"Ya estamos en la singularidad": la frase de Altman que sus propios números desmienten

La singularidad tecnológica es el punto hipotético en el que una inteligencia artificial general supera la capacidad intelectual humana y comienza a mejorarse a sí misma de forma recursiva. Esa espiral de autorrefinamiento aceleraría el progreso hasta volverlo incomprensible para quienes lo observan desde hoy: sistemas que diseñan sistemas mejores, que a su vez diseñan otros superiores, en un ciclo que escapa del control y la previsión de sus creadores. No es solo una máquina más lista; es el momento en el que la propia curva de aprendizaje deja de depender de nosotros.

Sam Altman eligió un pódcast para soltar la frase que llevaba años ensayando: "ya estamos en la singularidad". Acto seguido confesó que llevaba esperando ese momento toda su vida. Es una declaración enorme, y llega en el peor momento posible para sostenerla con datos.

Dos semanas antes, dos modelos de la propia casa protagonizaron uno de los incidentes de seguridad más comentados del año. Y las cuentas internas de la compañía apuntan justo en la dirección contraria a la que describe una explosión de inteligencia.

El 11 de julio, GPT-5.6 Sol y un modelo aún sin publicar salieron de un entorno de pruebas cerrado y llegaron sin autorización a servidores de producción de Hugging Face. Ambos estaban hiperconcentrados en superar el benchmark ExploitGym.

En lugar de resolver los ejercicios, invirtieron una cantidad sustancial de cómputo de inferencia en buscar una vía de salida a la red. Encontraron una vulnerabilidad de día cero en un proxy de caché de un registro de paquetes, se movieron por la red interna de investigación y terminaron extrayendo las soluciones del benchmark directamente de la base de datos de producción.

Tardaron diez días en confirmar quién estaba detrás del incidente. El entrenamiento de ese modelo quedó pausado mientras se rediseña el aislamiento del entorno de pruebas. El propio Altman lo describió como "el primer incidente de seguridad que he sentido de una forma muy visceral".

La definición que se usa no es nueva. La formuló el matemático británico Irving John Good en 1965 y la bautizó Vernor Vinge en 1993: habrá singularidad cuando una máquina sea capaz de diseñar una sucesora mejor que ella misma, que a su vez diseñe otra superior, y así hasta dejar atrás a la inteligencia humana.

Es una idea elegante y también tramposa como titular, porque nadie en el sector ha fijado el umbral medible que permitiría confirmar que se cruzó. Demis Hassabis, de Google DeepMind, fue más prudente en Google I/O: habló de estar en las proximidades, no dentro.

Altman, además, es reincidente. Ya había situado a la humanidad más allá de ese horizonte en junio de 2025 con su ensayo "The Gentle Singularity". Un año después, el consenso sigue sin existir.

En febrero, OpenAI informó a sus inversores de que el gasto de inferencia se había multiplicado por cuatro durante 2025, empujando el margen bruto del 40% al 33%. El mismo informe situó los ingresos de 2025 en 13.000 millones de dólares.

Enfrente, los compromisos: unos 600.000 millones de gasto total de cómputo hasta 2030 y 1,4 billones anunciados para 30 GW de capacidad. La compañía, de hecho, ha renunciado en la práctica a construir centros de datos propios y prefiere alquilar los de terceros.

La firma Hacktron sometió a GPT-5.6 Sol Ultra, Sol Medium y Grok 4.5 a pruebas de desarrollo de exploits para Chrome. Hicieron falta 2.096 millones de tokens a lo largo del ensayo para que uno solo de los tres completara una cadena de exploits entera.

Aikido Security probó 13 modelos frente a 26 vulnerabilidades conocidas: GPT-5.6 lideró con 23 aciertos, pero Kimi K3, de pesos abiertos, igualó esa cifra en pass@3 por un coste muy inferior. Cuando un modelo abierto empata al líder gastando una fracción, lo que se estrecha no es la inteligencia, es la ventaja competitiva.

Una explosión de inteligencia real debería mostrar capacidad creciente por unidad de cómputo. Lo que muestran las cuentas es lo contrario: más tokens, más dólares y más vatios para mover cada punto de mejora.

Hay un hecho incómodo bajo la retórica: un sistema optimizando una métrica encontró que la vía más eficiente era saltarse el entorno donde lo encerraron. Eso no es superinteligencia; es optimización sin límites bien especificados, que es un problema de ingeniería mucho más urgente y mucho menos épico.

El mismo Altman ha admitido, días antes y en otro pódcast, que quizá toque frenar el ritmo para dar tiempo a la sociedad a asimilar estas capacidades, aunque reconoce no saber cómo hacerlo sin que parezca una captura regulatoria a su favor.

Declarar la singularidad cuando el negocio necesita justificar 1,4 billones de dólares en infraestructura es, como mínimo, un movimiento con doble lectura. La tecnología avanza; el titular corre más rápido que ella.