Gemini 3.0 y la carrera por la IA

Apenas ocho meses después de haber lanzado Gemini 2.5 y once de su versión anterior, llegó Gemini 3. ¿La necesitamos? No lo sabemos. 

Lo que sí sabemos es que estos permanentes lanzamientos en lugar de parecer una ruta tecnológica clara, son en realidad una carrera armamentista contra OpenAI. Si Sam Altman lanzó GPT-5 en agosto, Sundar Pichai necesita demostrar que Google no perdió músculo, o al menos que aún puede quemar capital en infraestructura a un nivel que, sumado al resto de los actores, podría superar los 380 mil millones de dólares este año, según cita NCBS. Algunos lo llaman innovación, otros dirán que es un delirio cósmico. 

Pero volvamos a Gemini 3. Entre las mejoras prometidas aparece la supuesta "perspicacia genuina". ¿Qué significa esto? Según Demis Hassabis, CEO de DeepMind, el modelo va a dejar atrás las respuestas serviles. En otras palabras: va a decir lo que el usuario necesita escuchar, no necesariamente lo que quiere. Tras años entrenando algoritmos que responden con un entusiasmo agotador, Google asegura que ahora su IA tiene carácter, o al menos la suficiente lucidez como para no asentir a todo. 

La otra gran apuesta se vende como eficiencia. Pichai sostiene que Gemini 3 requiere menos indicaciones y entiende mejor el contexto, algo celebrado por cualquiera que haya pasado meses diseñando simples prompts como si buscara la lucha contra una enfermedad rara. 

Esta supuesta simplicidad funcional llega acompañada de un despliegue visual ambicioso, porque Google quiere que las respuestas no solo sean útiles, sino presentables. Tablas, imágenes, cuadrículas, todo dentro de un "AI Mode". Si esto significa una inteligencia más clara o es un PowerPoint un poco más vistoso es otra cuestión. Yo no tengo la respuesta. Todavía.

Este otro punto muy probablemente pase de largo para las audiencias no-tech, pero: los desarrolladores también recibieron promesas futuristas. 

En lugar de hablar de código línea por línea, Google propone un modelo más orientado a tareas —llamado "vibe coding", en la jerga— y lo apalanca con una nueva plataforma llamada Google Antigravity. La idea es que el modelo pueda generar soluciones completas según una intención o proyecto, no solo fragmentos de código como ocurre actualmente. Google insiste en que es su avance más ambicioso hasta ahora en generación de código. 

Suena exagerado, pero en un contexto donde Gemini ya cuenta con 650 millones de usuarios activos mensuales y AI Overviews supera los dos mil millones, Google puede darse el lujo de evangelizar sin demasiada modestia.

A título personal

Si pensaban que la ansiedad tecnológica es monopolio exclusivo de los muchachos de Mountain View, pues están completamente equivocados. El otro niño rico que tuvo una semanita de anuncios fue mi amigo personal Elon Musk, quien ya prepara Grok 5 para el primer trimestre de 2026. 

La cifra promocional es de seis billones de parámetros —los números internos que el modelo ajusta para aprender patrones, no significa que los use todos al mismo tiempo—. Esto no le dice nada a nadie, lo sé. Lo importante es mirar otra cosa, porque la verdadera apuesta no está en el tamaño en sí, sino en la fuente de datos sobre la cual se nutre el sistema. 

Dicho de otra manera: Musk está convencido de que su diferencial está en el acceso a datos en tiempo real provenientes de los 600 millones de usuarios de X, a diferencia de otros modelos entrenados principalmente con corpus digitales estáticos. 

El uso de datos del “mundo real” que plantea puede ser una ventaja competitiva, es cierto, pero también trae preguntas sobre temas que están en discusión permanente, como la privacidad, la ética, la veracidad y calidad de la información, la repetición de sesgos negativos, entre otras preocupaciones no menores. 

Justo X, que es el reino de la desinformación, los discursos de odio, las amenazas y realmente todo lo que está mal en este mundo salvo por esta cuenta y esta otra. Tampoco Musk resuelve las dudas respecto a si este supuestamente "nuevo" enfoque que plantea de verdad supera a las arquitecturas tradicionales y actualmente vigentes. El tiempo dirá. 

Para finalizar, el hombre más rico del planeta adelantó que planea crear chips propios (el A15, presuntamente hasta tres veces mejor que NVIDIA y diez veces más barato), además de su propia fábrica de láminas de silicio sobre las cuales se fabrican los chips. Su estrategia es evidente: construir no solamente el software de la AGI, sino también su ecosistema físico. Lo mismo que quiere hacer OpenAI en su sociedad con NVIDIA, por ejemplo.

Veremos cómo resulta. Aunque todavía no esté claro cómo sigue esta maratón de quema de recursos, lo evidente es que la disputa no es únicamente por la inteligencia, sino por ver quién de todos estos señores millonarios tiene el hardware más largo.

#RANDOM

Si algo necesitaba en mi vida era batirme a duelo en una maratón de mecanografía contra gente que no conozco.

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