Google necesita una cantidad creciente de servidores para mantener Gemini en funcionamiento, pero seguir acumulando máquinas tiene un coste difícil de contener. Alphabet trabaja en un chip para que Gemini gaste menos, conocido internamente como Frozen v2, que debería generar muchas más respuestas por cada unidad de energía consumida si acaba llegando a producción en 2028.TechCrunch recoge un informe de The Information, elaborado a partir de fuentes anónimas, según el cual Frozen v2 podría ser entre seis y diez veces más eficiente que los chips que Google utiliza ahora. La comparación no mide la velocidad del procesador, sino cuántos tokens puede generar con la misma potencia eléctrica. Todavía no existen pruebas públicas que respalden esa estimación.Gemini necesita más capacidad sin disparar el consumo Google Gemini funcionando en un smartphone PixelEsa diferencia no haría necesariamente que el asistente contestase diez veces más rápido. La consecuencia sería otra: Google podría atender más consultas sin aumentar en la misma proporción la electricidad utilizada y el número de servidores instalados. En un servicio empleado de forma simultánea por millones de personas, más respuestas con la misma energía pueden aliviar dos problemas a la vez: el coste y la falta de capacidad.También conviene mantener cierta cautela. Un portavoz de Google explicó que sus equipos «investigan y prueban constantemente nuevas ideas para lograr el máximo rendimiento y eficiencia», aunque reconoció que no todos los proyectos terminan fabricándose. Todavía no hay garantías de producción ni detalles sobre la arquitectura, la memoria o el proceso con el que se construiría el nuevo procesador.El interés de Google por fabricar sus propios aceleradores no se limita a Gemini. La compañía ya ha conseguido que OpenAI pruebe sus TPU, una alternativa con la que ChatGPT podría rebajar parte de sus costes. Al mismo tiempo, la compatibilidad entre las TPU y PyTorch intenta facilitar el traslado de modelos creados para las GPU de NVIDIA.Detrás de esos proyectos hay una intención bastante fácil de entender: reducir la dependencia de NVIDIA, cuyos aceleradores sostienen buena parte de la inteligencia artificial generativa. Diseñar el procesador y el modelo dentro de la misma empresa permite ajustar mejor ambos elementos, aunque eso no garantiza que Frozen v2 alcance las cifras filtradas ni que pueda sustituir directamente a una GPU concreta.Los fabricantes de modelos quieren controlar también el chip Jalapeño, el chip de IA propio de OpenAIGoogle no es la única compañía que está recorriendo ese camino. OpenAI anunció en junio Jalapeño, su primer procesador propio para inferencia, mientras Anthropic estaría negociando con Samsung un acuerdo de fabricación. El sector se dirige hacia chips hechos a medida para cada modelo, capaces de contener el coste de las consultas y reducir la exposición a posibles problemas de suministro.En el caso de Alphabet, esa necesidad viene acompañada de cifras difíciles de ignorar. La compañía prevé destinar entre 180.000 y 190.000 millones de dólares al desarrollo de su infraestructura de inteligencia artificial. Con un gasto de hasta 190.000 millones, incluso una reducción pequeña del consumo por respuesta puede traducirse en una diferencia enorme cuando se extiende a millones de peticiones diarias.El informe tuvo además un efecto inmediato en bolsa: las acciones de Google subieron alrededor de un 3% durante la mañana del lunes, poco antes de que la empresa presentase sus resultados trimestrales. Los inversores llevan tiempo pendientes de que ese desembolso empiece a compensar, y un procesador capaz de contener el coste de Gemini encaja con esa preocupación.Por ahora, sin embargo, Frozen v2 no pasa aún del papel. Su lanzamiento se sitúa en algún momento de 2028, pero no hay una fecha concreta, especificaciones completas ni pruebas independientes. La mejora de entre seis y diez veces procede de fuentes anónimas y tendrá que medirse en servidores reales antes de saber cuánto puede cambiar el funcionamiento diario de Gemini.