Google limitó Gemini para Meta por falta de capacidad y expuso la escasez de chips, energía y centros de datos.
GPU para IA.
Energía necesaria para operar esa infraestructura.
El informe sostiene que esta situación contradice uno de los argumentos más repetidos por parte del mercado financiero: que la inteligencia artificial atraviesa una burbuja.
Según la publicación, ni Google ni Meta pueden adquirir actualmente toda la capacidad de procesamiento que necesitan, aun contando con recursos financieros prácticamente ilimitados.
Los principales cuellos de botella se concentran en:
Centros de datos.
Semiconductores.
Gemini quedó en el centro de una situación inesperada luego de que Google redujera la capacidad disponible para Meta. La decisión obligó a la empresa de Mark Zuckerberg a racionar el uso de tokens y expuso un problema que atraviesa a toda la industria de la inteligencia artificial.
Según informó Financial Times, la limitación no responde a una caída de la demanda, sino a la falta de infraestructura suficiente para abastecer el crecimiento del sector. La escasez de chips, energía y centros de datos ya afecta incluso a las compañías tecnológicas más grandes del mundo.
De acuerdo con la información publicada por Financial Times, en marzo Google comunicó a Meta que no podía seguir suministrándole toda la capacidad de Gemini que necesitaba.
Como consecuencia, Meta pidió a sus ingenieros optimizar el uso de los tokens de inteligencia artificial y aceleró el regreso a sus propios modelos Llama para determinadas tareas.
Meta utilizaba Gemini para una función clave: la moderación de contenido, destinada a detectar estafas, eliminar publicaciones perjudiciales y mantener la seguridad de la plataforma.
El caso dejó al descubierto que el principal desafío de la inteligencia artificial ya no pasa únicamente por el desarrollo de nuevos modelos, sino por la capacidad física para ejecutarlos.
Mientras una burbuja suele caracterizarse por un exceso de oferta y una demanda insuficiente, el escenario actual muestra exactamente lo contrario. Las empresas reservan capacidad antes de que esté disponible y continúan encontrándose con restricciones para acceder a infraestructura.
Como ejemplo, la cartera de pedidos de Google Cloud superó los US$ 460.000 millones en compromisos de ingresos futuros, mientras que Meta elevó su presupuesto de capital para 2026 a un rango de entre US$ 125.000 millones y US$ 145.000 millones.
La escasez también quedó reflejada en los acuerdos firmados por las grandes tecnológicas para conseguir capacidad de procesamiento adicional.
Según la nota, en junio Google acordó pagar a SpaceX alrededor de US$ 920 millones mensuales por unas 110.000 GPU de Nvidia alojadas en los centros de datos de xAI. La compañía describió ese contrato como un "puente" para responder a la demanda de Gemini Enterprise.
Por su parte, Anthropic también firmó un acuerdo con SpaceX por US$ 1.250 millones mensuales, siempre según la información publicada.
La publicación señala que las compañías que poseen infraestructura crítica son las que hoy cuentan con mayor poder de negociación.
Entre ellas menciona a Alphabet, que busca ampliar su capacidad mediante sus propias TPU, y a Amazon, que desarrolla chips Trainium y opera centros de datos a hiperescala.
El mismo escenario también favorece a las empresas vinculadas al suministro de chips, redes eléctricas y centros de datos, sectores donde la capacidad disponible continúa siendo insuficiente frente al crecimiento de la demanda.
