Google debe duplicar la capacidad de servicio de IA cada 6 meses para satisfacer la demanda
- Malka Mekler
- hace 5 horas
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La demanda de cómputo para IA crece tan rápido que el próximo salto de mil veces en capacidad tendría que lograrse en apenas cuatro o cinco años.
La presión por ampliar la infraestructura necesaria para los modelos más avanzados de inteligencia artificial está empujando a Google a asumir un ritmo de crecimiento pocas veces visto en su historia tecnológica. Según CNBC, el jefe de infraestructura de IA de la compañía advirtió internamente que será necesario duplicar la capacidad de servicio cada seis meses para sostener el uso actual y el que se proyecta para los próximos años.
En una reunión global el 6 de noviembre, Amin Vahdat, vicepresidente en Google Cloud, presentó un escenario en el que la demanda de cómputo para IA crece tan rápido que el próximo salto de mil veces en capacidad tendría que lograrse en apenas cuatro o cinco años. Vahdat lo planteó con claridad, la competencia en infraestructura es “el componente más crítico y más costoso de la carrera de la IA”, una batalla donde no gana quien gasta más, sino quien logra sistemas más confiables, eficientes y capaces de escalar a niveles inéditos.
Esa escalabilidad no depende solo de construir más centros de datos. Vahdat explicó que Google intenta amortiguar la presión con modelos más eficientes y con su estrategia de hardware propio. La compañía acaba de lanzar la séptima generación de sus Tensor Processing Units, conocidas como Ironwood, que según sus datos internos ofrecen casi 30 veces más eficiencia energética que la primera TPU presentada en 2018. Además, la colaboración con DeepMind proporciona una hoja de ruta anticipada sobre cómo podrían evolucionar los modelos, algo que influye directamente en el diseño de chips, redes y sistemas de almacenamiento.
La exigencia también tiene un componente de energía y costo, Vahdat dijo que Google necesita entregar mil veces más capacidad, en cómputo, almacenamiento y redes, manteniendo niveles similares de gasto y consumo energético, un desafío que combina ingeniería extrema, optimización y rediseño continuo de su infraestructura global.
El propio CEO, Sundar Pichai, advirtió al equipo que 2026 será “intenso”, marcado por una competencia feroz en IA y por la presión de escalar nubes y servicios capaces de absorber cargas mucho más pesadas. Reconoció que existe preocupación sobre una posible burbuja en el mercado de IA, pero insistió en que el riesgo de quedarse cortos en capacidad es aún mayor. Puso como ejemplo el caso de Veo, la herramienta de generación de video, la demanda superó la capacidad disponible y eso limitó el lanzamiento dentro de Gemini.
A pesar de la volatilidad en los mercados y de que las grandes tecnológicas están incrementando agresivamente su gasto en infraestructura, Pichai aseguró que la compañía mantiene un enfoque disciplinado y respaldo financiero suficiente para manejar ciclos de presión. Para Google, el reto ya no es solo construir más máquinas, sino construirlas más rápido, con mejor rendimiento y con menos energía, en un contexto en el que los modelos se vuelven más grandes, las aplicaciones más complejas y la disponibilidad de cómputo se convierte en el verdadero cuello de botella de la industria.