Google planea multiplicar por 1000 la capacidad de procesamiento de IA en 4-5 años duplicando potencia cada seis meses

Google acelera la carrera de IA con plan de crecimiento exponencial

La estrategia de duplicación semestral

Duplicar la potencia de procesamiento cada seis meses no es solo ambicioso—es revolucionario. Google apuesta por una escalada tecnológica que dejaría la Ley de Moore en el polvo.

El camino hacia el 1000%

Cuatro a cinco años separan a la compañía de su objetivo de multiplicar por mil la capacidad actual. Un horizonte temporal que parece conservador para semejante meta, pero que los ingenieros conocen como un sprint maratoniano.

Implicaciones para el ecosistema tecnológico

Esta escalada forzará avances en infraestructura, refrigeración y eficiencia energética. Los centros de datos actuales parecerán anticuados en comparación con lo que viene.

Mientras Wall Street sigue obsesionada con trimestres, Google juega al ajedrez con el tiempo—aunque alguien debería decirles que los servidores no pagan dividendos.

Google se centra en escalar sin gastar de más

Amin dejó claro que Google no planea gastar a ciegas. «Nuestro trabajo es, por supuesto, construir esta infraestructura, pero no necesariamente superar en gasto a la competencia», afirmó.

"Vamos a gastar mucho", añadió Amin, pero enfatizó que el objetivo es construir sistemas que sean "más confiables, más eficientes y más escalables que lo que está disponible en cualquier otro lugar".

Para alcanzar ese nivel de eficiencia, Amin dijo que la empresa no solo depende de centros de datos más grandes, sino también de una arquitectura más inteligente, silicio personalizado y mejores modelos de IA.

Una pieza clave es la recién lanzada TPU Ironwood, la séptima generación de la Unidad de Procesamiento Tensorial de Google. Según afirmó, Ironwood es casi 30 veces más eficiente energéticamente que la TPU de primera generación de 2018.

También señaló a DeepMind como una ventaja a largo plazo, afirmando que su investigación sobre futuros diseños de modelos de IA proporciona a Google información que otros no tienen. Pero la infraestructura debe ponerse al día.

“Necesitamos ofrecer mil veces más capacidad, computación y redes de almacenamiento por prácticamente el mismo costo y, cada vez más, la misma potencia y el mismo nivel de energía”, dijo . “No será fácil, pero mediante la colaboración y el codiseño, lo lograremos”.

Sundar advirtió posteriormente que 2026 será un año intenso, señalando la creciente demanda de nube y capacidad de cómputo en todos los sectores. También abordó las preocupaciones de los empleados sobre una posible burbuja de IA, tema que muchos inversores y analistas han estado debatiendo este año.

Un miembro del personal preguntó: “En medio de importantes inversiones en IA y conversaciones en el mercado sobre un posible estallido de la burbuja de la IA, ¿cómo pensamos garantizar la sostenibilidad y la rentabilidad a largo plazo si el mercado de la IA no madura como se espera?”

Sundar advierte contra la subinversión a pesar de los temores del mercado

Sundar no desestimó la preocupación. "Es una gran pregunta. Sin defi, ha estado de moda, la gente está hablando de ello", dijo.

Pero advirtió que la subinversión conllevaría mayores riesgos. Señaló el crecimiento de Google Cloud, que se disparó un 34 % interanual hasta los 15 000 millones de dólares en el tercer trimestre, con una cartera de pedidos de 155 000 millones de dólares. «Esas cifras habrían sido mucho mejores si hubiéramos tenido más recursos informáticos», añadió Sundar.

Dijo que la compañía ha incorporado flexibilidad a su balance y está preparada para las fluctuaciones del mercado. "Estamos mejor posicionados que otras empresas para afrontar pérdidas", afirmó.

A Anat también se le planteó una pregunta difícil sobre el ritmo de crecimiento del gasto de capital: "El gasto de capital se está acelerando a un ritmo significativamente mayor que el crecimiento de nuestros ingresos operativos. ¿Cuál es la estrategia de la compañía para lograr un flujo cash libre saludable durante los próximos 18 a 24 meses?"

Afirmó que la empresa tiene oportunidades reales de expansión, especialmente ayudando a las empresas a migrar de los centros de datos físicos tradicionales a Google Cloud. «La oportunidad que tenemos ante nosotros es significativa y no podemos desaprovecharla», afirmó Anat.

El lanzamiento de Gemini 3 revela tensión computacional

Google lanzó Gemini 3 a principios de esta semana, su nuevo modelo de IA. La compañía afirma que puede gestionar preguntas más complejas que cualquiera de sus versiones anteriores.

Pero la celebración duró poco. Sundar dijo que el verdadero problema ahora es la distribución, no el desarrollo. Mencionó como ejemplo Veo, la herramienta de generación de video que la compañía actualizó el mes pasado.

"Cuando lanzamos Veo, ¡qué emoción!", dijo Sundar. "Si hubiéramos podido ofrecerlo a más personas en la aplicación Gemini, creo que habríamos conseguido más usuarios, pero no pudimos porque tenemos una limitación de recursos".

Instó a los empleados a prepararse para las turbulencias en 2025 y en adelante. "Sin duda, habrá altibajos", afirmó. "Es un momento muy competitivo, así que no podemos dormirnos en los laureles. Tenemos mucho trabajo por delante, pero, insisto, creo que estamos bien posicionados para afrontar este momento".

Los rumores sobre una posible burbuja se intensificaron antes de los resultados del tercer trimestre de Nvidia esta semana. Las acciones de empresas con fuerte presencia en IA, como CoreWeave y Oracle, han caído en el último mes.

Sundar dijo a la BBC que el comportamiento del mercado muestra “elementos de irracionalidad” y advirtió: “Si una burbuja estallara, ninguna empresa sería inmune, incluidos nosotros”.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, rechazó esa idea en la llamada del miércoles y dijo: "Vemos algo muy diferente".

Nvidia, que considera a Google uno de sus principales clientes, informó un crecimiento de ingresos del 62% y entregó una previsión para el cuarto trimestre mejor de lo esperado.

Aun así, el mercado no recompensó los resultados. Nvidia cayó un 3,2%, arrastrando al Nasdaq un 2,2%. Alphabet, la empresa matriz de Google, cayó un 1,2% ese mismo día.

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