Google apuesta todo: por qué 180 mil millones en IA es solo el comienzo

Cuando las cifras de un informe financiero divergen de las previsiones de analistas por decenas de miles de millones de dólares, generalmente reina el silencio en los pasillos de Wall Street. Alphabet acaba de hacer exactamente eso. Mientras que expertos de Wedbush y otras agencias predecían educadamente que la empresa gastaría alrededor de 120 mil millones de dólares este año, el liderazgo de Google decidió que la modestia no era para ellos. El nuevo estándar: de 175 a 185 mil millones. Para que entiendas la escala: es más que el PIB de muchos países europeos, y todo se destinará a la compra de "silicio" y la construcción de cajas de hormigón con poderosos sistemas de refrigeración.

¿Por qué está sucediendo esto ahora? Durante los últimos dos años, Google ha estado en una posición de perseguidor. Después del triunfo de ChatGPT, la empresa intentó desesperadamente demostrar que sus redes neuronales no eran peores y su ecosistema era más confiable. Pero la IA no es solo código elegante—es principalmente electricidad y transistores. Cada consulta a Gemini cuesta varias veces más que una búsqueda común en Google. Para mantener el dominio en búsqueda y al mismo tiempo no perder frente a los servicios en la nube de Microsoft y Amazon, la empresa necesita capacidad de infraestructura que antes parecía excesiva. Alphabet está esencialmente reconociendo: la era del software barato ha terminado; la era del hardware ultra-caro ha comenzado.

El analista Scott Dewitt de Wedbush, comentando estas cifras, señala un matiz importante: el mercado no estaba listo para tanta agresividad. A los inversores les encanta la IA cuando genera ganancias, pero comienzan a ponerse nerviosos cuando los gastos de capital (Capex) crecen exponencialmente. Sin embargo, Google simplemente no tiene opción. Si no construyen estos centros de datos hoy, mañana tendrán que alquilar capacidad a los competidores o ver cómo los usuarios migran a servicios más rápidos e inteligentes. Esta es la clásica "trampa del fundador": o gastas todo lo que ganaste con publicidad en nuevas tecnologías, o lentamente te transformas en un museo de tecnología.

Curiosamente, en este contexto, los resultados de Amazon también se ven intrigantes. Todo Big Tech está actualmente envuelto en una carrera armamentista, donde Nvidia es el principal proveedor de armas. Pero Google intenta jugar de manera más inteligente, desarrollando sus propias TPUs (Tensor Processing Units). Parte de estos miles de millones enloquecidos se gastará específicamente en desarrollar su propio hardware, para de alguna manera reducir la dependencia del caprichoso mercado de chips. Esta es una estrategia a largo plazo que podría hacer que Google sea un monopolista absoluto en términos de eficiencia computacional, o convertirse en el error más caro en la historia de la corporación.

En última instancia, estamos siendo testigos del final de la "dieta" que los gigantes tecnológicos anunciaron el año pasado. Un año de eficiencia ha dado paso a un año de compra en masa. Google entiende que en el mundo de la IA generativa, el tamaño importa—el tamaño de los clusters, el número de parámetros y el volumen de memoria disponible. Si se necesitan 185 mil millones para lograrlo, los gastarán, incluso si hace que los analistas busquen sedantes. La única pregunta es qué tan rápido se convertirán estas inversiones en productos reales por los que los usuarios quieran pagar.

En resumen: la entrada al club de creadores de IA de élite ha aumentado un cincuenta por ciento. ¿Podrá alguien aparte de la trinidad Google-Microsoft-Amazon permitirse tales apuestas?