Enrique Dans

El ecosistema tecnológico en el que vivimos no es un simple desfile de productos, sino una lucha por recursos reales, por el poder de computación, por el control de las infraestructuras y por modelos mentales sobre qué significa «inteligencia» en la economía digital. A finales de 2025, la ofensiva de Google con Gemini, su gran apuesta estratégica para reconfigurar su posición tras varios años perdiendo relevancia frente a OpenAI, ha generado titulares y análisis por doquier. Lo que está en juego no es sólo si Google puede competir con ChatGPT, sino si puede quebrar o al menos desestabilizar a los líderes que han marcado el ritmo hasta ahora: OpenAI en modelos generativos y Nvidia en hardware y escalabilidad de computación.

Ya he insistido en las últimas semanas en la idea de que Google parecía resucitar tras un periodo en que el buscador y sus activos clásicos parecían condenados al estancamiento: la empresa ha pasado de la muerte del buscador a un autentico reset estratégico con todo el arsenal renovado. Sin embargo, esta narrativa choca con la visión tradicional de Google como un gigante que arrastra su propio peso: grandes recursos, sí, pero también inercias culturales y económicas vinculadas a su modelo publicitario histórico, una trampa que ya exploré en otras ocasiones.

La realidad es menos binaria que los titulares: Gemini 3 ha sido bien recibido, con ciertas métricas que superan a las de los modelos de OpenAI en pruebas aisladas, y eso ha provocado que en las últimas semanas se hable de una presión competitiva real que tal vez haga tambalear temporalmente la supremacía de ChatGPT. Sam Altman incluso ha descrito el ingreso de Google al tablero como un «code red«, un estado de emergencia interna que obliga a OpenAI a reorganizar recursos para responder a la amenaza percibida. Pero hablar de que Gemini va a matar a OpenAI es sobredimensionar una victoria táctica.

¿Por qué? Simplemente, porque la arquitectura de la competición es tridimensional: no solo se trata de quién tiene mejor modelo de lenguaje, sino de quién domina la pila completa que va desde el silicio hasta el servicio final. Aquí es donde Nvidia sigue siendo un actor estructuralmente dominante. El análisis reciente de SiliconANGLE subraya que el llamado «moat», o «foso» de Nvidia no está cayendo ante alternativas como los Tensor Processing Units (TPU) o los ASIC de otros, sino que su liderazgo en arquitectura de cómputo de alto rendimiento y su posición como el suministrador principal de infraestructura para entrenamiento e inferencia a gran escala sigue siendo dificilísimo de vulnerar.

Ese liderazgo no es teórico: Nvidia y OpenAI han firmado una alianza estratégica para desplegar más de diez gigavatios en sistemas de inteligencia artificial, con inversiones comprometidas de hasta cien mil millones de dólares para construir la próxima generación de centros de datos de inteligencia artificial. La cifra es descomunal, no solo en términos absolutos, sino en lo que implica sobre la velocidad de innovación y la barrera de salida para competidores menos capitalizados. La alianza casi parece un pacto para preservar la superioridad conjunta de ambos frente a embestidas externas.

Google, por su parte, tiene recursos inmensos, y ese músculo le permite jugar en varias capas simultáneamente: desde integrar Gemini a la columna vertebral de productos como el buscador, las herramientas de productividad o los servicios en la nube, hasta explorar hardware propio, y trabajar con aliados como Meta para hacer que los TPU sean más compatibles con frameworks de desarrollo populares como PyTorch. Pero esos avances, aún prometedores, se enfrentan al problema clásico que ya he señalado anteriormente: Google es grande, sí, pero su grandeza histórica puede ser lastre tanto como ventaja, porque sus rutas de monetización y objetivos de negocio no se alinean perfectamente con la lógica brutal de la competencia por liderazgo en inteligencia artificial.

Más allá de estos tres gigantes, hay más actores que complican aún más el mapa estratégico. Anthropic con Claude, que viene de largo con propuestas de seguridad y rendimiento propias, ya forma parte de la competencia significativa en servicios generativos. Y compañías como xAI de Elon Musk, con vocación de AGI según sus mensajes internos, añaden presión adicional, contraponiéndose a la narrativa binaria Google vs. OpenAI/Nvidia.

La evidencia disponible sugiere que estamos lejos de un dominio absoluto de una sola empresa: más bien, asistimos a un equilibrio dinámico e inestable, donde la capacidad de competir exitosamente dependerá tanto de la innovación tecnológica como de la habilidad para integrar esa tecnología en modelos de negocio eficaces. La maquinaria de Google puede mover piezas rápidamente, pero no es evidente que tenga la agilidad ni la economía de tokens ni la fidelidad de desarrolladores que ha tejido Nvidia en su ecosistema. OpenAI, por su parte, ha demostrado una capacidad de respuesta feroz que revela que aún está viva y es capaz de pivotar rápido ante amenazas estratégicas.

Si algo nos enseñan estos momentos de cambio profundo es que ninguna empresa gana por decreto, sino por consolidación de ventajas en múltiples vectores simultáneos: hardware, software, adopción, comunidad, monetización y gestión del riesgo. Google puede soñar con dominar la inteligencia artificial como en su día dominó la búsqueda, pero el campo de batalla de 2025 se parece menos a 2005 de lo que muchos creen. La supremacía plena sigue siendo un concepto esquivo, y lo más probable es que el liderazgo siga siendo compartido o disputado entre varios titanes, en una carrera que apenas acaba de empezar su fase crítica.

This article is also available in English on Medium, «Google is back… but is that enough to win the AI war?»