🤖 Google y las cuatro capas de la IA:
Y además... Open AI siente la presión
🤖 Google y las cuatro capas de la IA:
📝 Nota: Siempre utilizo tres capas para explicar la IA pero hoy lo expando para que se entienda mejor.
📣 Te cuento. Si quieres ser relevante en la IA hoy, necesitas una de estas cuatro cosas: Una gran aplicación, un gran modelo, una gran fábrica de chips, o una gran nube.
Google quiere tener las cuatro. Y lo incómodo para el resto es que no hay ninguna empresa que domine más de una capa a la vez.
👀 ¿Qué significa competir contra un rival que está en el pódium en todas las categorías? Vamos capa a capa.
⚙️ Capa 1. Chips: la guerra fría con Nvidia. Google lleva una década fabricando sus propios chips de IA: los TPU. Y lo que parecía un capricho técnico se ha convertido en una ventaja estratégica de cara a diferenciarse en toda la cadena.
Todavía no está al nivel, pero reduce distancias. Te lo cuento en la siguiente sección donde hablo de los TPUv7 Ironwood
🏭 Capa 2. Data centers: donde Google ya es rentable. Aquí Google juega en casa. Google Cloud lleva cuatro años seguidos dando beneficios. Está en plena expansión: más capacidad, más regiones, más gigavatios, más data centers optimizados para IA. Google crece más rápido que Microsoft y Amazon, también tiene menos cuota de mercado.
🧠 Capa 3. Modelos: Gemini, el único “modelo” de escala mundial que no necesita encontrar el ángulo de negocio. Aquí viene otro factor clave del que nadie habla lo suficiente.
Es el único modelo que no depende de inversores. Todo lo de más (OpenAI, Anthropic, xAI, Mistral etc..) son startups que necesitan dinero de fuera.
Google, en cambio: financia Gemini con el dinero de la publicidad.
📱 Capa 4. Aplicaciones: distribución masiva y atención asegurada. Google controla la puerta de entrada al usuario:
Android: 2.5B de dispositivos
Search: la mayor tubería de atención humana jamás construida
Gmail: miles de millones de usuarios
Maps, YouTube, Chrome…
🙌🏻 Está expandiendo sus centros de computación a niveles récord (como Microsoft y Amazon), compite con Nvidia con sus TPUs, con OpenAI con Gemini y mejora las aplicaciones con la IA. Y aún así, desde el año pasado da dividendo a los accionistas. Símbolo de fuerza y suficiencia.
🤯 Nadie tiene este posicionamiento en las 4 capas:
Amazon lo intenta pero hace aguas,
Microsoft se alía con OpenAI para poder estar en 2-3 capas (centros de datos, aplicaciones y modelos) de las 4.
Apple ni está ni se le espera en las 3 primeras capas.
Meta se le cayó la estrategia de modelos abiertos, vamos a ver si se recupera.
1. 🌐 Gigantes digitales (GAFAM):
🔎 Google:
TPUv7 Ironwood desafía a Nvidia. Google presenta su nueva generación de chips de IA, los TPUv7 Ironwood, con el objetivo de competir de tú a tú con el dominio de Nvidia.
👉 Para los muy cafeteros: un análisis técnico compara TPU v6e vs Nvidia H100/B200 y confirma que Nvidia logra ~5x más tokens por dólar que Google y 2x más que AMD.
👉 Mientras sigan ganando en rendimiento por dólar, dominarán la economía real de los modelos.
🤳 Meta (Facebook):
India endurece WhatsApp. El Departamento de Telecomunicaciones indio obliga a WhatsApp y otras apps de mensajería a implementar SIM binding para que cada cuenta esté vinculada a una SIM activa.
👉 Yo creo que Meta prefiere jugar con esas reglas para mostrar el verdadero músculo en usuarios vs otras aplicaciones que podrían crecer con bots o usuarios inventados.
2. El resto de la industria 🦄:
🛒 Black Friday online sigue firme. Las ventas globales crecieron 6% interanual hasta 79.000M$ según Salesforce; Adobe, por su lado, confirma +9.1% en EE.UU. hasta 11.8B$. 👉 Los números estiman unos 3.000M$ en EE.UU. impulsados por agentes de IA (la mayoría serán bots de toda la vida).
🤖 OpenAI siente la presión: Gemini, de Google, consigue sesiones más largas con usuarios. Tres años después de ChatGPT, Gemini retiene a los usuarios más tiempo por visita que ChatGPT y Claude.
👉 Recuerda que son datos estimados. Habría que ver si se está comparando peras con peras, ya que Gemini está, además, integrado en el ecosistema de Google, mientras que ChatGPT solo mide la interacción con su app.
💼 Anthropic. Más del 60% de los clientes empresariales de Anthropic usan varios productos Claude.
👉 Esto construye una ventaja competitiva basada en costes de sustitución (Switching costs: Son las barreras que mantienen a un cliente dentro, incluso cuando existen alternativas). Hacía mucho que no recomendaba este libro que es fundamental para entender estrategia de manera sencilla.
🧱 Databricks prepara ronda gigante. La compañía está preparando (🔐) una ronda de financiación de 5.000M$ a 134.000M$ de valoración, con unas ventas previstas de 4.100M$ en 2025 (+55%) y operando casi de manera rentable. 👉 El objetivo es ser la alternativa independiente a Snowflake.
📕 Hablando de mi libro:
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3. Lecturas Interesantes 📚:
AlphaFold entra en fase “off-label”. El Nobel John Jumper explica cómo científicos están usando AlphaFold para aplicaciones no previstas y cómo combinarlo con LLMs abre una nueva frontera creativa en biología computacional. 👉 Cuando modelos especializados se mezclan con modelos generalistas, aparecen usos emergentes imposibles de planificar.
El salseo de la semana. David Sacks: política e inversiones, alineadas. Una investigación detalla cómo el trabajo de David Sacks en IA y cripto en la administración Trump encaja con los intereses de sus inversiones, las de su círculo y el alcance de su podcast All-In. 👉 Te dejo su respuesta en medios y legal.
Ayer en Zona Mixta: Infantino compara cada día del mundial con una Superbowl, te desgrano lo que quiere conseguir y la importancia de las matemáticas para entender el movimiento.
4. Producto Molón ⭐ :
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Para la resolución hemos utilizado 3 de los prismas de análisis que utilizo en MultiVersial Academy para poder explicar todas las implicaciones del negocio de la F1
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