Google restringe el uso de modelos de inteligencia artificial por falta de infraestructura
La carrera por dominar la inteligencia artificial ha revelado un problema crítico para la industria: no solo es desarrollar modelos cada vez más poderosos, sino también contar con la infraestructura necesaria para ejecutarlos a gran escala. Esta realidad se ha hecho patente gracias a la reciente decisión de google de restringir el uso que Meta hacía de sus modelos Gemini por no poder suministrar toda la capacidad de cálculo requerida.
Una disputa por la potencia informática
Según fuentes del Financial Times, Alphabet comunicó a Mark Zuckerberg en marzo que no podía proporcionar toda la capacidad de Gemini que la empresa quería adquirir. Esta limitación ha interrumpido y retrasado algunos de los proyectos internos de IA de Meta.
Lejos de ser un caso aislado, esta situación pone de manifiesto que la competencia en la IA se libra hoy tanto en el terreno del software como en el de la infraestructura. Chips especializados, centros de datos, redes de alta velocidad, suministro eléctrico y sistemas de refrigeración se han convertido en activos estratégicos, imprescindibles para sostener el crecimiento de modelos cuya utilización aumenta a un ritmo sin precedentes.
El freno que limita google Cloud ha generado récords de ingresos, con 20.000 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, aunque la cifra podría haber sido mayor si se hubiera podido satisfacer toda la demanda. El director ejecutivo de google, Sundar Pichai, reconoció que la compañía no pudo abastecer toda la demanda debido a las limitaciones de capacidad de procesamiento a corto plazo.
Estas restricciones también se reflejaron en la cartera de pedidos de google Cloud, que casi se duplicó respecto al trimestre anterior, hasta superar los 460.000 millones de dólares. El aumento pone de manifiesto la fuerte demanda de servicios de computación en la nube e inteligencia artificial que continúa creciendo a un ritmo superior a la capacidad disponible de la compañía.