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OpenAI reúne 110 Md$ a 730 Md$ de valoración, Gemini Drop de febrero y GitHub Agentic Workflows

OpenAI reúne 110 Md$ a 730 Md$ de valoración, Gemini Drop de febrero y GitHub Agentic Workflows

El 27 de febrero de 2026 queda marcado por un anuncio financiero histórico de OpenAI — 110 mil millones de dólares reunidos con una valoración de 730 mil millones — acompañado de una asociación cloud exclusiva con Amazon. Por parte de Google, el Gemini Drop de febrero entrega Lyria 3, Gemini 3.1 Pro y Nano Banana 2. GitHub lanza los Agentic Workflows, y Runway publica dos avances: un modelo de imagen y una investigación en robótica.


OpenAI: 110 Mdreunidos,730Md reunidos, 730 Md de valoración

27 de febrero — OpenAI anuncia una ronda de financiación de 110 Mdaunavaloracioˊnpredinerode730Md a una valoración pre-dinero de 730 Md, con tres socios estratégicos:

InversorImporte
Amazon50 Md$
SoftBank30 Md$
NVIDIA30 Md$

Se esperan otros inversores financieros en las semanas siguientes. La valoración sitúa el valor de la participación de la OpenAI Foundation por encima de los 180 Md$.

Las cifras de tracción que acompañan el anuncio dan la escala: ChatGPT cuenta con 900 millones de usuarios activos semanales y 50 millones de suscriptores al público general. Codex, la herramienta de desarrollo, alcanza 1,6 millones de usuarios semanales — una multiplicación por 3 desde enero de 2026. Enero y febrero de 2026 se describen como los mejores meses históricos para nuevos suscriptores.

“Scaling AI for everyone will require deep collaboration across all levels, and we’re excited to do this together.”

🇪🇸 “Crear una IA que funcione para todos requerirá una colaboración profunda en todos los niveles, y estamos entusiasmados por hacerlo juntos.”Sam Altman en openai.com

La asociación con NVIDIA cubre 3 GW de capacidad dedicada a la inferencia y 2 GW para entrenamiento en los sistemas Vera Rubin, además de las infraestructuras Hopper y Blackwell ya desplegadas en Microsoft, OCI y CoreWeave.

🔗 Anuncio oficial OpenAI


Asociación OpenAI × Amazon: AWS exclusivo para OpenAI Frontier

27 de febrero — En paralelo a la ronda de financiación, OpenAI y Amazon anuncian una asociación cloud plurianual estructurada en varios ejes complementarios:

EjeDetalles
Distribución cloudAWS = proveedor exclusivo para OpenAI Frontier (despliegue de equipos de agentes IA en empresa)
Inversión50 Md(15Md (15 Md inicial + 35 Md$ condicionados)
Compute~2 GW de capacidad Trainium (Trainium3 + Trainium4, entregas T4 previstas en 2027)
Acuerdo extendidoAcuerdo AWS existente de 38 Mdampliadoen100Md ampliado en 100 Md adicionales durante 8 años
Modelos a medidaOpenAI y Amazon co-desarrollan modelos adaptados a las aplicaciones de Amazon

El aspecto técnico más notable es el entorno de ejecución con estado (Stateful Runtime Environment), co-desarrollado con AWS y previsto para los próximos meses en Amazon Bedrock AgentCore. Este runtime está diseñado para agentes que requieren contexto persistente, acceso a múltiples herramientas y recursos de cálculo dedicados.

🔗 Asociación OpenAI × Amazon


OpenAI × Microsoft: las API sin estado permanecen en Azure

27 de febrero — Para evitar ambigüedades, OpenAI y Microsoft publican un comunicado conjunto confirmando que la asociación con Microsoft sigue sin cambios a pesar del acuerdo con Amazon.

El punto clave: Azure sigue siendo el proveedor exclusivo para todas las solicitudes de API sin estado de OpenAI — incluidas aquellas que transitan a través de colaboraciones con terceros como Amazon. OpenAI Frontier continúa alojado en Azure. Ambas asociaciones (Microsoft para las API sin estado, Amazon para la distribución de Frontier) son, por tanto, complementarias y están previstas en los acuerdos existentes.

Microsoft conserva también su licencia exclusiva sobre todos los modelos OpenAI, y los términos de reparto de ingresos permanecen sin cambios.

🔗 Comunicado conjunto Microsoft-OpenAI


Gemini: Nano Banana 2, Lyria 3, Gemini 3.1 Pro

Nano Banana 2 — generación de imágenes en tiempo real

26 de febrero — Google lanza Nano Banana 2 (alias Gemini 3.1 Flash Image), sucesor de Nano Banana Pro que combina la velocidad de Gemini Flash y la calidad de Nano Banana Pro.

CapacidadDetalles
World knowledgeBase Gemini + búsqueda web en tiempo real para infografías y visualizaciones
Texto multilingüeGeneración y traducción de texto dentro de las imágenes (marketing, tarjetas de felicitación)
Consistencia de sujetosMantiene hasta 5 personajes y 14 objetos en un flujo de trabajo
ResolucionesDe 512px a 4K, proporciones variadas
ProvenienciaSynthID + C2PA Content Credentials

En el lanzamiento, Nano Banana 2 está disponible en la app Gemini (reemplaza Nano Banana Pro en Fast, Thinking y Pro), Google Search (AI Mode y Lens, 141 nuevos países, 8 idiomas adicionales), AI Studio, Gemini API (preview), Google Cloud/Vertex AI (preview), Flow (0 créditos para todos) y Google Ads.

🔗 Anuncio Nano Banana 2

Gemini Drop febrero 2026

27 de febrero — Google publica su resumen mensual “Drop” con varios anuncios agrupados:

  • Lyria 3: nuevo modelo musical, genera pistas de 30 segundos en beta a partir de texto o imagen. Caso de uso: crear una banda sonora que corresponda a una ambientación.
  • Gemini 3.1 Pro: inteligencia mejorada para flujos de trabajo exigentes. El modo Deep Think está disponible para los suscriptores de Google AI Ultra, orientado a problemas avanzados de ciencia e ingeniería.
  • Veo Templates: galería de estilos de vídeo que permite elegir y remezclar con tus propios elementos.
  • Citas científicas: enlaces directos a artículos científicos desde las respuestas de Gemini.

🔗 Gemini Drop febrero 2026


GitHub: Agentic Workflows, Copilot Metrics GA

GitHub Agentic Workflows

27 de febrero — GitHub anuncia los Agentic Workflows: describir un workflow en Markdown, y GitHub lo compila automáticamente en un workflow ejecutable. Compatible con GitHub Copilot, Claude by Anthropic y OpenAI Codex.

El enfoque “workflow-as-markdown” reduce la barrera de entrada a la automatización agentiva — no hace falta escribir código complejo de workflows, la descripción en lenguaje natural es suficiente.

🔗 Anuncio @github

Copilot Metrics GA

27 de febrero — GitHub Copilot Metrics pasa a estar Generally Available tras la preview presentada en Universe 2025. Las funcionalidades disponibles:

  • Copilot usage dashboard y Code generation dashboard
  • APIs a tres niveles: enterprise, organización, usuario
  • Controles de acceso granulares mediante custom enterprise roles
  • Soporte para GitHub Enterprise Cloud con data residency

Acceso desde: enterprise account → AI Controls → Copilot → Metrics.

🔗 Changelog Copilot Metrics GA

Copilot Content Exclusion REST API (public preview)

26 de febrero — Una API REST JSON está disponible en public preview para gestionar las reglas de exclusión de contenido de Copilot a nivel organizacional y enterprise. Permite automatizar la gobernanza a escala mediante operaciones GET/SET.

🔗 Changelog Content Exclusion API


Runway: modelo de imagen y robótica

Runway Nano Banana 2

27 de febrero — Runway anuncia el lanzamiento de Nano Banana 2, su nuevo modelo de generación y edición de imágenes, disponible de inmediato en la plataforma Runway. No debe confundirse con el modelo de Google del mismo nombre: ambos productos fueron anunciados el mismo fin de semana, pero son completamente distintos.

🔗 Anuncio @runwayml

Runway Robotics: simulación de políticas con Modelos del Mundo

27 de febrero — El equipo Runway Robotics publica nuevas investigaciones sobre el uso de los General World Models para simular políticas robóticas. Runway simuló 8 políticas robóticas dentro de su General World Model y observa una correlación de 0,95 con los resultados reales en hardware.

“Testing robot policies on hardware is slow, expensive and hard to scale. World models offer a promising path to accelerating robot policy development.”

🇪🇸 “Probar políticas robóticas en hardware es lento, costoso y difícil de escalar. Los modelos del mundo ofrecen una vía prometedora para acelerar el desarrollo de políticas robóticas.”@runwayml en X

Una correlación de 0,95 entre simulación y comportamiento real es un resultado significativo para reducir los costes y plazos de las pruebas en hardware en robótica.


Actualizaciones de CLI

27 de febreroClaude Code v2.1.62 corrige una regresión que reducía las tasas de éxito del caché de sugerencias de comandos (prompt suggestion cache). Esta corrección mejora el rendimiento y la capacidad de respuesta del autocompletado en el CLI.

🔗 CHANGELOG Claude Code

26 de febreroCodex app 26.226 (la aplicación web codex.openai.com) aporta nuevos atajos MCP en el composer (sugerencias “install” y submenú “MCP server” en “Add context”), el soporte de los @mentions y menciones de skills en los comentarios de review en línea, así como correcciones de renderizado para las llamadas a herramientas MCP y los diagramas Mermaid.

🔗 Codex Changelog


Qué significa esto

La ronda de OpenAI a 730 Md$ marca un hito simbólico y financiero importante: a esta escala, OpenAI está ahora valorada como una de las empresas tecnológicas más relevantes del mundo. Los 900 millones de usuarios semanales de ChatGPT y el triplicado de Codex son muestra de una tracción operativa que justifica estas cifras.

La estructura de la asociación Amazon-Microsoft merece atención: ambos acuerdos se presentan como complementarios (Azure para las API sin estado, AWS para la distribución de Frontier), pero la multiplicación de socios cloud exclusivos crea una arquitectura compleja que conviene vigilar a largo plazo.

Por su parte, el Gemini Drop de Google consolida una oferta ahora amplia — modelos de texto, imagen, vídeo, música, investigación científica — con una cadencia mensual. Lyria 3 y Nano Banana 2 posicionan a Gemini como una plataforma creativa completa.

GitHub Agentic Workflows representa una evolución interesante: hacer accesible la creación de workflows agentivos vía Markdown es una apuesta por la democratización de las herramientas de desarrollo IA.


Fuentes

Este documento ha sido traducido de la versión fr al idioma es utilizando el modelo gpt-5-mini. Para más información sobre el proceso de traducción, consulte https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator