Google’s Gemini 3 Deep Think: Mapeando la infraestructura para apoyar la curva de desarrollo de la inteligencia artificial científica.

La última actualización de Google para su sistema Gemini representa un giro deliberado en la dirección de los objetivos de IA de la compañía. Se trata de pasar de los mercados de consumo, donde la tecnología de IA está muy desarrollada, hacia una nueva área con mayor potencial de adopción. Esto significa pasar de la fase de adaptación de las herramientas de IA a la fase de creación de infraestructuras fundamentales para el descubrimiento científico y la ingeniería. Los datos indican que este modelo no está diseñado para chats, sino para la próxima era de colaboración entre humanos y máquinas en la investigación.

La prestación sobresaliente permite cuantificar este avance. Gemini 3 Deep Think ha logrado esto.Rendimiento de nivel dorado en la Olimpiada Internacional de Matemáticas de 2025.Es un referente para los estudiantes de secundaria más avanzados del mundo. Lo que es aún más destacable son los nuevos estándares profesionales: un puntaje del 48.4% en el “ último examen de Humanidad”, y un puntaje sin precedentes del 84.6% en ARC-AGI-2. Estos no son simplemente logros académicos; representan la capacidad del modelo para resolver problemas complejos relacionados con la física y la informática, siempre y cuando los problemas estén bien definidos. El modelo ya ha sido utilizado para resolver desafíos complejos, incluyendo la resolución de situaciones de bloqueo en problemas algorítmicos clásicos, utilizando herramientas matemáticas avanzadas de campos diferentes.

Esto representa un avance fundamental en la evolución tecnológica. La fase inicial de la IA se centraba en la escalabilidad de aplicaciones para el consumidor. Ahora, la fase de crecimiento se refiere a la escalabilidad de la infraestructura necesaria para resolver problemas profesionales. Google está construyendo las bases para este nuevo nivel de desarrollo, con el modo “Deep Think” diseñado específicamente para enfrentar desafíos de investigación complejos, donde a menudo no existe una solución clara o única. La integración del modelo con herramientas como Google Search, así como su capacidad para generar y verificar soluciones de manera iterativa, son los pilares fundamentales para la investigación autónoma. El objetivo es pasar de resolver problemas típicos de competencias científicas a contribuir con trabajos publicables en campos como la geometría aritmética y la física teórica.

En resumen, se trata de una apuesta estratégica en favor de la adopción exponencial de las tecnologías en el campo de la ciencia e ingeniería. Al dominar esta infraestructura, Google pretende convertirse en una herramienta indispensable para la próxima ola de innovaciones. En este caso, los beneficios no se miden por el número de aplicaciones descargadas, sino por los avances tecnológicos logrados.

El motor de infraestructura full-stack: computación, costos y capacidad

La curva científica de la IA requiere un nuevo tipo de motor informático, uno que se base en una computación masiva y en una eficiencia incansable. La estrategia de Google consiste en enfrentarse de manera integral al problema de los costos, con el objetivo de invertir y innovar más que sus rivales, en esta carrera por servir a la próxima generación de modelos.

La escala de los compromisos de capital es impresionante. Alphabet ha hecho pronósticas al respecto.Los gastos de capital para el año 2026 estarán en el rango de los 175 mil millones a 185 mil millones de dólares.Se trata de una inversión que más que duplicará los gastos que la empresa tendrá en el año 2025. No se trata simplemente de una línea presupuestaria; se trata de una decisión basada en principios fundamentales relacionados con la capacidad de la empresa. La empresa debe duplicar su capacidad de servicio cada seis meses, para poder adaptarse al aumento de la demanda. Este ritmo marca el patrón para toda la infraestructura de la empresa. La reacción inicial de los inversores fue un descenso del 3% en sus acciones, lo que demuestra su sensibilidad ante este tipo de decisiones de gasto. Sin embargo, las acciones han vuelto a subir en los últimos 120 días, lo que indica que los inversores están comparando el costo con los beneficios estratégicos que se obtienen al tomar esta decisión.

La ventaja de Google radica en su integración vertical. Al controlar todo el proceso, desde las unidades de procesamiento tensor personalizadas hasta la red de centros de datos y los servicios en la nube, la empresa ha logrado reducir significativamente los costos. La compañía afirma que ha logrado…Se logró reducir los costos de producción de la unidad de servicio de Gemini AI en un 78% durante todo el año 2025.Esta eficiencia no es algo casualidad; es el resultado de la optimización conjunta de los modelos y la infraestructura utilizada por Google. Este beneficio de tipo “full-stack” permite a Google evitar las limitaciones en el suministro de semiconductores y las fluctuaciones de precios que afectan a los competidores que dependen únicamente de chips de terceros, como los de Nvidia.

En resumen, se trata de un ciclo virtuoso. El enorme gasto en inversiones físicas permite la construcción de las infraestructuras necesarias para el funcionamiento del sistema. Al mismo tiempo, el control completo sobre todo el proceso reduce el costo por unidad de computación. Esta combinación permite a Google escalar su capacidad de servicio a una tasa exponencial, cumpliendo con los requisitos de doblar la capacidad cada seis meses. Para los inversores, la situación es clara: la empresa apuesta por que su liderazgo en infraestructura se convierta en una cuota de mercado dominante en servicios relacionados con la nube y la inteligencia artificial. El riesgo radica en la intensidad de capital invertido; la recompensa, en la posibilidad de poseer la base fundamental del paradigma de la inteligencia artificial.

Valoración y posicionamiento competitivo en la carrera científica relacionada con la inteligencia artificial

Es evidente que el mercado confía en la ventaja que Google tiene en cuanto a su infraestructura. Esto se evidencia por el rendimiento anual del precio de las acciones, que ha sido del 67%. Tal desempeño, a pesar de los avisos relacionados con los gastos de capital y del descenso en el último mes, indica una gran confianza en que la enorme inversión de Alphabet le permitirá ocupar una posición dominante en el próximo paradigma tecnológico. La valoración actual refleja, así, que la empresa está construyendo las bases para el futuro, y no simplemente vendiendo un producto.

De manera competitiva, Google posee una clara ventaja técnica en los marcadores de razonamiento fundamentales que son importantes para el trabajo científico.Gemini 3 Pro ha superado a competidores como GPT-5.1 y Claude Opus 4.5.Se trata de pruebas importantes como GPQA Diamond y Humanity’s Last Exam. No se trata de algo único; el rendimiento del modelo en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, donde ganó la medalla de oro, así como su capacidad para resolver problemas algorítmicos complejos, demuestran una profundidad de razonamiento que los demás modelos tienen dificultades para igualar. El lanzamiento reciente de GPT-5.2 por OpenAI, que se destaca en el marcador de razonamiento abstracto ARC-AGI-2, muestra que la presión competitiva está aumentando. Sin embargo, el modelo de Google sigue liderando en Humanity’s Last Exam, un indicador clave para los desafíos de investigación de tipo abierto.

En resumen, se trata de una carrera por mantener una ventaja exponencial. El control total que posee Google y la reducción del costo en un 78% le otorgan una gran ventaja para escalar su capacidad y cumplir con los requisitos de duplicación. Pero la valoración de las acciones debe tener en cuenta los altos costos de capital necesarios para mantener esa ventaja. Los múltiplos de precio de las acciones son elevados, similar a un P/E de 30. El riesgo es que los rivales, con recursos abundantes y capacidad de adaptación rápida, puedan reducir la brecha entre Google y sus competidores. Por ahora, el mercado considera a Google como el líder inicial en el sector de la inteligencia artificial científica. La valoración de las acciones refleja ese creciente optimismo.

Catalizadores y riesgos: validación de la curva científica de adopción

La apuesta estratégica en favor de la infraestructura científica basada en la inteligencia artificial ahora enfrenta su primera validación en el mundo real. Los próximos meses dependerán de dos factores clave: la implementación generalizada de las capacidades de Deep Think y los resultados tangibles obtenidos a partir de las primeras colaboraciones de investigación. Sin embargo, existe el riesgo de que la magnitud del investimiento supere los beneficios que se puedan obtener de estas nuevas aplicaciones de mayor valor.

El principal catalizador a corto plazo es la ampliación del acceso a esta herramienta. Google ya ha hecho que el Deep Think actualizado esté disponible para todos los usuarios.Suscriptores de Google AI UltraAhora se está abriendo un camino para que los usuarios empresariales puedan utilizar la API de Gemini. Este paso es crucial. Con él, el modelo pasa de ser una herramienta de investigación a una herramienta útil para los procesos profesionales. Esto permite a científicos e ingenieros integrarla directamente en sus propios procesos de descubrimiento. Las primeras aplicaciones son prometedoras; por ejemplo, un matemático de la Universidad de Rutgers lo está utilizando para…Identificar una falta lógica sutil en un documento técnico.Esa capacidad de convertir un boceto en una realidad que pueda ser impresa en formato 3D es otro paso concreto hacia la utilización práctica de este modelo en la ingeniería. Estos son los hitos que demostrarán el valor del modelo en el mundo real y acelerarán su adopción a lo largo de la curva S.

El mayor riesgo radica en la intensidad de capital necesaria para llevar a cabo esta inversión. Alphabet proyecta que los gastos de capital para el año 2026 estarán en el rango de…De 175 mil millones a 185 mil millonesSe trata de una cifra que más que duplicará los gastos de la empresa para el año 2025. Mientras que la empresa ha logrado diseñar un plan para…Reducción del 78% en los costos de producción de las unidades de servicio, gracias a Gemini AI.La inversión en dólares sigue siendo asombrosa. La rentabilidad de esta inversión depende completamente de que las colaboraciones científicas y técnicas se produzcan lo antes posible, para que sea justificable su escala. Si la recompensa se mide en logros científicos que tardan años en ser publicados o comercializados, entonces la paciencia del mercado con este tipo de inversión intensiva en capital podría verse puesta a prueba.

En resumen, se trata de una competencia entre la adopción exponencial y el gasto exponencial. Es importante buscar aplicaciones concretas que demuestren cómo esta transformación hacia una curva de valor más alta es posible. El éxito no se medirá por el número de indicadores de rendimiento, sino por el número de artículos de investigación escritos junto con la IA, el número de patentes presentadas utilizando los conocimientos obtenidos con la IA, y la cantidad de llamadas a las API empresariales para resolver problemas complejos. Por ahora, los factores que impulsan este proceso ya están presentes, pero existe el riesgo de que la infraestructura, aunque impresionante, aún no se traduzca en alianzas rápidas y rentables que justifiquen los 185 mil millones de dólares invertidos en inversiones en tecnología.