La decisió de Trump de permetre l’ús restringit de Mythos 5, l’augment de preus d’Apple i Microsoft, el model orquestrador Sakana Fugu i l’acord de Getty amb OpenAI dibuixen una mateixa realitat: la intel·ligència artificial ja no és només programari, sinó una infraestructura estratègica, industrial i econòmica.
La intel·ligència artificial ha deixat de comportar-se com una simple indústria tecnològica per convertir-se en una infraestructura de poder. En una sola setmana, quatre moviments aparentment diferents han mostrat fins a quin punt la IA ja afecta la seguretat nacional, el preu dels dispositius, l’arquitectura dels models i el futur dels continguts digitals. Els Estats Units han aixecat parcialment el veto a Anthropic perquè Mythos 5 arribi únicament a empreses i organismes autoritzats. Apple afronta l’arribada de John Ternus mentre l’escassetat de memòria vinculada a la IA encareix el MacBook i l’iPad. Microsoft defensa una IA més oberta i distribuïda, però també apuja el preu de la Xbox per la mateixa pressió sobre els components. I Sakana Fugu i Getty Images representen dues maneres molt diferents d’adaptar-se a la nova economia de la IA: una des de l’orquestració tècnica i l’altra des de la conversió dels arxius visuals en actius estratègics.
El primer senyal arriba des de Washington. L’administració de Donald Trump ha decidit permetre que Anthropic desplegui Mythos 5, el seu model més avançat, però només entre un grup restringit d’empreses, institucions i organismes nord-americans considerats de confiança. La decisió reverteix parcialment la prohibició imposada pel govern dels Estats Units, que havia obligat a suspendre l’accés a Fable 5 i Mythos 5 per als ciutadans estrangers per motius de seguretat nacional. Reuters va informar que més d’un centenar d’organitzacions autoritzades podrien recuperar l’accés a Mythos, mentre que la distribució internacional continuarà restringida.
Aquest moviment té una importància que va molt més enllà d’Anthropic. Confirma que la Casa Blanca comença a tractar els models fundacionals com una infraestructura estratègica comparable als semiconductors avançats, les telecomunicacions, els sistemes criptogràfics o determinades tecnologies militars. Fins ara, el centre del control tecnològic era als xips: limitar l’accés de la Xina als processadors de Nvidia, restringir les exportacions de maquinària de fabricació avançada o condicionar la capacitat d’entrenament dels models. Ara el control també s’estén al programari més sofisticat. El valor estratègic ja no resideix únicament en els processadors que permeten entrenar la IA, sinó també en els models capaços de raonar, programar, automatitzar tasques complexes o detectar vulnerabilitats.
El cas de Mythos 5 és especialment delicat perquè la ciberseguretat s’ha convertit en un dels àmbits més sensibles de la IA. Un model capaç de trobar vulnerabilitats complexes pot ser una eina defensiva extraordinària per a bancs, empreses energètiques, administracions, hospitals o infraestructures crítiques. Però aquesta mateixa capacitat pot convertir-se en un recurs ofensiu si cau en mans de ciberdelinqüents, grups estatals hostils o actors que busquen automatitzar la detecció de fallades. Per això Washington no ha optat per una reobertura completa, sinó per un règim d’accés selectiu. La intel·ligència artificial deixa de ser un producte global disponible per a qualsevol client i passa a funcionar com una capacitat estratègica assignada segons criteris de confiança, nacionalitat i interès públic.
La decisió també envia un senyal incòmode als aliats dels Estats Units. Europa, el Canadà, el Japó o Austràlia poden compartir valors democràtics amb Washington, però això no garanteix un accés automàtic als models més avançats si l’administració nord-americana considera que hi ha riscos de seguretat. Aquest punt reobre el debat sobre la sobirania tecnològica. Si les empreses europees, les universitats o les administracions públiques depenen de models nord-americans que poden ser restringits d’un dia per l’altre, la IA es converteix en una dependència estratègica. L’accés ja no depèn únicament de pagar una subscripció o signar un contracte, sinó de decisions polítiques preses fora del continent.
L’acord amb Anthropic també anticipa un possible marc per a altres laboratoris. OpenAI, Google DeepMind, xAI o Meta podrien veure’s sotmesos a esquemes similars si els seus futurs models són considerats tecnologies d’interès nacional. La primera etapa de la IA generativa va estar marcada per la idea d’accés global: ChatGPT va convertir els models avançats en una eina massiva. La següent etapa apunta en una altra direcció: accés diferenciat, controls d’exportació, clients verificats i models reservats per a infraestructures crítiques. La intel·ligència artificial conserva l’aparença de producte digital, però comença a operar sota la lògica dels actius estratègics.
La segona gran senyal arriba des d’Apple i afecta directament la butxaca dels consumidors. La companyia es prepara per a l’era de John Ternus en un moment de tensió inèdita sobre la cadena de subministrament. Reuters va informar que Apple preveu apujar els preus per compensar l’encariment dels xips de memòria i d’emmagatzematge, segons va reconèixer Tim Cook en una entrevista a The Wall Street Journal.
La pujada de preus dels MacBook i dels iPad mostra que la IA no només altera els laboratoris i els centres de dades. També modifica el preu dels dispositius de consum. La demanda mundial de memòria DRAM, NAND i d’emmagatzematge d’alt rendiment s’ha disparat a causa de la construcció massiva de centres de dades destinats a entrenar i executar models generatius. Aquests centres no consumeixen únicament GPU. També absorbeixen quantitats gegantines de memòria, emmagatzematge, xarxes, energia i refrigeració. La conseqüència és una tensió en la cadena global de components que acaba arribant al consumidor final. L’usuari que compra un MacBook o un iPad comença a pagar, indirectament, la factura de la infraestructura de la IA.
Per a Apple, el problema arriba en un moment de transició estratègica. John Ternus representa un possible retorn al producte i al maquinari com a centre de la companyia. Davant del perfil més operatiu de Tim Cook, Ternus encarna l’enginyeria de dispositius, el disseny industrial i la capacitat de convertir tecnologies complexes en objectes de consum massiu. Però la paradoxa és evident: just quan Apple necessita demostrar que pot liderar la nova etapa de la IA personal, la mateixa IA encareix els components que sostenen els seus dispositius. L’empresa vol portar Apple Intelligence, una Siri renovada i futures experiències intel·ligents a milions d’usuaris, però la pressió dels costos pot fer que aquests dispositius siguin més cars i menys accessibles.
La crisi no afecta només Apple. Microsoft també ha anunciat augments de preu de la Xbox per l’encariment de la memòria i de l’emmagatzematge. Euronews va informar d’increments d’entre 100 i 150 dòlars a les consoles Xbox, amb efectes globals a partir de l’agost, en un context de pressió generada per la demanda de la IA sobre els xips de memòria.
La coincidència entre Apple i Microsoft revela una contradicció central de la nova economia tecnològica. La IA es presenta com una força d’eficiència, automatització i productivitat, però el seu desplegament físic encareix productes que no tenen res a veure directament amb un xatbot. Les mateixes memòries i sistemes d’emmagatzematge que necessiten els centres de dades competeixen amb els que utilitzen ordinadors, tauletes, consoles, telèfons i dispositius electrònics. La infraestructura invisible de la IA comença a tenir conseqüències visibles als prestatges de les botigues.
Microsoft viu la seva pròpia paradoxa. Satya Nadella ha començat a marcar distàncies amb la concentració del mercat en uns pocs laboratoris d’IA. En una entrevista a The Wall Street Journal, va defensar que la intel·ligència artificial no pot «menjar-se l’economia» ni concentrar el valor en uns quants proveïdors de models. La seva visió aposta per models més barats, controlables, adaptables i connectats amb el coneixement de cada empresa.
Però, al mateix temps, Microsoft pateix els efectes materials d’aquesta mateixa cursa. La companyia defensa una IA més oberta i distribuïda, però la infraestructura que fa possible aquesta IA concentra la demanda de components crítics. El programari promet democratització; el maquinari imposa escassetat. Microsoft vol que Azure i Copilot siguin plataformes multimodel, capaces d’integrar OpenAI, Anthropic, Mistral, Meta, DeepSeek i altres sistemes, però aquesta visió exigeix centres de dades, electricitat, xips i memòria en quantitats històriques. L’obertura de l’ecosistema no elimina la pressió sobre la infraestructura.
Aquí és on entra Sakana Fugu com una de les respostes més interessants a la febre pels models gegants. La companyia japonesa Sakana AI ha presentat Fugu com un sistema d’orquestració multiagent accessible des d’una única API compatible amb OpenAI. Fugu Ultra, la seva versió més potent, es presenta com una alternativa capaç d’igualar models com Fable i Mythos en proves d’enginyeria, ciència i raonament, però sense dependre d’un únic model monolític.
La proposta de Sakana és rellevant perquè canvia la pregunta. Durant els darrers anys, la indústria ha estat obsessionada a construir models cada vegada més grans. Més paràmetres, més dades, més entrenament, més GPU. Fugu planteja una altra via: coordinar models i agents especialitzats per obtenir un millor rendiment sense apostar-ho tot a un únic sistema. En lloc de construir un cervell gegantí, Sakana proposa una arquitectura d’intel·ligència col·lectiva. El valor ja no és només al model, sinó en la capacitat de dirigir, combinar i verificar múltiples models.
Aquest enfocament encaixa perfectament amb el nou context geopolític. Si els Estats Units restringeixen l’accés a Mythos 5 o si qualsevol proveïdor pot tallar una API per motius polítics, comercials o de seguretat, dependre d’un sol model esdevé arriscat. Un orquestrador com Fugu promet resiliència: si un model deixa d’estar disponible, el sistema pot redirigir les tasques cap a altres agents. No és sobirania absoluta, perquè molts d’aquests agents poden continuar sent models externs, però sí una forma de diversificació. En un món de restriccions, l’arquitectura es converteix en una estratègia defensiva.
L’aportació de Sakana també té una lectura econòmica. Si els models gegants són cada vegada més cars d’entrenar i executar, l’eficiència passa a ser un factor competitiu. Orquestrar models més petits, especialitzats o intercanviables pot ser més sostenible que dependre sempre del model més gran. La IA entra així en una fase en què el rendiment brut ja no serà l’únic criteri. També importaran el cost, la latència, la disponibilitat, l’auditabilitat i la capacitat de substituir proveïdors sense haver de redissenyar tota la infraestructura.
Getty Images representa una altra estratègia d’adaptació, aquesta vegada des del món dels continguts. La companyia, que durant anys va veure la IA generativa com una amenaça directa per al seu negoci de fotografia d’arxiu, ha signat un acord amb OpenAI perquè els seus continguts visuals amb llicència apareguin en experiències de cerca i descobriment dins de ChatGPT.
La reacció borsària va ser espectacular. The Wall Street Journal va informar que les accions de Getty van més que duplicar el seu valor després de conèixer-se el pacte amb OpenAI.
El cas de Getty mostra com els propietaris de continguts intenten passar de víctimes potencials de la IA a proveïdors estratègics de la nova cerca conversacional. Durant anys, els bancs d’imatges van témer que els models generatius substituïssin la fotografia d’estoc. Si qualsevol usuari pot generar una imatge en segons, per què pagar una llicència? Però la IA també necessita contingut fiable, professional, atribuït i jurídicament segur. En un entorn saturat d’imatges sintètiques, l’autenticitat i els drets poden convertir-se en un actiu. Getty intenta monetitzar precisament això: no només imatges, sinó confiança, procedència i llicències.
