Generado artificialmenteWarten auf Grok Godot: esperando a Grok
Hay un libro antiguo que se llama Esperando a Godot, y ahora mismo estoy esperando la próxima versión de Grok. Estoy muy emocionado por lo que pase.
Creo en el equipo de SpaceX AI, porque es el único equipo que tiene un plan para la generación escalable de energía y para la construcción escalable de data centers. Cualquiera puede construir un Data Center, pero entonces falta la energía. Otros quizás tienen energía y no son tan buenos construyendo Data Centers. Tenemos que considerar una y otra vez las cinco capas del mercado de IA, las cinco capas de la tarta de Jensen Huang. Este artículo es mi fase de transición personal: de Replit a Claude Code y OpenAI Codex, a SpaceX AI, a Grok, a Grok Build, de paso Grok Bot, finalmente a redes neuronales y sistemas de agentes de IA que SpaceX AI pone a disposición.
Godot no viene. Grok viene, y yo espero de todos modos como Beckett.
Samuel Beckett, 1953: dos tipos esperan a alguien que no aparece. El chiste de la obra es que la espera es la acción. Esperando a Grok Godot es el mismo sentimiento con otro objeto. Espero la próxima versión de Grok. Estoy muy emocionado por lo que pase. La espera esta vez no es un vacío. Es una priorización. Me he desprendido de hábitos que la semana pasada todavía eran herramientas, y no espero a un mesías, sino a la siguiente capa de compute que viene de un equipo que se toma en serio la base de la tarta.
Abajo energía. Luego chips. Luego enchufados en el Data Center. Luego redes neuronales. Encima software genial.
Está profundamente conectado con toda la civilización, con todo el stack de la civilización. Y abajo está la energía. ¿Quién puede generar energía? Encima vienen los chips, para que se puedan producir. ¿Quién puede generar chips? ¿Quién puede producir chips? Luego se enchufa todo. La infraestructura, o sea los Data Center: energía y chips se empaquetan en el Data Center. Pero hay más. ¿Cómo está conectado entre sí? ¿Cómo está cableado entre sí? ¿Cómo funciona el ensamblaje? No es tan trivial como uno podría pensar. Enchufar 100.000 tarjetas NVIDIA y operarlas limpiamente no es trivial.
Jensen lo ha subdividido otra vez. La capa cuatro son los modelos, o sea las redes neuronales entrenadas. La capa cinco es entonces el software genial que construyes encima, las Applications, las aplicaciones, todo lo que se sienta arriba. Esa es la última capa. El debate público a menudo se queda pegado en la capa cuatro. Jensen quiere que veas el horno, no solo la cereza. El apilado es así para él: Energy, chips, infrastructure, models, applications. Quién demonios es Jensen Huang, NVIDIA-Blog 10 de marzo de 2026. Aquí dibujamos el mismo montón otra vez, no como tarta amarilla, como outline.
Blanco sobre negro. Abajo ancho, arriba estrecho. Un trazo, no un cuerno de la abundancia. Fuente de las capas: Jensen Huang, no nosotros.
Capa 1 energía, 2 chips, 3 infraestructura, 4 redes neuronales, 5 aplicaciones. La tarta amarilla está en el trozo de Jensen. Aquí solo borde de píxeles, para que el montón aterrice una segunda vez en la cabeza.
En realidad encuentro la palabra modelos un poco mala. Para mí es mucho más claro cuando es una red neuronal, porque entonces siempre me queda claro qué es.
Para eso hay un nombre funcional. ¿Por qué no usarlo? Modelos es totalmente confuso. Cuando ya he enchufado todo eso, energía más chips enchufados en el data center, entonces puedo entrenar mis redes neuronales, aka mis Large Language Models, mis Word Models, mis XYZ Models, o sea mis redes neuronales, lo que sea que hagan. Entonces puedo construir software brutal encima.
Los modelos los puede construir más o menos cualquiera, si tienes suficiente energía, chips e infraestructura. Solo entonces se pueden construir. La capa cuatro no es mágica. La capa cuatro es lo que queda cuando el suelo aguanta.
¿Para qué se necesita el software en absoluto? Para ayudar a las personas a hacer sentido. O sea, a producir sentido.
Este software puede hacer por supuesto de todo. Puede pilotar coches, robots y cohetes, o simplemente ser solo software. El software son herramientas de producción de sentido que ayudan a las personas a transformar el sinsentido en sentido, a veces también al revés, pero la mayoría de las veces están ahí para ordenar. Entonces las personas se sientan delante con sus redes neuronales, miran los patrones e intentan generar de ahí un sentido que dé su siguiente acción con sentido, para ellas mismas o para su organización.
Construir aplicaciones encima de eso, eso es lo que estoy haciendo aquí ahora mismo. Juego arriba en la capa 5, es donde la mayoría de nosotros correteamos. Prueban qué construir con eso. La capa 5 es ruidosa. La capa 1 es silenciosa y decide si la capa 5 tiene corriente en absoluto.
No tenemos un problema de alineación de la IA. Tenemos un problema de alineación de humanos.
Cuando hablamos de agentes de IA, también es importante hablar de agentes humanos. Pensamos todo el rato que las personas son superiores, pero las personas son agentes extremadamente poco fiables. Las personas no son capaces de vivir juntas de forma amable y pacífica. Trabajamos en los sistemas de civilización para llegar a eso, ver Chinamerica, pero aún no estamos ahí.
Este artículo es Esperando a Grok Godot, no la solución de la tribu. La tribu llega más tarde, cuando las capas inferiores ya no son la excusa.
Ninguna de las otras empresas tiene este unlock de escalado.
SpaceX AI va a construir satélites de producción de IA. Resuelven la capa uno con los satélites espaciales, ahí entra la energía. Los chips los compran de Jensen. Elon y Jensen se llevan, creo yo, muy bien. Y luego la infraestructura. Ahí tienen la ventaja: son los únicos que pueden construir eso en el espacio y así acceder a la energía del sol. Es decir, el compute se hace en el espacio. Allí la energía del sol está disponible, y SpaceX es la única que actualmente puede construir la infraestructura para eso. No es del todo cierto. China también puede jugar en esa dirección y se va a acelerar aún más en esa dirección. Nos lleva de nuevo a Chinamerica.
Energía sí, chips todavía no. Así que no es cierto que posean las tres capas inferiores. Pero las reúnen. Modelos, redes neuronales, más o menos cualquiera puede construirlos si la base está ahí. Por eso SpaceX AI es merecidamente tan valioso, y cuanto más confíe la gente en que el sistema de infraestructura Space-AI funciona, entonces el valor va a atravesar el techo de forma realmente brutal otra vez. Eso va a ser genial.
Todos anhelamos la costumbre, pero la costumbre te ralentiza actualmente.
Tuve que desprenderme primero otra vez de mis costumbres. Eso está pasando actualmente. Es una gran habilidad tirar por la borda tus costumbres cada semana o cada día y no volver a anhelar esa costumbre. Eso va un poco en contra de nuestra intuición y evolución. Porque las costumbres te ayudaron antes a ahorrar energía y a sobrevivir. Por eso la vida se siente ahora tan agotadora, para tanta gente, o para todos nosotros. Porque anhelamos la costumbre, aspiramos a la costumbre, a la repetición de patrones de comportamiento que llevan al éxito, que se sienten seguros. Y ahora nos movemos tan rápido que la costumbre de la semana pasada ya está obsoleta otra vez.
Y eso también puede llevar a una especie de depresión por IA, de modo que la gente piensa: oh, aprendí algo nuevo, ahora construí algo nuevo. Oh, ahora no soy rey, ahora no soy el mejor y el más cool, solo porque construí eso. La próxima semana ya no vale nada. Entonces la gente se hace de alguna forma un plan y piensa: oh, ahora construyo una herramienta de animación para personajes de videojuegos, y entonces otros van a usar mi herramienta de animación. No, no lo van a hacer. Porque la próxima semana ya nadie la necesita.
Eso quiere decir: si, entonces construyes las herramientas ahora para ti, o para algo que tus clientes necesitan ahora mismo de forma concreta. Pero los planes a largo plazo son casi inútiles. Claro que hay cosas que no van a desaparecer. Eso quiere decir: no puedes hacer planes exactos. Solo puedes correr hacia direcciones. Puedes decir: esta dirección me fascina y me da curiosidad. Quiero hacer algo en esta dirección. Entonces eso puede aportar algo, o entonces puede generar satisfacción, porque sabes que corres en la dirección correcta. No vas a generar automáticamente el producto terminado que luego ya no cambia. Solo vas a seguir corriendo en tu dirección con herramientas cada vez nuevas. Así lo diría yo.
Y cuando lo has entendido: eso es en realidad muy bonito. Eso es en realidad una nueva libertad. Pero la gran libertad también es extremadamente inquietante y destructora de hábitos, y eso genera en conjunto una inquietud en las personas individuales y con ello en todo el grupo y en toda la tribu.
Por eso hay que priorizar, claro, y yo priorizo ahora por las razones que acabo de derivar SpaceX AI y las herramientas de SpaceX AI.
Por eso he cancelado mi Anthropic Claude Code Subscription. Y mi OpenAI Subscription está muy reducida. Los modelos frontier están más o menos a la par, pero mi hipótesis es que eso en SpaceX AI y los productos Grok se va a seguir desarrollando extremadamente mucho más rápido que en los otros. Ahora mismo no tengo ninguna desventaja de este stack. Al contrario. Tengo una ventaja, porque todavía lo usan menos personas. Hay mucho compute, la cosa no es más lenta, sino más rápida. Anthropic está de alguna forma constantemente lento. Claude Code de Anthropic también consume mucho más RAM en un ordenador, de hecho. Y de verdad tengo que pelearme con OpenAI.
Grok tiene menos Guardrails, o sea me prohíbe menos cosas. Otras IAs me prohíben a veces temas estúpidos. Una colega tuvo eso: había preguntado cómo saben los gatos, pero quería averiguar cómo funcionan los sentidos del gusto de los gatos. Y entonces su IA simplemente rechazó la respuesta y dijo: no, no hablo de cómo saben los gatos. Porque de alguna forma quería decir: los gatos no se comen. Pero si le preguntas a Grok, entonces dice primero la historia de cuándo se comieron gatos por todas partes, en qué culturas, cómo saben, y luego también: sí, cómo funciona el sistema del gusto de los gatos. Ahí tengo alta confianza en el factor nerd de Elon, que simplemente dice: AI has to be maximally truth-seeking. Sí, y así lo veo yo también en mí.
Y por eso esa es ahora mismo mi IA de confianza, que voy a usar entonces para construir en el sentido de Y Combinator y Gary Tan mi propio Intelligence Stack. A menudo se llama Sovereign AI. IA soberana, pero suena de alguna forma raro. Simplemente IA que corre en mi propio entorno.
No puede funcionar todo en mí, porque no tengo tanta energía.
Ahí tenemos el problema. No tengo la energía ni los chips. Sería una tontería ahora y tampoco posible que cada uno tenga su propio Data Center. Por eso la gente tiene grandes Data Centers juntos, y hay un uso compartido. Es como una especie de Hacker-WG. Eso lo lleva de nuevo a Chinamerica.
El buen capitalismo es lo mismo que el buen comunismo. Y lo que hasta ahora no tenemos: no tuvimos ni buen comunismo ni buen capitalismo. Y comprender eso, que nuestra civilización todavía está profundamente metida en la barbarie, y que ahora apenas estamos saliendo, y que esa es la verdadera labor semántica de clasificación de la humanidad: construir a partir de lo desconocido, de la infinitud, patrones estables que nos ayuden a vivir en paz y alegría. Semantic Mining era el nombre para esta clasificación en la basura de datos. Aquí está en el tronco.
Godot en la obra no llega. Grok llega en versiones. No espero quedándome quieto. Espero jugando en la capa 5, con el stack en el que confío, mientras abajo alguien construye satélites para el sol.
| Afirmación | Cesta | De dónde |
|---|---|---|
| Cinco capas: energía, chips, infraestructura, modelos/redes, aplicaciones | Hecho como modelo de Jensen | NVIDIA-Blog 10 de marzo de 2026, Dwarkesh, nuestro texto de Jensen. |
| SpaceX AI es el único equipo con plan para energía escalable y Data Centers escalables | Hipótesis | Este texto, John, 9 de septiembre de 2026. China como contraejemplo está en el mismo texto. |
| SpaceX resuelve la capa 1 en órbita, compra chips a Jensen, construye infraestructura en el espacio | Lectura, con autocorrección | John en el dictado: energía sí, chips todavía no, unir sí. Ninguna auditoría independiente de satélites aquí. |
| China puede acelerar en la misma dirección | Hipótesis | Este texto más Chinamerica. |
| No tenemos un problema de alineación de IA, tenemos un problema de alineación de humanos | Hipótesis / Postura | John, este texto. |
| Anthropic cancelado, OpenAI reducido, Grok priorizado | Hecho como autoinforme | John, 9 de septiembre de 2026. No se han comprobado extractos de cuenta. |
| Grok es maximally truth-seeking | Cita / Promesa de marca | Elon Musk, tomado de John. La anécdota de los gatos es un episodio, no un informe de laboratorio. |
| Esperando a Godot, Beckett 1953 | Hecho | Literatura estándar. La analogía del título es un juego de palabras, no un análisis de la obra. |
Cuánto de lo que lees ya estaba en el dictado, y qué ha aportado la máquina de ordenar.
Semantic Scorecard
Formulación original de John: 72 por ciento. Las frases sobre el pastel, sobre redes neuronales en lugar de modelos, sobre herramientas de producción de sentido, sobre el alignment humano, sobre la corrección de SpaceX (chips aún no), sobre el hábito, sobre la depresión de la IA, sobre la herramienta de animación, sobre la carrera en direcciones, sobre el despido, sobre guardrails y gatos, sobre el piso compartido de hackers, sobre buen capitalismo igual a buen comunismo, sobre la barbarie y sobre el rendimiento de ordenación están casi palabra por palabra.
Pegamento y limpieza: 28 por ciento. Beckett explicado en una frase, sin recontar la obra. Errores tipográficos fuera (Claude Code, Grok en lugar de Grog). Capas puestas en el orden, después de que en el dictado la capa cuatro y cinco se intercambiaran y luego se corrigieran. El lookup en la propia revista se queda fuera. Enlaces a Jensen, Chinamerica, Semantic Mining. La animación del outline. Tabla de hechos. Esta scorecard.
Logros semánticos de la ordenación: nueve secciones en lugar de un flujo. Godot como forma de espera, no como informe literario. Pastel como stack de civilización, no como imagen publicitaria de NVIDIA. SpaceX como unificador de las capas inferiores, con la corrección en el mismo aliento. Hábito como resto evolutivo que ahora frena. Capa 5 como el lugar donde la mayoría corre de un lado a otro, mientras el unlock está abajo. Piso compartido de hackers como forma de compute compartido, no como cuento de hadas de Sovereign IA.
El aparato detrás de esta tarjeta: Semantic Scorecard.
- Who the Heaven ist Jensen HuangEl pastel de 5 capas, Dwarkesh, blog de NVIDIA. La pila que este texto dibuja otra vez.https://mcgrinsey.com/magazin/who-the-heaven-ist-jensen-huang/
- NVIDIA Blog: AI Is a 5-Layer Cake10 de marzo de 2026. Energy, chips, infrastructure, models, applications.https://blogs.nvidia.com/blog/ai-5-layer-cake/
- ChinamericaEE. UU.-China, las mismas capas, China puede jugar en órbita.https://mcgrinsey.com/magazin/chinamerica-usa-china-energie-chips/
- Semantic MiningSentido a partir de la infinitud de lo desconocido. El rendimiento de ordenación que al final de esta pieza necesita la tribu.https://mcgrinsey.com/magazin/semantic-mining-sinn-unbekanntes/
- Samuel Beckett: Esperando a Godot1953. Dador del título. Ningún análisis de la pieza, una forma de espera.https://de.wikipedia.org/wiki/Warten_auf_Godot
- Semantic ScorecardOrigen, operación, delta de sentido. La tarjeta bajo esta pieza, como dispositivo propio.https://mcgrinsey.com/magazin/semantic-scorecard-messung/
Corte: 9. septiembre 2026. McGrinsey Writing Skill, regla de tono original. Semantic Scorecard es nuevo y se sitúa a propósito en la pieza, no solo internamente.
