El modelo de Google obtiene resultados superiores en pruebas claves, impulsa el aumento de usuarios de la plataforma y refuerza la solidez financiera de la compañía, mientras OpenAI enfrenta desafíos económicos y una creciente competencia en el sector.
El reciente lanzamiento de Gemini 3, el modelo de lenguaje más avanzado de Google, ha redefinido la competencia global en inteligencia artificial y situado a la compañía en un liderazgo que no experimentaba en años. Según The Wall Street Journal, la nueva versión de Gemini superó a ChatGPT y otros rivales en pruebas de referencia reconocidas en el sector, consolidándose como el chatbot de IA más potente hasta ahora.
Altman advirtió que estas dificultades pueden tener consecuencias existenciales para OpenAI, que aún no es rentable y depende de rondas constantes de financiación, a diferencia de Google, que sostiene su estrategia de IA gracias a los beneficios de su motor de búsqueda.
El desempeño financiero de Google refuerza su solidez en el sector. Según CNBC, la empresa registra un margen bruto del 32%, reservas de efectivo por USD 112.000 millones y un flujo de caja libre de USD 24.000 millones en el último trimestre.
Estas cifras contrastan con la situación de OpenAI, que enfrenta una rápida quema de efectivo y la necesidad de captar fondos de manera continua para mantenerse competitiva.
Analistas citados por CNBC consideran que Google puede soportar una desaceleración del sector, mientras que una eventual corrección en el mercado de IA podría plantear riesgos importantes para el resto de los actores.
El éxito de Gemini 3 queda demostrado en su rendimiento en pruebas especializadas. Según The Wall Street Journal, el modelo superó a otros en más de una docena de evaluaciones que miden conocimientos técnicos, resolución de acertijos lógicos, problemas matemáticos y reconocimiento de imágenes. Únicamente en una prueba de codificación, el modelo Claude Sonnet 4.5 de Anthropic obtuvo una puntuación superior
Tulsee Doshi, directora sénior de gestión de producto de Gemini, resaltó a The Wall Street Journal la capacidad del modelo para operar en idiomas poco representados en internet, como el guyaratí, y su desempeño destacado en la prueba Vending Bench, utilizada para evaluar la planificación y el uso de herramientas en el tiempo.
“Vending Bench (un entorno simulado de benchmarking diseñado para probar la capacidad de los agentes de inteligencia artificial) refleja uno de los aspectos que queríamos transformar con este modelo y potenciar, que es el uso mejorado de herramientas y la planificación”, explicó Doshi a The Wall Street Journal.
Con información de Infobae no