Día grande en los mercados. Strategy acaba de hacer su primera venta de Bitcoin desde 2022, y el mercado no se lo ha tomado bien. Bitcoin cotiza por debajo de 70,000 dólares, su nivel más bajo en unos dos meses; las salidas de los ETF acaban de encadenar su racha de reembolsos más larga desde el lanzamiento; y una posición de 150 millones de dólares en Polymarket está en caos por el momento de la divulgación. Mientras tanto, Apple estaría destilando una versión de Gemini de Google para que funcione en los iPhone antes de la WWDC del próximo lunes. Y en el frente de la IA, Penn Medicine está desplegando agentes clínicos de IA en toda su historia clínica electrónica, mientras que Boston Children’s dice que las herramientas de OpenAI ayudaron a sacar a la luz más de 40 diagnósticos de enfermedades raras. Vamos allá.
Esta es la historia que lo está dominando todo. Strategy, la empresa de Michael Saylor, vendió 32 Bitcoin para cubrir pagos de dividendos de sus acciones preferentes. 32 monedas. De un total de 843,738. Una minucia en términos de tamaño. Pero es la primera vez que la compañía vende cualquier Bitcoin desde 2022, y el simbolismo es enorme.
La divulgación llegó en un 8-K presentado el 1 de junio, pero la venta ocurrió a finales de mayo. Ese detalle temporal es ahora el centro de una batalla de unos 150 millones de dólares en Polymarket sobre si el contrato se resuelve en sí o no. Los traders que apostaron correctamente a que Strategy vendería están viendo cómo la plataforma podría negarles los pagos porque la divulgación pública llegó después del plazo. Asimetría de información pura y dura, a la vista.
Los mercados reaccionaron con fuerza. Bitcoin cayó por debajo de 70,000 dólares, tocando brevemente los 69,000. Los ETF spot de Bitcoin llevan 11 sesiones seguidas perdiendo capital, con un total de unos 3.4 mil millones. El interés abierto en derivados está en 773,000 BTC, cerca de máximos históricos, y las tasas de financiación siguen elevadas pese a una débil demanda en spot. Es un montaje que suele resolverse de forma violenta hacia un lado u otro.
Ahora, el caso alcista. Tom Lee dice que esto es comportamiento clásico de suelo. Strive añadió 2,500 Bitcoin la semana pasada para alcanzar un total de 19,000 BTC. Capital B, la empresa europea de tesorería, está pidiendo a los accionistas autorización para levantar hasta 122 mil millones de dólares y comprar más Bitcoin. Así que la tesis de tesorería no está muerta. Se está estrechando.
Y esto es lo que realmente importa del movimiento de Strategy. Dos semanas antes de esta venta, recompraron 1,500 millones de dólares de sus bonos convertibles 2029 con un descuento de alrededor del 8% sobre el valor nominal. Redujeron la deuda convertible de 8.2 mil millones a 6.7 mil millones. Emitieron 2 mil millones en acciones preferentes a tipo variable. Compraron 24,869 Bitcoin en ese mismo periodo. La venta de 32 monedas casi con toda seguridad fue una acción mecánica para rellenar la reserva en dólares que paga los dividendos de las preferentes, que ahora asciende a 871 millones.
No es capitulación. Es mecánica financiera. Pero el mercado lo está tratando como un cambio de régimen porque durante tres años y medio la narrativa era que Saylor solo compra. Esa historia se acabó. Lo que la sustituye es otra, más complicada, sobre una maquinaria financiera respaldada por Bitcoin que tiene obligaciones que atender y que, a veces, implica recortar una fracción minúscula. La cuestión es si el mercado puede sostener ese matiz o si simplemente ve a un vendedor y entra en pánico.
Giro a Apple. La WWDC arranca el lunes 8 de junio, y las filtraciones vuelan. La grande: Apple estaría trabajando para destilar el modelo Gemini de Google, con múltiples billones de parámetros, hasta algo que pueda correr en un iPhone, y usar Gemini en la nube para el trabajo pesado.
Que cale. Apple, la compañía que lleva una década diciéndote que la IA ocurre en privado, en tu dispositivo, ahora estaría licenciando la inteligencia central de su asistente estrella a su mayor competidor. Siri, en iOS 27, sería supuestamente un sistema de tres capas. Las cosas simples se ejecutan localmente en el silicio de Apple. Las tareas de complejidad media van a Private Cloud Compute de Apple. Y las consultas más difíciles se enrutan a Google Cloud ejecutando Gemini, con la plataforma de computación confidencial de Nvidia gestionando el cifrado en tránsito y en reposo.
También llega una app de Siri independiente. Interfaz tipo chat, historial de conversaciones, subida de documentos y fotos, integración a nivel de sistema con Mail, Mensajes, Fotos y Calendario. Es básicamente ChatGPT, pero con acceso a tus datos personales en el dispositivo. La Isla Dinámica se usa como capa de superficie para respuestas rápidas. Spotlight se rehace en torno a tarjetas de IA.
La lectura estratégica aquí es interesante. Apple perdió la carrera de IA en el dispositivo. Han trabajado en sus propios modelos fundacionales durante años, los resultados han sido discretos, y el despliegue original de Apple Intelligence fue un desastre. Así que hicieron lo que Apple hace cuando va por detrás. Sacaron la chequera. El acuerdo con Google les da capacidad de primer nivel de inmediato, y pueden mantener el relato de privacidad vistiéndolo con Private Cloud Compute y computación confidencial.
Pero hay una tensión. Si las funciones más inteligentes de tu iPhone requieren un viaje de ida y vuelta a los centros de datos de Google, has cambiado de forma fundamental lo que es un iPhone. Ya no es un dispositivo; es un cliente ligero. La batería y la latencia pasan a depender de factores externos. Y el relato de privacidad se complica cuando los pesos del modelo pertenecen a tu competidor en búsquedas.
Para los desarrolladores y para el panorama competitivo de la IA en general, el anuncio de la WWDC del próximo lunes va a ser una señal. Si Apple enfatiza lo on‑device, intentan controlar la narrativa. Si se inclinan abiertamente por la asociación con Gemini, admiten que el juego ha cambiado. Mi apuesta es que van a hilar fino y la mayoría de usuarios nunca sabrá qué capa está respondiendo a su pregunta. Probablemente de eso se trata.
La IA en salud está viviendo un momento discreto pero real, y vale la pena prestarle atención porque esto es despliegue de verdad, no benchmarks.
Penn Medicine anunció una alianza con K Health para desplegar un conjunto de agentes clínicos de IA en toda su historia clínica electrónica. Comienzan con urgencias virtuales y ampliarán a atención primaria presencial, cardiología y dermatología. Agentes tanto de cara al paciente como para los clínicos, integrados en la historia clínica electrónica en lugar de colgarlos como una app aparte. Penn lo enmarca como infraestructura, no como una función. Ese lenguaje importa.
OpenAI, por su parte, hizo público que el Boston Children’s Hospital ha usado sus herramientas para ayudar a aflorar más de 40 diagnósticos de enfermedades raras. Matiz importante: no es un producto de diagnóstico. Son clínicos usando el modelo para organizar la información del caso y encontrar literatura médica relevante más rápido. Sin datos de validación publicados, sin métricas de precisión, sin detalles del modelo divulgados. Así que tomen esa cifra de 40 como marketing, no como ciencia. Pero el caso de uso de fondo —ayudar a los médicos con el trabajo cognitivo pesado en casos con datos escasos— es exactamente donde estas herramientas deberían ganarse el sitio.
La historia más rigurosa es la de Bayesian Health, que acaba de convertirse en la primera empresa en recibir autorización de la FDA para un sistema de monitorización continua de sepsis impulsado por IA. Es una categoría totalmente distinta. Años de despliegue en el mundo real, estudios publicados en Nature Medicine con alrededor de 750,000 pacientes, y en MemorialCare informan de más del doble de sensibilidad para sepsis a la vez que reducen el volumen de alertas. Una interacción temprana con la herramienta, dentro de la primera hora, se asocia con una reducción absoluta de la mortalidad del 3.6%.
Y a nivel internacional, la DAMO Academy de Alibaba firmó el 26 de mayo una alianza estratégica con el Segundo Hospital Afiliado de la Universidad de Zhejiang, centrada en cribado cardiovascular, diagnóstico oncológico, patología e imagen médica.
La pauta común en todo esto: las victorias no son médicos autónomos de IA. Las victorias son herramientas de flujo de trabajo que se ganan la confianza de los clínicos con los años, se integran en los sistemas existentes y tienen datos de resultado medibles. Las pérdidas —y las habrá— vendrán de productos que intenten saltarse esos pasos. La autorización de la FDA para Bayesian es el titular más importante que la nota de prensa de OpenAI, aunque acapare menos atención.
Último segmento. La temporada de resultados de los mineros de Bitcoin está llegando a su fin, y los datos cuentan una historia muy clara. El minero puro de Bitcoin se está volviendo una especie en peligro.
Riot Platforms reportó ingresos de 167 millones de dólares en el primer trimestre de 2026. La minería de Bitcoin aportó 112 millones, pero el brazo de centros de datos contribuyó con 33 millones y los servicios de ingeniería con otros 22 millones. El coste total de minería alcanzó 44,629 dólares por Bitcoin. AMD acaba de ampliar su capacidad contratada con Riot hasta 50 megavatios. El CEO habló de un punto de inflexión en el primer trimestre y dijo explícitamente que la empresa está transitando hacia ser un operador de centros de datos generador de ingresos junto a su actividad minera.
HIVE reportó ingresos anuales de 297.8 millones, un 158% más. Su división BUZZ HPC, que es la parte de infraestructura de IA, creció un 94% hasta 19.5 millones en ingresos, con 35 millones en ingresos anuales recurrentes contratados. Planean una gigafábrica de IA de 320 megavatios en el área metropolitana de Toronto, diseñada para alojar más de 100,000 GPU, con un capex de unos 3.5 mil millones de dólares canadienses.
Luego está Cango, que tuvo un trimestre durísimo. Pérdida neta de 261 millones de dólares por deterioros de máquinas de minería y cambios en el valor razonable de Bitcoin. Produjeron 1,266 Bitcoin a un coste de efectivo medio de 76,928 dólares. También están girando hacia cómputo de IA con una plataforma llamada EcoHash.
Fidelity Digital Assets acaba de publicar un informe señalando que la media de 30 días de la tasa de hash de Bitcoin y la dificultad de minería han caído en realidad entre un 8 y un 9% desde máximos, lo que interpretan como mineros reasignando capacidad hacia cargas de trabajo de IA con mejores márgenes.
Esta es la historia estructural bajo la acción del precio. El presupuesto de seguridad de Bitcoin lo pagan los mineros, y los mineros cada vez operan negocios mixtos donde Bitcoin es una carga de trabajo entre varias. Eso no es inherentemente malo. Puede significar operadores más resilientes y con mejores balances. Pero también implica que la seguridad de la red queda vinculada implícitamente a si el cómputo de IA sigue siendo más rentable que minar, una dependencia que no existía hace cinco años. Conviene seguirlo de cerca a medida que se acerca el próximo halving.
Una observación para cerrar. Apple está licenciando Gemini. Los mineros de Bitcoin están alquilando su potencia a GPU de Nvidia. Strategy está vendiendo Bitcoin para pagar dividendos de preferentes. Las empresas de enfoque puro se están volviendo híbridas, lo quieran o no. Las compañías que ganarán los próximos cinco años serán las que lo admitan antes.