Las aspiraciones de Google se parecen cada vez más a las de Apple, particularmente en el ámbito de los modelos grandes de IA Generativa (GenAI). La reciente conferencia Google Cloud Next exhibió la ambiciosa visión de Google. Esto incluye innovaciones que van desde el chip TPU v7 Ironwood, diseñado para rivalizar con el GB200 de Nvidia, hasta el protocolo Agent2Agent (A2A) destinado a superar el MCP de Anthropic, y el entorno de tiempo de ejecución Pathways para la implementación de GenAI.
Google también está desarrollando activamente herramientas como ADK y Agentspace para capacitar a los desarrolladores en la creación de Agentes de IA. Fundamental para este esfuerzo es Vertex AI, la plataforma de desarrollo e implementación nativa de la nube de IA de Google. Vertex AI ahora ofrece una diversa gama de servicios de generación de contenido, que abarcan Veo 2 para video, Imagen 3 para imágenes, Chirp 3 para audio y Lyria para música. Está claro que Google Cloud se está posicionando para proporcionar a los desarrolladores y usuarios un conjunto completo de aplicaciones de desarrollo de modelos grandes de GenAI.
Si bien la usabilidad real de estos servicios y experiencias está por verse, Google ha establecido un ecosistema completo, multimodal de hardware y software de IA que es de desarrollo propio, de código cerrado y de fácil acceso.
Este enfoque integral pinta una imagen de Google como el Apple de la era de la IA.
El Ironwood TPU: Un Contendiente Poderoso
La presentación del chip TPU de séptima generación, Ironwood, es particularmente notable.
- Cada TPU está equipado con 192 GB de memoria HBM, con un ancho de banda que oscila entre 7,2 y 7,4 TB/s, probablemente utilizando la tecnología HBM3E. Esto se compara favorablemente con el chip B200 de Nvidia, que ofrece un ancho de banda de 8 TB/s.
- Cada TPU v7 refrigerado por líquido puede alcanzar 4,6 Petaflops de potencia informática FP8 densa. Esto es algo menos que los 20 Petaflops del B200.
- Sin embargo, la red de centros de datos Jupiter de Google permite escalar para admitir hasta 400.000 chips o 43 clústeres TPU v7x. La experiencia de Google en tecnología de servidores le permite restar importancia a las métricas de rendimiento de un solo chip.
- Fundamentalmente, Google ha introducido Pathways, un entorno de tiempo de ejecución de IA dedicado que mejora la flexibilidad de la implementación del modelo GenAI, solidificando aún más sus ventajas en el dominio del clúster de servicios.
- Ironwood está disponible en dos configuraciones de clúster: 256 chips o 9216 chips, adaptados a cargas de trabajo específicas. Un solo clúster puede alcanzar una potencia informática de 42,5 Exaflops. Google afirma que este rendimiento supera a la supercomputadora más grande del mundo, El Capitan, en un factor de 24. Sin embargo, esta cifra se mide con una precisión FP8, y AMD El Capitan aún no ha proporcionado datos de precisión FP8. Google ha reconocido esto, lo que dificulta una comparación directa.
Adoptando un Ecosistema GenAI de Código Cerrado
Google está persiguiendo un ecosistema integral de código cerrado en el campo GenAI. Si bien el Gemma de código abierto tiene sus méritos, Google está canalizando recursos hacia sus soluciones de código cerrado.
Con el aumento del interés en los Agentes de IA, Google anunció el protocolo A2A en la conferencia, alistando a 50 proveedores convencionales para competir con el MCP de Anthropic.
Mientras que OpenAI abrió el código fuente de su SDK de Agentes, integrando sus capacidades de modelo grande, Google está expandiendo Vertex AI con ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform y Kubeflow, inyectando varias capacidades de modelo.
Sin embargo, al comparar la generación de imágenes de GPT-4o con las características equivalentes de Gemini 2.0 Flash, las ofertas de Google, aunque ambiciosas, pueden carecer de pulido. La integración de numerosos modelos, servicios y herramientas, aunque beneficiosa para la competencia, podría parecer prematura. El mercado necesita modelos grandes multimodales maduros y bien integrados y servicios integrados en el modelo.
Replicando el Modelo Gmail, Chrome y Google en IA
El éxito de Google con Gmail, Chrome y su enfoque de ‘cohete de tres etapas’ le ha permitido dominar el mercado tecnológico global. Esta estrategia se está implementando rápidamente en el campo GenAI. Sin embargo, a diferencia de su anterior defensa del código abierto, Google está adoptando cada vez más el desarrollo de código cerrado.
Google está transformando efectivamente el código abierto en una forma de código cerrado al consolidar sus recursos para establecer un ecosistema dominante en un área específica, y luego cobrar peajes. Este enfoque se enfrenta a críticas cada vez mayores por parte de los desarrolladores.
Los marcos de aprendizaje automático de código abierto de Google, TensorFlow y Jax, han logrado un éxito global. Sin embargo, el nuevo entorno de tiempo de ejecución de Pathways es de código cerrado, incluso aislando las herramientas de desarrollo CUDA de Nvidia.
Google vs. Nvidia: La Batalla por el Dominio de la IA
A medida que Nvidia defiende la IA Física e introduce el modelo general de robot humanoide de código abierto Isaac GR00T N1, Google DeepMind está entrando en el mercado con Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, basado en Gemini 2.0.
Actualmente, la presencia de Google solo carece en el mercado de computadoras de escritorio AI. ¿Cómo competirán DGX Spark de Nvidia (anteriormente Project DIGITS) y DGX Station, junto con Mac Studio de Apple, con los servicios en la nube de Google? Esta pregunta se ha convertido en un punto focal en la industria después de la conferencia.
La Dependencia de Apple en Google Cloud y el Chip M3 Ultra
Se informa que Apple está utilizando los clústeres TPU de Google Cloud para entrenar sus modelos grandes, ¡incluso abandonando las soluciones de entrenamiento de chips Nvidia debido a consideraciones de costos! Si bien enfrenta debilidades de software, Apple se está centrando en sus chips de la serie M. El último Mac Studio, equipado con el chip M3 Ultra, ahora cuenta con hasta 512 GB de memoria unificada. La posible adopción temprana de la tecnología Pathways de Google por parte de Apple puede haberla alineado con Google.
El Factor Antimonopolio
El problema subyacente gira en torno a las preocupaciones antimonopolio. Actualmente, el modelo de negocio de Apple está posicionado de manera única para navegar por las demandas antimonopolio globales, a diferencia de Microsoft y Google, que enfrentan posibles rupturas. El tamaño de Google lo expone al riesgo de desinversión forzada de sus negocios centrales de sistema operativo Android y navegador Chrome.
Google ha cesado recientemente el mantenimiento del Proyecto de Código Abierto de Android (AOSP), lo que hace inevitable un cambio hacia el modelo de Apple en la era de la IA. A medida que surgen avances en la IA, el cambio estratégico de Google se vuelve cada vez más evidente.
Ampliando el TPU v7 Ironwood de Google
Profundizar en las especificaciones del TPU v7 Ironwood revela una pieza de hardware meticulosamente diseñada. Los 192 GB de memoria de alto ancho de banda (HBM) son un componente crítico, que permite un acceso rápido a los datos que es esencial para entrenar y ejecutar modelos de IA complejos. El uso proyectado de la tecnología HBM3E subraya el compromiso de Google de aprovechar los avances de vanguardia en la tecnología de memoria. El ancho de banda de 7,2-7,4 TB/s no es solo un número impresionante; se traduce directamente en tiempos de procesamiento más rápidos y la capacidad de manejar conjuntos de datos más grandes e intrincados.
La comparación con el B200 de Nvidia es inevitable, dado el dominio de Nvidia en el mercado de GPU. Si bien el B200 ofrece un ancho de banda ligeramente superior de 8 TB/s, la arquitectura general del sistema y la integración dentro del ecosistema de Google son donde Ironwood pretende diferenciarse.
Los 4,6 Petaflops de potencia informática FP8 densa es una medida de la capacidad del chip para realizar operaciones de punto flotante, que son fundamentales para los cálculos de IA. La diferencia en comparación con los 20 Petaflops del B200 destaca las distintas filosofías de diseño. Google enfatiza la escalabilidad y la integración de sus TPU dentro de su infraestructura de centro de datos, mientras que Nvidia se enfoca en la potencia computacional bruta a nivel de chip.
La Importancia de la Red de Centros de Datos Jupiter de Google
La red de centros de datos Jupiter de Google es un activo significativo, que permite la conexión perfecta de una gran cantidad de chips TPU. La capacidad de admitir hasta 400.000 chips o 43 clústeres TPU v7x subraya la escala en la que opera Google. Esta escalabilidad es un diferenciador clave, ya que permite a Google distribuir las cargas de trabajo a través de una infraestructura masiva, optimizando el rendimiento y la eficiencia.
La experiencia de Google en tecnología de servidores es un factor crucial en su estrategia de IA. Al priorizar el rendimiento a nivel de sistema sobre las especificaciones de chips individuales, Google puede aprovechar su infraestructura para lograr resultados superiores. Este enfoque es particularmente relevante en el contexto del entrenamiento de modelos de IA a gran escala, donde la capacidad de distribuir los cálculos a través de una red de procesadores interconectados es esencial.
Revelando el Entorno de Tiempo de Ejecución Pathways AI
La introducción de Pathways es un movimiento estratégico que mejora la flexibilidad y la eficiencia de la implementación del modelo GenAI. Este entorno de tiempo de ejecución de IA dedicado permite a los desarrolladores optimizar sus modelos para la infraestructura de Google, aprovechando al máximo los recursos de hardware y software disponibles.
Pathways representa una inversión significativa en la pila de software de IA, proporcionando una plataforma unificada para implementar y administrar modelos de IA. Al agilizar el proceso de implementación, Google tiene como objetivo reducir la barrera de entrada para los desarrolladores y fomentar la adopción de sus servicios de IA. Esto, a su vez, impulsará la innovación y creará un ecosistema vibrante en torno a la plataforma de IA de Google.
Una Visión Más Profunda de la Estrategia de Código Cerrado de Google
La adopción de Google de una estrategia de código cerrado en el campo GenAI es una elección deliberada que refleja su visión a largo plazo para la IA. Si bien el Gemma de código abierto ha sido una valiosa contribución a la comunidad de la IA, Google está priorizando claramente sus soluciones de código cerrado, reconociendo que ofrecen un mayor control y personalización.
Al centrarse en el desarrollo de código cerrado, Google puede optimizar sus modelos e infraestructura de IA para tareas específicas, asegurando el máximo rendimiento y eficiencia. Este enfoque también permite a Google proteger su propiedad intelectual y mantener una ventaja competitiva en el panorama de la IA en rápida evolución.
El enfoque de código cerrado no está exento de críticas, quienes argumentan que sofoca la innovación y limita la colaboración. Sin embargo, Google sostiene que es necesario para garantizar la calidad, la seguridad y la confiabilidad de sus servicios de IA.
El Protocolo A2A y la Batalla por el Dominio del Agente de IA
El surgimiento de los Agentes de IA ha creado un nuevo campo de batalla en la industria de la IA, y Google está decidido a ser un líder en este espacio. El anuncio del protocolo A2A en la conferencia Google Cloud Next es una clara indicación de las ambiciones de Google.
Al alistar a 50 proveedores convencionales para que admitan el protocolo A2A, Google está intentando crear un estándar unificado para la comunicación del Agente de IA. Esto permitiría que los Agentes de IA de diferentes plataformas interactúen sin problemas, creando un ecosistema de IA más interconectado y colaborativo.
La competencia con el MCP de Anthropic es un aspecto clave de la estrategia de Agentes de IA de Google. Anthropic es una empresa de investigación de IA muy respetada, y su protocolo MCP ha ganado terreno en la industria. El protocolo A2A de Google representa un desafío directo para el MCP, y el resultado de esta competencia tendrá un impacto significativo en el futuro de los Agentes de IA.
Vertex AI: Una Plataforma Integral de Desarrollo de IA
Vertex AI de Google es una plataforma integral de desarrollo de IA que proporciona a los desarrolladores una amplia gama de herramientas y servicios. Al integrar ADK, Agentspace, AutoML, AIPlatform y Kubeflow, Google está creando una ventanilla única para el desarrollo de IA.
Vertex AI tiene como objetivo simplificar el proceso de desarrollo de IA, lo que facilita a los desarrolladores construir, entrenar e implementar modelos de IA. La plataforma también proporciona acceso a una vasta biblioteca de modelos pre-entrenados, lo que permite a los desarrolladores incorporar rápidamente capacidades de IA en sus aplicaciones.
La integración de varias capacidades de modelo es una ventaja clave de Vertex AI. Al ofrecer una diversa gama de modelos, Google está atendiendo a una amplia gama de casos de uso, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural. Este enfoque integral hace de Vertex AI una opción convincente para los desarrolladores que buscan una plataforma de desarrollo de IA versátil y poderosa.
Integración del Modelo de Google: Ambición vs. Ejecución
Si bien la ambición de Google de integrar numerosos modelos, servicios y herramientas es encomiable, la ejecución puede requerir un mayor refinamiento. El mercado exige modelos grandes multimodales maduros y bien integrados y servicios integrados en el modelo. Las ofertas actuales de Google, aunque prometedoras, pueden necesitar más pulido para cumplir con estas expectativas.
La integración de varias capacidades de IA es una tarea compleja, y Google se enfrenta al desafío de garantizar que sus diferentes modelos y servicios funcionen juntos sin problemas. Esto requiere una atención cuidadosa a los detalles y un compromiso con la mejora continua.
En última instancia, el éxito de los esfuerzos de integración del modelo de Google dependerá de su capacidad para ofrecer una experiencia de usuario que sea a la vez potente e intuitiva. Esto requerirá una comprensión profunda de las necesidades del usuario y un enfoque implacable en la calidad.