Google restringe el acceso de Meta a Gemini mientras se agrava el cuello de botella de capacidad de cómputo en IA

El episodio sitúa a la potencia de cómputo —y no a los algoritmos o la financiación— como la restricción determinante en la carrera de la IA. "Die Rechenkapazitäten sind der Flaschenhals," observó el informe: un cuello de botella que ha empujado a los mayores grupos tecnológicos de EE. UU. a gastar de forma agresiva en la construcción de centros de datos. Según otra versión de la misma información, Meta, Google, Amazon y Microsoft planean invertir hasta 725.000 millones de dólares este año en infraestructura y centros de datos para aliviar la presión.

Google recurre a SpaceX para obtener cómputo adicional

Más allá de la disputa con Meta, Google ha pasado por su parte a asegurarse capacidad adicional mediante un acuerdo externalizado poco habitual. A principios de este mes, Google firmó un contrato con SpaceX, la empresa de Elon Musk, para arrendar capacidad de cómputo por valor de más de 920 millones de dólares al mes, una cifra que ilustra lo costoso que se ha vuelto el acaparamiento de GPUs. La valoración de SpaceX ya se ha enfriado tras el acuerdo, cayendo desde más de 2,4 billones de dólares hasta aproximadamente 2,04 billones de dólares. "Selbst nach dem Rücksetzer von über 2,4 Bio. USD auf rund 2,04 Bio. USD," señaló el informe.

Meta desarrolla una alternativa interna

Para Meta, la restricción impuesta por Google ha acelerado los trabajos en una alternativa interna. La compañía está construyendo su propio modelo, llamado Muse Spark, que está destinado a impulsar la próxima generación de gafas de IA de Meta y la ya consolidada línea Ray-Ban. El objetivo, según el informe, es que Muse Spark compita con Gemini y reduzca con el tiempo la dependencia de Meta respecto a Google.

Las empresas más pequeñas y los laboratorios de investigación se enfrentan ahora a un panorama más saturado. Con Google, Meta, Microsoft y Amazon absorbiendo la mayor parte de la capacidad disponible a través de acuerdos de aprovisionamiento de varios miles de millones de dólares, los desarrolladores independientes están sufriendo tiempos de espera más largos y precios más altos para el entrenamiento y la inferencia. Varios proveedores de nube han empezado a subastar horas de GPU y a racionar los trabajos de larga duración, un cambio que recuerda a los métodos de asignación de recursos que, según los críticos, podrían convertirse en estándar en la era de la IA.

Consecuencias estratégicas y regulatorias

Los estrategas afirman que la presión sobre la capacidad está reconfigurando la forma de hacer acuerdos en todo el sector. Se informa de que Claude, de Anthropic, y otros laboratorios de modelos de frontera están negociando directamente con fabricantes de chips y compañías eléctricas para garantizar suministro a varios años. Algunos están estudiando la posibilidad de tomar participaciones accionariales en operadores de centros de datos para garantizar acceso prioritario, una estructura que habría sido impensable hace dos años.

Los inversores siguen siendo optimistas al menos sobre una parte de la cadena de valor. "Ich bleibe bullisch!" escribió un analista, expresando un optimismo continuado sobre Amazon y AWS pese a los vientos en contra. Las acciones de Amazon y Microsoft han resistido mejor que las de las startups de IA puras, lo que refleja las expectativas de que los operadores hyperscale de nube serán los ganadores a largo plazo de la crisis de capacidad.

La disputa entre Google y Meta también tiene consecuencias operativas internas. Al obligar a sus empleados a utilizar los tokens de IA de forma más eficiente, Meta está señalando que la experimentación interna será racionada hasta que llegue nueva capacidad. Se está animando a los ingenieros a almacenar resultados en caché, compartir prompts entre equipos y trasladar las cargas de trabajo no urgentes a modelos más ligeros, medidas que reflejan lo que los clientes de la nube ya llevan meses haciendo.

De cara al futuro, la cuestión es si el sector podrá construir su salida del cuello de botella con la suficiente rapidez. Los hyperscalers han comprometido en torno a 725.000 millones de dólares este año solo para construcción de centros de datos, y los proveedores de chips compiten por sacar al mercado aceleradores de próxima generación. Si esa inversión se traduce en un aumento significativo del cómputo al estilo Gemini para clientes externos —incluida Meta— determinará cuánto durará el racionamiento actual.

Los reguladores en Washington y Bruselas también están vigilando más de cerca el empaquetamiento de servicios impulsado por la capacidad. Los responsables políticos han cuestionado si se debe permitir a los grandes proveedores de nube otorgar acceso preferente a sus grupos de IA afiliados a un cómputo escaso. La disputa Google-Meta, por haber surgido de una decisión privada de asignación y no de una caída del servicio, probablemente alimentará ese debate.