¡Klk, mi gente! Parece que en el ‘tigueraje’ de la Inteligencia Artificial, Google está montando su propia estrategia. Según expertos de SemiAnalysis, la cosa con DeepMind ya no es como antes; dicen que dejó de ser un laboratorio ‘frontera’. Esta ‘estrategia con la IA’ de Google, de acuerdo al reporte, se ve afectada por la salida de figuras clave como Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le y Oriol Vinyals, y un distanciamiento de Demis Hassabis de la gestión diaria, sumado a los ‘problemones’ con Gemini. Para estos analistas, la probabilidad de que Google logre un modelo de IA que ‘rompa’ y compita con los mejores es ‘cero’, una vaina que deja a uno pensando.
El informe de SemiAnalysis señala que el pico de los modelos de Google se dio a finales de 2025, cuando Gemini 3 Pro fue, por un par de semanas, el mejor modelo del mundo, obligando a OpenAI y Anthropic a ponerse las pilas. Pero desde entonces, la cosa fue para abajo, como un palo de agua en agosto. Gemini 3.5 Flash decepcionó, Gemini 3.5 Pro se ha retrasado un viaje, y Gemini 3.6 Flash se ha quedado ‘atrás’, bien atrás, en las comparativas de rendimiento. ¡Esa no es la jugada que esperábamos de Google!
Lo que más llama la atención es cómo se les está escapando el talento, y lo ‘chulo’ del asunto es que muchos de esos ‘cerebritos’ terminan convirtiéndose en clientes de Google. Nombres como Noam Shazeer y John Jumper (este último, coganador del Nobel junto a Hassabis, ¡casi nada!) son parte de una lista de expertos en aprendizaje por refuerzo que han dejado el nido. Lo curioso es que estas ‘lumbreras’ fueron las que impulsaron los famosos Transformers, base de la IA generativa actual. Y ahora, las startups que fundan usan el ‘chelito’ de sus inversiones para rentar capacidad de cómputo en Google Cloud. ¡Imagínate, Google pierde el talento, pero gana clientes!
La tesis más ‘jevi’ de SemiAnalysis es que el problema de Gemini no es que les falte poder de cómputo, sino cómo lo están repartiendo. Asegún sus cálculos, más del 20% de todos los TPUs (procesadores de IA de Google) que se fabriquen hasta finales de 2027 irán directo a Anthropic. Y a eso súmale los que ya le ‘alquilan’ a Anthropic y Meta a través de Google Cloud Platform (GCP). En pocas palabras, el hardware que podría ayudar a Google a desarrollar modelos ‘durísimos’ se lo están cediendo a la competencia, eso sí, ¡por un buen dinerito!
Aquí es donde Thomas Kurian, el CEO de Google Cloud, aparece como el ‘ganador en la sombra’. Él lleva tiempo defendiendo que las TPUs de Google deben ser la base para que cualquier cliente, hasta la competencia de Gemini, pueda montar su infraestructura. Con la reciente reorganización de altos cargos en Google, parece que su visión se ha impuesto de una vez. Es lógico, usar una TPU para desarrollar modelos es una apuesta a futuro, mientras que venderlas a clientes genera ingresos ‘frescos’ de inmediato. ¡Un negocio redondo!
Los números de SemiAnalysis cuadran, y se ven bastante ‘bacanos’. Proyectan que para finales de 2027, la infraestructura de IA para terceros generará más de 73,000 millones de dólares, y las ventas de chips TPU unos 120,000 millones. Aunque son solo estimaciones, la ‘vainita’ deja claro que Google tiene una estrategia definida: prefieren asegurar ingresos en este ámbito, porque, al parecer, tener el mejor modelo no es tan ‘atractivo’ financieramente, por lo menos por ahora.
GCP, la plataforma en la nube de Google, está creciendo como la espuma, con un 82% en el último trimestre de este año. La nueva fuente de ingresos, los servidores con sus TPUs en centros de datos de clientes externos como Anthropic, está haciendo la diferencia. Estiman que tienen contratos pendientes por unos 150,000 millones de dólares, lo que podría hacer que GCP crezca más del 100% el año que viene. ¡Eso sí es un ‘jumpeo’!
En resumen, Google parece estar perdiendo y ganando a la vez. Mientras otras empresas se matan por tener el modelo de IA más potente, Google está cobrando por los chips, la nube y toda la infraestructura que esas empresas necesitan para esa ‘lucha’. Es una estrategia inteligente, aunque los expertos no descartan que Google no haya renunciado del todo a la carrera de los modelos frontera. Razones hay de sobra: el enfoque científico original de DeepMind (recordemos AlphaGo o AlphaFold), un posible retorno al producto con la nueva reorganización, la alianza con Apple para que Gemini sea la base de Siri AI (lo que los obliga a seguir innovando), y la necesidad de tener un modelo ‘fuerte’ para su buscador con IA. La partida de la IA está más ‘interesante’ que nunca, ¡mi gente!Si te ha gustado este artículo, ¡compártelo con tus amigos, o déjanos un comentario!
Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
