Google Cloud Next 2025: TPUs, WAN y Agentes de IA

Notas personales de mi asistencia al Google Cloud Next 2025 en Las Vegas. Donde además de disfrutar del evento y el ambiente, tuve la oportunidad de dar esta charla de la mano de Kyndryl, junto con MasOrange.

Hace apenas unas horas aterrizaba en Madrid (España). Mi vuelo venía de Las Vegas (Nevada) donde un año más Google nos ha sorprendido a los más tecnólogos con un buen puñado de novedades revolucionarias. Estas son algunas notas de los anuncios que más me han llamado a la atención.

Google Cloud Next 2025 se erige como un escaparate trascendental de la visión de Google en la vanguardia de la inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube. El evento puso de manifiesto una estrategia integral centrada en la democratización de la IA a través de su infraestructura cloud, redes avanzadas y herramientas de automatización inteligentes.

Un anuncio destacado fue la presentación de la TPU Ironwood, una unidad de procesamiento tensorial de 7ª generación diseñada específicamente para optimizar las cargas de trabajo de inferencia de IA.

En el mundo de redes, el lanzamiento de Google Cloud WAN marca un momento crucial en la evolución de las redes empresariales, al extender la red global de alto rendimiento (un 40% más rápida que el propio Internet) de Google a sus clientes.

El evento también enfatizó el creciente papel de los Agentes de IA, con la introducción de Agentspace, el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) y el protocolo Agent2Agent (A2A), donde la automatización inteligente y la colaboración entre sistemas de IA es la clave.

Complementando estos anuncios clave, vi una fuerte apuesta de Google por el mundo de las Startups, donde una serie de asociaciones estratégicas subrayan el compromiso de Google de fomentar un ecosistema robusto para la innovación en la nube y la IA. Entre ellas me gustaría resaltar la de Hebbia.

TPU Ironwood: potenciando la próxima era de la inferencia de IA

La TPU Ironwood representa la 7ª generación de Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) personalizadas de Google. A diferencia de sus predecesoras, Ironwood se distingue por ser la primera TPU diseñada específicamente para las demandas emergentes de las cargas de trabajo de inferencia de IA.

Incorpora características clave diseñadas para minimizar el movimiento de datos y la latencia dentro del chip, lo que da un ahorro sustancial de energía. Esta nueva generación de TPU estará disponible en dos configuraciones distintas: un servidor de 256 chips y un clúster (o pod) de 9.216 chips con refrigeración líquida. La configuración más grande tiene una potencia de cómputo máxima de 42,5 ExaFLOPS, mientras que cada chip individual dentro de esta configuración ofrece un rendimiento máximo de 4,614 teraFLOPs. Esto supone una mejora de rendimiento de diez veces en comparación con la TPU de alto rendimiento anterior.

Pero… ¿para qué se utiliza? Ironwood está particularmente bien adaptado para cargas de trabajo de IA exigentes, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM), los modelos de mezcla de expertos (MoE) y las tareas de razonamiento avanzado.

Google Cloud WAN: Una fabric de Red Global para la era de la IA

Se presenta como un nuevo servicio de redes de backbone empresariales totalmente gestionado. Su objetivo principal es extender la red privada global de alta velocidad y baja latencia de Google, la misma que usan servicios como Gmail y Search, a empresas de todo el mundo. Estará disponible en las 42 regiones de Google Cloud.

La red global de Cloud WAN abarca más de 200 países y territorios, respaldada por más de 3,2 millones de kilómetros de cable de fibra óptica. Ofrece un Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) de fiabilidad del 99.99% (eso quiere decir que puede tener un downtime de sólo ~4 min/mes). Una de las ventajas clave es la mejora del rendimiento de la red, que puede alcanzar hasta un 40% en comparación con la red pública de Internet. La red está optimizada para el rendimiento de las aplicaciones y proporciona conectividad de alto rendimiento entre centros de datos geográficamente dispersos, además de facilitar la conexión de entornos de sucursales y campus. Cloud WAN también incluye Cross-Site Interconnect (en vista previa), una función que ofrece conectividad de Capa 2 entre centros de datos. Se integra con soluciones de seguridad de Palo Alto Networks y Menlo Security, así como con las soluciones de red de Juniper Mist.

Empresas como Nestlé y Citadel Securities ya están utilizando Cloud WAN.

Desbloqueando la automatización inteligente con agentes de IA

Sin duda todas las charlas volaban alrededor de la IA. El equipo de Google puso un énfasis significativo en el avance de los agentes de inteligencia artificial. La visión de Google es capacitar a cada empleado con herramientas de IA accesibles con el objetivo de optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.

Agentspace es una plataforma diseñada para poner agentes de IA directamente en manos de los empleados en todos los niveles de una organización. Las actualizaciones incluyen la integración con el navegador Chrome y un “ensamblador” de agentes sin código conocido como Agent Designer. Esta plataforma permite buscar y sintetizar información de manera eficiente, interactuar con la IA a través de conversaciones intuitivas y ejecutar acciones directamente dentro de sus aplicaciones empresariales. Agentspace ofrece conectores preconstruidos que facilitan el acceso a una variedad de fuentes de datos, incluidos documentos, bases de datos y aplicaciones SaaS. Además, los usuarios pueden aprovechar agentes preconstruidos como Deep Research para análisis exhaustivos e Idea Generation para fomentar la innovación.

Se centran en democratizar la adopción de la IA dentro de las organizaciones al proporcionar una plataforma fácil de usar para acceder y crear agentes de IA, sin requerir un conocimiento técnico profundo. La integración con Chrome, uno de los navegadores más usados, mejora aún más la accesibilidad.

Protocolo Agent2Agent (A2A)

El protocolo Agent2Agent (A2A) se anuncia como un estándar abierto de interoperabilidad diseñado para agentes de IA. Su objetivo principal es permitir que los agentes construidos por diferentes proveedores o en diferentes marcos se comuniquen de forma segura e intercambien información para coordinar acciones en diversas plataformas empresariales.

Google colaboró con más de 50 socios de la industria en el desarrollo de este protocolo. Un concepto central del protocolo A2A es la “Tarjeta de Agente”, un archivo de metadatos que describe las capacidades, habilidades y requisitos de autenticación de un agente. El protocolo admite varios métodos de comunicación, incluidos texto, formularios y audio/video bidireccional. Algunas empresas que ya están a bordo con el protocolo A2A son: Box, ServiceNow y UiPath.

El protocolo A2A aborda un desafío clave en el ecosistema de la IA: la falta de interoperabilidad entre diferentes plataformas de agentes. Al establecer un estándar abierto, Google busca fomentar un panorama de agentes de IA más colaborativo e interconectado, lo que permite a las empresas aprovechar las mejores soluciones de varios proveedores. Esto podría conducir a sistemas multiagente más complejos y potentes.

*Abajo dejo unas notas sobre la diferencia de MCP y A2A.

Gemini y Vertex AI: expandiendo el panorama de la IA generativa

Google Cloud Next 2025 destacó los continuos avances en los modelos Gemini y la plataforma Vertex AI. El uso de Vertex AI ha experimentado un aumento notable, multiplicándose x20 en el último año.

Actualizaciones de modelos

Gemini 2.5 Pro: Este modelo ya está disponible en vista previa pública en Vertex AI, AI Studio y la aplicación Gemini. Está diseñado para ofrecer la máxima calidad y abordar tareas complejas que exigen un razonamiento profundo y experiencia en codificación. Gemini 2.5 Pro ha alcanzado el primer puesto en la clasificación de Chatbot Arena. Demuestra capacidades avanzadas de codificación y la capacidad de crear aplicaciones web visualmente atractivas. El modelo también cuenta con una gran ventana de contexto de un millón de tokens, con planes de expandirse a dos millones en el futuro.

Mejoras en Vertex AI: Paneles de control que proporcionan capacidades de monitoreo para el uso, el rendimiento, la latencia y la resolución de errores. Personalización y Ajuste de Modelos que permiten la gestión del entrenamiento y ajuste personalizados utilizando datos propios sobre modelos fundacionales. Vertex AI Model Garden que se ha ampliado con Llama 4 de Meta y modelos abiertos de Ai2.

Imagen 3: ahora con capacidades mejoradas de generación e interpolación de imágenes, junto con una eliminación de objetos de mayor calidad.

Chirp 3: introduce Instant Custom Voice, que permite a los usuarios crear voces personalizadas a partir de sólo 10 segundos de audio, y también incluye una transcripción mejorada de múltiples hablantes.

Lyria: se presenta como el primer modelo de texto a música listo para la empresa, capaz de transformar indicaciones de texto simples en clips de música de 30 segundos.

Veo 2: el modelo de generación de video ahora cuenta con nuevas funciones de edición y control de cámara, y está listo para producción en la API de Gemini.

Estas actualizaciones demuestran el compromiso de Google de expandir las capacidades de sus modelos de IA generativa en diversas modalidades: texto, imagen, audio y video.

De hecho, gracias a estas actualizaciones, pudimos disfrutar de un avance de la recreación de El mago de Oz. Una colaboración de Google con The Sphere que recupera la mítica película y hace uso de la IA para poder proyectarlo en altísima resolución y tamaño en la propia Esfera de Las Vegas.

*Unas notas breves sobre los MCPs y A2A

El MCP (Model Context Protocol creado por Anthropic) tiene que ver con la forma en que un agente de IA/LLM se conecta a herramientas, datos y sistemas externos. Sería algo así como dar a nuestra IA acceso a todo lo que necesita para trabajar en lo que le pedimos: herramientas, bases de datos, mensajes pre-construidos… una integración vertical.

El A2A (Agent-to-Agent Protocol de Google) se centra en cómo los diferentes agentes de IA se comunican entre sí, independientemente de la empresa o el marco del que provengan. Es como dar a los agentes de IA un lenguaje compartido para que puedan colaborar, delegar tareas y trabajar en equipo. Esto es, integración horizontal, conectar agentes con otros agentes.

Como modelo mental rápido:

• MCP = conecta agentes de IA a las herramientas.
• A2A = conecta agentes de IA entre sí.