Arabia Saudita imaginó un futuro casi distópico basado en estaciones de esquí futuristas, rascacielos lineales de 170 km e islas paradisiacas para millonarios. La realidad ha obligado a las autoridades sauditas a despertar de su ensoñación y afrontar graves sobrecostes en la construcción de sus proyectos faraónicos y falta de presupuesto para cubrirlos.

El Financial Times destapa en un artículo que un informe interno en el que los auditores proponen recortar el proyecto de NEOM a la mitad, reutilizando lo que ya se ha construido, pero reorientando sus objetivos y, sobre todo, sus presupuestos. No obstante, ese recorte viene condicionado por los compromisos que ya ha adoptado Riad, organizando la Exposición Mundial de 2030 y el Mundial de fútbol de 2034.

El petróleo no da tregua: hay que recortar. Según fuentes del Financial Times, la auditoría del proyecto que está a punto de concluir no dejan margen de maniobra y obliga al príncipe heredero saudí Mohammed bin Salman a replantear el proyecto NEOM aplicando nuevos recortes y cambios en los planes de construcción a un proyecto “mucho más pequeño”.

El motivo del recorte lo encontramos en los precios del petróleo, que no se han recuperado de su tendencia a la baja, dañando seriamente la solvencia del Fondo de Inversión Pública saudí de casi 1 billón de dólares que financia NEOM. Con un fondo que no crece al ritmo que solía hacerlo y unas inversiones gigantescas, el príncipe Mohammed se ha visto obligado a reducir las expectativas y conseguir una rentabilidad a corto plazo de lo que ya se ha construido.

Poner los pies en el suelo. El proyecto NEOM nació en 2017 como el buque insignia para transformar la economía saudí, pasando de un modelo centrado en la explotación de los recursos de gas natural y petróleo a uno basado en la atracción de inversiones, turismo y energía renovable. NEOM consistía en distintos proyectos de gran presupuesto para construir infraestructuras en un territorio del tamaño de Bélgica en la costa del Mar Rojo.

The Line, la joya de la corona, prometía una ciudad lineal de 170 kilómetros de largo flanqueada por dos edificios de 500 metros de alto, sin coches ni calles, y alimentada al 100% por energía renovable. Se calculaba que para 2030 este proyecto albergaría 1,5 millones de personas, con un coste aproximado de 500.000 millones de dólares. En 2024, la primera fase de The Line ya sufrió un importante tijeretazo rebajando su longitud a 2,4 kilómetros.

The Line iba a ser una ciudad, ahora vivirán tus datos. Fuentes del FT señalan que Riad admite por fin los fallos de diseño inicial, priorizando lo que ya se ha construido. Así, The Line, pasaría de ser una futurista megalópolis, a reaprovechar sus cimientos para convertirse en un hub de centros de datos para meter a Arabia Saudita en la carrera de la IA.

Este giro refleja un cambio de estrategia orientado a conseguir metas más concretas y que aporten un retorno a corto plazo del capital invertido, dejando atrás la visión de rascacielos infinitos en el desierto. Otros recortes ya anunciados incluyen 8.000 millones de dólares menos del Fondo de Inversión Pública para los cinco megaproyectos principales, lo que representa un 12,4% de su valoración total.

Una estación de esquí en el desierto. Los recortes también afectan seriamente a la construcción de Trojena, la estación de esquí futurista que iba a servir de sede para los Juegos de Invierno de Asia de 2029. Sin embargo, el Consejo Olímpico de Asia, que organiza este evento deportivo, ha anunciado en un comunicado “confirmando el aplazamiento de la edición de 2029 a una fecha posterior que se anunciará a su debido tiempo debido tiempo”, y que los expertos vinculan directamente a los recortes en su presupuesto.

Según publicaba Bloomberg, el proyecto estaba inicialmente presupuestado en unos 19.000 millones de dólares e iba a ofrecer 30 km de pistas de esquí que discurrían sobre el tejado de la propia estación y de distintos hoteles de lujo, en una zona desértica con escasas nevadas durante el año, lo cual sumaba un reto añadido para mantener en condiciones la nieve artificial necesaria para el funcionamiento de la estación.

Este primer aplazamiento siembra la incertidumbre sobre el futuro de otras competiciones a las que ya se ha comprometido como el estadio de fútbol que iba a construirse en la azotea de The Line.

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Imagen | NEOM

EFE.- La alta demanda por los conciertos de BTS en la Ciudad de México dejó fuera a casi 94% de los interesados, ya que 2.1 millones de usuarios intentaron comprar boletos, pero sólo había 136 mil 400 entradas disponibles —un 6.4% de la demanda—, según informó este lunes la boletera Ticketmaster.

En un comunicado, Ticketmaster indicó que la venta de boletos para los tres conciertos de BTS en México registró “una demanda sin precedentes”, pues más de 2.1 millones de usuarios ingresaron a la plataforma en busca de entradas, y durante las preventas y la venta general hubo un pico de más 1.1 millones de personas en la fila virtual.

“Esta demanda contrastó con una disponibilidad total de 136 mil 400 boletos, correspondiente a tres fechas, definidas previamente por el artista, su equipo y el promotor de la gira, de acuerdo con la configuración del escenario y la capacidad del recinto”, precisó la boletera.

La empresa explicó que esta “diferencia estructural” entre el número de interesados y los boletos disponibles impidió satisfacer la totalidad de la demanda.

Al reconocer la “enorme expectativa” generada por un tour de la magnitud de BTS y su relevancia para la comunidad de fans, Ticketmaster destacó la importancia de compartir información “clara y puntual” ante las “dudas y frustración” que han surgido.

La boletera asegura que no aplica precios dinámicos ni algoritmos durante la venta, y que los costos de los boletos —definidos por el artista, su equipo y el promotor— se mantuvieron sin cambios durante todo el proceso.

También precisó que no se emitieron boletos físicos y que la venta se realizó únicamente a través de los canales digitales oficiales de Ticketmaster México, con mecanismos de control y seguridad en cada compra.

Además, Ticketmaster rechazó  la reventa ilegal, al señalar que perjudica a los fans, distorsiona el acceso equitativo a los boletos y genera riesgos económicos y de certeza para el público.

“Es importante aclarar que algunas plataformas de reventa permiten publicaciones especulativas, es decir, listados de boletos sobre los que la plataforma no verifica su existencia, y pueden poner boletos a la venta que aún no han sido adquiridos; y ninguna de estas plataformas está vinculada ni tiene acceso a los sistemas de Ticketmaster ni a la venta primaria”, apuntó la empresa.

La llegada de BTS, una de las agrupaciones más influyentes del k-pop mundial, ha generado una de las mayores expectativas musicales en la historia reciente del país, con tres fechas programadas para el 7, 9 y 10 de mayo de 2026 en el Estadio GNP Seguros, en la capital mexicana.

El fenómeno musical escaló a la diplomacia cuando, en un hecho sin precedentes, la presidenta mexicana reveló este lunes que envió una nota diplomática al presidente de Corea del Sur, Lee Jae-myung, para solicitar su intervención y facilitar que BTS realice más conciertos en México o se habiliten alternativas como pantallas masivas. 

Hay días en los que da la sensación de que abrimos el móvil y el tablero vuelve a cambiar. Desde que ChatGPT irrumpió en noviembre de 2022, la carrera de la inteligencia artificial no ha dejado de acelerarse, y cada pocas semanas aparece un nuevo modelo que promete empujar un poco más el listón. A veces es una actualización, otras es un “flagship” con un apellido distinto, pero el patrón se repite: más potencia, más ambición y un relato cada vez más global. En ese contexto, China está ganando visibilidad de forma cada vez más evidente, y el nombre que ahora se cuela en la conversación es Qwen3-Max-Thinking, la propuesta de Alibaba con la que quiere jugar en la misma liga que las grandes referencias del momento.

A primera vista, Qwen3-Max-Thinking podría parecer otro nombre más en la lista interminable de modelos. Pero aquí hay un matiz relevante: lo presenta como su modelo estrella para tareas de razonamiento, y lo coloca explícitamente en la misma conversación que Gemini 3 Pro. La compañía asegura que ha escalado parámetros y ha invertido recursos de computación en refuerzo para mejorar varias dimensiones a la vez, desde conocimiento factual y razonamiento complejo hasta seguimiento de instrucciones, alineamiento con preferencias humanas y capacidades de agente. Dicho de otro modo: no está vendiendo solo potencia bruta, sino una forma de “pensar” mejor.

Lo que los benchmarks enseñan

Para aterrizar esa promesa, lo más útil es mirar la tabla comparativa que tenemos entre manos, con 19 benchmarks y un recuento directo: Gemini 3 Pro lidera en 11, Qwen3-Max-Thinking lo hace en 8. Este dato, por sí solo, no decide “quién es mejor”, pero sí ayuda a entender el tipo de pulso que plantea Alibaba cuando lo enfrenta a Google. Aquí merece la pena ser muy literal con lo que estamos midiendo: cada benchmark se centra en una habilidad concreta, desde conocimiento general hasta programación, uso de herramientas, seguimiento de instrucciones o análisis de contexto largo.

Si buscamos el punto donde Qwen3-Max-Thinking aprieta de verdad, hay uno que destaca por encima del resto: el seguimiento de instrucciones y la alineación con lo que los humanos prefieren en una conversación. En Arena-Hard v2, Qwen se impone con 90,2 frente a 81,7 de Gemini, que es la mayor diferencia a su favor en toda la tabla (8,5 puntos arriba). No es un matiz menor, porque este tipo de benchmark no premia solo el “acierto” técnico, sino el resultado final que una persona considera más útil al comparar respuestas a ciegas. A eso se suma IFBench, donde Qwen gana por la mínima (70,9 frente a 70,4). Traducido a la vida real: cuando el usuario no formula una instrucción perfecta, cuando el encargo tiene ambigüedad o exige interpretar intención, Qwen parece más orientado a clavar lo que se le pide y a hacerlo de una forma que se siente natural.

El otro terreno donde Qwen sostiene su narrativa de “modelo pensante” es el razonamiento matemático y la resolución lógica de problemas. En HMMT, tanto en la edición de noviembre de 2025 como en la de febrero de 2025, Qwen queda por delante (94,7 frente a 93,3 y 98,0 frente a 97,5, respectivamente). Y en IMOAnswerBench también gana, aunque por un margen mínimo: 83,9 frente a 83,3. Estos números no sugieren una paliza, pero sí un patrón consistente: cuando el problema exige varios pasos de lógica y no se resuelve solo con memoria o con una respuesta bonita, Qwen tiende a sacar ventaja.

A estas mejoras Alibaba les añade un componente que ya se está convirtiendo en el nuevo estándar: que el modelo no se quede en el texto, sino que pueda actuar. En su presentación, la compañía habla de un uso adaptativo de herramientas que permite recuperar información bajo demanda e invocar un intérprete de código. Y en los benchmarks también aparece esa orientación: en HLE (w/ tools), Qwen se impone con 49,8 frente a 45,8 de Gemini, lo que sugiere una mejor capacidad para desenvolverse cuando el modelo puede apoyarse en herramientas externas. Aquí el cambio de fondo es importante: ya no es solo “qué responde”, sino cómo investiga, cómo decide qué herramienta utilizar y cómo sintetiza lo que encuentra.

Hay una parte de esta comparación donde Gemini 3 Pro se siente más “ingeniero” que “conversador”, y es precisamente donde muchos usuarios profesionales ponen el foco. El modelo de Google gana en MMLU-Pro y MMLU-Redux, dos pruebas muy asociadas a conocimiento general, y también en GPQA y HLE, que en esta tabla aparecen como benchmarks exigentes de evaluación y preguntas complejas. En código, Gemini se impone en LiveCodeBench v6 y también en SWE Verified, lo que refuerza la idea de que, para tareas de programación, sigue siendo una apuesta muy sólida. A eso se suma AA-LCR, donde lidera en análisis de documentos largos.

La letra pequeña se esconde más allá del precio

Llegados a este punto, hay una pregunta que pesa tanto como cualquier benchmark: cuánto cuesta usar estos modelos en serio. En precios estándar por 1M de tokens, el contraste es claro. En Gemini 3 Pro, la entrada se mueve entre 2 y 4 dólares según el tramo de tokens de entrada, mientras que en Qwen3-Max el input figura en 1,2 dólares. Pero la diferencia más importante aparece en la salida, que es donde se paga el “pensamiento” del modelo: Gemini marca 12 a 18 dólares frente a los 6 dólares de Qwen. Traducido en proporciones, en uso estándar Gemini es aproximadamente 1,67 veces más caro en entrada y 2 veces en salida en el tramo habitual. Si el tramo supera los 200.000 tokens de entrada, la distancia sube a 3,33 veces en entrada y 3 veces en salida.

Y aquí llegamos a la parte que suele quedar fuera de la conversación cuando todo se centra en potencia y precio: qué pasa con tus datos cuando usas el modelo, y bajo qué reglas. En el caso de Qwen, hay que separar claramente dos mundos. Por un lado está el chat web de consumo, cuyos términos contemplan el uso y almacenamiento del “contenido de Usuario” para desarrollar y mejorar tecnologías de IA, incluyendo contenido desidentificado, y la posibilidad de procesarlo para nuevos productos y servicios. Además, al menos en nuestra revisión, no hemos encontrado un control claro o una opción visible que permita desactivar ese uso. Por otra parte, en el material revisado no aparece una referencia explícita a la UE ni al RGPD. En su política de privacidad, Alibaba advierte de transferencias internacionales de datos y señala que el servicio se presta generalmente desde Singapur y que los datos suelen procesarse en Singapur, Indonesia y o China.

Alibaba, eso sí, introduce matices importantes. El entorno profesional Alibaba Cloud asegura que no usa los datos para entrenamiento y que cifra la información con AES-256. También explica que el tratamiento de las conversaciones cambia según el tipo de uso: en llamadas directas por API no se guardan, mientras que en otros modos sí puede conservarse historial para mejorar la experiencia. Google introduce un matiz comparable: con Gemini API de pago, los prompts y respuestas no se usan para entrenar modelos y se tratan como confidenciales. A ese marco debemos señalar otro elemento de contexto: la Ley de Inteligencia Nacional china, en su artículo 7, establece que organizaciones y ciudadanos deben, conforme a la ley, “apoyar, asistir y cooperar” con el trabajo de inteligencia nacional, manteniendo además el secreto sobre lo conocido, una obligación legal que ha generado preocupaciones en la Unión Europea y en otras partes del mundo.

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