Google admitió el gran problema de la inteligencia artificial: usarla ya cuesta demasiado dinero

Google cambió el eje de la discusión sobre inteligencia artificial durante su conferencia anual Google I/O 2026 y dejó en claro que el gran desafío de la industria ya no pasa solamente por la potencia de los modelos, sino por el costo gigantesco de mantenerlos funcionando.

Desde el escenario del Shoreline Amphitheatre de Mountain View, el CEO de Google, Sundar Pichai, aseguró que muchas empresas ya comenzaron a mirar con preocupación cuánto dinero gastan en procesar inteligencia artificial y reveló que algunos directores tecnológicos agotaron sus presupuestos anuales de tokens cuando todavía ni siquiera terminó mayo.

El concepto de “token” se volvió central dentro del negocio de la IA. Son las unidades mínimas de información que procesan los modelos y cada una implica gasto en infraestructura, energía y capacidad de cómputo.

Durante la presentación, Pichai explicó que Google Cloud procesa actualmente más de 3.200 billones de tokens por mes y sostuvo que las empresas podrían ahorrar más de mil millones de dólares anuales utilizando una combinación entre Gemini 3.5 Flash y modelos más avanzados de la línea Pro.

La principal apuesta presentada por Google fue justamente Gemini 3.5 Flash, un modelo pensado no para ser el más potente del mercado, sino el más eficiente en términos económicos. Según la compañía, ofrece rendimiento cercano a modelos de frontera, pero con costos mucho menores y una velocidad de respuesta más alta.

El mensaje de Google fue claro. La inteligencia artificial dejó atrás la etapa del entusiasmo inicial y ahora ingresó en una fase donde las compañías empiezan a revisar la factura.

Sin embargo, el propio discurso de ahorro dejó expuesta otra realidad incómoda. Mientras Google promete eficiencia para sus clientes, la empresa proyecta gastar este año entre 180 mil y 190 mil millones de dólares en infraestructura, centros de datos, chips y energía para sostener el crecimiento de la IA.

La cifra representa un salto enorme respecto a 2022, cuando la inversión de capital de la compañía rondaba los 31 mil millones de dólares.

Detrás del nuevo modelo de negocio aparece una lógica cada vez más evidente. Google absorbe costos gigantescos de infraestructura y luego vende eficiencia como servicio, buscando que cada vez más empresas dependan de su nube para operar inteligencia artificial a gran escala.

Para muchas compañías que incorporaron IA en los últimos años, la discusión ya cambió completamente. La pregunta dejó de ser si funciona y pasó a ser cuánto cuesta mantenerla funcionando todos los días.