Trump llama «monstruo» a Pichai mientras Gemini 4 Argon dispara a Google un 2%
El presidente de EE. UU. elogió a Sundar Pichai en una cumbre tecnológica en la Casa Blanca, el mismo día en que Alphabet lanzó su modelo Gemini 4 Argon y volvió al podio de los mejores laboratorios de inteligencia artificial.
Donald Trump reunió el pasado martes 29 de septiembre en la Casa Blanca a los grandes jefes de la tecnología y, al presentar a Sundar Pichai, consejero delegado de Google, lo llamó «monstruo». Lejos de ser un insulto, Trump lo utilizó como elogio: dijo que es una gran vida ser un «monstruo» sin tener que pelearse en batallas políticas. A la cumbre acudieron, entre otros, Jensen Huang (Nvidia), Mark Zuckerberg (Meta), Elon Musk (Tesla y SpaceX), Satya Nadella (Microsoft), Alex Karp (Palantir), Dario Amodei (Anthropic) y Greg Brockman (OpenAI). Durante el encuentro, el presidente anunció que el Gobierno de Estados Unidos pasará a llamar oficialmente a la inteligencia artificial «Super Intelligence» o «SI».
La cumbre coincidió con el lanzamiento del nuevo modelo de Alphabet, Gemini 4 Argon, presentado el 30 de septiembre. La acción de Google subió un 2% en la negociación previa a la apertura del jueves. El modelo logró 53 puntos en el índice de inteligencia de la firma Artificial Analysis, empatando con el GPT-6 Astra de OpenAI y quedando un punto por encima del GPT-6.1 Sol. Según esa medidora, la puntuación devuelve a Google al trío de cabeza de los laboratorios de IA. Argon saca 23 puntos a su propio predecesor, Gemini 3.1 Pro Preview, y supera los 46 puntos del Grok 4.7. En las pruebas también cometió menos afirmaciones falsas: un 15% de respuestas inventadas frente al 51% de su competidor directo, según la fuente.
En precios, Google ha salido a atacar por el bolsillo. Ha fijado una tarifa promocional de 2 dólares por cada millón de «tokens» (las unidades de texto que procesa el modelo) de entrada y 10 dólares por millón de salida. Con esos precios de lanzamiento, completar una tarea de prueba estándar cuesta 1,99 dólares, frente a los 3,26 dólares de la propuesta de OpenAI. Cuando acabe el descuento inicial, las tarifas se doblarán hasta 4 y 20 dólares respectivamente, y esa misma tarea subirá a 3,98 dólares. Para trabajos largos, Google ha ampliado el límite de respuesta del modelo desde 64.000 tokens hasta 1 millón.
Pichai aseguró que los equipos de Google ya utilizan Gemini 4 Argon para programar y para investigación en computación cuántica. El despliegue arranca primero en el Gobierno estadounidense y en defensores informáticos de confianza a través de su programa Fairwind. Google afirma que el modelo es capaz de encontrar y arreglar por su cuenta fallos graves de software, y por eso entrega la herramienta a estos defensores sin las barreras de seguridad habituales en ciberseguridad. Después llegará el turno de los suscriptores de pago de Google AI Ultra y de los clientes de su interfaz de programación para empresas.
Entre las compañías que cotizan y aparecen en esta historia están Alphabet (Google), Nvidia, Meta y Palantir, todas presentes en la cumbre de la Casa Blanca a través de sus primeros ejecutivos.
El análisis de Salseo
- Lo del «monstruo» es puro ruido político: no cambia ni un número de la cuenta de resultados de Alphabet. Lo que de verdad mueve la acción es Gemini 4 Argon, y ahí está el dato relevante: la subida del 2% llega por el modelo, no por la foto en la Casa Blanca.
- El verdadero titular es que Google vuelve a plantar cara en la carrera de los modelos punteros tras un tiempo a la sombra de OpenAI. Pero ganar un ranking es una foto del día: ya pasó antes con Gemini 3 y OpenAI recuperó terreno. La señal a vigilar no es el índice de Artificial Analysis, sino si Google logra mantener el liderazgo dos o tres lanzamientos seguidos.
- La guerra de la IA ha dejado de ir solo de quién es más listo y ahora va de cuánto cuesta cada tarea. Google sale con un precio promocional de 1,99 dólares por prueba frente a los 3,26 de OpenAI, pero al doble de tarifa se queda en 3,98: sigue siendo competitivo. Para los fabricantes de chips como Nvidia, precios más bajos por uso no son necesariamente malos: si la IA se abarata, se usa mucho más y hacen falta más procesadores.
- El dato menos comentado es el 15% de respuestas inventadas frente al 51% del rival. Eso es lo que de verdad frena a las empresas a la hora de meter IA en procesos serios: no que el modelo sea brillante, sino que no se invente cosas. Y el despliegue sin barreras de seguridad para ciberdefensores abre un debate delicado: la misma capacidad de encontrar fallos sirve para arreglarlos o para aprovecharlos.