Google Cloud Next '25: nuevos chips de IA y desafío del ecosistema de agentes Microsoft y Amazon

Google Cloud está haciendo grandes movimientos para consolidar su lugar en el mundo ferozmente competitivo de la inteligencia artificial. En la conferencia anual Cloud Next en Las Vegas, presentaron un conjunto de nuevas tecnologías centradas en "modelos de pensamiento", ecosistemas de agentes e infraestructura especializada adaptada para implementaciones masivas de IA.

La estrella del espectáculo fue la Unidad de Procesamiento de Tensor de Séptima Generación (TPU), denominado Ironwood. Google cuenta que ofrece más de 42 exafultos de potencia informática por pod, que es un alucinante 24 veces más potente que la supercomputadora líder, El Capitan.

"La oportunidad con la IA es lo más grande posible", exclamó Amin Vahdat, vicepresidente y gerente general de Google de ML Systems y Cloud AI, exclamó durante una conferencia de prensa previa al evento. "Junto con nuestros clientes, estamos impulsando una nueva era de oro de la innovación".

El negocio de la nube de Google está montando una ola de impulso. En enero, informaron un ingreso en la nube del cuarto trimestre de 2024 de $ 12 mil millones, un salto del 30% respecto al año anterior. La compañía también señaló un aumento del 80% en usuarios activos en AI Studio y la API de Gemini durante el mes pasado.

Cómo las nuevas TPU de Ironwood de Google están transformando la computación de IA con eficiencia energética

Google se está posicionando como el único proveedor de nubes importante con una "plataforma totalmente optimizada AI-AI", diseñada desde cero para lo que llaman "la era de la inferencia". Este cambio se centra en usar sistemas de IA para abordar los problemas del mundo real en lugar de solo los modelos de entrenamiento.

Ironwood representa un cambio significativo en la filosofía de diseño de chips. A diferencia de sus predecesores, que equilibraron el entrenamiento e inferencia, Ironwood está diseñado específicamente para ejecutar modelos de IA complejos después del entrenamiento.

"Ya no se trata de los datos puestos en el modelo, sino lo que el modelo puede hacer con los datos después de haber sido entrenados", explicó Vahdat.

Cada vaina de madera de hierro tiene más de 9,000 chips y es el doble de eficiente en la generación que la generación anterior. Esto aborda una gran preocupación con la IA generativa: su consumo de energía masiva.

Google también está abriendo su vasta infraestructura de red global a los clientes empresariales a través de Cloud WAN (amplia red de área). Este servicio aprovecha la red de fibra de 2 millones de millas de Google, la misma que alimenta los servicios de consumo como YouTube y Gmail.

Según Google, Cloud WAN puede aumentar el rendimiento de la red hasta en un 40% y reducir el costo total de propiedad en la misma cantidad en comparación con las redes administradas por el cliente. Este movimiento es inusual para un hiperscalador, esencialmente convirtiendo su infraestructura interna en un producto.

Inside Gemini 2.5: Cómo los 'modelos de pensamiento' de Google mejoran las aplicaciones empresariales de IA

En el frente del software, Google está expandiendo su familia Gemini Model con Gemini 2.5 Flash, una versión rentable de su sistema de IA insignia que introduce "capacidades de pensamiento".

A diferencia de los modelos de lenguaje grande tradicionales que generan directamente respuestas, estos "modelos de pensamiento" desglosan problemas complejos a través del razonamiento de varios pasos y la autorreflexión. Gemini 2.5 Pro, lanzado hace solo dos semanas, se dirige a casos de uso de alta complejidad como el descubrimiento de fármacos y el modelado financiero. La variante Flash recientemente anunciada ajusta su profundidad de razonamiento en función de la complejidad rápida para equilibrar el rendimiento y el costo.

Google también está reforzando sus capacidades generativas de medios con actualizaciones a Imagen (para la generación de imágenes), VEO (Video), Chirp (audio) e introducción de Lyria, un modelo de texto a música. Durante la conferencia de prensa, Nenshad Bardoliwalla, director de gestión de productos de Vertex Ai, mostró cómo estas herramientas pueden colaborar para crear un video de concierto promocional, completo con música personalizada y edición sofisticada como eliminar elementos no deseados de los videoclips.

"Solo Vertex Ai reúne a todos estos modelos, junto con modelos de terceros en una sola plataforma", dijo Bardoliwalla.

Más allá de los sistemas de IA individuales: cómo el ecosistema de múltiples agentes de Google tiene como objetivo mejorar los flujos de trabajo empresariales

Los anuncios más prospectivos de Google se centran en crear un "ecosistema de múltiples agentes", donde múltiples sistemas de IA pueden colaborar en diferentes plataformas y proveedores.

Están presentando un Kit de desarrollo de agentes (ADK) que permite a los desarrolladores construir sistemas de múltiples agentes con menos de 100 líneas de código. Además, Google propone un nuevo protocolo abierto llamado Agent2Agent (A2A), lo que permite que los agentes de IA de diferentes proveedores se comuniquen.

"2025 será un año de transición donde la IA generativa cambia de responder preguntas individuales a resolver problemas complejos a través de sistemas agentes", predijo Vahdat.

Más de 50 socios, incluidos los principales proveedores de software empresarial como Salesforce, ServiceNow y SAP, han firmado para respaldar este protocolo, lo que sugiere un cambio potencial de la industria hacia los sistemas IA interoperables.

Para usuarios no técnicos, Google está mejorando su plataforma de espacio de agentes con características como Agent Gallery (que proporciona una vista única de los agentes disponibles) y el diseñador de agentes (una interfaz sin código para crear agentes personalizados). Durante una demostración, Google mostró cómo un gerente de cuenta bancaria podría usar estas herramientas para analizar las carteras de los clientes, pronosticar problemas de flujo de efectivo y redactar automáticamente las comunicaciones del cliente, todas sin escribir ningún código.

Desde resúmenes de documentos hasta pedidos de transmisión: cómo los agentes especializados de IA especializados están afectando a las industrias

Google está integrando profundamente la IA en su conjunto de productividad de su espacio de trabajo, introduciendo características como "Ayuda Me Analize" en las hojas, que identifica automáticamente las ideas de los datos sin fórmulas explícitas o tablas de pivote, y descripciones de audio en documentos, que crean versiones de audio de forma humana de documentos.

La compañía destacó cinco categorías de agentes especializados que vieron una adopción significativa: servicio al cliente, trabajo creativo, análisis de datos, codificación y seguridad.

En el servicio al cliente, Google señaló el sistema de entrada de IA de Wendy, que ahora maneja 60,000 pedidos diariamente, y el agente de "delantal mágico" del Home Depot, que ofrece orientación de mejoras para el hogar. Para los equipos creativos, compañías como WPP están utilizando la IA de Google para conceptualizar y producir campañas de marketing a escala.

La competencia de IA en la nube se intensifica: cómo el enfoque integral de Google desafía a Microsoft y Amazon

Los anuncios de Google vienen en medio de la intensificación de la competencia en el espacio de la IA de la nube. Microsoft ha integrado la tecnología de OpenAI profundamente integrada en su plataforma Azure, mientras que Amazon ha estado construyendo sus propias ofertas con alimentación antrópica y chips especializados.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, enfatizó el "compromiso de la compañía para entregar infraestructura de clase mundial, modelos, plataformas y agentes; que ofrece una plataforma abierta de múltiples nubes que proporciona flexibilidad y opción; y construcción para la interoperabilidad".

Este enfoque múltiple parece diseñado para diferenciar a Google de los competidores que pueden sobresalir en áreas específicas pero que carecen de la pila completa de chips a aplicaciones.

El futuro de Enterprise AI: por qué los 'modelos de pensamiento' de Google y la interoperabilidad son importantes para la tecnología empresarial

Lo que hace que los anuncios de Google sean particularmente significativos es la naturaleza integral de su estrategia de IA, que abarca silicio personalizado, redes globales, desarrollo de modelos, marcos de agentes e integración de aplicaciones.

El enfoque en la optimización de inferencia en lugar de solo las capacidades de capacitación refleja un mercado de IA maduros. Si bien la capacitación de modelos cada vez mayores ha dominado los titulares, implementar estos modelos de manera eficiente a escala se está convirtiendo en el desafío más apremiante para las empresas.

El énfasis de Google en la interoperabilidad, que permite que los sistemas de diferentes proveedores trabajen juntos, puede indicar un cambio de los enfoques de jardín amurallado que han caracterizado fases anteriores de la computación en la nube. Al proponer protocolos abiertos como Agent2Agent, Google se está posicionando como el tejido conectivo en un ecosistema de IA heterogéneo en lugar de exigir una adopción de todo o nada.

Estos anuncios presentan oportunidades y desafíos para los tomadores de decisiones técnicas empresariales. Las ganancias de eficiencia prometidas por la infraestructura especializada como Ironwood TPU y Cloud WAN podrían reducir significativamente los costos de implementar la IA a escala. Sin embargo, navegar por el panorama en rápida evolución de modelos, agentes y herramientas requerirá una planificación estratégica cuidadosa.

A medida que estos sistemas de IA más sofisticados continúan desarrollando, la capacidad de orquestar múltiples agentes de IA especializados que trabajan en concierto pueden convertirse en el diferenciador clave para las implementaciones de IA empresariales. Al construir tanto los componentes como las conexiones entre ellos, Google está apostando a que el futuro de la IA no se trata solo de máquinas más inteligentes, sino de máquinas que pueden comunicarse efectivamente entre sí.