DeepMind lanza un modelo de IA de 740 millones de parámetros para buscar sin la nube
Google DeepMind presenta EmbeddingGemma 2, un modelo capaz de buscar texto, imágenes, vídeo y audio directamente en el dispositivo, sin enviar nada a la nube. La jugada busca llevar la IA al móvil y al ordenador, aunque de momento no mueve un euro de ingresos.
Google DeepMind, la división de investigación en inteligencia artificial de Alphabet (GOOGL), ha presentado EmbeddingGemma 2, un modelo de IA de 740 millones de parámetros que puede buscar texto, imágenes, vídeo y audio directamente en el dispositivo. La diferencia con lo que ya conocemos es clave: el usuario puede rastrear sus propios archivos sin tener que enviarlos antes a la nube. Además, Google lo ha diseñado para que consuma relativamente poca memoria, lo que abre la puerta a que estas funciones de búsqueda con IA sean prácticas en teléfonos y ordenadores con recursos limitados.
El truco técnico está en convertir contenidos de distinto tipo (una foto, un vídeo, un audio, un texto) a un formato común que la IA pueda comparar entre sí. Así, alguien podría escribir una descripción y encontrar la foto o el vídeo que encaja con ella dentro de su propio dispositivo, o darle una imagen al sistema y pedirle que busque contenido local parecido. Las cifras de consumo de memoria ayudan a entender por qué esto es noticia: la versión solo de texto ocupa unos 191 megabytes de memoria activa en un Google Pixel 11 Pro, mientras que la versión completa, la que soporta varios tipos de contenido, ronda los 567 megabytes.
Google ya está metiendo esta tecnología en herramientas concretas. La aplicación Google AI Edge Gallery añadirá Instant Media Search, que permite buscar fotos y vídeos guardados en el teléfono usando lenguaje corriente o una imagen de ejemplo. Video Moments Finder va un paso más allá: localiza un momento concreto dentro de un vídeo ya guardado a partir de una descripción, cosas como «niños riéndose» o «perro atrapando un frisbee». Y hay un detalle nada menor: lo hace sin convertir antes el audio del vídeo en texto, de modo que el modelo analiza el contenido en sí y los archivos nunca salen del dispositivo. Google también está probando EmbeddingGemma 2 en ordenadores, con su nueva app Google AI Edge Foresight para Mac, capaz de buscar transcripciones de reuniones y notas guardadas localmente, además de imágenes y documentos almacenados en el equipo.
Los desarrolladores tendrán pronto más vías para aprovecharlo. La compañía ha dicho que EmbeddingGemma 2 llegará a ML Kit para Android en las próximas semanas, con aceleración por hardware en los dispositivos compatibles, y que también lo integrará en sus herramientas de desarrollo MediaPipe, lo que permitirá construir funciones locales de búsqueda y clasificación para iOS y macOS. Es decir, Google no solo quiere que la función viva en sus propios productos, sino que otros la usen para crear las suyas.
Conviene no perder de vista que esto es un anuncio de producto, sin ingresos asociados ni clientes concretos detrás. En Wall Street, eso sí, la acción sigue muy bien considerada: los analistas recogidos por TipRanks mantienen una valoración de compra fuerte sobre GOOGL, con 24 compras y cuatro mantener en los últimos tres meses. El listón de expectativas, por tanto, ya está alto: noticias como esta sirven más para sostener el relato de que Alphabet va por delante en IA que para cambiar de golpe las cuentas de la compañía.
El análisis de Salseo
- El detalle que de verdad importa no es el tamaño del modelo, sino dónde se ejecuta. Al hacer la búsqueda en el propio móvil, Google se ahorra la factura de computación en la nube por cada consulta: si estas funciones se masifican, desaparece un coste variable relevante. La contrapartida es que buscar en tus propios archivos no es una consulta que se monetice con anuncios, así que la compañía cambia ingresos publicitarios por eficiencia técnica.
- Los 191 megabytes en versión solo texto y los 567 en la versión completa son la otra arma: caben de sobra en la memoria de un móvil actual. Eso convierte la IA en algo que funciona sin conexión y sin servidores, justo el terreno donde Google juega con ventaja porque controla Android y fabrica el Pixel. Puede colocar la función en millones de equipos sin pedir permiso a ningún socio.
- Los rivales tendrán que responder en el mismo campo. Que MediaPipe permita crear búsquedas locales también para iOS y macOS apunta a que Google quiere ser el proveedor de esta tecnología incluso dentro del ecosistema de Apple, no solo en el suyo. La señal concreta a vigilar es cuántas apps adoptan ML Kit y MediaPipe en los próximos meses: sin desarrolladores que lo usen, esto se queda en una demo vistosa.
- Ojo con el contexto: es un lanzamiento técnico, sin clientes ni ingresos anunciados, y con la acción ya muy bien valorada por los analistas. Eso significa que la noticia sostiene el relato de liderazgo en IA más de lo que mejora la tesis, y que el listón está tan alto que cualquier tropiezo en adopción o en resultados pesará más que este tipo de anuncios.