Google y Microsoft compiten por el futuro de la PC de IA: la computación en la nube podría reemplazar el hardware local

Antes de la conferencia Google I/O, Google celebró una reunión de anticipación para Android 17 la madrugada del 13 de mayo. Sorprendentemente, durante este evento, Google anunció sin previo aviso una nueva serie de productos: las computadoras Android. A diferencia de los Chromebook, las computadoras Android se posicionan en el segmento premium y tienen la productividad como su principal ventaja. Google ya no se conforma con el mercado de entrada y busca ganar terreno en el sector de las PC más allá de las netbooks.

El concepto de AI PC ha estado muy de moda en los últimos años, con innumerables fabricantes de chips y dispositivos para PC enfatizando las características de IA de sus productos, repitiendo una y otra vez cómo la IA transforma los escenarios de uso de las PC. La aparición de las computadoras con Android ha mostrado al mundo una nueva solución para el AI PC: ya no depende del sistema tradicional de escritorio; la IA en la nube no es un complemento, sino el núcleo, de lo cual derivan todas las funciones relacionadas.

(Fuente de la imagen: Google)

Si la computadora Android tiene éxito, es probable que las computadoras en la nube se conviertan en la respuesta de la era de la IA.

Actualmente, las PC de IA dentro de la industria de PC parecen más bien una capa de IA añadida a las PC tradicionales. En cuanto a los chips, Intel y AMD han incorporado unidades de cálculo de IA independientes en sus procesadores para mejorar su capacidad en IA en el extremo. En cuanto al sistema y el ecosistema, los fabricantes de terminales están desarrollando sus propias aplicaciones de IA en los sistemas, incluyendo sus propios administradores de computadoras y agentes inteligentes, y están integrando modelos grandes externos.

Sin embargo, este tipo de PC con IA sigue siendo esencialmente una computadora Windows tradicional, y la IA es más bien una función complementaria. Además, la mayoría de los escenarios de IA implementados en las PC con IA se basan en IA en la nube, incluyendo resúmenes y ediciones de documentos, generación de imágenes y diversas herramientas «langosta».

Aunque los fabricantes de chips han promocionado constantemente la capacidad de IA local de sus chips y enfatizado los escenarios de implementación de modelos de código abierto mediante cálculo heterogéneo con CPU, GPU + NPU, en la realidad, el poder de cómputo de IA que pueden ofrecer los chips de PC de consumo siempre ha sido muy limitado, ya que no todos los consumidores poseen una tarjeta gráfica 5080 o 32 GB de memoria como mínimo.

(Fuente de la imagen: JD.com)

En este caso, una PC de consumo común difícilmente puede ejecutar realmente modelos locales de gran parámetro, y por lo tanto no puede asumir tareas de IA más complejas.

Hace poco, OpenClaw se volvió muy popular, agotando y aumentando el precio de los Mac mini. Pero la gran mayoría de las personas están utilizando modelos en la nube para "criar langostas", y todos los tutoriales sobre despliegue de langostas mencionan qué IA tiene tokens más baratos y cómo reducir el consumo de tokens.

(Fuente: Gitbook)

Pero entonces surge una nueva pregunta: si el AI PC aún depende de la nube para lograr escenarios de IA, ¿cuál es el valor real del hardware del AI PC?

Después de todo, teóricamente, una PC tradicional sin prima de chip de IA, siempre que pueda conectarse a Internet para acceder a la IA en la nube, también puede convertirse en una PC de IA.

Incluso podríamos ser más agresivos y reducir drásticamente la configuración del hardware de la PC; siempre que tenga una pantalla, un teclado y capacidad de conexión a internet, podría convertirse en una computadora en la nube con IA. El rápido desarrollo y la popularización de la IA parecen ofrecer una oportunidad de auge para esta especie no tan nueva: la «computadora en la nube».

Para nosotros, la computación en la nube no es algo desconocido. Los juegos en la nube, que tuvieron un gran auge hace unos años, se implementan esencialmente en forma de computadoras en la nube. En ese entonces, la普及 generalizada de 5G y sus características de baja latencia y alto rendimiento se consideraban la panacea para la adopción de computadoras en la nube.

Pero la realidad es dura, y el concepto de juegos en la nube nunca ha logrado un gran impulso. El servicio de juegos en la nube de Google, Stadia, lanzado en 2019, fue retirado en menos de tres años. Según reseñas y comentarios de usuarios de medios extranjeros, Stadia requiere una calidad de red extremadamente alta para lograr una experiencia fluida cercana a la de las plataformas locales, como usar una conexión por cable con banda ancha de alta velocidad; incluso jugar mediante WiFi reduce significativamente la experiencia, por no mencionar redes móviles más inestables como 5G.

(Fuente de la imagen: Google)

Sin embargo, los juegos en la nube son altamente sensibles a la latencia de la red, mientras que los modelos de IA en línea son mucho más tolerantes. Como usuarios comunes, ya estamos acostumbrados a que la IA necesite tiempo para "pensar" al responder preguntas y realizar tareas, y no esperamos respuestas de la IA con la misma urgencia que en los juegos.

En última instancia, el cuello de botella en la velocidad de respuesta de la IA no es la velocidad de la red, sino la capacidad de cómputo. Incluso si instalas un modelo grande local, aún necesita suficiente tiempo de inferencia para generar una respuesta.

Por lo tanto, creemos que la forma de computadoras en la nube es naturalmente adecuada para las PC de IA. Por su parte, la computadora Android de Google está creando una PC de IA mediante un modelo distinto al de las PC tradicionales. En las computadoras Android, la IA no es un complemento, sino una función central. Google indica que actualmente la mayoría de las herramientas de IA son aplicaciones independientes, y los usuarios deben copiar los datos a la interfaz de IA para utilizar sus funciones. En cambio, la computadora Android integra la IA en cada parte del sistema; lo más evidente es que, cuando el puntero del mouse se mueve a cualquier lugar, la IA aparece allí mismo, capturando directamente texto, imágenes, código y otra información cercana al puntero para procesarla y operarla.

(Fuente de la imagen: Google)

Además, las soluciones para computadoras Android son muy diversas. Para las computadoras Android, Google proporciona principalmente ideas de producto y formas de implementación, mientras que el hardware en sí debe ser desarrollado por socios fabricantes. Según las marcas asociadas publicadas por Google, se dividen principalmente en dos categorías: chips y dispositivos finales. Las primeras incluyen Intel, Qualcomm y MediaTek; las segundas, HP, Lenovo, Acer, ASUS y Dell.

Si se observa desde la perspectiva de la marca del chip, se puede ver que Google no le importa qué arquitectura de chip se use en las computadoras Android: tanto X86 como ARM son aceptables. Después de todo, actualmente, la implementación de escenarios de IA en PC con Android sigue dependiendo en gran medida de Gemini en la nube, mientras que la capacidad de procesamiento del hardware local es relativamente menos importante.

Además, los proveedores de servicios de internet y nube han estado ofreciendo servicios de computadoras en la nube y evolucionando hacia el AI PC.

En cuanto a Alibaba, en 2024 lanzó el ordenador en la nube YX AI, que no solo cuenta con potentes configuraciones de hardware en la nube, sino también un sólido soporte para modelos de gran tamaño. Para 2026, el ordenador en la nube YX AI se actualizó aún más, ofreciendo soporte integral para OpenClaw shrimp farming, permitiendo implementación con un solo clic, conexión directa con Qwen, y integración con herramientas de comunicación como DingTalk, Feishu y WeChat.

(Fuente de la imagen: Alibaba Cloud)

También es importante destacar que los gigantes de la IA están llevando a cabo una frenética carrera armamentista en la construcción de infraestructura de IA, convirtiéndose en los principales responsables del aumento de precios de los almacenamientos. Además, no se vislumbra ninguna posibilidad de reducción de precios a corto plazo. Como resultado, la actualización de especificaciones en PCs de consumo se verá aún más restringida; intentar desarrollar PCs de IA siguiendo el modelo tradicional de iteración de PCs se volverá extremadamente difícil. En lugar de invertir en configuraciones locales de IA con costos elevados y techos de rendimiento evidentes, es mejor delegar directamente las tareas de IA en la nube.

La inteligencia artificial en las PC ya es una tendencia irreversible, y todos los actores de la cadena de valor de las PC están esforzándose por embarcarse en la ola de las PC con IA, desempeñando roles distintos y adoptando formas diferentes para impulsar las PC con IA.

En primer lugar, los fabricantes de chips siguen enfatizando constantemente la capacidad de procesamiento AI para chips de consumo y construyendo escenarios AI en torno a ellos. Más importante aún, Intel y AMD están impulsando continuamente el mercado de servidores, buscando constantemente pedidos de las grandes empresas de AI.

Después de todo, los fabricantes de IA necesitan construir infraestructura de IA, lo que implica inevitablemente la adquisición masiva de chips de IA. Y los únicos capaces de asumir estos pedidos, además de NVIDIA, son principalmente marcas tradicionales de CPU como Intel y AMD.

Los últimos resultados financieros de AMD mostraron que el segmento de «centros de datos» generó ingresos de 5.800 millones de dólares en el primer trimestre fiscal, superando la mitad del total. Además, la capacidad de Intel y AMD no satisface la demanda de pedidos, y AMD ya está buscando la ayuda de otros fabricantes de obleas, como Samsung, además de TSMC.

(Fuente de la imagen: AMD)

En segundo lugar, se encuentran los fabricantes de terminales, que incluyen tanto marcas tradicionales de PC como Lenovo, ASUS y HP, como marcas emergentes como Huawei, Xiaomi y Honor. Actualmente, su desarrollo de PC de IA se basa principalmente en la arquitectura tradicional de chips de Intel/AMD con el sistema Windows, incrementando la capacidad de IA de las PC mediante la integración de software como PC Manager y agentes inteligentes.

Al mismo tiempo, las marcas de teléfonos móviles también tienen una ventaja en el ámbito de las PC de IA: pueden integrar sus productos de PC con otros dispositivos de distintas formas dentro de su ecosistema de hardware, como teléfonos, sistemas de automóviles, wearables y hogares inteligentes, permitiendo que las capacidades de IA fluyan sin interrupciones entre dispositivos. Por ejemplo, Xiaomi: Super Xiao Ai, una herramienta que combina agentes inteligentes, asistentes de IA y asistentes de voz, puede aparecer en diversos dispositivos del ecosistema de Xiaomi.

(Fuente de la imagen: Xiaomi)

Además, Apple es una entidad particular en el ámbito de las PC de IA. Aunque Apple Intelligence se anunció temprano, su implementación ha sido muy lenta, lo que ha generado una situación incómoda en la integración de IA en las Mac. Sin embargo, la ventaja de Apple en el sector de las PC sigue siendo su capacidad única de integración hardware-software, con un control absoluto sobre los chips M y el sistema operativo macOS.

Recientemente, Apple aumentó la producción de la MacBook Neo de 5 millones a 10 millones de unidades y mantuvo la fabricación del chip A18 Pro a pesar de los altos costos. Debido al éxito de esta laptop, según los datos del mercado de laptops en línea del Q1 publicados por Lotu, Apple se ha convertido en la marca de PC con la segunda mayor cuota de mercado en el país, detrás de Lenovo.

(Fuente de la imagen: Loto)

En el contexto de un fuerte aumento en los precios de almacenamiento, las MacBook económicas han demostrado una atracción sorprendente. Francamente, la MacBook Neo no se consideraba inicialmente una apuesta prometedora, sino más bien un producto diseñado para agotar el inventario del A18 Pro. Esto demuestra que Apple tiene la capacidad de crear PCs económicos exitosos. Una vez que cuente con una base de usuarios sólida, la MacBook con Apple Intelligence tiene el potencial de superar a la competencia en la era de las PC de IA.

Finalmente, Microsoft, como líder del sistema PC, no puede ignorarse. Las acciones de Microsoft en relación con la PC de IA se centran principalmente en tres aspectos: la definición de estándares de hardware para PC de IA, la reestructuración del sistema y la diversificación de la arquitectura de hardware.

Microsoft requiere que las PC con IA tengan más de 40 TOPS de potencia de cálculo y más de 16 GB de memoria, e introdujo en la capa inferior de Windows el Windows Copilot Runtime, que integra varios modelos pequeños. Además, Windows ofrece funciones de IA como subtítulos en tiempo real y Recall.

(Fuente de la imagen: Microsoft)

Otro punto clave es que Copilot utiliza las tecnologías de modelos grandes de GPT y la capacidad de conexión de Bing, y está profundamente integrado en el sistema Windows, el navegador Edge y Office 365, aprovechando plenamente sus ventajas ecológicas. Y esto, principalmente, se logra mediante la capacidad de IA en la nube.

La aparición de computadoras Android desafía la forma tradicional de PC consolidada durante años. Representa otra perspectiva de desarrollo de PC en la era de la IA: ligera en el local, enfocada en la nube.

Hoy, ante los altos costos de almacenamiento y los cuellos de botella en la capacidad de cómputo local para consumidores, esta solución que elimina las barreras de hardware y entrega directamente la productividad clave a modelos en la nube es sin duda más imaginativa.

Claro, esta transformación del formato PC impulsada por la IA acaba de comenzar. Microsoft y los fabricantes tradicionales de PC no se quedarán de brazos cruzados; aún enfatizan la importancia del poder de procesamiento en el dispositivo, pero ya están integrando completamente la IA en la nube; Apple también continuará compitiendo por cuota de mercado aprovechando sus ventajas ecológicas integradas de software y hardware y su estrategia de penetración. El próximo mercado de PC ya no será una simple competencia por especificaciones de hardware, sino una batalla integral en torno al apoyo en la nube, la reestructuración de la IA en la capa del sistema y el ecosistema cruzado.

Si la computadora Android puede convertirse en la respuesta final aún debe superar pruebas como la estabilidad de la red, la privacidad de los datos y la migración de los hábitos de los usuarios. Pero lo que sí se puede afirmar es que la IA ha redefinido por completo el concepto de PC.

La PC del futuro podría ya no necesitar una tarjeta gráfica cara ni memoria de gran capacidad; solo una pantalla y una conexión a la nube serían suficientes para liberar la productividad. Una nueva era de las computadoras en la nube basadas en IA está llegando.

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