Google Cloud Next 2025: Doblando la apuesta en IA con Silicon, Software y un ecosistema de agentes abierto

Las Vegas es la sede de Google Cloud Next 2025 (GOOGL ) , un evento que se desarrolla en un momento crítico para la industria tecnológica. La carrera armamentística de inteligencia artificial entre los gigantes de la nube – Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud – está escalando rápidamente. Google, a menudo considerado el tercer contendiente a pesar de su formidable capacidad tecnológica y sus profundas raíces en la investigación de IA, se apoderó del escenario de Cloud Next para articular una estrategia integral y agresiva dirigida directamente al mercado empresarial de IA.

La narrativa, presentada por el CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, y ecoada por el CEO de Google y Alphabet (GOOG ), Sundar Pichai, se centró en pasar la transformación de IA de la mera posibilidad a la realidad tangible. Google subrayó su impulso reclamado, citando más de 3.000 mejoras de productos en el último año, un aumento de veinte veces en la plataforma Vertex AI desde el evento Cloud Next anterior, más de cuatro millones de desarrolladores activos que construyen con su familia de modelos Gemini, y mostrando más de 500 historias de éxito de clientes durante la conferencia.

Sin embargo, Google Cloud Next 2025 fue más que una muestra de actualizaciones incrementales o métricas impresionantes. También desveló una ofensiva multi-prongada. Al lanzar un potente silicio personalizado optimizado para la inferencia (el Ironwood TPU), perfeccionando su cartera de modelos de IA insignia con un enfoque en la practicidad (Gemini 2.5 Flash), abriendo su vasta infraestructura de red global a las empresas (Cloud WAN), y haciendo una apuesta estratégica importante en un ecosistema abierto e interoperable para agentes de IA (el protocolo Agent2Agent), Google se está posicionando agresivamente para definir la próxima fase evolutiva de IA empresarial – lo que la empresa está llamando cada vez más la “era agente”.

Ironwood, Gemini y el efecto de red

Central a las ambiciones de IA de Google es su continua inversión en silicio personalizado. La estrella de Cloud Next 2025 fue Ironwood, la séptima generación de la Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) de Google. Críticamente, Ironwood se presenta como la primera TPU diseñada explícitamente para inferencia de IA – el proceso de utilizar modelos entrenados para hacer predicciones o generar salidas en aplicaciones del mundo real.

Las afirmaciones de rendimiento para Ironwood son sustanciales. Google detalló configuraciones que escalan hasta una inmensa 9.216 chips refrigerados por líquido interconectados dentro de un solo pod. Esta configuración más grande se afirma que entrega un impresionante 42,5 exaflops de potencia de cómputo. Google afirma que esto representa más de 24 veces la potencia de cómputo por pod de El Capitan, actualmente clasificado como el supercomputador más poderoso del mundo.

Mientras que es impresionante, es importante tener en cuenta que estas comparaciones a menudo involucran diferentes niveles de precisión numérica, lo que hace que la equivalencia directa sea compleja. Sin embargo, Google posiciona a Ironwood como una mejora mayor a diez veces sobre su generación anterior de TPU de alto rendimiento.

Más allá del cómputo bruto, Ironwood cuenta con avances significativos en memoria y conectividad en comparación con su predecesor, Trillium (TPU v6).

Quizás igual de importante es el énfasis en la eficiencia energética. Google afirma que Ironwood entrega el doble de rendimiento por vatio en comparación con Trillium y es casi 30 veces más eficiente en términos de energía que su primera TPU de Cloud de 2018. Esto aborda directamente la creciente restricción de disponibilidad de energía en la escalabilidad de los centros de datos para IA.

Comparación de generaciones de TPU de Google: Ironwood (v7) vs. Trillium (v6)

Nota: Algunas cifras de Trillium son estimadas en base a los factores de mejora reclamados por Google para Ironwood. La comparación de cómputo pico es compleja debido a las diferencias generacionales y las variaciones de precisión.

Ironwood forma una parte clave del concepto de “hipercomputadora de IA” de Google – una arquitectura que integra hardware optimizado (incluyendo TPU y GPU como Nvidia’s Blackwell y el próximo Vera Rubin), software (como el tiempo de ejecución de ML distribuido Pathways), almacenamiento (Hyperdisk Exapools, Managed Lustre) y red para abordar las cargas de trabajo de IA exigentes.

En el frente de los modelos, Google presentó Gemini 2.5 Flash, un contrapunto estratégico al Gemini 2.5 Pro. Mientras que Pro se dirige a la máxima calidad para el razonamiento complejo, Flash está explícitamente optimizado para baja latencia y eficiencia de costo, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real de alto volumen como interacciones de servicio al cliente o resúmenes rápidos.

Gemini 2.5 Flash cuenta con un “presupuesto de pensamiento” dinámico que ajusta el procesamiento en función de la complejidad de la consulta, lo que permite a los usuarios ajustar el equilibrio entre velocidad, costo y precisión. Este enfoque simultáneo en un chip de inferencia de alto rendimiento (Ironwood) y un modelo optimizado para costo y latencia (Gemini Flash) subraya la empuje de Google hacia la operacionalización práctica de IA, reconociendo que el costo y la eficiencia de ejecutar modelos en producción se están convirtiendo en preocupaciones primordiales para las empresas.

Complementando las actualizaciones de silicio y modelos es el lanzamiento de Cloud WAN. Google está efectivamente productizando su vasta infraestructura de red global – que abarca más de dos millones de millas de fibra, conectando 42 regiones a través de más de 200 puntos de presencia – y haciéndola directamente disponible a los clientes empresariales.

Google afirma que este servicio puede ofrecer hasta un 40% más de rendimiento en comparación con Internet público y reducir el costo total de propiedad hasta un 40% en comparación con las WAN autoadministradas, respaldado por un SLA de confiabilidad del 99,99%. Dirigido principalmente a la conectividad de alto rendimiento entre centros de datos y la conexión de entornos de sucursales/campus, Cloud WAN aprovecha la infraestructura existente de Google, incluyendo el Centro de Conectividad de Red.

Mientras que Google citó a Nestlé y Citadel Securities como adoptadores tempranos, este movimiento fundamentalmente convierte un activo de infraestructura central en un diferenciador competitivo y una posible fuente de ingresos, desafiando directamente a los proveedores de telecomunicaciones tradicionales y las ofertas de red de las plataformas de nube rivales como AWS Cloud WAN y Azure Virtual WAN.

(Fuente: Google DeepMind)

La ofensiva del agente: Construyendo puentes con ADK y A2A

Más allá de la infraestructura y los modelos básicos, Google Cloud Next 2025 puso un énfasis extraordinario en agentes de IA y las herramientas para construir y conectarlos. La visión presentada se extiende mucho más allá de simples chatbots, imaginando sistemas sofisticados capaces de razonamiento autónomo, planificación y ejecución de tareas complejas y multi-paso. El enfoque está claramente cambiando hacia permitir sistemas multi-agente, donde agentes especializados colaboran para lograr objetivos más amplios.

Para facilitar esta visión, Google introdujo el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK). ADK es un marco de código abierto, inicialmente disponible en Python, diseñado para simplificar la creación de agentes individuales y sistemas de agentes complejos. Google afirma que los desarrolladores pueden construir un agente funcional con menos de 100 líneas de código.

Las características clave incluyen un enfoque de código para un control preciso, soporte nativo para arquitecturas de multi-agente, integración flexible de herramientas (incluyendo soporte para el Protocolo de Contexto de Modelo, o MCP), capacidades de evaluación integradas y opciones de implementación que van desde contenedores locales hasta el Motor de Agentes de Vertex AI administrado. ADK también admite de forma única la transmisión de audio y video bidireccional para interacciones más naturales y humanas. Un “Jardín de Agentes” acompañante proporciona muestras listas para usar y más de 100 conectores preconstruidos para iniciar el desarrollo.

El verdadero centro de la estrategia de agentes de Google, sin embargo, es el protocolo Agent2Agent (A2A). A2A es un nuevo estándar abierto diseñado explícitamente para la interoperabilidad de agentes. Su objetivo fundamental es permitir que los agentes de IA, independientemente del marco en el que se construyeron (ADK, LangGraph, CrewAI, etc.) o el proveedor que los creó, se comuniquen de manera segura, intercambien información y coordinen acciones. Esto aborda directamente el desafío significativo de los sistemas de IA aislados dentro de las empresas, donde los agentes construidos para diferentes tareas o departamentos a menudo no pueden interactuar.

Este impulso hacia un protocolo A2A abierto representa una apuesta estratégica significativa. En lugar de construir un ecosistema de agentes propietario y cerrado, Google está intentando establecer el estándar de facto para la comunicación de agentes. Este enfoque potencialmente sacrifica el bloqueo a corto plazo por la perspectiva de liderazgo de ecosistema a largo plazo y, crucialmente, reduce la fricción que obstaculiza la adopción empresarial de sistemas de agentes multi-complejos.

Al abogar por la apertura, Google busca acelerar todo el mercado de agentes, posicionando su plataforma de nube y herramientas como facilitadores centrales.

Cómo funciona A2A (Fuente: Google)

Reajustando la carrera de la nube: La apuesta competitiva de Google

Estos anuncios se producen en el contexto de las guerras de la nube en curso. Google Cloud, mientras demuestra un crecimiento impresionante a menudo impulsado por la adopción de IA, todavía ocupa el tercer lugar en participación de mercado, detrás de AWS y Microsoft Azure. Cloud Next 2025 presentó la estrategia de Google para reajustar esta carrera inclinándose fuertemente hacia sus fortalezas únicas y abordando las debilidades percibidas.

Las diferenciaciones clave de Google estuvieron a la vista. La inversión a largo plazo en silicio personalizado, que culmina en el TPU de inferencia Ironwood, proporciona una narrativa de hardware distinta en comparación con los chips Trainium/Inferentia de AWS y el acelerador Maia de Azure. Google enfatiza consistentemente el liderazgo en rendimiento por vatio, un factor potencialmente crucial a medida que las demandas de energía de IA aumentan. El lanzamiento de Cloud WAN aprovecha la infraestructura de red global de Google, ofreciendo una ventaja de red distintiva.

Además, Google sigue aprovechando su herencia de IA y aprendizaje automático, que se remonta a la investigación de DeepMind y se manifiesta en la plataforma de Vertex AI integral, alineándose con su percepción de mercado como líder en IA y análisis de datos.

Al mismo tiempo, Google señaló esfuerzos para abordar las preocupaciones empresariales históricas. La adquisición masiva de $32 mil millones de la empresa de seguridad en la nube Wiz, anunciada poco antes de Next, es una clara declaración de intención para fortalecer su postura de seguridad y mejorar la usabilidad y la experiencia de sus ofertas de seguridad – áreas críticas para la confianza empresarial.

El énfasis continuo en soluciones de la industria, preparación empresarial y socios estratégicos también apunta a reconfigurar la percepción del mercado desde un proveedor de tecnología puro hasta un socio empresarial de confianza.

Tomado en conjunto, la estrategia de Google parece menos enfocada en igualar servicio por servicio a AWS y Azure, y más concentrada en aprovechar sus activos únicos – investigación de IA, hardware personalizado, red global y afinidad por el código abierto – para establecer el liderazgo en lo que considera la próxima ola crucial de la computación en la nube: IA a escala, particularmente la inferencia eficiente y los sistemas de agentes sofisticados.

El camino por delante para Google AI

Google Cloud Next 2025 presentó una narrativa convincente de ambición y coherencia estratégica. Google está doblando la apuesta en la inteligencia artificial, movilizando sus recursos a través de silicio personalizado optimizado para la era de la inferencia (Ironwood), una cartera de modelos de IA equilibrada y práctica (Gemini 2.5 Pro y Flash), su infraestructura de red global única (Cloud WAN) y un enfoque abierto hacia el mundo en desarrollo de los agentes de IA (ADK y A2A).

En última instancia, el evento mostró a una empresa que se mueve agresivamente para traducir sus capacidades tecnológicas profundas en una oferta empresarial integral y diferenciada para la era de IA. La estrategia integrada – hardware, software, red y estándares abiertos – es sólida. Sin embargo, el camino por delante requiere más que innovación.

El desafío más significativo de Google puede residir menos en la tecnología y más en superar la inercia de la adopción empresarial y construir confianza duradera. Convertir estos anuncios ambiciosos en ganancias sostenidas de participación de mercado contra competidores profundamente arraigados exige una ejecución impecable, estrategias de llegada al mercado claras y la capacidad de convencer consistentemente a las grandes organizaciones de que Google Cloud es la plataforma indispensable para su futuro impulsado por IA. El futuro de los agentes que Google imagina es convincente, pero su realización depende de navegar estas dinámicas de mercado complejas mucho después de que el foco de Las Vegas se desvanezca.