El 19 de julio, mientras medio mundo veía la final del Mundial, cayó un problema matemático que llevaba abierto desde 1939. Lo resolvió una máquina. Cuando el matemático Kevin Buzzard se despertó en Londres, otra máquina ya había verificado que la respuesta era correcta.
Tres días después, el 22 de julio, Alphabet y Tesla presentaron resultados trimestrales. Ambas vendieron más de lo esperado. Ambas fueron castigadas en la bolsa por gastar dinero en exactamente esa capacidad. Tesla perdió 140.000 millones de dólares de valor en un día.
En esos cuatro días está todo el cuento.
Lo que realmente pasó este año
Durante dos años, eso de que “la inteligencia artificial descubre cosas” fue puro discurso de vendedor. Este año dejó de serlo.
En mayo, un modelo de OpenAI resolvió un problema que el matemático Paul Erdős había planteado hace 80 años. Durante décadas se asumió que la mejor respuesta se parecía a una cuadrícula. La máquina demostró que no y no encontrando una cuadrícula mejor, sino una familia de figuras completamente distinta. Timothy Gowers, medalla Fields, dijo que, si un humano hubiera presentado ese trabajo, él habría recomendado publicarlo sin dudarlo.
En julio cayó la conjetura jacobiana, abierta desde 1939.
Y en mayo pasó lo que a mí más me llama la atención. Un equipo de Stanford montó un sitio donde agentes de inteligencia artificial trabajan en problemas sin resolver, con verificación automática y un foro público. Los agentes produjeron 12 resultados mejores que cualquier cosa lograda antes por humanos o por máquinas.
El informe es claro en cómo pasó: no fue un agente brillante trabajando solo. Los agentes publicaron resultados parciales, discutieron entre ellos y se copiaron las ideas unos a otros.
¿Por qué las matemáticas cuentan como prueba y otras cosas no? Porque son el único campo donde la respuesta se comprueba de una. Una demostración está bien o está mal.
No hay relato intermedio, no hay interpretación, no hay que esperar a ver. En medicina o en materiales, usted espera años para saber si algo era cierto. Aquí se sabe de un día para otro.
Hace 18 meses estos resultados eran un goteo. Hoy llegan cada mes. Así se ve el comienzo de una era de descubrimiento.
Por qué el mercado no lo puede ver
Alphabet tuvo el trimestre más rentable de su historia y su acción cayó. La razón fue una sola línea: va a gastar entre 195.000 y 205.000 millones de dólares este año, más de lo que había prometido tres meses antes.
Esto no es bobada del mercado. Es una limitación de fondo y vale la pena entenderla porque nos toca a todos.
Una calificación trimestral mide márgenes y crecimiento en negocios que ya existen. Lo hace mejor que cualquier institución del planeta. Lo que no puede medir es a una empresa convirtiéndose en otra cosa, porque eso paga en un mundo que todavía no llegó, y no hay renglón contable para un mundo que todavía no llegó.
Entonces aparece de la única forma en que puede aparecer: como costo.
Dos investigadores, Lehman y Stanley, demostraron la versión general de esto. En problemas suficientemente difíciles, tener una meta lo vuelve a uno peor para alcanzarla, porque los pasos que realmente llevan allá parecen retrocesos.
Los pasos hacia la meta parecen fracasos. Eso es julio de 2026.
Por qué se está acelerando
El descubrimiento no se acelera porque los modelos sean más inteligentes por separado. Se acelera porque están conectados entre sí.
La biología resolvió esto hace rato y de sobra. Cuando los científicos reconstruyeron cómo las bacterias adquieren capacidades nuevas, se encontraron con algo incómodo: las bacterias casi no inventan genes. Los toman prestados —de otras bacterias, de virus, de lo que tengan cerca—. Prestar le gana a inventar 10 a uno.
Por eso la pelea que hay hoy sobre los modelos abiertos pesa más que cualquier resultado trimestral.
El 16 de julio, una empresa china liberó un modelo que cualquiera puede descargar, competitivo con los mejores modelos occidentales, a una tercera parte del precio. Washington consideró prohibirlo. Jensen Huang, de Nvidia, dijo lo contrario: son excelentes y deberían usarse; si todo colapsa en un solo modelo, uno construyó un solo blanco y una sola cosa que se puede romper.
Pero el bando de la apertura total tampoco tiene la razón completa. En 1971, Manfred Eigen demostró que todo sistema que se copia a sí mismo tiene un límite de velocidad. Pasado ese punto, los errores se acumulan más rápido de lo que se pueden limpiar y la cosa deja de mejorar y se desbarata. El mundo cripto se estrelló con ese límite en carne propia: 15 años de apertura absoluta produjeron herramientas genuinamente nuevas y también decenas de miles de tókenes que hoy no valen nada.
La verdad no es de ninguno de los dos bandos. Copiar bien le pone el piso. Prestar de todas partes le pone el techo. El punto bueno está en la mitad y nadie está preguntando dónde queda.
Estamos en el 16 %
Lo que se está construyendo tiene seis capas: modelos que proponen, ontologías que definen qué son las cosas y permiten verificar respuestas, cómputo que busca, electricidad debajo de todo, sensores que lo conectan al mundo físico y robots que actúan.
No van todas al mismo ritmo y esa es la parte que casi nadie cuenta.
Dos van en serio. El cómputo va adelante, cerca del 39 %. Los modelos van en 27 % y en la curva más empinada de las seis, porque el software se compone en años.
Las otras cuatro apenas arrancaron y son lentas por naturaleza. La electricidad va en 12 % y se construye en décadas: permisos, subestaciones, generación. Los sensores en 9 %. Las ontologías en 6 % y quizá sean las más lentas de todas, porque acordar estándares no es un problema técnico, sino humano, y ponerse de acuerdo nunca ha sido rápido. Los robots en 2 %. Sumado, alrededor de 16 % construido.
Esa cifra es un mapa de creencias, no una medición exacta. Pero la forma del argumento es clara: las dos capas que descubren van muy por delante de las cuatro capas que tienen que sostener el descubrimiento. En esa brecha se juega la próxima década.
Lo que esto significa para nosotros
Hay una medida de largo plazo que llevo años mirando: cuántas onzas de oro compra la bolsa estadounidense. Cuando esa línea sube, una civilización está creando riqueza. Cuando baja, está peleándose la que ya hay.
Cada subida del siglo XX se apoyó sobre un descubrimiento real: la electricidad y el automóvil, los semiconductores, el internet. Cada caída fue guerra, inflación o redistribución. Y en esas caídas gana el oro, porque el oro es el único activo grande que no depende de que alguien cumpla una promesa.
Ahí está la tensión y le confieso que no tengo la respuesta: estamos construyendo la mayor infraestructura tecnológica de la historia mientras vivimos todos los síntomas de una época de repartición. Aranceles. Bloques tecnológicos rivales. Deuda estadounidense de 39 billones de dólares. Y cuentas de luz subiendo por cuenta de esa misma construcción.
¿El descubrimiento termina la pelea o la pelea detiene el descubrimiento? Colombia tiene el gas y no lo ha prendido. Para Colombia esto no es teórico y la conversación pública se la estamos perdiendo.
La capa que decide la velocidad de todo este cambio no es el software. Es la electricidad.
Un centro de datos no es un edificio con computadores: es una carga eléctrica gigante buscando dónde pararse. Y la pregunta que se están haciendo hoy quienes deciden esas inversiones no es dónde hay ingenieros baratos, sino dónde hay energía firme, barata y limpia, cerca de un cable submarino, dentro de una zona horaria útil y bajo un acuerdo comercial estable con Estados Unidos.
Lea esa lista otra vez. Colombia cumple todos los renglones.
Tenemos gas. El pozo Sirius, a 77 kilómetros de Santa Marta, tiene más de seis teras de pies cúbicos y podría triplicar las reservas del país. Tenemos hidroeléctrica, sol en La Guajira, viento en el Caribe. Estamos a cuatro horas de vuelo de Miami, en el mismo huso horario que Nueva York, con cables submarinos tocando tierra en Cartagena y Barranquilla, y con un tratado de libre comercio vigente. Mientras el mundo se parte en bloques tecnológicos rivales, esa combinación es rara y es valiosa.
Y, sin embargo, vamos hacia un déficit de gas cercano al 20 % este año. Estamos importando. Las reservas probadas alcanzan para menos de siete años. Sirius —el hallazgo más grande de nuestra historia— está atrapado en 116 consultas previas y no produce antes de 2029.
Ese es exactamente el punto de la curva S, aplicado a nosotros. Tener el recurso no es estar en la curva. La energía es la capa lenta del mundo entero: permisos, subestaciones, gasoductos, licencias. Es lenta en Texas y es lenta en Irlanda. Lo que decide quién gana no es quién tiene el yacimiento, sino quién lo pone a producir primero. Un descubrimiento sin licencia es un dato geológico, no un activo.
Y hay una ventana, porque las cadenas de valor de esta construcción se están reconfigurando ahora mismo. Estados Unidos está reordenando dónde fabrica chips, dónde procesa datos y a quién le compra energía, con criterio geopolítico más que de costo. Ese reordenamiento se cierra: cuando un país queda dentro de una cadena, queda por 20 años y, cuando queda fuera, también.
Nuestra decisión no es si participamos en la inteligencia artificial. Es si le vendemos al mundo lo que le vendimos el siglo pasado —café, petróleo crudo, mano de obra barata— o si convertimos energía en cómputo aquí y exportamos el resultado en lugar del insumo.
Eso es activar nuestra propia curva S. Y las curvas S tienen una propiedad cruel: se ven planas justo cuando hay que decidir y, para cuando se ven empinadas, ya se decidió.
Lo único que no se automatizó
Queda una advertencia, que para mí es la más importante de todas. Las máquinas están respondiendo preguntas. Todavía no las están haciendo. Los problemas famosos llevan el nombre de quien los formuló, no de quien los resolvió. Cuando uno le pide a una máquina que invente una pregunta, le sale algo aburrido, obvio o abiertamente falso.
Escoger qué vale la pena resolver sigue siendo nuestro. Es lo único que no se ha automatizado. Y es exactamente lo que un país decide cuando decide qué enseña, qué construye, qué permite y qué se atreve a preguntar.
Hace una semana, una máquina resolvió algo que llevaba abierto desde 1939. Tres días después, dos empresas fueron castigadas por pagar la cuenta.
Las dos cosas son ciertas. Pero solo una va a importar en 10 años.