Por qué Google está invirtiendo casi $190.000 millones en infraestructura de IA, según Sundar Pichai

A medida que evolucionan los modelos, los chips y los sistemas que sirven estas aplicaciones, el coste de ofrecer capacidades de IA suele caer de forma significativa mientras aumenta la potencia disponible.

En otras palabras: la infraestructura que hoy parece cara puede terminar ofreciendo mucho más rendimiento del que originalmente justificaba su coste.

El uso de la IA está creciendo a un ritmo explosivo

Google también respaldó su argumento con cifras sobre el uso real de la tecnología.

Según datos compartidos por la empresa, el volumen de tokens procesados por sus sistemas de IA pasó de 9,7 billones al mes hace dos años a más de 3,2 cuatrillones mensuales en la actualidad.

Ese crecimiento refleja una adopción masiva en múltiples productos, entre ellos:

• experiencias de búsqueda con IA
• asistentes y agentes basados en Gemini
• herramientas para desarrolladores
• servicios empresariales en la nube
• productos de consumo como YouTube y apps de productividad

Para Google, el aumento del gasto en infraestructura es consecuencia directa de esa demanda creciente.

Gemini 3.5 Flash: más velocidad y menor coste

Un ejemplo concreto de las mejoras de eficiencia que espera Google es Gemini 3.5 Flash, presentado también en el evento.

Este modelo fue diseñado para ser más rápido y más barato de ejecutar, lo que facilita su adopción por parte de empresas y desarrolladores.

Según la lógica de Pichai, avances de este tipo permitirán que la misma infraestructura soporte cada vez más aplicaciones, reduciendo el coste por tarea de IA.

Los límites físicos de la expansión de la IA

Aun defendiendo la estrategia de inversión, Pichai reconoció que el auge de la IA enfrenta obstáculos muy reales.

Entre los principales retos mencionó:

• el consumo energético de los grandes centros de datos
• la demanda de capacidad de cómputo que crece más rápido que el hardware disponible
• la necesidad de escalar infraestructuras globales para servicios de IA

Estos factores se están convirtiendo en desafíos clave para toda la industria tecnológica a medida que aumenta la carrera por construir más capacidad informática.

Un tono diferente respecto a 2025

Las declaraciones en I/O 2026 también contrastan con el tono más prudente que Pichai adoptó el año anterior.

En entrevistas de 2025, el CEO había reconocido que el auge de inversión en IA mostraba “elementos de irracionalidad” y advirtió que ninguna empresa estaría a salvo si una burbuja de IA llegara a estallar.

En 2026, sin negar completamente ese riesgo, su discurso cambió de enfoque. Pichai puso el acento en:

• la enorme demanda de IA
• las mejoras inevitables en eficiencia tecnológica
• la necesidad estratégica de construir infraestructura con antelación

El trasfondo: la carrera global por la IA

La postura de Google refleja una apuesta compartida por casi todas las grandes tecnológicas. Empresas como Microsoft, Amazon o Meta también están destinando decenas —o cientos— de miles de millones a centros de datos, chips especializados y plataformas de IA.

Desde la perspectiva de Google, el momento actual es simplemente la fase de construcción de la próxima gran plataforma informática. Si la historia tecnológica se repite, sostiene Pichai, el verdadero impacto llegará cuando las mejoras de eficiencia hagan que la IA sea mucho más barata, ubicua y accesible.