Google se lo juega todo: por qué 180.000 millones en IA son solo el principio

Cuando las cifras de un informe financiero se alejan decenas de miles de millones de dólares de las previsiones de los analistas, en Wall Street suele hacerse el silencio. Alphabet acaba de provocar justo eso. Mientras los expertos de Wedbush y otras firmas preveían con cortesía un gasto de unos 120.000 millones de dólares este año, la dirección de Google decidió que la modestia no iba con ella. El nuevo rango va de 175.000 a 185.000 millones. Para dimensionarlo: es más que el PIB de muchos países europeos, y todo se destinará a comprar «silicio» y a construir cajas de hormigón con refrigeración potente.

¿Por qué ahora? Durante los dos últimos años, Google ha ido a la zaga. Tras el triunfo de ChatGPT, la compañía trató a la desesperada de demostrar que sus redes neuronales no eran peores y que su ecosistema era más fiable. Pero la IA no es solo código elegante: es, ante todo, electricidad y transistores. Cada consulta a Gemini cuesta varias veces más que una búsqueda normal en Google. Para mantener su dominio en las búsquedas sin perder terreno frente a Microsoft y Amazon en servicios en la nube, la empresa necesita una capacidad que antes parecía excesiva. Alphabet reconoce de hecho que la era del software barato ha terminado y ha empezado la del hardware carísimo.

Scott Devitt, analista de Wedbush, señala al comentar estas cifras un matiz importante: el mercado no estaba preparado para tanta agresividad. A los inversores les gusta la IA cuando da beneficios, pero se ponen nerviosos cuando los gastos de capital (Capex) crecen de forma exponencial. Aun así, Google simplemente no tiene alternativa. Si no construye estos centros de datos hoy, mañana tendrá que alquilar capacidad a sus competidores o ver cómo los usuarios se van a servicios más rápidos e inteligentes. Es la clásica «trampa del fundador»: o gastas todo lo que ganas con la publicidad en nueva tecnología, o te conviertes poco a poco en un museo tecnológico.

En este contexto, los resultados de Amazon también resultan intrigantes. Toda la gran tecnología está metida en una carrera armamentística cuyo principal proveedor de armas es Nvidia. Pero Google intenta jugar con más sutileza desarrollando sus propias TPU (Tensor Processing Units). Parte de esos miles de millones irá precisamente al desarrollo de hardware propio, para reducir al menos un poco la dependencia de un mercado de chips caprichoso. Es una estrategia a largo plazo que puede convertir a Google en el monopolista absoluto de la eficiencia de cómputo o ser el error más caro de la historia de la corporación.

En definitiva, asistimos al final de la «dieta» que los gigantes tecnológicos anunciaron el año pasado. El año de la eficiencia ha dado paso al año de las compras masivas. Google entiende que en la IA generativa el tamaño importa: el de los clústeres, el número de parámetros y el volumen de memoria disponible. Si para eso hay que gastar 185.000 millones, los gastará, aunque los analistas tengan que tomar valeriana. La cuestión es con qué rapidez estas inversiones se convertirán en productos reales por los que los usuarios quieran pagar.

Lo esencial: la entrada al club de los creadores de IA de primer nivel se ha encarecido un 50 %. ¿Podrá alguien, además del trío Google-Microsoft-Amazon, asumir apuestas así?