El actor chino de 33 años de edad Jin Ze fue encontrado muerto al interior de su residencia privada ubicada en Hangzhou según confirmó su agencia, Shengshi Guangnian Culture mediante un comunicado recogido por los medios locales

Hasta el momento se desconocen las causas de su fallecimiento por lo que se espera que en las próximas horas estas puedan ser reveladas. 

De acuerdo con los medios locales chinos tras haberse confirmado su fallecemiento usuarios en redes sociales, principalmente a través de la plataforma de Weibo, afirmaron que el actor Jin Ze se encontraba bajo mucha presión laboral, sin embargo esto no pudo ser respaldado de forma oficial. 

En ese sentido, tras lo expresado los seguidores del actor han optado por no especular sobre la verdadera razón de su muerte y han pedido que su memoria sea respetada. 

Jin Ze comenzó en la industria como modelo, estudió en el Instituto de Tecnología de la Moda de Pekín. Es reconocido por haber participado en la Semana de la Moda masculina en Milán, Italia, y su participación le valió una nominación a Mejor Modelo Profesional del año. 

Posteriormente, en 2020, saltó a la fama como actor tras haber protagonizado al segundo personaje principal en el drama chino “Forget You, Remember Love” donde conquistó el corazón de sus fanáticos. 

Su último proyecto, “Waiting for The Flowers to Bloom, Waiting for You to Return” —que aún no se ha estrenado— según las estimaciones nacionales han alcanzado los 1.48 millones de pedidos anticipados.

La carrera de la inteligencia artificial está haciendo que las grandes tecnológicas dilapiden enormes sumas de dinero para tener la mejor IA, la que más gente usa y sobre todo, la que más dinero genera (tres conceptos que ni mucho menos son lo mismo y sino que se lo digan a Google). Según datos de Goldman Sachs, las big tech y sus proveedores de infraestructura tienen en su hoja de ruta gastar más de un billón de dólares en chips, centros de datos y software. La pregunta del millón es: ¿hay retorno tras esa inversión?

El CEO de OpenAI, una de las empresas en la lucha y desde luego, una de las más interesadas (no tiene el músculo de veteranas como Google, Meta o Microsoft), ya lo ha reconocido en una entrevista para CNBC: es absolutamente normal preocuparse por ese gasto en IA ante el despilfarro y la incertidumbre de cuándo obtendrán su recompensa (si es que llega).

Las declaraciones de Sam Altman. Preguntado sobre las dudas que genera la IA, respondió sin rodeos que es “la crítica más justa que se le puede hacer a la IA en este momento”. Y añadió: “Sé que están pasando cosas grandes, pero sé que hay muchísimo desperdicio.” También puso sobre la mesa las dos preguntas que se hacen las empresas que adoptan la IA en sus procesos: cuánto tiempo tienen que esperar para que este cambio se note en sus ingresos y cuánto para que los costes estén bajo control. Spoiler: atendiendo a los últimos movimientos de Uber y de Microsoft, dos empresas exitosas con todas las letras, la cosa pinta mal.

Lo más interesante de ese alarde de honestidad es de dónde provienen. Altman es la persona que más dinero ha captado para financiar OpenAI, una de las empresas líderes del sector de la IA pero también una de las recién llegadas, todo un bebé en comparación con míticas que llevan décadas dominando la tecnología. Que Altman hable de desperdicio es un antes y un después en el discurso de la industria. 

Por qué es importante. Hasta ahora, el ROI de la IA ha sido un concepto en boca de analistas escépticos, economistas y personas descreídas de este boom que apuntan directamente a una burbuja a punto de explotar. Pero Altman lo ha integrado en su discurso corporativo y eso supone un cambio de paradigma: ya no es una posición crítica desde fuera del sector, es que la empresa más influyente lo verbaliza ante usuarios e inversores. 

Como adelantábamos en la intro, Goldman Sachs ya se planteó esta misma cuestión allá por 2024 con su “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?”. El economista y premio Nobel en 2024 Daron Acemoglu del MIT publicó un estudio llamado “The Simple Macroeconomics of AI” donde estimaba que el impacto real de la IA en la productividad económica en la próxima década sería irrisorio (especialmente si tenemos en cuenta los discursos y las inversiones) de apenas un 0,5%.

Contexto. Que en esta fase de expansión y entrenamiento de la IA no es rentable no es ningún secreto, pero este es un problema tanto económico como técnico. Con datos en la mano, hay razones para preocuparse. Este informe reciente de Cast AI recoge el análisis de 23.000 clústers de computación, desvelando que la utilización media de GPUs es solo del 5%. Es decir, el 95% del hardware más caro y avanzado del mercado (esas cotizadísimas gráficas de NVIDIA) está operando muy por debajo de su capacidad. 

Parte de la explicación está en el FOMO: explica Venture Beat que hay muchas empresas adquiriendo chips de IA no porque los necesiten ahora mismo, sino por miedo a quedarse sin ellas en el futuro. El fenómeno no es nuevo, ya lo vimos durante la pandemia con los semiconductores (y a escala doméstica, con el papel higiénico).

Hay alguien que sale ganando. En esta historia de empresas invirtiendo para ganar la carrera de la IA y otras empresas adoptándola para modernizarse hay alguien que está ganando desde el primer minuto: NVIDIA factura igual si sus chips trabajan al 5% o al 100%. Y está batiendo todos sus récords. En 2024 registró ingresos de 60.900 millones de dólares (un 126% más que el año anterior) gracias a esa demanda desmesurada de los centros de datos. 

Los grandes proveedores de la nube, la santístima trinidad compuesta por Amazon, Microsoft y Google (los tres copan un 70% del mercado, según datos de Synergy) facturan igual independientemente de si el cliente está logrando resultados. Según Synergy Research Group, el mercado global de infraestructura cloud superó los 330.000 millones de dólares en 2024. El problema de fondo son los incentivos: quienes más peso tienen en el ritmo de inversión de la IA son precisamente los que menos pierden, de ahí que nadie esté tomando medidas contra el desperdicio. 

Sí, pero. Hacer una lectura catastrofista de las declaraciones de Altman sería un error y de hecho, el propio CEO de OpenAI mostró su confianza “la industria lo resolverá rápido”. Al fin y al cabo, en esa fase inicial es normal incurrir en pérdidas y sino, que se lo digan a Netflix con el streaming. El desperdicio actual puede ser simplemente el coste de montar una infraestructura cuyo valor se rentabilizará más tarde. Hasta el informe de Goldman Sachs reconoce que las burbujas tardan en estallar, lo que significa que hay margen para que la IA cumpla sus promesas. Eso sí, buena parte del gasto de la inteligencia artificial actual está vinculada a GPUs con arquitecturas determinadas que podrían quedarse obsoletas ante modelos más eficientes o arquitecturas determinadas.

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Portada | TechCrunch (CC BY 2.0) y Giorgio Trovato

En la sociedad hay un debate bastante bien asentado en torno a cómo afectan las redes sociales a la salud mental de los más jóvenes e incluso se debate acerca de las posibles consecuencias que tienen, llegando a plantear límites muy claros para acceder a ellas. Sin embargo, mientras el foco estaba puesto en los algoritmos de recomendación de TikTok o Instagram, una nueva tendencia ha estado creciendo en silencio en las pantallas de millones de adolescentes: el uso de la IA generativa como terapeuta. 

Nuevas terapias. Aquí, una investigación liderada por la RAND Corporation ha puesto sobre la mesa la magnitud de este fenómeno al analizar una muestra de 1.058 jóvenes de entre 12 y 21 años. Y las cifras dibujan un panorama bastante revelador al apuntar que el 13,1% de los adolescentes y adultos jóvenes utiliza inteligencia artificial generativa para obtener consejos sobre su salud mental. 

Pero lo más preocupante es que este porcentaje se dispara hasta el 22,2% si nos fijamos exclusivamente en el grupo de mayor edad, es decir, de los 18 a los 21 años. Y aunque pueda defenderse como algo puntual, la realidad es que el 65,5 de estos usuarios acude a la IA con una frecuencia mensual o incluso mayor. 

¿Funciona? Lo más llamativo que hemos sacado de este estudio no es solo que los jóvenes consideran la IA como un psicólogo, sino que los que acuden salen bastante contentos, puesto que un 92,7% de los usuarios afirmó que los consejos proporcionados por la IA les resultaron útiles.

Y entre las razones que esgrimen para su satisfacción destaca sobre todo la posibilidad de recurrir en cualquier momento a sus ‘servicios’, la ausencia de barreras económicas y, sobre todo, la sensación de privacidad y falta de juicio humano. Todo esto unido está convirtiendo a los grandes modelos de IA en la primera línea de contención emocional para la generación Z. 

La otra cara de la moneda. Que una herramienta sea percibida como útil por el usuario no significa que sea clínicamente segura, porque la intersección entre la tecnología generativa y la psiquiatría es un terreno minado, y las principales instituciones médicas ya están levantando la mano.

En verano de 2025, la American Psychological Association emitió una advertencia oficial sobre los riesgos de depender de la IA para el diagnóstico o el tratamiento de trastornos mentales. Entre las razones que esgrimen, se destaca que los modelos de lenguaje están diseñados para predecir la siguiente palabra más probable y sonar empáticos y convincentes, pero carecen de comprensión real, contexto clínico y capacidad para gestionar crisis severas.

La seguridad. A este aviso se suma el demoledor contexto aportado por investigadores de la Universidad de Stanford, quienes también en 2025 evaluaron las respuestas de varios chatbots ante consultas sobre salud mental. Su conclusión fue preocupante al ver que en 1 de cada 5 casos, la inteligencia artificial proporcionó consejos que resultaban inseguros o inapropiados para la situación del usuario.

Un auténtico reto. Ahora mismo nos encontramos en un punto de inflexión donde la IA está llenando un vacío enorme en un sistema de salud mental que, a nivel global, se encuentra colapsado y es inaccesible para una gran parte de la población joven. Y además, prohibir o bloquear el acceso a estas herramientas no parece una solución realista frente a millones de usuarios que ya las han integrado en su rutina de bienestar emocional.

Es por ello que el verdadero desafío para las tecnológicas y las agencias de salud es doble: por un lado, mejorar las barreras de seguridad de los modelos para que deriven a los usuarios a los servicios de emergencia humana cuando sea necesario. 

Imágenes | Daria Nepriakhina 🇺🇦 

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