La burbuja de la IA

[pollo]

Lo pongo aquí porque la robótica colaborativa funciona gracias a la IA
https://www.diariobitcoin.com/ia/1x-lanza-neo-el-robot-que-redefine-la-vida-en-el-hogar-acceso-temprano-por-usd-20-000-o-suscripcion-de-usd-499-al-mes/

¿Acceso temprano? O sea, que no lo tienen todavía "niquelao".

Esto va a ser un tongo como una casa. A ver qué truño es en realidad.

Que si hacen un robot que dobla la ropa me quito el sombrero, pero soy extremadamente escéptico al respecto.

A ver, que lo han dicho abiertamente. Neo no funciona. Y ahora no os descojonéis, te lo venden con un teleoperador que hace lo que puede. Ni siquiera con el teleoperador funciona. Puede hacer cosas muy básicas que le cuestan una eternidad.
Y aún así, si pones los 20.000 dólares lo que tienes es una reserva, todavía no se está distribuyendo.

Como decían en un foro por ahí:

AI = Actually Indians

[tomasjos]

La corrección de la burbuja de la IA se lleva por delante a SoftBank | Economía | EL PAÍS https://share.google/PJ7XDUH2aOwJjAE6C

[tomasjos]

OpenAI teje una red de 100.000 millones en deuda con sus socios de centros de datos y alimenta las dudas sobre la burbuja de la IA https://share.google/Imz4GsJulbP8ZMqYV

[muyuu]

https://www.ft.com/content/23e54a28-6f63-4533-ab96-3756d9c88bad

https://archive.ph/PyLnT

FT Alphaville

OpenAI needs to raise at least $207bn by 2030 so it can continue to lose money, HSBC estimates

OpenAI is a money pit with a website on top. That much we know already, but since OpenAI is a private company, there’s a lot of guesswork required when estimating the depth of the pit.
HSBC’s US software and services team has today updated its OpenAI model to include the company’s $250bn rental of cloud compute from Microsoft, announced late in October, and its $38bn rental of cloud compute from Amazon announced less than a week later. The latest two deals add an extra four gigawatts of compute power to OpenAI’s requirements, bringing the contracted amount to 36 gigawatts.
Based on a total cumulative deal value of up to $1.8tn, OpenAI is heading for a data centre rental bill of about $620bn a year — though only a third of the contracted power is expected to be online by the end of this decade.
To check OpenAI ability to pay, HSBC’s team first had to build a model to forecast revenues.
Its starting point is to put user numbers on an S-curve that by 2030 reaches 3bn, “equivalent to 44 per cent of the world’s adult population” ex China. That’s versus an estimated total user base last month of approximately 800mn:

[...]

Advertising, agentic AI and possibly even Jony Ive’s thing can contribute to revenue by the end of the decade, For now, the business is mostly cajoling this user base to sign up for subscriptions.
LLM subscriptions will become “as ubiquitous and useful as Microsoft 365”, HSBC says. It models that by 2030, 10 per cent of OpenAI users will be paying customers, versus an estimated 5 per cent currently.
The team also assumes LLM companies will capture 2 per cent of the digital advertising market in revenue, from slightly more than zero currently.
What results is gangbusters revenue growth:
... but with a parallel rise in costs, meaning OpenAI is expected to still be subsidising its users well into next decade:
... meaning each new OpenAI fundraise will be for shovelling cash to data centre owners:
For what it’s worth, we can summarise a few of the assumptions HSBC is making for the estimates above:
Total consumer AI revenue will be $129bn by 2030, of which $87bn comes from search and $24bn comes from advertising.
OpenAI’s consumer market share slips to 56 per cent by 2030, from around 71 per cent this year. Anthropic and xAI are both given market shares in the single digits, a mystery “others” is assigned 22 per cent, and Google is excluded entirely.
Enterprise AI will be generating $386bn in annual revenue by 2030, though OpenAI’s market share is set at 37 per cent from about 50 per cent currently. Everyone else stays more or less where they are now, market share wise.
The bottom line is that, for OpenAI, it’s nowhere close to enough.
HSBC’s model assumes that OpenAI’s rental costs will be a cumulative $792bn between the current year and 2030, rising to $1.4tn by 2033. The projection matches OpenAI’s eight-year guidance that CEO Sam Altman is exasperated at being asked to discuss.
OpenAI’s cumulative free cash flow to 2030 may be about $282bn, it forecasts, while Nvidia’s promised cash injections and the disposal of AMD shares can bring in another $26bn. The broker also includes OpenAI’s $24bn of undrawn debt and equity facilities and, at the 2025 mid-year point, its $17.5bn of available liquidity.
Squaring the first total off against the second leaves a $207bn funding hole, to which HSBC adds a $10bn cash buffer for safety’s sake.
These estimates might prove overly cautious, though guessing how is a finger-in-the-air exercise.
Each extra 500mn users OpenAI can grab will add about $36bn to cumulative revenue between now and 2030, while converting 20 per cent of the customers to paid subscriptions might bring in an additional $194bn over the same period, HSBC says. Assumptions for LLM spend and computing costs are flexed in similar ways, though the possibility of OpenAI chancing on Artificial General Intelligence is not put through the model.
If revenue growth doesn’t exceed expectations and prospective investors turn cautious, OpenAI would need to make some hard decisions. Oracle has spooked debt markets, Microsoft’s support for OpenAI has been a bit flip-flop lately, and the next-biggest shareholder is SoftBank.
The best worst option might be to call in some favours and walk away from data centre commitments, either before or at the usual contracted period of four to five years. HSBC says:
Given the interlaced relationships between AI LLM, cloud, and chips companies, we see a case for some degree of flexibility at least from the larger players (less so for the neo clouds): less capacity would always be better than a liquidity crisis.
What might not be clear from the above is that the HSBC software team is very, very bullish on AI as a concept. Here’s an entirely representative section of the note:
We expect AI to penetrate every production process and every vertical, with a great potential for productivity gains at a global level. [ . . . ]
Some AI assets may be overvalued, some may be undervalued too. But eventually, a few incremental basis points of economic growth (productivity-driven) on a USD110trn+ world GDP could dwarf what is often seen as unreasonable capex spending at present.
And when it’s put like that, is $207bn to tide things over really such a big ask?
Further reading:
— How high are OpenAI’s compute costs? Possibly a lot higher than we thought (FTAV)

[tomasjos]

El primer soldado robot del mundo ya es realidad y es más terrorífico que el Terminator https://share.google/EoHkdrku8sxfqNxwY

Esto es IA o va en serio?

[sudden and sharp]

La cremallera, el velcro... o las gafas de sol, son todos, inventos militares.







No se le pueden poner puertas al campo.

[tomasjos]

El recorte de empleos por IA en el sector digital afecta a los programadores https://share.google/7N3iDRx3NhAjEZSFb

[pollo]

El primer soldado robot del mundo ya es realidad y es más terrorífico que el Terminator https://share.google/EoHkdrku8sxfqNxwY

Esto es IA o va en serio?

Boston Dynamics lleva décadas con robots que hacían auténticas proezas físicas, y sin embargo ni son rentables ni producen en masa en todo este tiempo. Cabría preguntarse por qué.

Esto tiene varias posibles explicaciones, la más plausible que hacer un vídeo demo en el que solo se vea lo bueno es fácil pero hacer que funcione bien todo el tiempo no lo es tanto.

Luego está el otro factor que todo el mundo obvia: las máquinas son en muchos aspectos tan delicadas o más que los seres vivos, y mucho más caras. No los mata una bala, pero los joden cosas nimias.

Desde el momento en el que existen drones voladores por control remoto que pueden cargarse a individuos concretos, ponerlos a pie y añadirles autonomía es contraproducente. Por eso dudo mucho que esto se desarrolle de forma industrial. Es muy difícil, muy caro y no aporta gran cosa.

Eso sí, para los flipados, es el futuro, como siempre.

[siempretarde]

El primer soldado robot del mundo ya es realidad y es más terrorífico que el Terminator https://share.google/EoHkdrku8sxfqNxwY

Esto es IA o va en serio?

Boston Dynamics lleva décadas con robots que hacían auténticas proezas físicas, y sin embargo ni son rentables ni producen en masa en todo este tiempo. Cabría preguntarse por qué.

Esto tiene varias posibles explicaciones, la más plausible que hacer un vídeo demo en el que solo se vea lo bueno es fácil pero hacer que funcione bien todo el tiempo no lo es tanto.

Luego está el otro factor que todo el mundo obvia: las máquinas son en muchos aspectos tan delicadas o más que los seres vivos, y mucho más caras. No los mata una bala, pero los joden cosas nimias.

Desde el momento en el que existen drones voladores por control remoto que pueden cargarse a individuos concretos, ponerlos a pie y añadirles autonomía es contraproducente. Por eso dudo mucho que esto se desarrolle de forma industrial. Es muy difícil, muy caro y no aporta gran cosa.

Eso sí, para los flipados, es el futuro, como siempre.

[senslev]

Hombre...




Pero si



entonces problemas seguramente.

[Saturio]

El primer soldado robot del mundo ya es realidad y es más terrorífico que el Terminator https://share.google/EoHkdrku8sxfqNxwY

Esto es IA o va en serio?

Boston Dynamics lleva décadas con robots que hacían auténticas proezas físicas, y sin embargo ni son rentables ni producen en masa en todo este tiempo. Cabría preguntarse por qué.

Esto tiene varias posibles explicaciones, la más plausible que hacer un vídeo demo en el que solo se vea lo bueno es fácil pero hacer que funcione bien todo el tiempo no lo es tanto.

Luego está el otro factor que todo el mundo obvia: las máquinas son en muchos aspectos tan delicadas o más que los seres vivos, y mucho más caras. No los mata una bala, pero los joden cosas nimias.

Desde el momento en el que existen drones voladores por control remoto que pueden cargarse a individuos concretos, ponerlos a pie y añadirles autonomía es contraproducente. Por eso dudo mucho que esto se desarrolle de forma industrial. Es muy difícil, muy caro y no aporta gran cosa.

Eso sí, para los flipados, es el futuro, como siempre.

Se me ocurren algunas razones, entre otras, las que citas:

-Podría ser que en realidad no están tan avanzados. Consiguen hacer los stunts tras un aprendizaje automático muy intensivo. Cada posible situación necesita de ese aprendizaje intensivo. El trabajo puede ser infinito si se requiere una aplicación multipropósito.

-Consumo de baterías y su logística. Su refrigeración para funcionamiento óptimo...

-No sólo necesitan del desarrollo de la cosa (el robot soldado) sino del desarrollo de un sistema táctico en el que integrarse. Un ejército o aunque sea una pequeña unidad no es la suma de soldados que actúan independientemente. Además, alguien piensa por encima de ellos. Se podría pensar en un suboficial o un oficial humano al mando de unidades de robots que entendiesen las órdenes...pero todo eso estaría por desarrollar.

-Necesitarían de todo un sistema pensado para su transporte, despliegue, configuración y puesta en funcionamiento así como las recuperaciones, averías...

Como creo que en cualquier campo lo normal es que se desarrollen soluciones automatizadas parciales (aplicadas a cosas que ya existen) y muy específicas en lugar de la "gran solución total".

[pollo]

El primer soldado robot del mundo ya es realidad y es más terrorífico que el Terminator https://share.google/EoHkdrku8sxfqNxwY

Esto es IA o va en serio?

Boston Dynamics lleva décadas con robots que hacían auténticas proezas físicas, y sin embargo ni son rentables ni producen en masa en todo este tiempo. Cabría preguntarse por qué.

Esto tiene varias posibles explicaciones, la más plausible que hacer un vídeo demo en el que solo se vea lo bueno es fácil pero hacer que funcione bien todo el tiempo no lo es tanto.

Luego está el otro factor que todo el mundo obvia: las máquinas son en muchos aspectos tan delicadas o más que los seres vivos, y mucho más caras. No los mata una bala, pero los joden cosas nimias.

Desde el momento en el que existen drones voladores por control remoto que pueden cargarse a individuos concretos, ponerlos a pie y añadirles autonomía es contraproducente. Por eso dudo mucho que esto se desarrolle de forma industrial. Es muy difícil, muy caro y no aporta gran cosa.

Eso sí, para los flipados, es el futuro, como siempre.

Se me ocurren algunas razones, entre otras, las que citas:

-Podría ser que en realidad no están tan avanzados. Consiguen hacer los stunts tras un aprendizaje automático muy intensivo. Cada posible situación necesita de ese aprendizaje intensivo. El trabajo puede ser infinito si se requiere una aplicación multipropósito.

-Consumo de baterías y su logística. Su refrigeración para funcionamiento óptimo...

-No sólo necesitan del desarrollo de la cosa (el robot soldado) sino del desarrollo de un sistema táctico en el que integrarse. Un ejército o aunque sea una pequeña unidad no es la suma de soldados que actúan independientemente. Además, alguien piensa por encima de ellos. Se podría pensar en un suboficial o un oficial humano al mando de unidades de robots que entendiesen las órdenes...pero todo eso estaría por desarrollar.

-Necesitarían de todo un sistema pensado para su transporte, despliegue, configuración y puesta en funcionamiento así como las recuperaciones, averías...

Como creo que en cualquier campo lo normal es que se desarrollen soluciones automatizadas parciales (aplicadas a cosas que ya existen) y muy específicas en lugar de la "gran solución total".

Este fenómeno no tiene nombre, pero habría que ponérselo. Si uno se fija, hay una tendencia general hoy día a dar por hechas situaciones de cine fantástico, en particular de ciencia-ficción, que por si la gente no se ha enterado, tiene la palabra "ficción" en el nombre.

Así pues, ven un par de batallas de star-wars, ven un vídeo de un robot de Boston Dynamics, en su cabeza se suman ambas cosas y ya estamos a un paso de tener un ejército de terminators, cuando la realidad es que hay una cantidad ridículamente grande de factores no tenidos en cuenta, que no tienen ninguna solución viable hoy día y que impiden totalmente la realización de la idea, que ni siquiera está claro que sea buena para comenzar.

Lo mismo ha pasado con los viajes a Marte: The Martian + Space X: hala, en un par de años vamos a Marte en helicóptero eléctrico.

Podría seguir con muchas más (Hyperloop, reparto con drones voladores, las gafas de AR, conducción autónoma, la IoT, los tokens y el blockchain, los aerotaxis...), pero la más cantosa hoy día es la de la "IA".

Lo más descorazonador es que da una idea de que el público, incluso el público con cierto nivel educativo, es ignorante a más no poder, y no aplica ni el más mínimo sentido crítico y sí unas cantidades industriales de fe que ríete tú de los Testigos de Jehova. "No no, yo no creo en religiones no supercherías, que soy muy racional y muy científico, pero en cuanto me viene un tonto a prometerme mierdas con pátina futurista me convierto en subnormal talibán".

[Cadavre Exquis]

Video: US humanoid robots retire with scars after helping build 30,000 BMW cars
The company revealed that its robots helped produce more than 30,000 BMW X3 vehicles and loaded over 90,000 sheet metal parts.

Sujita Sinha · 2025.11.20

Figure AI retired its Figure 02 robots. · Figure AI

California-based Figure AI announced on Wednesday that it is officially retiring its Figure 02 (F.02) humanoid robots.

The decision comes after an 11-month deployment at BMW Manufacturing’s Spartanburg, South Carolina plant. The pilot project was part of a collaboration to test humanoid robots on a real assembly line.

The company highlighted that the F.02 units helped produce more than 30,000 BMW X3 vehicles and load over 90,000 sheet-metal parts during their deployment.

Figure CEO Brett Adcock shared visuals of the robots covered in scratches, scuffs, and grime, signaling the realities of working in an industrial environment.

Scratches as proof of real work

The company shared video footage of the F.02 robots, clearly showing wear and tear from months on the line. Adcock described this as “real-world deployment.”

The visuals serve as proof against earlier skepticism that Figure’s work at BMW was only a small-scale feasibility study. By showing the robots’ worn appearance, the company demonstrates that they operated for months on an active assembly line.

The grime and scratches became an unintended badge of honor. They show the robots endured the repetitive and demanding nature of factory work. The company said the visuals and performance metrics together validate their claims of long-term deployment.

Performance data from the trial run

The U.S firm released a detailed account of what the robots achieved at the facility. It said the deployment expanded quickly after the initial setup period. Within the first six months, the robots had been moved to Spartanburg and were operating on the floor. By the tenth month, they were running full shifts on the assembly line.

Their primary task involved lifting sheet-metal parts from bins and placing them on welding fixtures with a 5-millimeter tolerance. After placement, traditional robotic arms performed the welding. The humanoids handled metal loading with a cycle time of 84 seconds, including 37 seconds for the load. Accuracy stayed above 99 percent, the firm stated in the press release.

The robots completed more than 1,250 hours of runtime. The company estimated that the machines walked about 200 miles inside the facility. The deployment followed a 10-hour shift schedule, Monday to Friday. These metrics were presented as confirmation that humanoid robots can sustain industrial workloads for long periods inside active plants.

Excited to share our F.02 robots have contributed to the production of 30,000 cars at BMW

https://x.com/Figure_robot/status/1991178512510951782

Lessons and the future of humanoids

The robotics firm was also transparent about hardware challenges during the deployment. The forearm emerged as the main failure point due to the complexity of packing three degrees of freedom, thermal management, and cabling into a human-sized limb. Constant motion stressed the microcontrollers and wiring, a problem rarely highlighted in the humanoid sector.

These lessons informed the design of Figure 03. The new model eliminates the distribution board and dynamic cabling in the wrist, with motor controllers now communicating directly with the main computer.

The F.02 retirement marks a transition from pilot testing to larger-scale production. The company said, “Figure 02 taught us early lessons on what it takes to ship.”

The fleet’s retirement clears the way for Figure 03, which the company claims is ready for scaled deployment.

Battle Damange X-Blog-Socials

Saludos.