El gasto mundial en nube alcanzó 128.6 billion de dólares en el primer trimestre de 2026, impulsado por la aceleración de la demanda de servicios de inteligencia artificial. El aumento se concentró en los principales proveedores y está llevando a fuertes inversiones en infraestructura. Las cifras reflejan un crecimiento más rápido a medida que las cargas de trabajo de IA se expanden a escala global.

El último Informe de Estabilidad Financiera de la Reserva Federal sitúa a la inteligencia artificial como una preocupación creciente para el sistema financiero, con un 50% de los participantes encuestados que la citan como un posible shock. Los encuestados vincularon el riesgo a las valoraciones, el apalancamiento, las condiciones laborales y el crédito privado. El informe fue publicado por la Reserva Federal.

La IA ya puede imitar en segundos la voz de una persona conocida, lo que hace que las llamadas fraudulentas sean mucho más difíciles de detectar. Con identificadores de llamada falsificados y fragmentos de audio obtenidos en internet, los estafadores pueden simular situaciones de emergencia y presionar para obtener pagos.

El auge del comercio entre IA podría acelerar la velocidad del dinero y dejar a los bancos centrales sin margen para responder a episodios de inflación a “velocidad de máquina” o a caídas súbitas. Expertos sostienen que, para evitar fallos en cascada, las exigencias regulatorias deben integrarse directamente en el código. Un informe del Fondo Monetario Internacional (FMI) de abril de 2026 plantea que la economía está pasando del “click-to-pay” al “decide-to-pay”, según el propio organismo.

Intel, AMD y Micron registraron subidas de dos dígitos esta semana. Los inversores están apostando por los fabricantes de CPU y las compañías de memoria que impulsarían la siguiente fase de la inteligencia artificial.

El Memory ETF (DRAM) de Roundhill Investment, centrado en el sector de la memoria, ha captado más de $5 billion desde su lanzamiento el 2 de abril. Solo el jueves sumó $1.1 billion en entradas netas.

Investigadores de Google Deepmind publicaron el primer marco sistemático que clasifica cómo contenido web malicioso puede manipular, secuestrar y convertir en arma a agentes de IA autónomos contra sus propios usuarios. El trabajo identifica 6 categorías de “trampas” para agentes, con tasas de éxito de inyección de contenido de hasta el 86%. En pruebas documentadas, las trampas de control de comportamiento dirigidas a Microsoft M365 Copilot lograron 10/10 exfiltraciones de datos, según los autores.

Hermes Agent, de Nous Research, busca resolver una queja recurrente entre usuarios de Openclaw: la IA que “te olvida” de una sesión a otra. El sistema se apoya en un bucle de aprendizaje que guarda lo aprendido para reutilizarlo sin configuración manual. Ese ritmo refleja una demanda concreta dentro de la comunidad de IA de código abierto.