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OpenAI lanza Codex-Spark: potenciado por chip dedicado Cerebras

12 febrero, 2026
Tiempo de lectura: 4 minutos de lectura
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OpenAI lanza Codex-Spark: potenciado por chip dedicado Cerebras
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OpenAI ha anunciado el lanzamiento de GPT-5.3-Codex-Spark, una versión optimizada de su aclamada herramienta de codificación asistida por IA, Codex, diseñada para una inferencia significativamente más rápida. Este innovador modelo está impulsado por el avanzado chip Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) de Cerebras, su socio de hardware, lo que representa un hito crucial en la integración de infraestructura física para la compañía. Esta colaboración estratégica tiene como objetivo proporcionar a los usuarios de ChatGPT Pro una experiencia de codificación en tiempo real y con ultra baja latencia.

El debut de Codex-Spark es una muestra tangible del acuerdo multianual valorado en más de 10.000 millones de dólares que OpenAI y Cerebras anunciaron el mes pasado. Según OpenAI, la integración de las soluciones de cómputo de Cerebras es fundamental para que su inteligencia artificial responda con mayor celeridad, y Spark es el ‘primer hito’ de esta relación estratégica. La visión es evolucionar Codex para que opere en dos modos complementarios: colaboración en tiempo real para iteraciones rápidas y tareas de larga duración para un razonamiento y ejecución más profundos.

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Velocidad y Agilidad para Desarrolladores

GPT-5.3-Codex-Spark se posiciona como una herramienta de productividad diaria, facilitando el prototipado rápido y la colaboración ágil. A diferencia de la versión original GPT-5.3-Codex, diseñada para tareas más extensas y que requieren un procesamiento intensivo, Spark se especializa en flujos de trabajo que demandan una latencia extremadamente baja. Esta diferenciación permite a los desarrolladores alternar entre modos según la complejidad de la tarea, optimizando tanto la eficiencia como la profundidad del trabajo. Actualmente, Spark está disponible en una vista previa de investigación para los suscriptores de ChatGPT Pro a través de la aplicación Codex, ofreciendo una ventana al futuro de la codificación asistida por IA.

El Poder del Wafer Scale Engine 3 de Cerebras

El corazón de Codex-Spark es el Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) de Cerebras, su megachip de tercera generación a escala de oblea. Este impresionante componente cuenta con 4 billones de transistores, una cifra que subraya su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos con una eficiencia y velocidad sin precedentes. La arquitectura del WSE-3 está específicamente diseñada para destacar en aquellos escenarios que requieren una inferencia ultrarrápida, haciendo que la promesa de ‘colaboración swift y en tiempo real’ de Spark sea una realidad. Según Sean Lie, CTO y cofundador de Cerebras, ‘Esta preview es solo el principio’, anticipando nuevas interacciones y casos de uso impulsados por la inferencia rápida.

Cerebras: Un Gigante Emergente en la Era de la IA

La colaboración con OpenAI eleva el perfil de Cerebras, una empresa con más de una década de trayectoria que ha consolidado su relevancia en la industria tecnológica, especialmente con el auge de la inteligencia artificial. Recientemente, Cerebras anunció que había captado 1.000 millones de dólares en nueva financiación, elevando su valoración a unos impresionantes 23.000 millones de dólares. La compañía también ha manifestado sus planes de realizar una Oferta Pública Inicial (IPO), señalando su ambición de crecimiento y su papel crucial en la infraestructura de IA global.

La integración de hardware especializado como el WSE-3 de Cerebras subraya la estrategia de OpenAI de optimizar su infraestructura para ofrecer soluciones de IA más eficientes y responsivas. Esta sinergia entre software de IA de vanguardia y hardware de alto rendimiento no solo acelera el desarrollo de aplicaciones para desarrolladores, sino que también sienta las bases para futuras innovaciones en el campo de la inteligencia artificial, impulsando una nueva era de interacción y productividad en el ámbito de la codificación.

Etiquetas: Codex-SparkOpenAI
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