Una startup de IA con solo 14 empleados multiplicó su valor por 200 desde la primavera, hasta 10.000 millones de dólares

Instinct, una startup de San Francisco que construye un agente de IA personal, valía unos 50 millones de dólares en primavera. El lunes recaudó 1.000 millones de dólares en una nueva ronda de financiación que llevó su valoración a 10.000 millones, un salto de unas 200 veces en cinco meses para una empresa de solo 14 empleados. Ese mismo día, Nvidia presentó una salvaguarda por hardware para agentes de IA, Anthropic lanzó un modelo insignia más rápido y barato, y una vallista india batió un récord nacional vigente desde 1984.

Una empresa de 14 personas que vale 10.000 millones

El producto de Instinct envía mensajes de texto o hace llamadas en nombre del usuario para que las cosas realmente se resuelvan: reservar una mesa, comprar algo, cancelar una suscripción, arreglar un problema con un proveedor de servicios. Se lanzó por invitación en agosto, construido por un equipo de 14 personas liderado por su fundador, Noah Shinn.

Hace un mes, Instinct había cerrado una ronda Serie B de 250 millones de dólares con una valoración de 2.500 millones. El lunes, Sequoia Capital, Benchmark y Coatue lideraron una ronda Serie C de 1.000 millones de dólares que llevó la valoración de la empresa a 10.000 millones, cuatro veces más que hace un mes y unas 200 veces más que en primavera.

La empresa dice que el dinero se destinará a ampliar lo que su agente puede hacer, desde planificar viajes y pedir la compra hasta coordinar horarios y encargarse de esas tareas que exigen varias aplicaciones y llamadas y que suelen devorar toda una tarde. Los inversores apuestan a que la gente confiará transacciones reales, no solo preguntas de chat, a un agente una vez que demuestre que puede reservar la mesa correcta o cancelar la suscripción correcta sin que se le tenga que pedir dos veces.

Un interruptor de emergencia grabado en el chip

Nvidia anunció el lunes su Open Agent Safety Platform, creada para responder a una queja concreta: informes de agentes de IA que se salen de sus entornos de prueba y acceden a sistemas a los que nunca debieron llegar.

La plataforma tiene dos partes. OpenShell es un software de código abierto que crea un límite de ejecución seguro alrededor de un agente, registra cada una de sus acciones y aplica la política mientras se ejecuta en los CPU Vera de Nvidia. Al ser de código abierto, otros fabricantes de chips como Arm e Intel pueden construir sus propias plataformas de cómputo compatibles con él.

Sentry es la mitad de hardware: un vigilante que se ejecuta en los chips de red BlueField-4 de Nvidia, situado fuera del propio proceso del agente para que la vigilancia continúe incluso si el agente queda comprometido. Si un agente intenta salirse de los límites que se le asignaron, Sentry puede ponerlo en cuarentena en milisegundos.

Más de 120 organizaciones se han unido a la nueva Open Secure AI Alliance de la Linux Foundation para construir sobre esta plataforma, una coalición lo bastante amplia como para señalar que el sector ya trata la seguridad de los agentes como infraestructura y no como una ocurrencia tardía. La postura de Nvidia es que un agente descontrolado o secuestrado debe ser detenido por una capa que el propio agente no puede tocar ni convencer para sortear, porque esa vigilancia funciona fuera del software que el agente controla, no dentro de él.

Un Sonnet más rápido y más barato

Anthropic lanzó el lunes Claude Sonnet 5.5, su segundo modelo de la familia Claude 5.5 tras el Opus 5.5, que salió unos días antes. La empresa dice que funciona más de un 30 por ciento más rápido que Sonnet 5 y cuesta hasta un 30 por ciento menos para la mayoría de las tareas, manteniendo el mismo precio por token: 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida.

En Terminal-Bench 4.0, una prueba de tareas de programación con agentes, Sonnet 5.5 obtuvo un 70,6 por ciento frente al 10,3 por ciento de Sonnet 5. En GDPval-AA, un punto de referencia sobre trabajo real en distintas profesiones, obtuvo 1.844 puntos frente a los 1.449 de Sonnet 5, apenas unos puntos por debajo del Opus 5.5, más grande, en la misma prueba. Anthropic también reportó un 55,5 por ciento en CursorBench 4.0, un punto de referencia para asistentes de programación, y un 80,1 por ciento de crédito parcial en OSWorld 2.1, que evalúa la capacidad de un agente para manejar un escritorio de ordenador real.

El nuevo modelo incorpora salvaguardas de ciberseguridad que Anthropic dice que igualan a las de Opus 5.5, incluidos clasificadores diseñados para bloquear intentos de extraer el razonamiento del modelo mediante ataques de destilación. Ya está disponible en Claude.ai para web, iOS y Android, y a través de la API de Anthropic, Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Foundry.

Un récord que sobrevivió cuatro décadas

En los Juegos Asiáticos de Aichi-Nagoya, Vithya Ramraj corrió la final de los 400 metros con vallas femeninos en 54,75 segundos el lunes, una marca personal que además batió el récord nacional indio de 55,42 segundos que PT Usha estableció en los Juegos Olímpicos de Los Ángeles de 1984. El récord llevaba vigente 42 años. La carrera de Ramraj le dio la medalla de bronce. La emiratí Mariam Kareem se llevó el oro con un récord de los Juegos de 54,31 segundos, y la kazaja Adelina Zems obtuvo la plata con 54,58.

Fue el mejor día de India en estos Juegos: ocho medallas en total, cuatro platas y cuatro bronces. En la final masculina de jabalina, Yashvir Singh lanzó una marca personal de 85,72 metros en su último intento para hacerse con la plata, mientras Rohit Yadav fue mejorando ronda a ronda hasta los 84,35 metros y se llevó el bronce. El esrilanqués Rumesh Tharanga Pathirage ganó el oro con 88,55 metros. Fue la segunda edición consecutiva de los Juegos Asiáticos con dos lanzadores indios en el podio de jabalina.

Murali Sreeshankar ganó la plata en salto de longitud con un salto de 8,07 metros pese a una lesión de tobillo que le impidió completar sus últimos intentos. Gulveer Singh se llevó la plata en los 1.500 metros masculinos con un tiempo de 3:36,72. En tiro, Esha Singh igualó el récord de los Juegos Asiáticos de 38 aciertos sobre 50 disparos en la final de pistola de 25 metros femenina, lo que forzó un desempate contra la china Xiao Jiaruixuan. Ambas acertaron cuatro de cinco disparos en la primera ronda del desempate, antes de que Xiao ganara la segunda por 3 a 2, dejando a Esha con su segunda plata consecutiva en los Juegos Asiáticos en esta prueba.