Google limita el acceso de Meta a Gemini AI mientras la crisis de capacidad golpea a 2 rivales

Google informó a Meta alrededor de marzo que no podía cumplir con la capacidad total de Gemini AI que la empresa de redes sociales había buscado adquirir, según informó el Financial Times, lo que interrumpió varios proyectos internos de IA de Meta.

"Incluso las empresas tecnológicas más grandes están luchando por asegurar suficiente potencia de cómputo para respaldar la creciente demanda de modelos avanzados y servicios de IA", reportó el FT, citando a personas familiarizadas con el asunto.

Google Cloud generó 20 000 millones de dólares en ingresos en el primer trimestre finalizado en marzo, pero el director ejecutivo Sundar Pichai afirmó que las limitaciones de potencia de cómputo impidieron un crecimiento aún mayor y contribuyeron a que la cartera de pedidos de la unidad de nube casi se duplicara trimestre tras trimestre. Como resultado de las restricciones, Meta ha instado a su personal a ser más eficiente con los tokens de IA, las unidades que miden el uso de la IA.

La medida marca una escalada en la rivalidad de IA entre las grandes tecnológicas, con Google aprovechando su posición dominante en la infraestructura de IA en la nube para limitar el acceso de un competidor. Para Meta, perder el acceso completo a un modelo de IA líder podría ralentizar su hoja de ruta de productos, mientras que para Google, la crisis de capacidad pone de relieve las inmensas demandas de capital de la carrera armamentista de la IA.

El cuello de botella de infraestructura

Las empresas de todo el sector tecnológico han gastado decenas de miles de millones de dólares en chips, centros de datos y energía, pero la oferta aún no puede seguir el ritmo de la demanda. La decisión de Google de racionar el acceso a Gemini —que afecta a Meta de forma más aguda que a otros clientes debido a la magnitud de sus solicitudes— ofrece una ventana poco común a las presiones de infraestructura que se acumulan en toda la industria de la IA.

Las unidades de procesamiento gráfico H100 y B200 de Nvidia siguen siendo los chips más buscados para el entrenamiento y la inferencia de IA, con plazos de entrega que se extienden durante meses para pedidos grandes. Microsoft, Amazon y Google han comprometido cada uno más de 50 000 millones de dólares en gastos de capital combinados para centros de datos en 2026, según documentos corporativos, pero la capacidad de la nube sigue siendo limitada en los tres hiperescaladores.

Lo que significa para los inversores

Para Alphabet, las limitaciones de capacidad presentan una narrativa de doble filo. La demanda de los servicios de IA de Google Cloud es tan fuerte que la empresa no puede construir infraestructura lo suficientemente rápido —un problema que respalda el caso alcista para las acciones de GOOGL. Pero racionar a un cliente clave como Meta corre el riesgo de empujar a uno de los mayores inversores en IA del mundo a construir más infraestructura propia o profundizar lazos con proveedores de nube rivales como Microsoft Azure o Amazon Web Services.

Meta ha estado invirtiendo fuertemente en su propia investigación de IA, incluyendo su familia Llama de modelos de lenguaje de gran escala. Perder el acceso completo a Gemini podría acelerar esos esfuerzos internos, aunque construir modelos fronterizos competitivos requiere decenas de miles de GPU y meses de tiempo de entrenamiento, recursos que incluso Meta, con sus más de 80 000 millones de dólares en gastos de capital anuales, no puede desplegar de la noche a la mañana.

Las acciones de Alphabet cotizan a aproximadamente 22 veces las ganancias futuras, mientras que Meta cotiza a aproximadamente 18 veces. La divergencia refleja en parte la visión del mercado de que el negocio en la nube de Google tiene más margen de crecimiento, pero las limitaciones de capacidad introducen una nueva variable: si Google no puede satisfacer la demanda, ese crecimiento podría ralentizarse.

Este artículo tiene fines meramente informativos y no constituye asesoramiento de inversión.