La carrera por la inteligencia artificial ya no se mide solo en modelos, talento o inversión. También se mide en capacidad de cálculo disponible. Google habría limitado el acceso de Meta a sus modelos Gemini después de que la compañía de redes sociales solicitara más capacidad de procesamiento de la que Alphabet podía ofrecer, según informó el Financial Times.
El caso revela una tensión creciente en el sector: incluso los grandes grupos tecnológicos están encontrando barreras para escalar sus proyectos de IA al ritmo que exige el mercado. Meta habría recurrido a Gemini para reforzar algunos desarrollos internos, pero Google le comunicó alrededor de marzo que no podía cubrir toda la capacidad solicitada.
La falta de recursos habría afectado a varios proyectos internos de inteligencia artificial de Meta, con interrupciones y retrasos. Otros clientes de Google también se habrían visto impactados, aunque en menor medida. La diferencia, según el informe, estaría en el volumen de demanda de Meta, muy superior al de otros usuarios de los modelos de Google.
Como consecuencia, Meta habría trasladado a sus empleados la necesidad de usar con más eficiencia los tokens de IA, las unidades que permiten medir el consumo de estos sistemas. En la práctica, esto puede implicar ajustar consultas, reducir pruebas o priorizar ciertos desarrollos sobre otros.
El episodio llega en plena expansión del gasto en chips, centros de datos e infraestructura cloud. Las grandes tecnológicas están destinando miles de millones a reforzar sus sistemas, pero la demanda sigue creciendo más rápido que la capacidad disponible. La IA necesita servidores, energía y procesadores especializados, y ese cuello de botella empieza a notarse incluso entre rivales con grandes presupuestos.
Google Cloud cerró el primer trimestre, finalizado en marzo, con 20.000 millones de dólares en ingresos. Aun así, Sundar Pichai reconoció que las limitaciones de capacidad de procesamiento frenaron un mayor crecimiento de la división y contribuyeron a que la cartera de pedidos de la unidad cloud casi se duplicara frente al trimestre anterior.
Ni Google ni Meta respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios fuera del horario laboral, y Reuters indicó que no pudo verificar de forma independiente la información publicada por el Financial Times.
La lectura de fondo es clara: la IA ya no depende únicamente de tener el mejor modelo. También depende de quién consigue acceso suficiente a la infraestructura que lo hace funcionar.
