“Ironwood, el chip más potente que jamás se haya construido en Google”, llegará a finales de este año. Así lo anunció la compañía durante la apertura de Google Cloud Next ‘25 en Las Vegas, donde presentó un conjunto de avances tecnológicos centrados en la inteligencia artificial y su adopción a gran escala.
Este nuevo procesador forma parte del sistema AI Hypercomputer, una arquitectura que combina hardware, software y modelos optimizados para el desarrollo y ejecución de IA generativa. Según Google, Ironwood ofrece un rendimiento 3.600 veces mayor que la primera TPU pública, y está diseñado para acelerar el entrenamiento de modelos como Gemini.
Vertex AI, la plataforma de desarrollo de IA en Google Cloud, fue otro de los pilares del evento. Su uso ha crecido 20 veces en el último año, impulsado por la incorporación de modelos como Gemini 2.5 Pro y ahora Gemini 2.5 Flash, que responde a necesidades específicas de procesamiento rápido y bajo costo.
Gemini 2.5 Flash fue presentado como una opción ideal para aplicaciones de atención al cliente, agentes virtuales y herramientas de resumen en tiempo real. Su diseño prioriza la velocidad y la eficiencia, sin comprometer la calidad de respuesta, lo que lo convierte en una herramienta clave para organizaciones que operan a gran escala.
Por su parte, Gemini 2.5 Pro sigue disponible en Vertex AI en vista previa pública, y está orientado a tareas más complejas como análisis de grandes volúmenes de texto o interpretación de documentos densos, incluyendo contratos legales e historiales médicos.
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La estrategia de Google se apoya en un ecosistema diverso de modelos de IA que cubren múltiples formatos: texto, imagen, audio, música y video. Durante el evento, se destacaron innovaciones como Imagen 3, Chirp 3, Lyria y Veo 2, que fortalecen el portafolio de Vertex AI Model Garden con más de 200 modelos disponibles.
A nivel empresarial, la compañía presentó nuevas funciones para facilitar la adopción de IA. Una de ellas es Vertex AI Model Optimizer, que selecciona automáticamente el modelo más adecuado según criterios de rendimiento, costo y velocidad. También se lanzaron herramientas como el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) y el Protocolo Agent2Agent (A2A), que facilitan la interoperabilidad entre agentes de IA.
El concepto de agentes autónomos fue reforzado con el avance de Google Agentspace, una plataforma que reúne capacidades de búsqueda, IA conversacional y automatización empresarial. Esta herramienta ya es utilizada por más de 100.000 empresas y permite a los usuarios crear, descubrir y operar agentes de IA dentro de sus flujos de trabajo diarios.
Entre sus funciones destacadas están el “Deep Research Agent”, que presenta investigaciones sobre temas complejos en un formato legible, y el “Idea Generation Agent”, que clasifica ideas mediante criterios definidos por los usuarios. Estas herramientas buscan democratizar el acceso a la inteligencia artificial en todos los niveles de la organización.
En el ámbito científico, Google también presentó avances relevantes. AlphaFold 3, desarrollado por DeepMind, ahora está disponible en Google Cloud para uso no comercial. Esta herramienta permite predecir estructuras moleculares con alta precisión, y podría acelerar investigaciones en biología, medicina y química.
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Otra innovación en este campo es WeatherNext, una familia de modelos desarrollados por Google DeepMind y Google Research para pronósticos meteorológicos precisos. Ya se encuentran disponibles en Vertex AI Model Garden y pueden personalizarse para diferentes aplicaciones industriales y científicas.
En términos de infraestructura, Google anunció que su red privada global (WAN) está disponible comercialmente. Esta red, utilizada para entrenar modelos como Gemini, ofrece hasta un 40% más de rendimiento que la internet pública y opera en más de 200 países y territorios.
Finalmente, se presentaron avances en seguridad con GUS (Google Unified Security), una solución que integra inteligencia de amenazas, visibilidad en redes y automatización de respuestas, todo impulsado por modelos de Gemini. Esto refuerza el compromiso de Google con una implementación segura y escalable de la IA.
Imagen: Archivo ENTER.CO
