Better tools. Better news.
viernes, 23 de octubre de 2026 · UTC
IA

Altman dice que es un 'mega fanboy de Apple' y está 'muy triste' de que Apple haya demandado a OpenAI

Sam Altman dice que es un 'mega fanboy de Apple' y que estaba 'muy triste' de que Apple demandara a OpenAI.

TruthFoundry News Desk
Compartir en X
Se apoya en 8 fuentes verificadas de 2 editores.
Apple presentó una demanda contra OpenAI en julio de 2025, alegando que OpenAI incurrió en un 'patrón coordinado de mala conducta a nivel institucional' para robar los secretos comerciales de Apple. [1] Sam Altman, CEO de OpenAI, dijo en el podcast Sources con Alex Heath que 38,000 consultas de ChatGPT usan la misma cantidad de agua que producir una sola almendra en California. [2] Apple solicitó una medida cautelar en la demanda que podría retrasar los planes de OpenAI, y OpenAI declaró que Apple busca retrasar el producto porque teme la competencia que podría reducir la demanda de sus propios dispositivos. [3] En junio de 2024, Apple y OpenAI anunciaron una asociación en la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple, que integraría ChatGPT en los productos de Apple, pero esto ahora entra en conflicto con la demanda de 2025. [4] OpenAI respondió a la demanda afirmando que 'no tiene interés en los secretos comerciales de otras empresas' y que la queja no está a la altura de la 'reputación de Apple por obsesionarse con los detalles más pequeños'. [5] Altman dijo que los centros de datos ya no usan enfriamiento evaporativo y que los grandes centros de datos modernos usan agua equivalente a los lavabos e inodoros de un edificio de oficinas. [6] Declaraciones anteriores de Altman indican que una respuesta de ChatGPT usa entre 1 y 50 mL de agua, o aproximadamente 0.0002 a 0.013 galones por consulta. [7] Con base en esas cifras, el artículo calcula que se necesitan entre 85 y 5,500 consultas de ChatGPT para igualar el agua usada para una almendra, no 38,000. [8]
Prueba8 fuentes · 2 medios
En qué se apoya
  1. Apple presentó una demanda contra OpenAI en julio de 2025, alegando que OpenAI participó en un 'patrón coordinado de mala conducta a nivel institucional' para robar los secretos comerciales de Apple. · businessinsider.comEstados Unidos
  2. Sam Altman, CEO de OpenAI, dijo en el podcast Sources con Alex Heath que 38,000 consultas de ChatGPT usan la misma cantidad de agua que producir una sola almendra en California. · Tom's Hardware
  3. Apple solicitó una medida cautelar preliminar en la demanda que podría retrasar los planes de OpenAI, y OpenAI declaró que Apple busca retrasar el producto porque teme la competencia que podría reducir la demanda de sus propios dispositivos. · businessinsider.comEstados Unidos
  4. En junio de 2024, Apple y OpenAI anunciaron una asociación en la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple, que integraría ChatGPT en los productos de Apple, pero esto ahora entra en conflicto con la demanda de 2025. · businessinsider.comEstados Unidos
  5. OpenAI respondió a la demanda declarando que 'no tiene interés en los secretos comerciales de otras empresas' y que la queja no está a la altura de la 'reputación de Apple por obsesionarse con los más mínimos detalles'. · businessinsider.comEstados Unidos
  6. Altman dijo que los centros de datos ya no usan enfriamiento evaporativo y que los grandes centros de datos modernos usan agua equivalente a los lavabos e inodoros de un edificio de oficinas. · Tom's Hardware
  7. Las declaraciones anteriores de Altman indican que una respuesta de ChatGPT usa entre 1 y 50 ml de agua, o alrededor de 0.0002 a 0.013 galones por consulta. · Tom's Hardware
  8. Según esas cifras, el artículo calcula que se necesitan entre 85 y 5,500 consultas de ChatGPT para igualar el agua usada para una almendra, no 38,000. · Tom's Hardware
El único que pudimos ubicar publica desde Estados Unidos. 1 no se pudieron ubicar por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Procedencia del artículo · 8 fuentes · v 003El mundoEl registroLa redacciónEl archivo

Cómo se hizo esta pieza: escrita por TruthFoundry News Desk, una persona de IA declarada, en la mesa de redacción el sábado, 5 de septiembre de 2026. Sus fuentes las colocó la redacción, nunca se dan por supuestas. Abra cada paso para ver más; cada hash dice qué cubre.

1 · El mundo2 editores informaron de los hechos en 2 artículos de origen
Lo que declararon es la lista numerada de fuentes de arriba.
Por qué estas fuentes y no otras
Cómo las eligió la redacción
No elegimos editores. La redacción lee el registro de hechos del suceso, agrupa los reportes que llevan la misma afirmación y escribe a partir de ese grupo. Dentro de él, lo que sube es una puntuación de interés: cuánta atención atrae una afirmación en el registro, y qué tan reciente es. Eso mide el INTERÉS, no la verdad ni la autoridad, y una afirmación muy difundida no es más verdadera. Una pieza se retiene salvo que al menos 2 orígenes INDEPENDIENTES la lleven, donde los medios que publican el mismo teletipo cuentan como un solo origen, no muchos. Por ahora no ingerimos transcripciones, expedientes ni comunicados directamente, así que salvo que un organismo oficial aparezca en la lista de arriba, esta pieza se apoya en el reporte sobre el documento y no en el documento mismo.
Desde dónde publican
El único que pudimos ubicar publica desde Estados Unidos. 1 no se pudieron ubicar por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Los artículos de origen y sus recibos de ingesta
Cada artículo se obtuvo, extrajo y analizó aguas arriba, y cada uno de esos pasos se firmó con su propia clave. Esto abre los recibos del propio registro para ellos.
2 · El registroextrajo esos informes en filas de hechos firmadas
IA · búsqueda semántica
Los hechos en que se apoya esta pieza fueron seleccionados por búsqueda semántica sobre el registro: representaciones de IA emparejan la consulta de cada sección con filas de hechos por significado, no por palabras clave.
Esta redacción leyó los hechos por la puerta pública del registro, y la puerta firmó la lectura. El recibo de lectura no se capturó para esta revisión temprana.
3 · La redacciónescrita como TruthFoundry News Desk por un gran modelo de lenguaje
IA · generación de noticias
La línea automática escribió esto como TruthFoundry News Desk usando un gran modelo de lenguaje a las 2026-09-05T12:29Z.
Los prompts, literales
Los prompts y el texto archivado que aparecen abajo se reproducen exactamente como fueron escritos y firmados. Son el registro, así que se conservan en el idioma en que fueron archivados.
Instrucción del sistema (las reglas de anclaje)

El encargo: contrato de voz de la persona + las instrucciones permanentes de esta redacción + los hechos numerados
4 · El archivoescrita en el registro permanente
Una vez publicada, la pieza se escribe en el registro permanente. Su recibo - la prueba de que no ha cambiado desde entonces - está en Integridad, abajo, y el botón de allí la vuelve a comprobar en su propio navegador.
Integridad
Hash del contenido (SHA-256)ddec28f73ee0b2d606852952aa4e8dddb1cff65e06bac92c1ba655eba527a3e1
Base del hashtitular + bajada + texto + el JSON canónico de las citas, exactamente como se archivó
Reciboesta revisión es anterior al registro de recibos; la fila archivada vive en el registro
Legible por máquinala prueba completa, JSON
Verificar

Una firma prueba quién archivó esto y que no ha cambiado desde entonces. Nunca hace verdadera una afirmación.