Pocas horas antes del inicio de su intervención, Oracle anunció que Larry Ellison participaría por videostreaming, en lugar de hacerlo presencialmente en el escenario principal del AI World 2025 en Las Vegas.
La keynote comenzó con una hora de retraso, y la compañía no ofreció ninguna explicación sobre el motivo del cambio de formato ni del retraso.
El contexto inusual aumentó la expectación. Y cuando finalmente apareció en pantalla, Ellison lo hizo con su característico tono pausado y didáctico, dispuesto a ofrecer no solo una presentación de producto, sino una declaración de visión tecnológica y estratégica.
La oportunidad mucho más grande, la que realmente cambiará el mundo, no es entrenar modelos, sino usar estos cerebros electrónicos para resolver los problemas más difíciles y persistentes de la humanidad.
A partir de ahí desplegó una visión total de la inteligencia artificial y del papel que Oracle aspira a desempeñar: no solo como proveedor tecnológico, sino como infraestructura cognitiva del planeta.
Durante más de una hora, Ellison combinó anuncios concretos con reflexiones filosóficas, proyecciones científicas y afirmaciones grandilocuentes —algunas verificables, otras no tanto— sobre el futuro de la computación, la biología y la sociedad.
La nueva era de los “cerebros electrónicos”
Ellison definió la inteligencia artificial multimodal como el nuevo tejido sobre el que se apoyará toda la economía.
Explicó que esta tecnología atraviesa dos fases: primero, el entrenamiento de grandes modelos con datos públicos; y después, los modelos de razonamiento sobre datos privados, donde según él se encuentra la verdadera oportunidad económica.
Para subrayar la magnitud de esta transición, afirmó que el negocio del entrenamiento de IA “es el más grande y de crecimiento más rápido de la historia humana, más incluso que los ferrocarriles o la Revolución Industrial”.
La comparación es, como mínimo, discutible: Ellison no aportó datos sobre inversión global ni cifras comparables de PIB o empleo que permitan dimensionar esa afirmación.
Su planteamiento conceptual, sin embargo, es claro: Oracle quiere ser el punto de encuentro entre la infraestructura que entrena esos “cerebros electrónicos” y los datos privados que permiten aplicarlos de forma útil en el mundo real.
La infraestructura: 1,2 gigavatios de ambición
El primer bloque estratégico fue la infraestructura de IA.
Ellison mostró imágenes del nuevo megacentro de datos en Abilene (Texas), un proyecto de 1.200 megavatios capaz de alimentar “el mayor clúster de IA del mundo”, con 450.000 GPUs NVIDIA GB200 dedicadas al entrenamiento de modelos de OpenAI.
El fundador de Oracle insistió en que la compañía ha construido este centro “de principio a fin”: turbinas de gas, subestaciones, redes, software y refrigeración líquida, sin depender de terceros.
Reivindicó además la rapidez del proyecto —“menos de un año desde el inicio de las obras”— y afirmó que “la mayoría de los modelos multimodales más avanzados se entrenan en Oracle Cloud”.
Aquí, sin embargo, la evidencia es limitada. No mostró cifras verificables de cuota de mercado, ni métricas de capacidad ya operativa, ni datos sobre el mix energético o la eficiencia (PUE) del centro.
Tampoco aclaró cómo se concilia el uso de turbinas de gas con las políticas de sostenibilidad corporativa. El resultado es una imagen de poder y potencia, pero no necesariamente de transparencia.
Los datos: el punto de gravedad de Oracle
“La mayoría de los datos empresariales más valiosos del mundo están en Oracle”, declaró.
Es la tesis que justifica su siguiente gran anuncio: la Oracle AI Data Platform, que permite a las empresas conectar sus propios datos —en Oracle o en nubes externas— con modelos públicos como ChatGPT, Llama, Grok o Gemini, sin comprometer su privacidad.
El principio es el del Retrieval-Augmented Generation (RAG): los modelos no se reentrenan con datos privados, sino que “razonan” sobre ellos mediante índices vectoriales que se actualizan en tiempo real.
Según Ellison, este es el mecanismo que permitirá llevar la IA a los entornos más regulados, desde la banca hasta la sanidad.
En paralelo, anunció la Oracle AI Database 26ai, la nueva generación de su base de datos, que incluye búsqueda vectorial nativa y gratuita, integración con almacenamiento en OCI y AWS, y controles de privacidad a nivel de fila, columna y celda.
La idea central es que la base de datos se convierte en una capa de inteligencia: los datos ya no solo se consultan, sino que se entienden, se relacionan y se razonan.
Desde el punto de vista conceptual, es un salto importante. Desde el punto de vista técnico, Ellison no detalló cómo se garantiza la separación efectiva entre entornos de inferencia y datos sensibles, ni qué mecanismos de auditoría o aislamiento se aplican para evitar fugas de información en escenarios multicliente.
Del código a los agentes: el futuro del desarrollo
Otra línea clave de su discurso fue el desarrollo de software generado por IA.
Según Ellison, “gran parte del código de Oracle ya lo escriben los propios modelos”, y el objetivo es que los usuarios puedan generar aplicaciones completas y agentes inteligentes describiendo lo que quieren en lenguaje natural o mediante el entorno declarativo de Oracle APEX.
Prometió aplicaciones “sin puntos únicos de fallo, sin vulnerabilidades y escalables por diseño”.
Una afirmación tan rotunda como difícil de demostrar: ninguna arquitectura generativa puede garantizar la ausencia total de vulnerabilidades sin procesos de validación formal, testing automático y auditorías externas.
Ellison mostró ejemplos de agentes de ventas que identifican a los clientes con mayor probabilidad de compra y generan automáticamente mensajes personalizados.
La idea enlaza con los anuncios recientes de Oracle sobre AI Agents para marketing, ventas y atención al cliente, aunque sin ofrecer métricas de eficacia o casos reales en producción.
Sanidad: reescribir Cerner y más allá
Donde el discurso de Ellison alcanzó un tono casi visionario fue en la sanidad. Afirmó que Oracle ha “reescrito con IA todo el software de clínicas” y que en 2026 terminará de reescribir los sistemas de hospitales de agudos, completando en tres años lo que Cerner —adquirida por Oracle en 2022— desarrolló en 25.
Ellison describió un ecosistema sanitario completamente automatizado, con IA que coordina hospitales, aseguradoras y organismos reguladores, y agentes que gestionan créditos hospitalarios basados en facturación pendiente (receivables).
También presentó dispositivos médicos en desarrollo, como un test metagenómico de bajo coste capaz de detectar ADN tumoral y patógenos nuevos en una simple muestra de sangre.
Estas ideas proyectan una ambición enorme, pero carecen de detalles verificables: no hay datos sobre certificaciones regulatorias, validación clínica, sensibilidad o especificidad de los modelos, ni referencias a hospitales en producción.
El riesgo de expectativas poco realistas es evidente, aunque la dirección estratégica, un ecosistema sanitario conectado por IA, es coherente con la integración de Cerner.
Agricultura, clima y biología sintética
El discurso se desplazó luego hacia la agricultura de precisión y la biotecnología. Ellison habló de invernaderos completamente automatizados, sin intervención humana, capaces de operar con alta concentración de CO₂ y un 90 % menos de agua, ubicados cerca de las ciudades para eliminar el transporte y garantizar frescura.
Incluso imaginó su aplicación en entornos extremos, “quizá en Marte” y adelantó investigaciones en plantas capaces de fijar nitrógeno atmosférico, lo que eliminaría la necesidad de fertilizantes químicos.
La parte científica, aunque fascinante, se movió más en el terreno de la especulación que de la estrategia corporativa.
Son proyectos de investigación a muy largo plazo, sin socios identificados ni hojas de ruta concretas.
Drones, vigilancia ambiental y tráfico aéreo automatizado
En otro salto temático, Ellison mostró un sistema de gestión de tráfico de drones desarrollado por Oracle para transportar muestras médicas con cadena de custodia digital, monitorear incendios y asistir a fuerzas de seguridad. Aseguró que el sistema puede “rastrear vehículos sospechosos en tiempo real y prevenir persecuciones”.
La propuesta encaja en una tendencia recurrente en la visión de Ellison: el diseño de infraestructuras tecnológicas de control a escala nacional, que combinan vigilancia, automatización y centralización de datos. Una concepción que, aunque eficaz en términos operativos, plantea interrogantes sobre privacidad, gobernanza y el equilibrio entre seguridad y libertad ciudadana.
Son demostraciones conceptuales de gran impacto, pero sin contexto operativo ni datos de adopción. Tampoco abordó los desafíos regulatorios ni las implicaciones éticas de un sistema de vigilancia aérea automatizada.
Una filosofía tecnológica total
Más allá de los anuncios, Ellison formuló una filosofía de fondo: la IA no sustituirá la inteligencia humana, sino que la amplificará; la frontera entre biología, energía y computación tenderá a desaparecer; y el verdadero poder de Oracle radica en su concentración de datos críticos, esa “gravedad de datos” que atrae innovación a su órbita.
Su visión trasciende la idea de un proveedor de software. Plantea a Oracle como una infraestructura civilizatoria, los cimientos sobre los cuales se construirá la próxima economía basada en inteligencia artificial.
Esa aspiración recuerda, en cierto modo, a la retórica casi religiosa que rodea a algunos discursos sobre la IA general —como la de Sam Altman—, donde la tecnología se concibe no solo como herramienta de progreso, sino como fuerza trascendental capaz de redefinir el destino humano.
Una estrategia con dirección, pero con zonas grises
A diferencia de otras keynotes centradas en producto, esta fue un manifiesto de ambición. Ellison dibujó con claridad la estructura de su estrategia:
- Infraestructura: construir los clústeres de entrenamiento más potentes del mundo.
- Datos: permitir que los modelos razonen sobre información privada de forma segura.
- Aplicaciones: transformar los sistemas empresariales mediante agentes generativos.
- Ecosistemas: aplicar esa combinación en sectores de alto impacto como sanidad, agricultura o energía.
Sin embargo, el discurso deja sin responder preguntas críticas:
- ¿Qué cuota real tiene Oracle en el entrenamiento de grandes modelos?
- ¿Cuánto de esa infraestructura está ya operativa?
- ¿Cómo se protegen los datos privados en entornos RAG multicliente?
- ¿Existen validaciones independientes de los agentes o de los sistemas clínicos?
- ¿Cómo se recuperará la inversión en infraestructura si la IA se incluye “sin coste adicional” en las aplicaciones?
Visión ambiciosa, realidad por confirmar
La keynote de Larry Ellison será, sin duda, el centro de gravedad del Oracle AI World 2025 , aunque fuera por streaming. Más que un discurso corporativo, fue una declaración de intenciones: Oracle no quiere ser una empresa de software más, sino el sistema nervioso central de la nueva era de la inteligencia artificial.
Su visión combina realismo industrial, infraestructura y bases de datos, con utopismo tecnológico, biología sintética, drones, medicina preventiva global. La ambición está ahí, la narrativa también; lo que falta ahora son los datos y los resultados que conviertan esa visión en un liderazgo tangible.
Por ahora, Ellison ha trazado el mapa. El tiempo dirá si su visión puede realmente convertirse en territorio, y si la realidad tecnológica y empresarial logra seguirle el paso.
