Bloomberg — Desde el lanzamiento de ChatGPT hace tres años, analistas y tecnólogos -incluso un ingeniero de Google y el antiguo CEO de la empresa- han declarado que Google (GOOGL) va por detrás en la carrera de alto riesgo por desarrollar la inteligencia artificial.
Ya no.
El gigante de internet ha lanzado un nuevo software de IA y ha llegado a acuerdos, como una alianza de chips con Anthropic PBC, que han asegurado a los inversores que la empresa no perderá fácilmente ante OpenAI, creador de ChatGPT, y otros rivales.
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El modelo polivalente más reciente de Google, Gemini 3, obtuvo elogios inmediatos por sus capacidades en razonamiento y codificación, así como en tareas de nicho que han hecho tropezar a los chatbots de IA.
El negocio en la nube de Google, que antes era un segundón, está creciendo a un ritmo constante, gracias en parte a la fiebre mundial por desarrollar servicios de IA y a la demanda de computación.
Y hay indicios de un aumento de la demanda de los chips especializados en IA de Google, una de las pocas alternativas viables al equipo dominante de Nvidia Corp. (NVDA). Un informe del lunes de que Meta Platforms Inc. (META) está en conversaciones para utilizar los chips de Google hizo que las acciones de su matriz Alphabet Inc. (GOOGL) se dispararan.
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Las acciones han sumado casi un billón de dólares de capitalización bursátil desde mediados de octubre, ayudadas por la adquisición de una participación de US$4.900 millones por parte de Warren Buffett durante el tercer trimestre y un mayor entusiasmo en Wall Street por sus esfuerzos en IA.
Las acciones de Alphabet Inc, propietaria de Google, subieron hasta un 3,22% en Nueva York el martes. La compañía está en camino de alcanzar por primera vez una capitalización bursátil de US$4 billones.
SoftBank Group, uno de los mayores patrocinadores de OpenAI, cayó el martes a su nivel más bajo en dos meses por las preocupaciones sobre la competencia de Gemini de Google. Las acciones de Nvidia cayeron hasta un 5,51% el martes, borrando US$243.000 millones en valor de mercado.
“Podría decirse que Google siempre ha sido el caballo negro en esta carrera de la IA”, dijo Neil Shah, analista y cofundador de Counterpoint Research. “[Es] un gigante dormido que ahora está totalmente despierto”.
Durante años, los ejecutivos de Google han argumentado que una investigación profunda y costosa ayudaría a la empresa a defenderse de sus rivales, defender su terreno como motor de búsqueda líder e inventar las plataformas informáticas del mañana. Entonces apareció ChatGPT, que supuso la primera amenaza real para la búsqueda de Google en años, a pesar de que Google fue pionera en la tecnología que sustenta el chatbot de OpenAI.
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Aun así, Google dispone de muchos recursos que OpenAI no tiene: un corpus de datos listos para entrenar y perfeccionar los modelos de IA; beneficios fluidos; y su propia infraestructura informática.
“Hemos adoptado un enfoque completo y profundo de la IA”, dijo Sundar Pichai, CEO de Google y Alphabet, a los inversores el trimestre pasado. “Y eso realmente funciona”.
Cualquier preocupación de que Google pudiera verse frenada por los reguladores está desapareciendo. La empresa evitó recientemente el resultado más grave de un caso antimonopolio estadounidense -una ruptura de su negocio- en parte debido a la amenaza percibida de los recién llegados de la IA.
Y el gigante de las búsquedas ha mostrado algunos progresos en el largo esfuerzo por diversificarse más allá de su negocio principal. Waymo, la unidad de coches sin conductor de Alphabet, está llegando a varias ciudades nuevas y acaba de añadir la conducción por autopista a su servicio de taxis, una hazaña posible gracias a la enorme investigación e inversión de la empresa.
Parte de la ventaja de Google procede de su economía. Es una de las pocas empresas que produce lo que la industria denomina la pila completa en informática. Google fabrica las aplicaciones de IA que utiliza la gente, como su popular generador de imágenes Nano Banana, así como los modelos de software, la arquitectura de computación en nube y los chips que se encuentran debajo.
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La empresa también dispone de una mina de oro de datos para construir modelos de IA a partir de su índice de búsquedas, los teléfonos Android y YouTube, datos que Google suele guardarse para sí. Eso significa, en teoría, que Google tiene más control sobre la dirección técnica de los productos de IA y no tiene necesariamente que pagar a los proveedores, a diferencia de OpenAI.
Varias empresas tecnológicas, incluidas Microsoft Corp. y OpenAI, han tramado formas de desarrollar sus propios semiconductores o forjar vínculos que les hagan depender menos de los superventas de Nvidia.
Durante años, Google fue efectivamente su único cliente para sus procesadores de cosecha propia, llamados unidades de procesamiento tensorial, o TPU, que la empresa diseñó hace más de una década para gestionar tareas complejas de IA. Eso está cambiando. La startup de IA Anthropic dijo en octubre que utilizaría hasta un millón de TPU de Google en un acuerdo valorado en decenas de miles de millones de dólares.
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El lunes, la publicación tecnológica The Information informó de que Meta planeaba utilizar los chips de Google en sus centros de datos en 2027. Google declinó referirse a los planes concretos, pero afirmó que su negocio en la nube está “acelerando la demanda” tanto de sus TPU personalizadas como de las unidades de procesamiento gráfico de Nvidia.
“Estamos comprometidos a apoyar a ambos, como lo hemos hecho durante años”, escribió un portavoz en un comunicado. Meta declinó hacer comentarios sobre el informe el lunes por la noche.
Los analistas interpretaron la noticia como una señal de éxito. “Muchos otros han fracasado en su intento de construir chips personalizados, pero Google puede añadir claramente otra cuerda a su arco aquí”, escribió Ben Barringer, jefe de investigación tecnológica de Quilter Cheviot, en un correo electrónico.
Google ha asumido riesgos para llegar hasta aquí. A principios de 2023, Google consolidó sus esfuerzos en IA bajo Demis Hassabis, el líder de su laboratorio londinense de IA DeepMind. La remodelación tuvo algunos baches, sobre todo un lanzamiento chapucero de un producto de generación de imágenes. Durante varios años, DeepMind llevó a cabo investigaciones en áreas como el plegamiento de proteínas que dieron lugar a nuevas estrategias comerciales (y a un premio Nobel) pero que contribuyeron poco al balance final de Google.
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Bajo la reorganización, la unidad de IA se centra casi de lleno en modelos fundacionales que sigan el ritmo de OpenAI, Microsoft y otros. Hassabis, un reputado informático, ha ayudado a retener a los ingenieros clave de IA a pesar de las ofertas multimillonarias de sus rivales. Su jefe, Pichai, ha estado dispuesto a derrochar en talento.
Gemini 3 Pro ha llegado a lo más alto de las tablas de clasificación de IA seguidas de cerca en LMArena y Humanity’s Last Exam. Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI, dijo que es “claramente un LLM de nivel 1”, refiriéndose a los grandes modelos lingüísticos.
Google presentó el modelo como uno capaz de resolver problemas científicos y matemáticos complejos, y de abordar problemas persistentes -como la generación de imágenes y texto superpuesto con ortografía incorrecta- que podrían disuadir a los clientes empresariales de adoptar los servicios de IA de forma más generalizada.
El interés de los consumidores es más difícil de calibrar. Google dijo la semana pasada que 650 millones de personas utilizan su aplicación Gemini. OpenAI dijo recientemente que ChatGPT alcanzó los 800 millones de usuarios semanales. En octubre, la aplicación Gemini tenía 73 millones de descargas mensuales, muy por debajo de los 93 millones de descargas mensuales de ChatGPT, según la empresa de investigación Sensor Tower.
Google es un gigante de la publicidad, pero históricamente ha luchado por encontrar otros modelos comerciales. Su negocio en la nube registró unos ingresos en el tercer trimestre de US$15.200 millones, un 34% más que el año anterior.
Aún así, se mantiene en tercer lugar por detrás de Microsoft y Amazon Web Services, que registraron más del doble de las ventas en la nube de Google en el trimestre más reciente. Shah, de Counterpoint Research, afirmó que la adopción de la IA por parte de Google en las empresas va a la zaga de Microsoft y Anthropic.
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Mientras tanto, OpenAI apunta a los beneficios vendiendo una versión premium de ChatGPT y software adyacente a las empresas. Está cerrando acuerdos con fabricantes de chips, desde Broadcom Inc. (AVGO) a Advanced Micro Devices Inc. (AMD) y Nvidia, para apoyar sus ambiciones de IA.
Las TPU de Google son sobre todo atractivas para un puñado de empresas con grandes facturas de computación, como Meta y Anthropic, dijo Meryem Arik, CEO de la startup de IA Doubleword. Y la industria de los chips “no es un juego de suma cero con un solo ganador”, dijo Barringer.Por un lado, los desarrolladores de IA solo pueden acceder a los chips de Google a través del propio servicio en la nube de la empresa. Pueden utilizar las unidades de procesamiento gráfico de Nvidia, o GPU, de forma más flexible.
“En cuanto utilizas las TPU, quedas atrapado en el ecosistema [de la nube de Google]”, afirma Arik. Estar atado a un único proveedor podía ser algo que las empresas evitaban. Ese ya no es el caso de Google, gracias a sus avances en IA.
“Sin duda, es justo decir que Google ha vuelto a la carga con Gemini 3”, afirmó Thomas Husson, analista de Forrester. “De hecho, parafraseando una cita atribuida a Mark Twain, los informes sobre la muerte de Google han sido muy exagerados, por no decir irrelevantes”.
--Con la colaboración de Henry Ren y Rose Henderson.
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