El lanzamiento de la Apple Watch Series 12 y del Apple Watch Ultra 4 ha generado atención en el mundo de los wearables, posicionándose como los relojes más precisos para monitorizar la frecuencia cardíaca gracias al nuevo Health Sensing System. Este sistema, con un arreglo de sensores LED rediseñado, promete una mayor fiabilidad midiendo las pulsaciones en reposo y en actividad con mayor frecuencia que las generaciones anteriores.

Con base en mis pruebas previas con el Apple Watch Ultra 3, que mostró una lectura sorprendentemente cercana a un monitor eléctrico de frecuencia cardíaca, estaba preparado para creer en las afirmaciones de precisión de Apple.

Tras recibir la unidad de revisión del Apple Watch Series 12, acudí al gimnasio para someterlo a su primer ensayo práctico. Sin un monitor de corazón a mano, pude comparar lecturas con el Garmin Fenix 9 Pro, colocado en la otra muñeca y registrando la misma sesión en ambos relojes.

El Garmin Fenix 9 Pro es, sin duda, un reloj premium con un conjunto amplio de funciones y credenciales avanzadas en salud. Utiliza el sensor de frecuencia cardíaca Elevate V5 de Garmin, que en pruebas anteriores mostró diferencias de unos pocos latidos por minuto en comparación con el Apple Watch Ultra 3 durante comparativas previas con la Venu 4. Ese margen de error, para la mayoría, no distorsiona la imagen general de la condición física.

Además del ritmo cardíaco, también me interesaba observar otras métricas, como el recuento de calorías, y cuán parejos serían los readings entre ambos dispositivos.

Los resultados

Durante una sesión de 40 minutos centrada en fuerza, la frecuencia cardíaca media fue de 125 bpm según Apple. Según Garmin, fue de 132 bpm, una diferencia de siete latidos entre los dos wearables.

Este desvío se sale ligeramente de mi umbral de 5 bpm para diferencias insignificantes, pero es apenas perceptible. Mi hipótesis es que, a medida que vaya usando cada reloj más, sus algoritmos se ajustarán y los resultados podrían acercarse más. Será muy interesante compararlos también con un monitor de frecuencia cardíaca Polar H10.

Sin embargo, la diferencia en el gasto calórico resulta más preocupante. Garmin registró un gasto de 340 kcal, mientras que Apple indicó 242 kcal para la sesión. Esa diferencia de 88 kcal equivale a una manzana pequeña o a un par de cucharadas de helado de Ben & Jerry’s.

El gasto calórico en un smartwatch no es una ciencia exacta. Un estudio reciente publicado en PLOS ONE señala que las diferencias propietarias en algoritmos y diseño de sensores introducen variabilidad, con estudios comparativos reportando errores de más del 20% en el gasto energético entre modelos ampliamente utilizados. Por ello, es razonable esperar desviaciones entre relojes, basadas en diferencias de algoritmo, siempre que las mediciones dentro del mismo dispositivo sean consistentes.

No obstante, una diferencia de 88 kcal supera ese umbral del 20% para muchos usuarios y es motivo de mayor escrutinio. Seguiremos evaluando el Apple Watch Series 12 con sesiones más largas y frente a diferentes wearables, para confirmar si sus afirmaciones de precisión resisten la prueba del tiempo.

Nvidia hizo olas a principios de este año cuando anunció el Nvidia RTX Spark, un nuevo SoC basado en ARM para PCCompactos y laptops, y nadie debería estar más preocupado que Apple.

El gigante de Cupertino ha disfrutado durante mucho tiempo de una posición muy sólida en ventas de laptops gracias a su silicon ARM, la Apple M-series.

Con la Mac mini renovada y ya disponible con el nuevo chip Apple M6, habrá mucho interés entre creativos y desarrolladores en estas dos plataformas. En este artículo, desglosamos todo lo que necesitas saber sobre el Nvidia RTX Spark vs Apple M6.

RTX SPARK vs APPLE M6: PRECIO Y DISPONIBILIDAD

Ninguno de los SoC está disponible por sí solo, por lo que el precio final depende del equipo en el que venga integrado, con factores como la memoria y el almacenamiento influyendo de forma significativa en el costo total.

La Apple M6 está disponible solo en la nueva Mac mini (2026) y parte de $899/£899/AU$1,449 para el modelo de 16GB/256GB. Ampliar memoria y almacenamiento incrementa el precio; la versión M6 de mayor especificación llega con 24GB de memoria unificada por un extra de $200/£200/AU$300, y 32GB por un extra de $380/£400/AU$600.

Subir a 512GB de almacenamiento SSD añade $200/£200/AU$300; 1TB y 2TB añaden $500/£500/AU$750 y $1,000/£1,000/AU$1,500, respectivamente.

Por su parte, Nvidia apuesta por socios terceros para fabricar los PC y laptops que incluyan el RTX Spark, por lo que los precios variarán entre fabricantes y según la configuración de núcleos RTX Spark N1X (habrá una configuración de entrada con 18 núcleos CPU/5,120 núcleos CUDA y una opción premium con 20 núcleos CPU/6,144 CUDA).

Si bien ya se anunciaron varios modelos de Dell, Acer y otros fabricantes, aún no hay precios definitivos. Al igual que la Mac mini, la cantidad de RAM configurada influirá fuertemente en el precio. Se espera que las primeras unidades con RTX Spark lleguen en octubre, con un precio inicial estimado de alrededor de $2,000/£2,000/AU$3,000 para laptops y mini PCs.

• Ventaja: Apple M6

NVIDIA RTX SPARK VS APPLE M6: ESPECIFICACIONES

En cuanto a especificaciones, sí tenemos claridad suficiente para comparar de forma cercana estos dos SoCs, con una visión de conjunto clara entre Nvidia RTX Spark y Apple M6.

Como se puede ver, RTX Spark ofrece ventajas de hardware frente a la M6: casi el doble de núcleos CPU en la configuración premium, casi cuatro veces la memoria máxima y un mayor ancho de banda, lo que sitúa a los chips RTX Spark por delante en especificaciones, incluso antes de considerar la GPU RTX Blackwell.

Apple tiene una ventaja en cuanto a la frecuencia de reloj máxima, con casi 800 MHz más que el mejor chip de Nvidia. ¿Bastará eso?

• Ventaja: Nvidia RTX Spark

NVIDIA RTX SPARK VS APPLE M6: RENDIMIENTO

Hasta ahora, solo he podido realizar pruebas con el Apple M6, ya que la Mac mini empezó a venderse el 22 de septiembre, por lo que no hay muchos datos concluyentes sobre el rendimiento frente a Nvidia RTX Spark. Aun así, no estamos completamente a oscuras.

El RTX Spark N1X es, en esencia, el SoC Nvidia DGX Spark, pero funcionando a una potencia inferior para portátiles (aprox. 45W-80W TDP frente al DGX Spark de escritorio con 140W). Para desktops y mini PCs, el TDP podría acercarse o igualar los 140W del DGX.

Al conocer gran parte del rendimiento del DGX Spark en distintas cargas, podemos estimar que el RTX Spark N1X se comportará de forma similar en PCs de tamaño reducido. También se han filtrado benchmarks de Geekbench 7 para las variantes N1X (Entrada y Premium).

Nota: las puntuaciones 3DMark de RTX Spark N1X 3DMark se estiman a partir de resultados de laptops RTX 5070 y RTX 5070 Ti

Como se observa, los chips Nvidia RTX Spark se comportan muy bien frente a la Apple M6 en rendimiento gráfico, aunque hay que tomar estas cifras con cautela ya que son aproximaciones basadas en las especificaciones de núcleos de GPU. No hay benchmarks oficiales en 3DMark para estos chips, pero la GPU utiliza la misma arquitectura que las series RTX 50 para laptops, por lo que podemos estimar su rendimiento en función de esos núcleos CUDA disponibles.

También es importante señalar que el rendimiento multi-núcleo del RTX Spark se beneficia claramente del mayor número de núcleos frente a la M6. Sin embargo, la M6 presenta un rendimiento de un solo núcleo sustancialmente mejor, con casi un 56% más rápido que el premium de Nvidia.

Esto se traduce en un rendimiento notablemente superior en tareas que dependen de un solo núcleo, como Adobe Photoshop y la ejecución de IA agentiva cuando un agente procesa prompts o realiza razonamiento, ya que estas tareas son intrínsecamente dependientes de un solo núcleo.

Sin embargo, la IA agentiva raramente trabaja de forma aislada; suele apoyarse en subagentes, sandboxes y herramientas concurrentes, donde la mayor capacidad multi-núcleo del RTX Spark podría marcar la diferencia.

Por supuesto, también cabe señalar que la ventaja distintiva de Nvidia en IA gracias al procesamiento CUDA nativo no puede subestimarse. La M6 de Apple puede rendir muy bien, pero no podrá igualar una GPU Nvidia con hasta 128GB de memoria disponible.

Y en lo relativo a juegos, Apple ha mostrado dificultades para vencer a Windows en el ámbito de PC gaming, y la M6 no cambia esa realidad; esto le da al RTX Spark una ventaja por defecto en este aspecto.

• Ventaja: Nvidia RTX Spark

RTx SPARK vs APPLE M6: VEREDICTO PRELIMINAR

Aún es pronto para ver resultados en escenarios del mundo real, pero los indicios iniciales son muy prometedores para el primer SoC de Nvidia destinado a el mercado de consumo profesional.

Apple no está fuera de la pelea: seguirá teniendo ventaja en precio, ya que RTX Spark probablemente requerirá RAM muy costosa para manejar modelos de gran tamaño.

Si buscas un equipo para productividad, estudios y tareas habituales, la Apple M6 es la opción más razonable. Nvidia RTX Spark parece orientado a un segmento más profesional con algunos giros hacia el gaming, y su precio reflejará esa orientación. Si tu uso principal es distinguir entre inferencia y entrenamiento de modelos, RTX Spark podría ser la mejor opción; si no, quizá no justifique la inversión adicional.

Es temporada otra vez — y los mejores servicios de streaming del mundo están dando de qué hablar como siempre.

Con el otoño (o la primavera, si vives al sur del ecuador) sobre nosotros, los gigantes del entretenimiento están listos para exigir más de tu dinero al subir los precios de sus planes de plataformas de streaming.

Hasta ahora, cuatro de los principales servicios mundiales han trasladado costos adicionales a los consumidores, con tres de ellos en EE. UU.; y cada vez anuncian sus aumentos de forma más descarada, así como el monto que cobran.

Solo mira a Apple TV subiendo sus tarifas mensuales y anuales en agosto; luego está el aumento de precios de Disney+ y Hulu en 2026, que entró en vigor un mes antes (23 de septiembre) que en 2025 (21 de octubre), y ahora pide a usuarios nuevos y antiguos pagar entre $0,50 y $3 más al mes por el plan elegido. Y ni siquiera quiero empezar con el reciente incremento de precios de Netflix en Reino Unido, que elevó su plan más económico con anuncios en un asombroso 34%…

Es cierto que Disney ha mantenido congelado el precio de tres de sus bundles de streaming, incluido su plan más básico con anuncios de Disney+ y el bundle de Hulu. Eso es agradable para quienes tienen presupuesto limitado, pero es poca consuelo para quien está suscrito a planes o bundles más caros, sin anuncios o independientes.

Esos costos más altos serán una píldora todavía más amarga de tragar ante las afirmaciones de Disney de que son necesarios para mejorar la experiencia de usuario en sus plataformas. Díselo a la base mundial de usuarios de Disney+, que se enfadó tras informes —posteriormente desmentidos— de que pronto habría anuncios en planes sin anuncios, y ante la pérdida temporal de soporte 4K y HDR en ciertas regiones.

Netflix, Disney y Apple no son los únicos culpables, ojo.

Competidores como Prime Video y HBO Max también han aumentado el precio de sus planes en años recientes. Al momento de la publicación, no hay información sobre cuándo anunciarán su próximo incremento anual, inevitable. Como dice el refrán, se aproxima.

La pregunta obvia es: ¿cuánto tiempo seguiremos tolerando estos aumentos anuales?

Si escuchas a usuarios en redes sociales, ya parece que la paciencia se ha agotado. En hilos de Reddit, o buscando términos como ‘Netflix price hike’ en X/Twitter o foros, encontrarás numerosos ejemplos de personas que han cancelado sus suscripciones moviendo su dinero a otros contenidos.

Sin embargo, ese número de usuarios que cierran cuentas es apenas una gota en el océano para los titanes del entretenimiento. Con unos 260 millones de suscriptores en todo el mundo, Netflix parece no preocuparse si unos pocos clientes dejan de pagar; no afecta significativamente a sus resultados.

Dicho esto, es posible que la marea esté cambiando. Según Yahoo Finance, las acciones de Netflix han sufrido recientemente un castigo importante. ¿El motivo? Un cambio en los hábitos de visión que lleva a la gente a buscar más contenido corto en YouTube y TikTok. A esto se suma la cancelación constante de series queridas, menos contenido ineludible para ver y ciertas funciones bloqueadas detrás de planes costosos. ¿Por qué pagar Netflix, Disney+ y compañía cuando se puede ver contenido visual gratis en otros lugares?

¿Es suficiente para que los principales servicios se pongan en alerta? Probablemente no. En mi opinión, la única forma en que Netflix, Paramount+, Peacock u otro servicio de VOD escuche es si decenas de millones de usuarios cancelan de forma masiva; y, francamente, eso casi nunca sucede.

Sin embargo, si la gente realmente quiere un cambio sustancial en la industria desde el punto de vista de costos, se necesita una revolución por parte del usuario. Hasta que colectivamente digamos “basta” y dañemos sus fuentes de ingresos, la estafa del gasto en servicios de streaming continuará, y la burbuja de los aumentos de precios nunca estallará.

Normalmente llegamos a esta época del año y el consejo típico es mantener la paciencia ante posibles compras de tecnología. Esto se debe a que Black Friday está a solo un par de meses y siempre parece prudente esperar, y la ganga que podrías asegurar en la mayor venta de tecnología del año.

No este año, al menos en mi opinión, cuando se trata de GPUs.

Durante el Black Friday 2025 vimos algunas ofertas decentes en tarjetas gráficas. No muchas, pero sí hubo algunas. He notado en Reddit que hay jugadores que han encontrado una GPU con un precio razonable, pero se preguntan si esperar a Black Friday para ver algo mejor. Tal vez recuerdan los descuentos del año pasado (que fueron escasos).

Por ejemplo, este usuario de Reddit en EE. UU. pregunta: “¿Comprar una RTX 5070 de caja abierta ahora o esperar hasta Black Friday?» Añaden: “Veo algunas ofertas de caja abierta por $745. ¿Qué opinan de conseguirla ya a un precio tan inflado o esperar hasta Black Friday para intentar conseguirla por debajo de $700?”

Si te encuentras en una encrucijada similar, mi consejo es este: absolutamente no esperes a Black Friday. Simplemente compra esa tarjeta gráfica ahora.

Desglosemos las razones por las que esto no es un mercado de “espectadores” (por espectadores me refiero a quienes se toman su tiempo, no a las personas que nos sirven comida y bebidas).

Razones para temer

Para empezar, como señalan muchos Redditors cínicos, Black Friday no es la mejor venta para las tarjetas gráficas: nunca ha sido su punto más fuerte en términos de componentes para PC.

Como se mencionó, ha habido gangas en el pasado. A pesar de que esos Redditors insisten en que las GPUs solo aumentan silenciosamente en octubre para poder ser “descuidadas” durante Black Friday, en realidad sí ha habido ofertas decentes, o las ha habido.

Sin embargo, las cosas se han vuelto locas este año, y a medida que avanza la segunda mitad de 2026, la crisis de la memoria ha alcanzado un nuevo máximo de aumentos furiosos.

Hubo más rumores de subidas inminentes de GPUs apenas hace un par de semanas (tras el ruido negativo del mes pasado), y ya en los minoristas de EE. UU. hemos visto precios de tarjetas gráficas subir considerablemente en el último mes. A esto se suman predicciones aún más negativas sobre la escasez de memoria en general – lo que afecta tanto la RAM de video como la memoria del sistema – y precios de DDR5 que se disparan de forma ridícula en este momento. Así que tienes una receta para el resto del año tumultuoso.

En resumen, no veo que 2026 se vaya a desarrollar de otra manera que con más aumentos de precio de GPU – así que, ¿por qué no comprar ahora? Al menos desde la perspectiva de si Black Friday podría traer algunas gangas – seguramente no lo hará.

Estoy bastante convencido de ello, y hay matices aquí en cuanto al tipo de tarjeta gráfica que buscas. Hablo de GPUs de gama media, la gama media o los niveles inferiores del mercado, y no de las tarjetas de alta gama.

Las GPUs más potentes, como la Nvidia RTX 5080 (ni siquiera mencionan la RTX 5090) ya son extremadamente caras, y aunque no creo que se vuelvan más baratas – e incluso creo que seguirán subiendo – el costo de esos productos ya es un trago muy amargo.

No te culpo si no quieres gastar tanto en una tarjeta gráfica, porque más de $1,500 por una RTX 5080 (en EE. UU.) es una pesadilla de precio. Pero tendrás que aceptar que probablemente te espera una larga espera para mejores precios, tal vez hasta 2028. Un compromiso podría ser comprar una tarjeta como una RTX 5070 para ir tirando, o tal vez una AMD RX 9070 XT (un poco menos costosa en EE. UU. al momento de escribir), y luego venderla usada más adelante cuando la RTX 5080 baje de precio.

El problema es que no hay buenas opciones aquí… al menos no para las GPUs más caras.

Red Friday

Creo que este año Black Friday debería llamarse Red Friday por su naturaleza engañosa, al menos cuando se trata de tarjetas gráficas. No te dejes tentar por la posibilidad de esperar una oferta y, si ves un precio razonable en la GPU que consideras, cómprala ahora.

Una oferta de $750 (open box) en una RTX 5070, el dilema del mencionado usuario de Reddit, parece una proposición razonable, aunque eso ya es una realidad deprimente si consideras que esa GPU costaba alrededor de $650 hace apenas dos meses – porque ahora podrías estar viendo alrededor de $850 (según los precios de Newegg EE. UU.).

Puedes conseguir una RTX 5060 Ti 8GB por solo un 10% más que el precio al que estaba esa GPU en junio (una vez más, según Newegg EE. UU.), y creo que hay un caso aún más fuerte para hacerse con algo como esto si buscas la opción más asequible del mercado.

Por supuesto, haz tu propia investigación basada en los precios regionales de la GPU que tienes en mente, pero sea cual sea el caso, te seguiría recomendando no engañarte con la espera de Black Friday, ya que realmente creo que sería un error.

¿Es solo mi impresión o las advertencias sobre una posible caída de la burbuja de la IA se vuelven cada vez más difíciles de ignorar?

En los últimos años, los inversores han inyectado cantidades extraordinarias de dinero en empresas de IA, apostando a que la tecnología acabará generando rendimientos igualmente extraordinarios.

Sin embargo, comienzan a surgir preguntas sobre si esos retornos llegarán lo bastante rápido (o alguna vez) para justificar tanto gasto. Por ejemplo, The Financial Times informó recientemente que OpenAI, la creadora de ChatGPT, espera casi 280 mil millones de dólares en flujo de efectivo libre negativo hasta 2030.

Eso está en el centro de lo que la gente entiende cuando habla de una “burbuja de IA”. El argumento es que la inversión, el gasto y algunas valoraciones de las empresas se han adelantado mucho respecto a lo que la tecnología puede generar en la actualidad.

Esto significa que si la confianza de los inversores empieza a caer, la inversión podría secarse. Entonces las empresas de IA podrían fracasar y la industria podría verse obligada a gastar mucho, mucho menos.

Sin embargo, una caída de la burbuja no significa que la IA desaparezca. Pero sí implica que la forma en que se financia la IA y cómo la usamos podría cambiar drásticamente.

Y ahí es donde las cosas se vuelven interesantes para los millones de personas que no invierten en empresas de IA ni construyen centros de datos, pero que simplemente utilizan y dependen de ChatGPT a diario. Entonces, si la burbuja de IA realmente estalla, ¿qué pasa con ChatGPT —y con los usuarios?

1. Verás muchos más anuncios

Esta es nuestra predicción más concreta y ya ha empezado.

OpenAI afirma que ChatGPT Ads alcanzó una tasa de ingresos anualizada de 1.000 millones de dólares en menos de 200 días y ahora describe la publicidad como una parte clave de su modelo de negocio.

Por eso tiene sentido que una menor financiación le dé a OpenAI un claro incentivo para generar más ingresos a partir de su enorme base de usuarios.

Pero ChatGPT también podría intentar vender a los usuarios cosas más allá de los anuncios. Piensa, la gente ya usa chatbots para investigar productos, planificar vacaciones, elegir software y tomar todo tipo de decisiones de compra. Eso podría implicar referidos, experiencias patrocinadas e incluso más integración de compras.

2. Las mejores cosas costarán cada vez más

Una posibilidad obvia es subir los precios de las suscripciones para quienes ya pagan por ChatGPT. Pero OpenAI también podría intentar convertir a más usuarios gratuitos en usuarios de pago colocando más características de alto nivel detrás de una suscripción.

Eso podría significar reservar los modelos más potentes, agentes, herramientas de investigación avanzada, integraciones y las funciones más nuevas para los usuarios que pagan. Algunas de estas podrían incluso estar reservadas para sus niveles más caros.

Así, en lugar de que ChatGPT se vuelva repentinamente mucho más caro para todos, podrías descubrir que la versión que realmente quieres usar es la que tienes que pagar.

3. ChatGPT gratis se vuelve más austero

Aun las funciones que permanezcan gratuitas podrían volverse mucho más restringidas. En lugar de mover algo detrás de la suscripción, OpenAI podría simplemente dar a los usuarios gratuitos menos de ello.

Eso podría significar menos mensajes con sus modelos más potentes, límites menores para generación de imágenes y videos, más colas o límites más estrictos en otras funciones que requieren mayor cómputo.

Estas son medidas que OpenAI podría tomar si la financiación se vuelve más escasa y hay mayor presión para reducir costos en una base de usuarios gratuitos tan grande. Todo ello significa que la versión gratuita de ChatGPT podría seguir siendo útil, pero podrías toparte con sus límites con mayor frecuencia.

4. Menos proyectos ambiciosos y más monetización predecible

Durante el auge, todo parecía emocionante. Como si OpenAI empujara constantemente los límites de lo que la IA puede lograr, impulsados por abundante dinero y libertad.

Pero si la burbuja estalla, tendría sentido que los equipos de producto enfrenten una mayor presión para enfocarse menos en lo novedoso y más en las funciones y desarrollos que generen más ingresos. Esto podría hacer que demostraciones costosas, experimentos y características de consumo especulativas sean más difíciles de justificar.

Mientras tanto, los avances que impulsan suscripciones, contratos empresariales, publicidad y funciones diseñadas para vender podrían convertirse en la prioridad.

5. ChatGPT no desaparece, pero la industria podría encogerse mucho

Vale la pena recordar que el crash de las punto-com no destruyó Internet. Pero sí eliminaron empresas y desafiaron las suposiciones sobre cómo se podían financiar los negocios en la red.

Claro, la comparación no es exacta, ya que hoy los mayores gastadores en IA incluyen algunas de las compañías más ricas y rentables del mundo. Pero una caída de IA podría hacer algo similar.

Las empresas más pequeñas de IA, apps y startups podrían fracasar o ser adquiridas por jugadores más grandes. Para los usuarios comunes, eso podría significar menos herramientas de IA y menos opciones entre las que elegir, en lugar de que la IA desaparezca por completo.

Y luego está todo lo que ya se ha construido. Miles de millones se han invertido en chips, centros de datos y modelos entrenados. La IA también se ha integrado en innumerables productos y empresas. Así que una caída no desharía de golpe toda esa inversión.

ChatGPT también opera a una escala enorme. OpenAI afirma que ya tiene más de mil millones de usuarios activos semanales. También cuenta con varias maneras de ganar dinero, incluyendo suscripciones, publicidad, clientes empresariales y su API.

Así que esto significa que incluso si los inversores deciden que el auge de la IA ha ido demasiado lejos de lo que puede monetizar, es poco probable que ChatGPT desaparezca de la noche a la mañana. Pero el panorama general de IA que lo rodea podría verse muy distinto.

Una caída podría sentirse sorprendentemente aburrida

Los mercados financieros pueden moverse muy rápido y los titulares pueden sonar muy dramáticos. Pero desde la perspectiva de un usuario habitual de ChatGPT, una caída de IA podría sentirse notablemente gradual e incluso… aburrida.

Puede que no exista un único momento grande y dramático en el que todo cambie. En su lugar, empezarás a notar cosas pequeñas. Podrías alcanzar tu límite gratis con más frecuencia o descubrir que la función atractiva que querías ahora requiere una suscripción. Es muy probable que veas más anuncios, especialmente si lo usas para investigar lo que quieres comprar. Y una app de IA más pequeña que usabas podría cerrarse o ser adquirida por una empresa más grande.

Esto podría ser lo más extraño de una posible caída de la burbuja de IA. A pesar de todo el debate sobre caídas y trillones de dólares desperdiciados, tu experiencia como usuario podría ser bastante cotidiana. ChatGPT seguiría siendo una parte importante de tu vida si eres usuario habitual, pero costaría más, te vendería más y te daría menos de forma gratuita.