Google no tiene margen de error, un tropiezo puede ser una caída de millones en la bolsa, daño en la marca y un largo etc. Por eso es que surgen proyecto como OpenAI, pruebas para grandes como Microsoft, Apple, Amazon e incluso Google. Una vez saldada la primera prueba de riesgo o sea, es adoptado a nivel mundial y validado, pasamos al siguiente nivel, el que te quiero comentar.
Google ya pasó a la etapa de ir rompiendo a su competencia, ese es el siguiente nivel. Una vez que sirvió de punta de lanza e hizo la parte más complicada de lograr, que un nuevo producto sea adoptado a nivel mundial y con buena aceptación, es hora de hacer lo propio con toda espalda de un gigante.
Falló con Gemini varias veces, pero la tercera fue la vencida. Gemini 3 lo logró, lo sostuvo, lo potenció y ahora quiero mostrarte qué hizo diferente para poder ganar terreno e ir desmantelando a OpenAI, que también tiene sus luces, tiene sus detalles por ser pionero y que pueden llegar a salvar de este “apriete” de Google.
A continuación se presenta un análisis detallado del artículo “Google Is Quietly Dismantling Everything OpenAI Built”, estructurado según tus requerimientos técnicos y profesionales.
Primero lo primero, la integración vertical del hardware (TPUs) es la mayor ventaja competitiva de Google. A diferencia de OpenAI, que depende de los chips de Nvidia, Google diseña sus propias Tensor Processing Units. Esto reduce drásticamente los costos de inferencia y entrenamiento, permitiendo una escala que OpenAI difícilmente podrá igualar sin una inversión masiva en infraestructura física.
La multimodalidad nativa de Gemini supera al enfoque de “parches” de modelos previos. Mientras que otros modelos conectan módulos separados para visión o audio, Gemini fue entrenado desde cero para entender múltiples tipos de datos simultáneamente. Esto resulta en una comprensión más profunda y una latencia menor en tareas complejas.
La ventana de contexto infinita redefine el valor de los datos propios. Poder procesar millones de tokens permite que el modelo “aprenda” todo el contexto de una empresa o individuo en tiempo real sin reentrenamiento. Esto vuelve obsoletos muchos sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) básicos que OpenAI impulsó inicialmente.
El ecosistema de distribución (Android y Workspace) es el “Caballo de Troya” definitivo. Google no necesita que los usuarios descarguen una app nueva; la IA ya está en el teclado, el correo y los documentos de miles de millones de personas, creando una fricción de adopción casi nula frente a ChatGPT.
La transición de “Chatbots” a “Agentes” favorece al dueño del sistema operativo. OpenAI está limitada por ser una capa de software, mientras que Google puede ejecutar acciones directas en el hardware y apps nativas de Android, transformando la IA en un asistente operativo real y no solo en un generador de texto.
YouTube representa el conjunto de datos de video más valioso del mundo para el entrenamiento. Para alcanzar el siguiente nivel de razonamiento físico y visual, el video es crucial. Google posee el repositorio más grande, dándole una ventaja injusta en el entrenamiento de modelos de video y razonamiento espacial.
La búsqueda generativa (SGE) protege el modelo de negocio principal mientras evoluciona. Google está canibalizando su propia búsqueda antes de que otros lo hagan, utilizando su infraestructura publicitaria existente para monetizar la IA de formas que OpenAI aún no ha resuelto.
La latencia y eficiencia de Gemini Nano en dispositivos locales. Tener una versión potente de la IA que corre localmente en el teléfono protege la privacidad y reduce costos de servidor, algo que los modelos masivos de OpenAI no pueden hacer sin conexión constante.
La herencia de investigación: Google inventó la arquitectura que usa OpenAI. El paper “Attention Is All You Need” salió de Google. La empresa tiene una profundidad de talento en investigación que, tras un despertar lento, está operando a una escala de “tiempo de guerra”.
El “Moat” de los datos en tiempo real de Google Maps y Vuelos. La capacidad de Gemini para acceder a datos estructurados vivos del mundo real supera la navegación web estática de los modelos de la competencia.
Seguridad y confianza empresarial a través de Vertex AI. Para las corporaciones, es más sencillo adoptar IA a través de sus contratos existentes de Google Cloud que establecer nuevas relaciones de riesgo con OpenAI/Microsoft.
La democratización del desarrollo mediante Firebase e integración de Gemini. Al facilitar que millones de desarrolladores usen sus modelos en infraestructuras ya conocidas, Google asegura que el próximo gran software se construya sobre sus cimientos.
El enfoque en la “Utilidad Invisible”. Google no busca el asombro constante, sino que la IA funcione en segundo plano en Fotos, Drive y Gmail, haciendo que sea difícil para el usuario abandonar su ecosistema.
La capacidad de “Self-Correction” de Gemini. Los sistemas de Google están implementando bucles de retroalimentación donde el modelo verifica sus respuestas contra la búsqueda de Google, reduciendo alucinaciones de forma estructural.
Economías de escala en el entrenamiento continuo. Al tener flujo constante de datos de miles de millones de usuarios interactuando con productos, el ciclo de mejora de Google es más rápido que el de cualquier competidor.
Personalización profunda basada en el historial de usuario de décadas. Google sabe lo que has escrito, buscado y visto durante años; esa base para la personalización es un activo que OpenAI no puede comprar.
El cambio de métrica: de “tokens por segundo” a “problemas resueltos”. Google está moviendo la conversación hacia la resolución de tareas complejas y flujos de trabajo, alejándose de la fascinación por la velocidad de generación de texto.
La resiliencia financiera ante la quema de efectivo de la IA. Google tiene flujos de efectivo masivos de anuncios para subsidiar la carrera de la IA; OpenAI depende de rondas de inversión y del soporte de Microsoft.
La visión a largo plazo: IA como el nuevo sistema de archivos. Google ve la IA no como una herramienta, sino como la forma en que organizaremos toda la información personal y mundial en el futuro.
Dios y el Diablo
Puede que sea real el “apriete” de Google a OpenAI, pero es verdad que ser pionero, tener una marca fuerte que al hablar de IA lo primero que se asocie es ChatGPT posiciona a la marca. También se ve noticias de OpenAI para implementar hardware, pero sin mucha fuerza. El debate está servido y como todo tema de coyuntura tiene sus posturas.
Google tiene mucha espalda
Que Google avanza con fuerza sobre OpenAI y todo lo dicho antes se sustenta más física de la computación y la distribución que otra cosa. Autores como Ben Thompson (Stratechery) han argumentado que en la era de la IA, los “agregadores” que ya poseen la atención del usuario tienen la ventaja final.
La infraestructura de TPUs de Google es un ejemplo de integración vertical extrema. Según reportes de SemiAnalysis, el costo de Google para entrenar modelos es una fracción del de OpenAI debido a que no pagan el “margen de beneficio de Nvidia”.
Además, la multimodalidad nativa no es solo una mejora técnica; es un cambio de paradigma. Estudios sobre modelos autorregresivos sugieren que la pérdida de información en modelos modulares (donde un modelo de visión “traduce” a uno de texto) es significativa. Gemini, al tratar los píxeles como tokens desde el origen, posee una “intuición” visual que GPT-4 a veces emula pero no posee intrínsecamente.
El dilema del innovador y la agilidad
El tamaño de Google es su mayor debilidad en este caso. Lo que Clayton Christensen en su libro del mismo nombre llama “El Dilema del Innovador” se aplica perfectamente: Google tiene tanto que perder en su negocio de anuncios que sus implementaciones de IA suelen ser “seguras” y mediocres para no canibalizar sus clics.
OpenAI, por el contrario, tiene la “agilidad de los insurgentes”. No tienen un modelo de negocio que proteger, lo que les permite lanzar productos que rompen paradigmas o tienen la oportunidad de errar meses antes que Google.
La burocracia de Google ha sido documentada en múltiples salidas de investigadores clave, quienes fundaron Mistral, Anthropic y Cohere. Un contraejemplo sólido es la asociación Apple-OpenAI; a pesar de que Google paga miles de millones para ser el buscador predeterminado en iPhone, Apple eligió a OpenAI para funciones de IA avanzada en su primera etapa, demostrando que la distribución no lo es todo si el producto no es el líder en “percepción de inteligencia”.
Lo práctico
Hoy la aplicación práctica consiste en poder probar todo lo que tiene Google y todo lo que ofrece OpenAI. Si bien esto que se menciona en DailyMil de hoy puede inclinar la balanza hacia Google, siempre es mejor bajarlo a tu uso personal y poder ver cual te ayuda más en tu día a día.
Recomendación, prueba una semana los servicios de Google si usas los de OpenIA y lo contrario si es que usas OpenAI. No hace falta que sean las versiones de pago, con las grratuitas ya vas a poder tener un panorama claro.
Artículo original en Medium