En los últimos meses han emergido tres debates clave que afectan al ecosistema de la inteligencia artificial. Por un lado, un equipo dirigido por el profesor Taesung Kim ha presentado en la revista ACS Nano una técnica de control estructural por calor llamada thermal constraining, que promete optimizar el rendimiento de los chips para cargas de trabajo de IA. Por otro lado, investigaciones publicadas el 23 feb 2026 han mostrado que grandes modelos lingüísticos pueden retener fragmentos extensos de su conjunto de entrenamiento, incluidos textos sujetos a copyright.
Finalmente, el mapa de la IA generativa en Europa se reconfigura con empresas como Synthesia, Mistral AI, Aleph Alpha y Domyn, que atraen capital y construyen propuestas competitivas frente a las grandes tecnológicas.
Hardware: el aporte del control térmico en semiconductores para IA
El grupo de Sungkyunkwan University ha introducido una técnica que modifica la estructura interna de los semiconductores aplicando calor de manera controlada. Denominada thermal constraining, la técnica actúa como un molde para definir microestructuras dentro del material, mejorando la eficiencia de procesamiento y reduciendo el consumo energético en operaciones de IA.
Según el artículo publicado en ACS Nano el 23/02/2026, la aproximación permite acelerar cálculos complejos con menos electricidad, una mejora relevante para centros de datos y aceleradores de modelos.
Qué representa la técnica y por qué importa
La idea central del thermal constraining es usar patrones térmicos para guiar la formación de capas y regiones funcionales en el silicio, con un control de precisión que antes se lograba solo con procesos mucho más costosos.
Este avance no sustituye a la litografía extrema, pero complementa el diseño de chips especializados para cargas de trabajo de IA. En la práctica, significa que futuras arquitecturas podrán combinar mayor rendimiento con menor disipación térmica y mejor eficiencia por vatio, un factor crítico para la sostenibilidad de centros de procesamiento intensivo.
Ética y legalidad: la controversia sobre la «memorización» en modelos
Investigaciones difundidas el 23 feb 2026 han puesto en entredicho la narrativa de la industria según la cual los modelos no conservan obras protegidas.
Los estudios demuestran que algunos modelos lingüísticos pueden reproducir fragmentos casi literales de novelas protegidas por derechos de autor. Este fenómeno, etiquetado en algunos trabajos como memorización, abre un frente legal y regulatorio: ¿hasta qué punto los proveedores pueden alegar uso legítimo de datos para entrenamiento? ¿Qué impactos tiene sobre la privacidad y los costes de cumplimiento?
Implicaciones para empresas y reguladores
La existencia de memorización subraya la necesidad de auditorías de datos y técnicas de mitigación, como limpieza de conjuntos de entrenamiento o mecanismos de filtrado post-entrenamiento. Jurídicamente, complica la defensa basada en transformaciones algorítmicas y obliga a revisar acuerdos de licencia y prácticas de ingesta de datos. Para las empresas de IA, esto puede traducirse en mayores costes y la exigencia de transparencia; para los reguladores, en la oportunidad de definir estándares que protejan a los titulares de derechos sin asfixiar la innovación.
Europa como polo alternativo: startups que marcan el ritmo
Al mismo tiempo, el panorama empresarial europeo gana protagonismo. La británica Synthesia cerró una ronda liderada por Google Ventures y alcanzó una valoración de 4.000 millones de dólares, destinando fondos a su plataforma de video generativo y a tecnologías como sus recientes Video Agents. En Francia, Mistral AI ha escalado con ambición para competir con grandes modelos estadounidenses, mientras que la alemana Aleph Alpha propone la noción de «soberanía de datos» como ventaja estratégica para clientes que exigen cumplimiento normativo.
El caso italiano y la infraestructura de alto rendimiento
En Italia, Domyn (antes iGenius) se posiciona como un unicornio con foco en sectores regulados —finanzas, defensa, manufactura avanzada— y trabaja en desplegar lo que llama Colosseum, un superordenador AI europeo basado en chips avanzados. Estas iniciativas muestran que, aunque el ecosistema europeo no iguala en escala a Estados Unidos, sí ofrece propuestas diferenciadas en privacidad, cumplimiento y aplicaciones verticales.
En conjunto, los avances en hardware, los retos legales por la memorización y la maduración de firmas europeas trazan una hoja de ruta para la próxima etapa de la IA. Las sinergias entre innovación técnica —como el thermal constraining—, marcos regulatorios más estrictos y apuestas empresariales locales determinarán cómo se equilibran eficiencia, equidad y competitividad en el mercado global.
