un gigante sediento de recursos, no para de firmar grandes acuerdos con otros proveedores (Microsoft, Oracle, Google, AWS,…) y es que de momento sus acuerdos solo dan de comer a sus modelos hambrientos de GPUs para alcanzar la tan ansiada AGI.
🌍 El eco del mercado
China podría adelantarse en la carrera de IA frente a EE. UU., según declaró Jensen Huang en una entrevista en Financial Times: el entorno regulatorio más flexible y el apoyo estatal dan ventaja estratégica. → Esto realza que la innovación en IA ya no es solo tecnológica, sino geopolítica.
Las startups de IA que podrían perder la mayor parte de los empleos en 10‑20 años, asegura un investigador de DeepSeek. → El impacto social de la IA se mueve del futuro al presente y exige reflexiones en política, ética y educación.
Ataques de voz generativa en tiempo real ya son una realidad, según el FT: los fraudes “deep‑voice” obligan a repensar las medidas seguridad en la iteración humana. → La infraestructura de IA ya no solo tiene que ser potente, sino también resistente a nuevos vectores de riesgo.
Las inversiones en centros de datos se disparan para sostener el combo IA y nube, reporta Allianz Commercial: se estiman hasta 7 billones USD en data centers hacia 2030. → La expansión física de la infraestructura se convierte en pieza clave del juego competitivo de IA.
🌱 Latido incipiente
Una muestra más de ello es el deal que Rumble Inc. firmó la adquisición de Northern Data AG para hacerse con una granja de 22.4 mil GPUs y una red global de data‑centers. La apuesta de “infraestructura como servicio” especializada para IA abre una vía diferente al dominio de los grandes nombres tradicionales y puede facilitar el surgimiento de “neoclouds”.
💭 Food for thought
Mientras la atención se sigue centrando en modelos y algoritmos, lo verdaderamente transformador podría estar en quién construye y domina la infraestructura física y lógica que da soporte a la IA. Ya sabes, eso de los picos y las palas durante la fiebre de oro.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1. Si te interesa esta carrera entre Pekín y Silicon Valley, te recomiendo AI Superpowers de Kai-Fu Lee, que anticipó esta divergencia entre innovación abierta y dirigida.
PD2. Para entender el cambio de paradigma en biología, The Genesis Machine de Amy Webb y Andrew Hessel es una lectura imprescindible. O también La Ola que Viene, de Mustafa Suleyman.
PD3. Una de las cosas que últimamente más me han volado la cabeza es este monitor portátil, no este en concreto. Pero cada vez empiezo a ver más profesionales y estudiantes que usan este tipo de dispositivos para trabajar con dos pantallas allá donde estén.