Ahora sí: Google comenzó a pisar más fuerte que nunca en la vertiginosa carrera por la Inteligencia Artificial

Desde el lanzamiento de ChatGPT hace tres años, analistas y expertos —incluso un ingeniero de Google y el propio exdirector ejecutivo de la compañía— decían que Google había quedado rezagada en la carrera por el desarrollo de la inteligencia artificial.

Ya no más.

El gigante de internet lanzó nuevos programas de IA y cerró acuerdos, como una alianza en chips con Anthropic PBC, que mostraron su capacidad para competir con OpenAI, creadora de ChatGPT, y otros rivales. Su modelo multipropósito más reciente, Gemini 3, recibió elogios inmediatos por sus capacidades en razonamiento y programación, y por su desempeño en tareas específicas que han complicado a otros chatbots. El negocio en la nube de Google crece de forma constante gracias al auge global del desarrollo de servicios de IA y a la demanda de capacidad de cómputo.

También hay señales de una mayor demanda de los chips especializados de IA de Google, una de las pocas alternativas viables frente al dominio de Nvidia. Un informe del lunes sobre negociaciones entre Meta y Google para usar esos chips impulsó las acciones de Alphabet, su empresa matriz, que desde mediados de octubre han ganado casi USD 1 billón en valor de mercado. El avance también se vio alentado por la compra de una participación de USD 4.900 millones por parte de Warren Buffett durante el tercer trimestre y por el entusiasmo general de Wall Street con los esfuerzos de la compañía en inteligencia artificial.

Las acciones de Alphabet, propietaria de Google, subieron hasta 3,2% ayer martes en Nueva York. La compañía está encaminada a alcanzar por primera vez una capitalización bursátil de USD 4 billones.

SoftBank, uno de los mayores inversionistas en OpenAI, cayó a su nivel más bajo en dos meses el martes por temor a la competencia de Gemini. Los títulos de Nvidia retrocedieron hasta 5,5%, borrando USD 243.000 millones en valor de mercado.

“Google ha sido probablemente siempre 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 completamente despierto”, agregó.

Durante años, ejecutivos de Google defendieron que la investigación profunda y costosa ayudaría a la empresa a contener a sus rivales, mantener su dominio como buscador líder e inventar las plataformas informáticas del futuro. Pero la llegada de ChatGPT fue la primera amenaza real en años a su motor de búsqueda, pese a que Google fue pionera en la tecnología que sustenta al chatbot de OpenAI. Aun así, Google tiene recursos que OpenAI no posee: un corpus de datos listos para entrenar y perfeccionar modelos de IA, ganancias sostenidas y su propia infraestructura de cómputo.

“Adoptamos un enfoque completo y profundo hacia la IA”, dijo Sundar Pichai, director ejecutivo de Google y Alphabet, a los inversores el trimestre pasado. “Y eso realmente se nota”.

Las preocupaciones sobre una posible limitación por parte de los reguladores se están disipando. La compañía evitó recientemente el desenlace más severo en un caso antimonopolio en EEUU —la división de su negocio— en parte debido a la amenaza percibida de los nuevos actores de IA. Además, ha mostrado avances en su objetivo de diversificar sus negocios. Waymo, la unidad de vehículos autónomos de Alphabet, se expandirá a varias ciudades nuevas y acaba de añadir la conducción en autopistas a su servicio de taxis, logro posible gracias a la enorme inversión e investigación de la empresa.

Parte de la ventaja de Google proviene de su estructura económica: es una de las pocas compañías que produce el llamado full stack o pila completa en computación. Desarrolla desde las aplicaciones de IA que usan los consumidores —como su generador de imágenes Nano Banana— hasta los modelos de software, la arquitectura de nube y los chips que las sostienen. También posee un tesoro de datos para construir modelos de IA provenientes de su índice de búsqueda, los teléfonos Android y YouTube, información que suele reservarse para sí misma. En teoría, eso le da a Google mayor control sobre la dirección técnica de sus productos de IA y le evita pagar a proveedores, a diferencia de OpenAI.

Varias compañías tecnológicas, incluidas Microsoft y OpenAI, han buscado formas para desarrollar sus propios semiconductores o alianzas que reduzcan su dependencia de los chips de Nvidia. Durante años, Google fue prácticamente su propio cliente exclusivo para sus procesadores diseñados internamente, llamados unidades de procesamiento tensorial o TPU, creadas hace más de una década para manejar tareas complejas de IA. Eso está cambiando. La startup Anthropic anunció en octubre que usará hasta un millón de TPU de Google en un acuerdo valorado en decenas de miles de millones de dólares.

Esta semana, The Information reportó que Meta planea utilizar los chips de Google en sus centros de datos en 2027. Google declinó comentar sobre esos planes, pero señaló que su negocio en la nube “acelera la demanda” tanto de sus TPU personalizados como de las GPU de Nvidia. “Estamos comprometidos a respaldar ambos, como lo hemos hecho durante años”, afirmó un portavoz en un comunicado. Meta no comentó sobre el informe.

Los analistas interpretaron la noticia como una señal de éxito. “Muchos otros han fracasado en su intento de construir chips personalizados, pero Google claramente puede sumar otra cuerda a su arco”, escribió Ben Barringer, jefe de investigación tecnológica de Quilter Cheviot, en un correo electrónico.

Google ha asumido riesgos para llegar hasta aquí. A comienzos de 2023, la empresa unificó sus esfuerzos de IA bajo Demis Hassabis, líder del laboratorio londinense DeepMind. La reorganización tuvo tropiezos, como el fallido lanzamiento de un producto de generación de imágenes. Durante años, DeepMind centró su investigación en áreas como el plegamiento de proteínas, que generaron nuevas estrategias comerciales —y un premio Nobel— pero aportaron poco a los resultados financieros de Google. Bajo la nueva estructura, la unidad de IA se concentra casi exclusivamente en modelos fundacionales que compiten con OpenAI, Microsoft y otros.

Hassabis, reconocido científico informático, ha logrado retener a ingenieros clave pese a las ofertas millonarias de los competidores. Su jefe, Pichai, ha estado dispuesto a gastar para mantener talento.

Gemini 3 Pro ha alcanzado el primer lugar en los rankings de IA más seguidos, como LMArena y Humanity’s Last Exam. Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI, dijo que “es claramente un LLM de primer nivel”, en referencia a los modelos de lenguaje de gran tamaño. Google presentó el modelo como uno capaz de resolver problemas complejos de ciencia y matemáticas, y de corregir errores persistentes —como la generación de imágenes con textos mal escritos— que podrían desanimar a empresas a adoptar servicios de IA de forma masiva.

El interés de los consumidores es más difícil de medir. Google informó la semana pasada que 650 millones de personas usan su aplicación Gemini. OpenAI, por su parte, indicó que ChatGPT alcanza los 800 millones de usuarios semanales. En octubre, la app de Gemini registraba 73 millones de descargas mensuales, frente a los 93 millones de ChatGPT, según la firma de investigación Sensor Tower.

Google sigue siendo un gigante publicitario, pero históricamente le ha costado desarrollar otros modelos comerciales. Su negocio en la nube reportó ingresos por USD 15.200 millones en el tercer trimestre, un alza de 34% interanual. Aun así, se mantiene en tercer lugar 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. Según Shah, de Counterpoint Research, la adopción de la IA de Google entre empresas sigue por detrás de Microsoft y Anthropic.

Mientras tanto, OpenAI busca rentabilidad vendiendo versiones premium de ChatGPT y software complementario a compañías. También está cerrando acuerdos con fabricantes de chips como Broadcom, Advanced Micro Devices y Nvidia para respaldar sus ambiciones en IA.

Los TPU de Google resultan atractivos principalmente para un puñado de empresas con facturas de cómputo elevadas, como Meta y Anthropic, explicó Meryem Arik, directora ejecutiva de la startup de IA Doubleword.

Además, la industria de los chips “no es un juego de suma cero con un solo ganador”, afirmó Barringer.

Por un lado, los desarrolladores de IA solo pueden acceder a los chips de Google a través del servicio en la nube de la compañía. En cambio, las GPU de Nvidia pueden usarse con mayor flexibilidad. “En cuanto utilizas TPU, quedas atado al ecosistema de la nube de Google”, señaló Arik.

Depender de un único proveedor podría haber sido una desventaja. Ya no lo es para Google, gracias a sus avances en inteligencia artificial.

“Es justo decir que Google ha vuelto al juego con Gemini 3”, dijo Thomas Husson, analista de Forrester. “De hecho, parafraseando una cita atribuida a Mark Twain, los rumores sobre la muerte de Google han sido ampliamente exagerados, por no decir irrelevantes”.

Con información de Bloomberg