Startups y pharmas integraron modelos generativos y predictivos en diseño molecular, con primeros candidatos en ensayos.
Tras AlphaFold, empresas usaron modelos generativos de moléculas, docking aprendido y optimización multiobjetivo para proponer candidatos.
Éxitos tempranos en ensayos clínicos se celebraron con cautela: biología traslacional sigue siendo el filtro duro, no solo el modelo.
El sector ilustra AI for science con métricas de negocio y regulatorias (FDA) más claras que en chat general.
Semiconductor Report de septiembre de 2026 describe cómo la demanda de IA está tensionando DRAM/NAND/HBM, PMICs, controladores y materiales PCB FR-4: plazos de PMICs de 6–8 a 12–16 semanas; algunos proveedores dejan de aceptar pedidos nuevos; lámina de cobre priorizada para laminados de alta frecuencia; plazos FR-4 de 2 a 4–6 semanas. La escasez podría prolongarse hasta 2027.
El 14 de septiembre de 2026, Forbes y RuntimeWire cubrieron el lanzamiento empresarial de Artificial Chip Intelligence (ACI) de Cognichip, fundada por Faraj Aalaei. El sistema usa modelos nativos informados por física —no wrappers de LLM— para microarquitectura, RTL, verificación y PPA; un caso citado comprimió una especificación de 55 páginas a días frente a 4–5 meses. La evidencia pública sigue siendo benchmarks de compañía y clientes.
A finales de septiembre de 2026 Oracle envió un aviso de force majeure a una filial de Blue Owl/STACK Infrastructure sobre Project Jupiter en el condado de Doña Ana (Nuevo México), citando retrasos de energía, permisos de calidad del aire para el microgrid y un gasoducto. Reuters, Bloomberg y prensa local reportan que Oracle busca proteger derechos contractuales ante la meta de operación hacia 2028, sin abandonar el proyecto.