La nube de Alphabet, bajo presión: la carrera por la IA tensa sus recursos y su talento

Alphabet, la matriz de Google, se ha lanzado de lleno a la conquista de la inteligencia artificial de vanguardia. Pero esa ambición está empezando a chocar con una realidad incómoda: sus propias infraestructuras y equipos internos no dan abasto. Según ha revelado CNBC, la compañía está experimentando una fuerte tensión en el suministro de sus TPU (Tensor Processing Units), los chips especializados que Google diseña para entrenar y ejecutar modelos de IA. La demanda interna y externa es tan alta que la capacidad disponible se ha convertido en un bien escaso, lo que está generando fricciones entre las distintas divisiones.

El foco del problema está en Google Cloud, el negocio que alquila potencia de cálculo a otras empresas, y DeepMind, el laboratorio de investigación de IA que Alphabet adquirió y que ahora opera como una unidad semiindependiente. Ambos compiten por el acceso a esos chips escasos. Mientras Google Cloud quiere usar las TPU para dar servicio a sus clientes y hacer caja, DeepMind las necesita para seguir desarrollando modelos cada vez más avanzados, como Gemini. Esta pugna interna no es nueva, pero se ha agudizado con la explosión de la IA generativa y la presión por no quedarse atrás frente a rivales como OpenAI y Microsoft.

Además del atasco tecnológico, Alphabet se enfrenta a otro riesgo: la fuga de talento. La misma fuente apunta que la compañía está en peligro de perder a algunos de sus ingenieros e investigadores más brillantes. El motivo es doble: por un lado, la frustración que genera la escasez de recursos para ejecutar sus proyectos; por otro, el atractivo de startups y competidores que ofrecen sueldos millonarios y, sobre todo, acceso sin restricciones a la última tecnología. En un sector donde el talento lo es casi todo, este es un aviso serio para el gigante de Mountain View.

La situación deja entrever una paradoja: Alphabet tiene la capacidad de diseñar sus propios chips de IA, una ventaja competitiva frente a quienes dependen de terceros como Nvidia, pero no es capaz de fabricarlos al ritmo que exige su propio crecimiento. La compañía no ha dado cifras oficiales sobre el déficit de TPU, pero las informaciones apuntan a que la planificación no ha ido al mismo compás que la demanda, lo que está obligando a establecer prioridades internas que no siempre contentan a todos.

Para los inversores, esta noticia pone el foco en la ejecución de la estrategia de IA de Alphabet. No basta con tener la tecnología puntera y el músculo financiero; también hay que gestionar con acierto los recursos escasos y mantener motivado al personal clave. La pregunta ahora es si la compañía será capaz de resolver estos cuellos de botella antes de que afecten a su posición competitiva o a sus cuentas.