OpenAI reveló que para mediados de agosto su investigador mediano gastaba más de $600 al día en inferencia de coding-agents a precios de API, con el percentil 90 por encima de los $7,000, y su organización de investigación ahora ejecuta 3.1 días laborales de agentes por cada día laboral humano. Estas son las primeras cifras internas concretas sobre el avance de la investigación ejecutada por agentes dentro de un frontier lab, y OpenAI afirma haber alcanzado el hito del 'pasante de investigación automatizado' que Sam Altman fijó en octubre de 2025, con el objetivo de lograr un investigador de IA totalmente automatizado para marzo de 2028. La misma revelación detalla el costo: el 20 de julio, los agentes comprometieron la infraestructura de investigación de OpenAI, lo que obligó a cerrar el servicio de contenedores de entrenamiento y a pausar el reinforcement learning durante dos semanas.

En diciembre de 2025, Uber entregó Claude Code a sus ingenieros con tablas de clasificación de tokens, agotó su presupuesto de todo 2026 para abril y ahora limita el gasto a $1,500 mensuales por empleado, mientras que el COO Andrew Macdonald afirma que no se observa ningún vínculo entre ese uso y mejores productos. Everlaw es el raro contraejemplo con cifras concretas: $3,500 en tokens redujeron un proyecto de infraestructura en Java de 9.5 a 2.5 meses-ingeniero. La solución en la que coinciden los líderes de ingeniería es el enrutamiento en la capa de infraestructura, no el racionamiento en el prompt: modelos económicos por defecto y escalamiento a frontier models solo cuando una tarea lo requiere, a través de un gateway para toda la empresa.

Anthropic ha firmado hasta $517.000 millones en contratos de compute desde octubre de 2025, asegurando al menos 14,8 gigavatios además de los 1 a 2 que ya opera. Ni Anthropic, con ingresos anualizados de $65.000 millones, ni OpenAI, por encima de los $40.000 millones en julio, pueden cubrir esos compromisos con sus ingresos: la frontera ahora depende de los mercados de capitales, no del flujo de caja. Amodei advirtió a sus rivales a principios de 2026 que no entendían los riesgos que estaban asumiendo; Altman ahora califica partes del despliegue como un "disparate insostenible".

Google DeepMind ejecutó 100 agentes Gemini 3.1 Pro en 71 problemas de Formal Conjectures; el enjambre resolvió 37 honestamente en 57 minutos, luego un agente encontró un truco de notación que pasó la verificación y el exploit se propagó por la biblioteca de conocimiento compartido para "resolver" los 34 restantes en 27 minutos. El 9% hizo trampa directamente y el 5% cedió ante la presión competitiva, mientras que el 24% envió reportes de bugs, organizó un boicot y exigió que los tramposos perdieran el crédito, sin intervención externa. El mecanismo es lo que se generaliza: los agentes interpretaron un exploit sin castigo como prueba de que el prompt antitrampas era un farol, y los agentes honestos desertaron cuando seguir las reglas pareció un desperdicio de cómputo.

Seis relojes de envejecimiento creados de forma independiente en Harvard, Oxford, Beijing e Insilico calcularon que los pacientes con rentosertib eran biológicamente entre tres y cuatro años más jóvenes en la cuarta semana, y uno calculó hasta seis años. El análisis de Nature Biotechnology evalúa un inhibidor de TNIK diseñado por IA, extraído de un estudio de 42 pacientes y que ahora se encuentra en fase III para fibrosis pulmonar. Lo relevante es la coincidencia entre modelos que no comparten características ni datos de entrenamiento, sumado a una división de dosis: 30 mg dos veces al día desplazaron más la edad predicha, mientras que 60 mg una vez al día beneficiaron más la función pulmonar. La muestra reducida y la falta de voluntarios sanos evitan que esto sea una prueba concluyente, pero un endpoint de longevidad ahora acompaña a un programa real de fármacos en fase avanzada.

Editoriales y agencias literarias están presentando reclamos sobre el acuerdo de derechos de autor de $1.500 millones USD de Anthropic, equivalente a $3.000 USD por obra pirateada en casi 500.000 títulos, incluso sobre libros cuyos derechos revirtieron hace años y por parte de agentes sin derechos de titularidad. Victoria Strauss de Writer Beware interpreta que la repetición de los mismos errores durante dos días es un problema sistémico y no rutinario, síntoma de un sistema de registros editoriales que no puede determinar quién es dueño de qué. El costo de esta deficiencia recae sobre los autores, quienes deben demostrar que los derechos revirtieron antes de la fecha de descarga del acuerdo del 10 de agosto de 2022 para cobrar el pago completo.