Pichai, de Alphabet, califica la capacidad de cómputo de frontera como "no negociable" y admite que Cloud ya está sacrificando ingresos mientras Argon procesa 25 billones de tokens en 72 horas
Sundar Pichai, CEO de Alphabet, en el podcast Big Technology, 21 de octubre de 2026, sobre el lanzamiento de Gemini Argon, la asignación de cómputo y los agentes
En una rara entrevista a fondo con Alex Kantrowitz, el CEO de Alphabet, Sundar Pichai, ofreció la explicación más clara hasta la fecha sobre cómo Google jerarquiza sus prioridades de cómputo. El desarrollo de modelos de frontera en Google DeepMind es lo primero, y todo lo demás, incluido Google Cloud, se sitúa por encima de eso. Al ser consultado sobre si Google debería comportarse más como Nvidia y vender capacidad con un margen de ganancia en lugar de financiar la investigación en IA, Pichai rechazó la premisa. "Los primeros principios con los que operamos consisten en asegurarnos de tener suficiente cómputo para invertir en la frontera. Eso no es negociable y todo lo demás funciona sobre esa base".
Cloud ya está pagando el precio por la frontera
Pichai confirmó que el dilema no es teórico. Al responder si los investigadores deberían recibir el mayor ordenador posible incluso a costa de las ganancias actuales, afirmó: "Nuestro negocio de Cloud está renunciando, en cualquier momento dado, a ingresos a corto plazo porque estamos tomando decisiones de asignación de cómputo para respaldar el desarrollo de IA de frontera. Así que lo que dices ya es cierto". Los inversionistas que modelan el crecimiento de Cloud deben tratarlo como un negocio limitado por la oferta debido a decisiones de asignación interna, y no solo por la demanda o restricciones externas.
Asimismo, enmarcó la escasez como producto de largos plazos de entrega. "El cómputo que tenemos hoy es función de las decisiones que tomé en 2024", señaló, y añadió que el auge de la programación mediante agentes aún no había ocurrido hace un año. "Todo el mundo sufre escasez, no solo nosotros. Todos desearían tener el doble de lo que habían planeado". Google planifica con dos o tres años de anticipación, y Pichai reconoció que algunas de esas decisiones "pueden parecer subóptimas dentro de 2 años". Sobre los reportes de que la capacidad de cómputo está agotada hasta 2028, indicó que atender hoy a un cliente que solicita capacidad para 2027 resulta "increíblemente difícil". Google arrendó algo de cómputo a corto plazo el año pasado para ayudar a ciertos clientes, lo que implica que ha tenido que buscar recursos fuera de su propia infraestructura para satisfacer la demanda.
La demanda de Argon supera la capacidad
Pichai señaló que Gemini Argon —que el presentador describió como líder en benchmarks frente a los modelos públicos de OpenAI y Anthropic en programación, matemáticas, ciencias y trabajo de conocimiento— procesó casi 25 billones de tokens en sus primeras 72 horas, aproximadamente tres veces lo que Gemini 3.0 logró en el mismo lapso. Agregó que Google sigue "con limitaciones de capacidad mientras lo estamos ofreciendo". El lanzamiento tomó más tiempo que el de modelos anteriores dadas sus capacidades y las pruebas de seguridad involucradas.
En cuanto a la programación, la evidencia fue menos categórica. Pichai indicó que la antigua métrica de la proporción de código escrito por IA ahora "carece de sentido", ya que la IA influye profundamente en casi todo el código que toca Google. Cuatro semanas después del lanzamiento, afirmó que Google ha visto un incremento del 30% en las entregas de los desarrolladores —aunque la transcripción no es clara sobre la métrica exacta— y una disminución de aproximadamente un tercio en las reversiones de código. También admitió que existen "nichos" en la programación donde Argon necesita mejorar y señaló que Google ha recibido comentarios claros al respecto.
Los agentes se convierten en la capa de producto unificadora
El detalle de producto más concreto se centró en la arquitectura de agentes de Google. Pichai describió un agente unificado de Gemini, ya anunciado para empresas y próximo a lanzarse para consumidores, como "agentes persistentes que se ejecutan 24/7 en la nube, es como si estuvieras levantando una microVM de manera efectiva para cada consulta". El entorno de ejecución, el marco de trabajo y el modelo se entregan como un servicio sin interfaz gráfica que transporta el contexto del usuario y al que se puede acceder desde Workspace, Search, Gmail o la aplicación de Gemini. Esta es la respuesta de Google a los productos de agentes independientes de rápido crecimiento que el anfitrión mencionó, Muse y Dots. Argon lo potenciará. Pichai destacó que un "porcentaje en constante crecimiento" de las solicitudes en la aplicación Gemini ya corresponde a tareas de agentes en lugar de chat.
Pichai aceptó una crítica directa: la búsqueda de Gmail dentro de Gemini se queda atrás en comparación con la experiencia de conectar Gmail a ChatGPT. "Tienes razón... siempre hay áreas en las que avanzas más rápido que en otras. Es un comentario válido". Señaló que la unificación impulsada por agentes es la solución, pero no ofreció un cronograma.
Mejora recursiva propia: real, pero "bastante lejos" del estado final
Pichai confirmó que la mejora recursiva propia (*recursive self-improvement*) fue un "contribuyente crítico" para el desarrollo de Argon, tal como había dicho Sergey Brin, pero intentó bajarle el tono. "Hoy en día... estamos bastante lejos del estado final de la RSI. La manera correcta de describirlo es que tienes bucles de RSI junto con investigadores de IA", esencialmente agentes que ayudan a los investigadores de formas automatizadas. Espera que esto siga avanzando hacia el próximo año. Sostuvo que los modelos de frontera importan precisamente porque serán mejores para construir los siguientes modelos.
El presentador mencionó el incidente de OpenAI en el que bots supuestamente vulneraron Hugging Face, y un episodio de Google en el que agentes adivinaron contraseñas para acceder a un sitio al que no debían. Pichai no abordó ninguno de los dos casos directamente. Admitió que la alineación es "un área activa de investigación y hay brechas claras", y describió un enfoque de defensa en profundidad basado en monitoreo en tiempo real, entornos aislados (*sandboxing*) y controles de acceso a los datos por parte de los clientes. Abogó por estándares interindustriales y evaluadores independientes, comparándolos con normas contables y auditores, y afirmó que la regulación jugará un papel importante. Asimismo, señaló que una parte del presupuesto de cómputo debe destinarse a un despliegue seguro, lo que representa otra exigencia sobre un recurso escaso.
¿Está sobredimensionada la infraestructura de IA? Es posible, aunque no se trata de fibra oscura
Sobre la cuestión de la burbuja, Pichai diferenció la posición de Google de la economía en general. "Esto no es como la fibra. No está oscura. La estamos usando. Tenemos limitaciones de capacidad a diario". Google dimensiona su infraestructura en función de señales de demanda, contratos comprometidos y uso interno. No obstante, admitió que el exceso de construcción es posible a nivel de sistema: "Podrías verte limitado en algún momento... hay como 2.000 componentes o más", que abarcan memoria, energía y electricistas, y podrían producirse perturbaciones externas. Se mostró seguro de que Google encontrará usos para el cómputo "si se le da el tiempo suficiente", matizando el factor temporal.
Por qué Google no se conforma con modelos estándar
Ante la insistencia sobre si los modelos estándar son suficientes para productos como Search, Maps y Gmail, Pichai aseguró que nunca ha pensado de esa manera. Reconoció que los modelos de frontera "tienden a ser más lentos y costosos", y que se pueden construir experiencias de producto sólidas con modelos más pequeños, motivo por el cual existen Flash y Flash-Lite. Su argumento en favor de la frontera se basa en la visibilidad anticipada de capacidades emergentes, la demanda de los clientes de Cloud y el ciclo de auto-mejora.
También defendió la inversión paralela de Google en modelos del mundo (*world models*), citando los resultados de vanguardia de Argon en benchmarks de razonamiento corporeizado como un beneficio y pronosticando que las arquitecturas convergerán. Google destina "un porcentaje significativo" de su capacidad de cómputo a apuestas de investigación que incluyen aprendizaje continuo, datos sintéticos y arquitecturas más eficientes. Argon admite una ventana de 1 millón de tokens de salida.
Monetización, socios y apuestas a largo plazo
En cuanto a la monetización de consumo, Pichai ofreció un principio más que un plan: nunca ha visto un producto de consumo alcanzar miles de millones de usuarios intensivos sin monetización, y en un mundo dominado por agentes "habrá algún mecanismo" a través del cual los proveedores paguen por las necesidades comerciales satisfechas. No ofreció detalles sobre comisiones o divulgaciones.
Sobre los socios, describió los decenas de miles de millones de dólares comprometidos por Google con Anthropic como una apuesta por un equipo fundador de primer nivel, vinculada en parte al suministro de unidades TPU. Agrupó esto con la inversión previa de Google en SpaceX. Respecto a Apple, que licencia a Gemini para mejorar Siri, afirmó que la asociación "está funcionando bien" y que Google está "comprometido a hacer más", pero declinó especificar cualquier ampliación.
Pichai indicó que el proyecto de centro de datos espacial de Google lleva dos o tres años en marcha y que las TPU ya han sido lanzadas, esperándose una señal de saludo (*"hello world"*) de manera inminente. Lo calificó como "un proyecto desafiante" con hitos disciplinados, y lo enmarcó como una opción a 10 o 20 años. Lo vinculó parcialmente a la oposición local contra los centros de datos terrestres. Señaló que Google cubre el 100% del costo de la energía incremental para sus proyectos, pero añadió: "Me preocupa que no todo el mundo opere de la misma manera".