La fusión entre Cohere y Aleph Alpha sitúa a Europa en el tablero global de la IA con un actor de capital mixto canadiense-alemán y respaldo del gigante Schwarz, dueño de Lidl y Kaufland. La operación, anunciada este 25 de abril, redibuja el mapa de la inteligencia artificial generativa en el Viejo Continente y plantea por primera vez una amenaza con músculo financiero a OpenAI y Anthropic.

Claves de la operación

• Schwarz entra como ancla industrial y financiera. El grupo alemán, propietario de Lidl, aporta capacidad de cómputo a través de su filial cloud Schwarz Digits y se convierte en cliente de referencia de la nueva entidad. Es la primera vez que un retailer europeo asume un papel central en la IA generativa.
• Aleph Alpha renuncia a competir en modelos generalistas. La empresa de Heidelberg, que llegó a captar más de 500 millones de euros en su ronda de 2023, reorienta sus activos hacia la integración de Cohere en el mercado europeo. Su valoración como independiente se desplomó tras el giro estratégico anunciado a finales de 2024.
• Bruselas gana el argumento de la soberanía digital. La operación llega en plena negociación de la segunda fase del AI Act y refuerza el discurso de la Comisión sobre la necesidad de campeones europeos. La dependencia del cómputo estadounidense, sin embargo, sigue intacta.

El pulso por una IA soberana que Europa lleva tres años sin resolver

La promesa de un OpenAI europeo lleva sonando desde 2023. Mistral en Francia, Aleph Alpha en Alemania y un puñado de iniciativas menores recibieron capital y atención política, pero ninguno consiguió escalar al nivel de los laboratorios estadounidenses. La fusión que ahora se anuncia parte del reconocimiento de que el modelo de actor nacional aislado no funciona en una industria donde el coste de entrenamiento de un modelo frontera supera ya los 500 millones de dólares por iteración, según estimaciones de Epoch AI.

Cohere aporta la tecnología y el equipo, con sede en Toronto y oficinas en Londres y San Francisco. La canadiense se ha especializado en modelos para empresa, lejos del consumo masivo de ChatGPT, y cerró 2025 con ingresos cercanos a los 100 millones de dólares según cobertura sectorial reciente de Reuters. Aleph Alpha pone la huella europea, los contratos con la administración alemana y, sobre todo, la entrada en el accionariado del grupo Schwarz.

El pulso es claro. Quien controle la capa de modelos en Europa decidirá las condiciones de uso de la IA en banca, sanidad, administración pública y retail durante los próximos diez años.

Lidl pasa de supermercado a infraestructura crítica de IA

El movimiento de Schwarz es el dato que más sorprende al mercado. El grupo alemán, con una facturación superior a los 175.000 millones de euros en su último ejercicio, lleva tres años invirtiendo en su división cloud Schwarz Digits, que opera centros de datos en Alemania bajo estándares de soberanía europea. La compañía ya prestaba servicio a SAP y a varias administraciones públicas. Ahora se convierte en el principal proveedor de cómputo de la nueva Cohere-Aleph Alpha en territorio europeo.

Esto coloca a Lidl, indirectamente, en la lista de actores que importan en IA continental. Suena raro al decirlo. Pero los números no mienten: Schwarz Digits ha levantado más de 2.000 millones de euros en inversión en infraestructura desde 2023, una cifra que ningún competidor europeo puro ha igualado.

La pregunta es si esa capacidad basta. Los hyperscalers estadounidenses —AWS, Microsoft Azure y Google Cloud— concentran cerca del 70% del cómputo de IA mundial según los últimos informes de Gartner, y mantienen una ventaja de inversión anual que se mide en decenas de miles de millones. Schwarz puede ofrecer soberanía. No puede ofrecer escala equivalente.

¿Qué se juega España en este nuevo eje franco-alemán-canadiense?

Observamos un patrón que se repite en cada gran movimiento europeo de tecnología: el eje se construye en Berlín y París, y Madrid llega a negociar condiciones cuando la mesa ya está puesta. La fusión Cohere-Aleph Alpha no incluye, de momento, ninguna participación industrial española relevante. Telefónica, que ha intentado posicionarse como actor en IA empresarial a través de su acuerdo con Microsoft y de los desarrollos de Telefónica Tech, no figura en los documentos preliminares de la operación. Indra, con su división Minsait, tampoco.

La fusión confirma que Europa solo tendrá un campeón de IA si renuncia a tener varios; España debe decidir si quiere ser cliente, socio industrial o espectador.

El antecedente reciente es ilustrativo. Cuando Mistral cerró su acuerdo con Microsoft en 2024 y luego con la administración francesa, las empresas españolas quedaron como compradoras de servicio, no como copropietarias del modelo. El riesgo de repetir ese papel secundario es real y económicamente costoso, porque condena al tejido empresarial nacional a pagar licencias en lugar de capturar valor en la cadena.

Hay matices, eso sí. El BSC de Barcelona desarrolla MarIA y ALIA, modelos abiertos en español con apoyo del Gobierno, y el ecosistema de empresas emergentes en torno a IA generativa ha crecido un 40% en el último año según datos de la asociación AMETIC. Son piezas valiosas. No suman, todavía, una posición negociadora frente a un bloque Cohere-Aleph Alpha-Schwarz con cómputo, modelos y clientes integrados.

Quedan abiertas dos incógnitas relevantes para los próximos meses. La primera es regulatoria: la Comisión Europea debe decidir si la operación encaja en el marco del Reglamento de Mercados Digitales o requiere notificación específica bajo el AI Act, cuya segunda fase entra en aplicación a lo largo de 2026. La segunda es financiera: la valoración conjunta de la nueva entidad, que fuentes del sector sitúan entre los 8.000 y los 10.000 millones de euros sin confirmación oficial, deberá validarse en una próxima ronda prevista para el segundo semestre. Ahí se sabrá si los inversores creen de verdad en la tesis europea o si la fusión es, sobre todo, un movimiento defensivo.

Robots que compiten… y ya no siempre pierden. Hay momentos en los que la tecnología deja de ser algo lejano, casi futurista, y se planta delante de ti como un espejo. Un espejo que no siempre gusta lo que refleja. Porque te enseña hasta dónde puede llegar… y, de paso, te obliga a preguntarte dónde estamos nosotros en todo eso.

En los últimos años, la robótica y la inteligencia artificial han avanzado a un ritmo que, siendo sinceros, cuesta seguir. Ya no hablamos de máquinas que imitan. Hablamos de máquinas que empiezan a superar. Y no en cualquier cosa, sino en uno de los terrenos más exigentes que existen: el deporte de élite. Ese lugar donde siempre pensamos que el cuerpo humano tenía la última palabra.

Pues ya no está tan claro.

Cuando la máquina corre… y gana

Hubo un momento reciente que lo cambió todo. En una media maratón en Beijing, un robot humanoide completó los 21 kilómetros en poco más de 50 minutos. Y claro, dicho así, puede sonar a dato curioso… hasta que haces la comparación.

El récord humano, en manos de Jacob Kiplimo, está en 57 minutos.

Sí, el robot llegó antes.

Y no fue lo único llamativo. Cerca del 40% de los robots que participaron en esa carrera lo hicieron sin intervención humana directa. Sin alguien corrigiendo cada paso. Sin control constante. Decidían, se adaptaban, avanzaban solos. Y aquí es donde, al menos a mí, me cambia la cara. Porque ya no es solo velocidad. Es autonomía.

Y cuando una máquina empieza a tomar decisiones en tiempo real… la conversación se pone interesante.

Aprender como nosotros

Otro caso que me parece casi más inquietante es el de Project Ace, desarrollado por Sony. Un brazo robótico que juega al tenis de mesa. Hasta ahí, nada nuevo.

Lo diferente es cómo aprende.

No sigue un guion cerrado. No repite lo que alguien le ha programado.

Aprende jugando.

Prueba, falla, corrige… y vuelve a intentarlo. Como haríamos tú o yo. Solo que con una diferencia clave: lo hace a una velocidad que da vértigo. En cuestión de tiempo, ha llegado a enfrentarse a jugadores profesionales… y ganarles.

Es curioso, porque te hace pensar: ¿qué pasaría si nosotros pudiéramos aprender así de rápido?

Precisión que roza lo imposible

Pero esto no va solo de correr o jugar al ping pong. En otros deportes, los robots están haciendo cosas que parecen sacadas de otro nivel.

En baloncesto, por ejemplo, han encestado desde más de 24 metros y encadenado miles de tiros libres sin fallar. Miles. Sin un solo error. Algo que, siendo honestos, ningún jugador humano podría mantener.

También destacan en disciplinas donde la precisión lo es todo: billar, bádminton, artes marciales… movimientos exactos, repetidos con una perfección casi milimétrica. Sin cansancio. Sin dudas. Sin ese pequeño temblor que a veces tenemos cuando la presión aprieta.

Y luego está el movimiento en sí. Saltos, parkour, coordinación… como si el cuerpo, al volverse mecánico, hubiera eliminado ese margen de error que siempre nos acompaña.

Cuando fallan… y casi parecen humanos

Pero no todo es perfección. Y, curiosamente, eso es lo que más llama la atención.

Porque también fallan.

Se caen. Tropiezan. Calculan mal. Y en esos momentos casi parece que la máquina se humaniza. Como si recordara que todavía está aprendiendo.

Y quizá ahí está la clave. Porque, aunque su evolución es constante y cada vez más rápida, hay algo que nos sigue diferenciando: la forma en la que vivimos el error. Para nosotros, fallar pesa. Para ellos, es solo un dato más que procesar.

Incluso en algo tan simple como celebrar. Nosotros gritamos, saltamos, levantamos los brazos. Ellos… ejecutan una respuesta programada. Una celebración sin emoción, pero perfectamente medida.

Más allá del deporte

Todo esto va mucho más allá del deporte. Es solo el principio.

Porque si ya son capaces de superar límites físicos en un entorno tan exigente, la pregunta surge sola: ¿qué pasará en otros ámbitos? ¿Dónde está realmente el techo?

No sé si estamos al principio de algo grande o ya metidos de lleno sin darnos cuenta. Pero hay algo que sí parece claro: los límites están cambiando.

Y esta vez, no somos nosotros quienes los estamos empujando.

La sucesión de Tim Cook al frente de Apple apunta a un giro estratégico hacia el hardware en plena travesía de la compañía por su mayor rezago en inteligencia artificial. El elegido, según adelantó Bloomberg y han confirmado distintos medios estadounidenses, es John Ternus, vicepresidente sénior de ingeniería de hardware. Una decisión que dice mucho sobre cómo lee Cupertino el momento del mercado.

Claves de la operación

• Ternus llega con perfil de ingeniero puro. Su carrera en Apple desde 2001 ha estado ligada al iPad, al iPhone y al desarrollo de los chips propios de la serie M, pieza clave del margen bruto del grupo.
• Apple cotiza presionada por su atraso en IA. La acción ha tenido un comportamiento más débil que la del resto de las llamadas Magnificent Seven en los últimos doce meses, con Siri retrasada y Apple Intelligence sin haber convencido al mercado.
• El relevo redefine la guerra competitiva. Frente a Microsoft, Google y Meta, que han apostado por software e infraestructura de IA, Apple dobla la apuesta por el dispositivo como diferencial. Una posición incómoda en Bruselas, donde la Digital Markets Act sigue apretando al ecosistema iOS.

El pulso por la narrativa de la IA llega tarde a Cupertino

Analizamos la elección de Ternus como una señal explícita. Apple no va a competir con OpenAI ni con Anthropic en el terreno del modelo fundacional. Va a competir donde sabe ganar: en el silicio, en el ensamblaje, en la integración vertical entre chip, sistema operativo y aplicación. La compañía vuelve a definirse como fabricante de dispositivos premium, no como proveedor de servicios de IA generativa.

El contexto financiero ayuda a entender el movimiento. Apple cerró su último ejercicio fiscal con ingresos por encima de los 391.000 millones de dólares, según los resultados oficiales publicados por la compañía, con la división de servicios marcando récord pero con un iPhone que crece a un dígito bajo. Y ahí está el matiz. Sin un nuevo ciclo de hardware potente, el motor del grupo se ralentiza.

Ternus es responsable directo de los chips de la serie M, los procesadores propios que sustituyeron a Intel en el Mac y que han disparado los márgenes del segmento. El silicio propio aporta entre 8 y 10 puntos de margen frente a comprar a terceros, según estimaciones recurrentes de analistas como Ming-Chi Kuo. Apostar por un ingeniero de hardware en el sillón principal es apostar por seguir engordando ese diferencial.

¿Qué se juega Apple frente a Samsung, Xiaomi y la presión europea?

El mercado smartphone global lleva tres años de estancamiento. IDC sitúa los envíos de 2025 en torno a 1.240 millones de unidades, lejos del pico de 2017. En ese contexto, la batalla ya no es de volumen sino de margen y de ticket medio. Apple captura más del 80% del beneficio operativo del sector con una cuota de unidades cercana al 18%, según los últimos datos de Counterpoint Research.

Ternus hereda la responsabilidad de mantener esa anomalía. La presión llega por dos flancos. Por arriba, Samsung está apretando con su gama Galaxy S25 Ultra y un despliegue de Galaxy AI bastante más visible que Apple Intelligence. Por abajo, Xiaomi y Huawei recuperan terreno en China, donde Apple lleva varios trimestres perdiendo cuota.

A esto se suma Bruselas. La Comisión Europea ya impuso a Apple una multa de 1.800 millones de euros en 2024 por prácticas anticompetitivas en streaming musical, y mantiene abiertos varios expedientes bajo la DMA. El nuevo CEO asume el pulso regulatorio europeo en su momento más tenso, con la App Store obligada a abrirse a tiendas alternativas en la UE y un escrutinio creciente sobre el negocio de servicios.

El mercado no se lo ha creído del todo. La acción cotiza con un descuento relativo frente al resto de grandes tecnológicas estadounidenses, y los fondos llevan meses preguntándose si Apple necesita una adquisición transformadora en IA. Perplexity ha sonado. También algún laboratorio menor. Nada se ha materializado.

Lectura para España: el ecosistema Apple y el efecto sobre la cadena de proveedores

En esta redacción entendemos que el relevo tiene lecturas concretas para el mercado español, aunque indirectas. Apple no cotiza en el IBEX 35, pero su estrategia condiciona a varios actores del Mercado Continuo y al ecosistema de distribución. El Corte Inglés, MediaMarkt y los operadores Telefónica, Vodafone y Orange dependen del ciclo de iPhone para sostener su negocio de terminales premium. Un giro hacia hardware más potente, con ciclos de renovación más cortos, beneficia el modelo de financiación a 24 meses que estos actores usan como gancho.

El paralelismo con casos del IBEX es ilustrativo. Cuando Indra apostó hace un lustro por reforzar su división de Defensa frente al consumo público, su perfil pasó de empresa de servicios IT a contratista industrial, y el mercado tardó varios trimestres en revalorar la acción. Apple afronta una transición conceptualmente similar: pasar de ser percibida como plataforma de servicios a reafirmarse como fabricante industrial de tecnología de consumo. El múltiplo al que cotiza puede resentirse en el corto plazo si los inversores prefieren la narrativa pura de IA que ofrecen Microsoft o Nvidia.

Quedan riesgos evidentes. Ternus no es una figura pública construida, a diferencia de Cook. Su capacidad para gestionar la relación con Wall Street, con los reguladores europeos y con un Donald Trump que ya ha amenazado con aranceles a la producción asiática está por demostrar. La dependencia de Foxconn y de la cadena china sigue siendo el talón de Aquiles operativo del grupo, y los planes de diversificación hacia India y Vietnam avanzan más lento de lo anunciado.

El próximo hito que conviene marcar en el calendario es la presentación de resultados del tercer trimestre fiscal, prevista para finales de julio. Será la primera ocasión para que el mercado ponga precio a la nueva era. Hasta entonces, conviene mirar el dato con calma.

El aplazamiento del modelo DeepSeek V4 marca un giro estratégico hacia los chips chinos y refuerza la tesis del desacoplamiento tecnológico entre Washington y Pekín. La compañía retrasa su gran lanzamiento para optimizar el modelo sobre semiconductores domésticos, según una cuenta afiliada a la cadena estatal CCTV citada por Bloomberg. La decisión sacude al mercado de IA y al consenso sobre el dominio de Nvidia en aceleradores.

Claves de la operación

• Aplazamiento estratégico, no técnico. DeepSeek retrasa V4 para garantizar compatibilidad con la nueva generación de aceleradores chinos, en lugar de optimizar primero para hardware de Nvidia.
• Golpe directo a la narrativa de Nvidia en China. Si los grandes laboratorios de IA chinos migran a silicio doméstico, la pérdida de cuota en el segundo mercado mundial se vuelve estructural.
• Aceleración del desacoplamiento tecnológico. El movimiento traslada la guerra de chips desde la política comercial al diseño mismo de los modelos, con implicaciones para Europa y para la regulación española de IA.

Por qué el retraso de V4 es una señal política, no solo industrial

La lectura inmediata es técnica: DeepSeek necesita más tiempo para que su próximo modelo de gran escala rinda sobre el ecosistema de chips chinos. Pero el subtexto es otro. Que la noticia se filtre a través de una cuenta vinculada a CCTV, el principal altavoz mediático del Estado, sugiere que Pekín quiere que el mercado lea el aplazamiento como un acto de soberanía industrial, no como un contratiempo de ingeniería.

Hablamos del laboratorio que el año pasado puso en jaque la valoración de medio Silicon Valley con su modelo R1, capaz de igualar a los grandes de OpenAI y Anthropic con una fracción del coste de entrenamiento. El propio episodio R1 borró cerca de 600.000 millones de capitalización a Nvidia en una sola sesión. Aquella vez fue por eficiencia algorítmica. Esta vez, por hardware.

Observamos que el mensaje hacia el mercado es deliberado. China quiere demostrar que sus campeones de IA pueden competir sin depender del catálogo recortado que Nvidia tiene autorización para venderles. Los H20, los chips diseñados específicamente para sortear los controles de exportación estadounidenses, dejan de ser la única vía.

El pulso por el mercado chino de aceleradores se reabre

Huawei, con su línea Ascend, y Cambricon, cotizada en Shanghái, son las dos beneficiarias naturales del giro. La acción de Cambricon ha multiplicado su valor varias veces en los últimos doce meses al calor de cada anuncio de adopción doméstica. Si DeepSeek certifica que V4 corre de forma competitiva sobre silicio chino, abre la puerta a que Alibaba, Tencent y ByteDance aceleren la transición ya iniciada.

Para Nvidia el problema es de magnitud. China representó cerca del 13% de sus ingresos en el último ejercicio fiscal, según los resultados publicados ante la SEC. La compañía ya descontó parte de ese mercado tras los sucesivos paquetes de controles de exportación. Pero la hipótesis que sostenía la cotización era que el mercado chino seguiría comprando lo que pudiera comprar. Si los grandes clientes prefieren esperar a hardware doméstico antes que adquirir versiones recortadas, esa hipótesis salta.

El mercado no se lo ha creído del todo. Los chips chinos siguen lejos en rendimiento bruto y, sobre todo, en la pila de software CUDA, el verdadero foso defensivo de Nvidia. Pero los números no mienten: cada generación reduce la brecha.

Qué se juega Europa, y qué mira España desde la barrera

El movimiento llega en un momento incómodo para la Unión Europea. Bruselas ultima la implementación operativa del Reglamento de IA, con obligaciones reforzadas para modelos de propósito general que entrarán en vigor a lo largo del próximo ejercicio. El bloque carece de un campeón propio en aceleradores y depende casi por completo del eje Nvidia-TSMC. La fragmentación EEUU-China en dos pilas tecnológicas paralelas deja a Europa pagando peajes en ambas.

En España la conversación tiene su propio matiz. El Gobierno apostó por atraer capacidad de cómputo con el proyecto del superordenador MareNostrum 5 en Barcelona y con compromisos públicos en torno a la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Pero la base instalada sigue siendo, abrumadoramente, hardware estadounidense. Telefónica Tech, Indra y las grandes consultoras españolas que vertebran el negocio de IA empresarial trabajan sobre esa infraestructura. Comparado con las apuestas europeas en cuántica o ciberseguridad — donde Indra sí compite con Thales o Leonardo —, en aceleradores de IA Europa juega fuera.

Aquí está el matiz incómodo. Si DeepSeek logra que V4 rinda razonablemente sobre Ascend o Cambricon, el modelo de negocio de los grandes proveedores cloud españoles — que revenden capacidad sobre GPU de Nvidia — empieza a tener un competidor con costes potencialmente menores al otro lado de Eurasia. Los modelos de DeepSeek están disponibles en versión abierta. Cualquier integrador puede desplegarlos localmente.

La incógnita real es si el aplazamiento responde a una capacidad madura o a una imposición política con coste técnico. Los próximos benchmarks del modelo, cuando llegue, dirán si el desacoplamiento es viable o si China paga el precio en rendimiento. La cita está en el calendario: la presentación oficial de V4 marcará el siguiente capítulo del pulso por la IA.