Hilo de Y11 (@seclink)

Un día de 2025, una reunión interna de cuatro horas acababa de terminar en una sala de conferencias de Google. La pantalla muestra los datos más recientes: su modelo de IA Gemini ha alcanzado los 450 millones de usuarios, sus ingresos por servicios en la nube han superado los 50.000 millones de dólares anuales y su chip TPU de desarrollo propio se está convirtiendo en uno de los componentes centrales de la potencia informática de IA global. Pero el ambiente en la sala de reuniones no era relajado; hace diez años, fue con esta ventaja tecnológica que inventaron el Transformer, pero también provocó que OpenAI y Anthropic "abandonaran" su propio laboratorio. I. De Micro Kitchen a Core Engine (2000-2007) Todo comenzó en la primera micrococina de Google. Durante una pausa para el almuerzo en 2001, el ingeniero George Herrick y el recién contratado Noam Shazeer conversaron sobre una idea: "Si puedes comprimir la información, puedes comprenderla". Nadie prestó mucha atención a esta conversación informal hasta que decidieron pasar todo el fin de semana probando esta hipótesis. En una época en la que «cualquiera podía probar nuevas ideas», Sanjay Ghemawat, uno de los ingenieros más destacados de Google, simplemente dijo: «Me parece genial», lo que les dio la confianza necesaria para perseverar. Dedicaron tres meses a desarrollar un modelo probabilístico basado en texto de internet que podía predecir la probabilidad de que apareciera la siguiente palabra. Este sistema, llamado PHIL, no solo se convirtió en la función de corrección ortográfica para la búsqueda «¿Estás buscando?», sino que también fue transformado por Jeff Dean en 2003 en el núcleo de AdSense, el sistema que disparó los ingresos publicitarios de Google y que sigue generando una enorme riqueza hasta el día de hoy. II. La década dorada de la IA (2007-2017) En 2007, Franz Och, el arquitecto principal de Google Translate, le propuso a Jeff Dean un proyecto para traducir una frase en 12 horas. Tres días después, Dean utilizó tecnología de computación paralela para reducir el tiempo a 100 milisegundos; esta fue la primera y sorprendente aplicación del aprendizaje profundo en un producto. Mientras tanto, Sebastian Thrun, del Laboratorio de IA de Stanford, fue contratado por Larry Page y llevado a Google. Con él, no solo se incorporó un equipo de profesores de IA, sino también dos figuras clave para el futuro: Sam Altman, de OpenAI, y Chris Cox, de Meta. En 2011, Andrew Ng, Jeff Dean y Greg Corrado lanzaron el proyecto «Google Brain», utilizando 16 000 núcleos de CPU para entrenar una red neuronal capaz de reconocer gatos en fotogramas de vídeos de YouTube. Cuando se presentó este resultado en una reunión general, todos se dieron cuenta: «La era de la IA ha llegado». En 2012, AlexNet impulsó una revolución en el aprendizaje profundo en la competición ImageNet, y Google adquirió DeepMind por 550 millones de dólares. Esta empresa, fundada por Demis Hassabis, demostró posteriormente el avance de la IA en el juego Go con AlphaGo. III. Transformer: El "cat paper" que cambió el mundo (2017) En 2017, un equipo de ocho personas de Google Brain publicó «Attention Is All You Need». Este artículo revolucionó la historia de los modelos de lenguaje con el «mecanismo de atención», que se convirtió en la base de todos los grandes modelos, como GPT y LLaMA. Sin embargo, en Google, por aquel entonces, la reacción fue más bien de «esta es la siguiente iteración tecnológica»; nadie anticipó que se convertiría en el detonante directo del auge de OpenAI. Noam Shazeer, autor principal del artículo, propuso a la dirección que «deberíamos reconstruir todo el sistema de búsqueda utilizando Transformers», pero la idea se descartó debido a «riesgos de seguridad». Irónicamente, su modelo experimental requirió cinco rondas de diálogo para continuar, lo que le valió el apodo interno de «el robot de cinco ruedas». IV. El trueno de ChatGPT (2022) A finales de 2022, cuando ChatGPT irrumpió en la escena mundial alcanzando los 100 millones de usuarios a una velocidad récord, Google finalmente se percató de la crisis. Sundar Pichai lanzó de inmediato la iniciativa "Código Rojo", un esfuerzo integral para recuperar el terreno perdido. En 2023, Google lanzó Bard, pero un error de hecho provocó que el precio de sus acciones se desplomara un 8 % en un solo día. No fue hasta 2024, con el lanzamiento de Gemini 1.5, que integró DeepMind y Brain y contaba con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, que se convirtió en un verdadero competidor de GPT-4. V. El dilema del innovador. Hoy en día, Google posee modelos de primer nivel, chips de desarrollo propio, servicios en la nube masivos y el mayor tráfico de búsqueda del mundo, pero aún se enfrenta a una elección: ¿apostar todo por la IA o proteger sus cientos de miles de millones de dólares en ingresos anuales por publicidad en búsquedas? Algunos expertos afirmaron: «Google es como un país con armas nucleares, pero no se atreve a usarlas a la ligera». Les preocupaba que una inversión agresiva pudiera debilitar sus cimientos, y también temían que el conservadurismo le impidiera aprovechar el futuro. Pero la historia suele demostrar que los verdaderos gigantes encuentran la manera de salir adelante en las crisis, como ocurrió con el nacimiento de AdSense y YouTube. VI. La encrucijada del futuro Google avanza a un ritmo rápido pero prudente: unificando equipos de IA, acelerando las iteraciones de modelos y explorando nuevos modelos de negocio. Gemini se ha integrado en la búsqueda, los servicios en la nube y las aplicaciones empresariales, e incluso ha comenzado a probar un sistema de toma de decisiones de IA para la conducción autónoma. Pero la guerra de la IA no ha hecho más que empezar. GPT-5 de OpenAI, Claude 3 de Anthropic, Copilot 4 de Microsoft e innumerables startups compiten por el próximo mercado multimillonario. ¿Podrá Google aprovechar su dominio integral para redefinirse en esta batalla de la "búsqueda con IA"? Veinticinco años después, desde la idea de una micrococina hasta convertirse en el gigante de la IA de hoy, la historia de Google continúa. Quizás, como suele decir Jeff Dean, «la verdadera innovación a menudo se esconde en rincones donde nadie la ve». Y esta vez, ¿lograrán aprovechar ese «rincón» que cambiará el futuro? La respuesta se revelará en los próximos cinco años.