Google ha construido el mayor ecosistema de infraestructura de inteligencia artificial durante la última década. La empresa lanzó un exitoso negocio en la nube, desarrolló sus propios procesadores TPU (Tensor Processing Unit) y comenzó a liderar el mercado como la principal alternativa a los chips de NVIDIA. Sin embargo, el éxito de esta estrategia comercial ha provocado una crisis interna que Alphabet no esperaba. Así lo informa Ixbt.com informa .
Según Bloomberg, los investigadores clave de Google DeepMind ahora se ven obligados a esperar en estrictas colas internas para obtener recursos de computación. Lo más interesante es que estos recursos no se están vendiendo a los investigadores de la propia empresa, sino a clientes externos: gigantes como Anthropic y Meta. Por ejemplo, Google ha prometido a Anthropic acceso a 5 gigavatios de potencia y a un millón de chips Ironwood de nueva generación durante 5 años.
Tales compromisos comerciales masivos han ocupado por completo la capacidad disponible en los centros de datos. Los equipos internos que desarrollan la familia de modelos Gemini ahora deben inscribirse en listas de espera para realizar sus experimentos. El jefe de Google DeepMind, Demis Hassabis, señaló que la escasez golpea por dos lados: primero, la falta de chips de memoria de proveedores como Samsung y SK Hynix, y segundo, la distribución de recursos internos que está ralentizando la velocidad de la investigación.
Aunque Alphabet planea gastar entre 175.000 y 185.000 millones de dólares en infraestructura en 2026, la demanda del mercado está creciendo más rápido que la oferta. La estrategia de crear sus propios chips resultó ser económicamente beneficiosa, pero la empresa ahora no puede servir a sus competidores y realizar su propia investigación avanzada al mismo tiempo.
Este estricto racionamiento de recursos ha provocado descontento dentro de la comunidad científica. En el último año y medio, varios científicos e ingenieros destacados han abandonado el laboratorio DeepMind, incluido el veterano Ioannis Antonoglou, debido a la falta de potencia de cálculo.
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