Las empresas del mundo de la inteligencia artificial continúan dando pasos estratégicos para liderar el sector y garantizar su supervivencia ante la eventual corrección de una burbuja en la industria. Se trata de una dinámica bien comprendida por Google, lo que explica su movimiento más reciente para evolucionar la arquitectura de Gemini, a pesar de que la plataforma ya se sitúa entre las aplicaciones más populares del mercado.
«Carbon ocupa el puesto número 1 en la versión 5.0 del Índice de Inteligencia Artificial Analítica, recientemente actualizada, con una puntuación de 59. Muestra avances significativos en tareas de codificación y agentes, así como en capacidades clave para la defensa de la ciberseguridad, logrando un liderazgo firme en SEC-bench Pro (88,2%) para la detección de vulnerabilidades, ExploitGym (54,8%) para la explotación y CWE-bench (71,0%) para la aplicación de parches. En las pruebas internas, Carbon impulsa una mejora considerable en la generación de código seguro, y en entornos de codificación en vivo con nuestros propios equipos, muestra tasas reducidas de errores y falsificación», detalla la compañía en el comunicado de lanzamiento.
Se trata de un avance técnico relevante. La seguridad y la latencia operativa se han convertido en variables críticas para competir en el ecosistema actual, lo que ha llevado a la multinacional a acelerar el desarrollo de nuevas iteraciones de su asistente y del paquete de software asociado. La recepción del mercado y de las firmas de análisis ante este despliegue ha sido eminentemente positiva.
No obstante, Google ha optado por un despliegue más gradual que el de sus competidores. Según recoge un informe de Citigroup, la nueva versión del modelo está disponible por el momento de forma exclusiva para profesionales especializados en ciberseguridad. Aunque este acceso restringido acota su impacto inmediato en el mercado masivo, Citi anticipa que el modelo reordenará la competencia en cuanto se abra al público general.
El nuevo Gemini supone un mayor coste de computación para Google
Las firmas financieras advierten, sin embargo, de que la complejidad del nuevo modelo incrementará la factura operativa de la compañía, si bien la estructura de precios por tokens amortiguará el impacto. «Carbon utiliza 2,4 veces más tokens de salida que GPT-6 Astra, pero su coste es solo un 24% superior según los precios publicados por Artificial Analysis, debido en parte a que sus tokens de salida son más económicos», precisa la firma de análisis.
Al mismo tiempo, la industria acelera con movimientos que amenazan con opacar los avances de la multinacional estadounidense. En concreto, la corporación Oracle aspira a convertirse en el primer proveedor de hiperescala, al margen de Google, en ofrecer acceso a unidades de procesamiento tensorial (TPU), al tiempo que amplía sus despliegues de varios gigavatios con arquitectura Vera Rubin. A ello se suman los proyectos de competidores como OpenAI, inmersos en el desarrollo de sus propios circuitos integrados para reducir la dependencia de Nvidia, el fabricante dominante del sector de la IA.
El éxito comercial del modelo dependerá de la respuesta de los usuarios y de su fidelización a la plataforma Gemini. Todo ello en un entorno condicionado por cuellos de botella estructurales: la capacidad limitada de producción de semiconductores y módulos de memoria a corto plazo continúa tensionando la escalabilidad de las aplicaciones avanzadas de la industria.
La capacidad de memoria limita a Google y a sus competidores
Desde Citigroup sostienen que el mayor cuello de botella para las nuevas aplicaciones radica en la saturación y disponibilidad de la memoria de alto ancho de banda. «Los retrasos en el suministro de memoria continúan aumentando a pesar del alza de precios. Se prevé que la cotización de la memoria HBM4 de 12 capas de Micron se duplique con creces en tasa interanual, mientras que Samsung planea comprometer entre el 60% y el 70% de su capacidad en contratos a largo plazo y Micron ya ha asignado más del 75% de sus envíos para el ejercicio fiscal 2027», opinan en el informe.
«El contexto almacenado en caché genera actualmente cerca del 80% de los costes de las tareas en los modelos de referencia, y el precio de alquiler del chip B300 rico en memoria ha aumentado un 69% desde noviembre de 2025, frente al 33% registrado en los H100. A medida que el diseño migra hacia bastidores completos y pools de memoria compartida, el componente resulta más difícil de sustituir, por lo que las nubes de IA de menor escala sin contratos a largo plazo deberán pagar precios al contado (spot) que erosionarán los mayores ingresos por alquiler de GPU», concluyen los analistas del banco.
