✨︎ Resumen (TL;DR):
- Investigadores clave de DeepMind abandonan Google debido a la dificultad para acceder a recursos de cómputo internos.
- Google prioriza contratos de infraestructura de hasta 40 mil millones de dólares con rivales como Anthropic.
- Científicos de élite fundan sus propias startups tras asegurar hardware de forma más sencilla fuera de la empresa.
Google construyó la infraestructura de IA más robusta del mundo, pero sus propios investigadores no pueden usarla. La prioridad de la compañía por cumplir contratos millonarios con rivales externos dejó a sus equipos de DeepMind en una fila de espera, lo que provocó una fuga de cerebros hacia nuevas startups con mayor capital de cómputo.
El éxito del negocio de Google Cloud generó una paradoja interna. Según reportes de Bloomberg, los científicos de la empresa compiten por tiempo de procesamiento en máquinas que Google ya vendió a terceros. Esta dinámica forzó la salida de perfiles de alto nivel que prefieren emprender para obtener los recursos que su propio empleador les niega.
El millonario bloqueo de Anthropic y Meta
La causa estructural de este desabasto interno son los compromisos contractuales. Google prometió infraestructura por un valor de 40 mil millones de dólares a Anthropic, un acuerdo que incluye cinco gigawatts de capacidad de TPU y acceso a un millón de chips Ironwood de séptima generación.
Existen acuerdos similares con Meta que bloquean la capacidad de hardware. Sin estos chips disponibles, los equipos internos de desarrollo de modelos deben esperar turnos prolongados, frenando la experimentación científica. El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, reconoció la presión al inicio del año al señalar que los investigadores “necesitan muchos chips para poder experimentar con nuevas ideas a una escala suficientemente grande”.
Fuga de cerebros hacia el ecosistema de startups
El impacto de esta escasez de hardware ya es visible en la nómina de Google. Tres figuras fundamentales abandonaron la empresa recientemente para buscar mejores condiciones:
- Andrew Dai, veterano con 14 años en la empresa y colíder de datos en Gemini, fundó Elorian con una inversión de 55 millones de dólares.
- Ioannis Antonoglou, ingeniero fundador de proyectos como AlphaGo, creó ReflectionAI tras recaudar 2 mil millones de dólares.
- Anna Goldie, exinvestigadora de Gemini y colíder de AlphaChip, lanzó Ricursive Intelligence, alcanzando una valoración de 4 mil millones de dólares.
Irónicamente, Google gastó casi 14 mil millones de dólares en infraestructura en un solo trimestre, pero sus investigadores reportan que ahora consiguen cómputo más fácilmente en el mercado abierto que dentro de la corporación. Aunque la falta de chips de memoria de banda ancha de proveedores como Samsung, Micron y SK Hynix afecta a toda la industria, la decisión de racionar el equipo por jerarquía administrativa en lugar de necesidades técnicas está desmantelando al equipo de investigación más avanzado de Google.
