Guerra de la IA: Google desafía el dominio de Nvidia con su arma secreta

La Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google es el “arma secreta” que está redefiniendo la carrera por la inteligencia artificial (IA) y representa una seria amenaza al dominio de Nvidia. Este procesador especializado permitió que los modelos Gemini 3 del gigante tecnológico superaran a GPT-5 de OpenAI en evaluaciones independientes.

El rendimiento superior de Google llevó a OpenAI, el fabricante de ChatGPT, a declarar un “código rojo” la semana pasada, pidiendo a su personal enfocar los recursos en mejorar su chatbot. Los analistas ahora advierten que la TPU de Google está “a la par con el rey de la selva, Nvidia” en el desarrollo y la ejecución de sistemas de IA de vanguardia.

La preocupación en el mercado se intensificó ante la posibilidad de que Google ofrezca las TPU a clientes más allá de su plataforma en la nube. Esta inquietud es palpable, ya que las acciones de Nvidia cayeron drásticamente después de informes que indicaban que Meta estaba en negociaciones para adquirir estos chips de Google.

¿Qué beneficios financieros y técnicos tiene la estrategia vertical de Google?

Google sostiene que su estrategia de integración vertical, al desarrollar hardware, software y chips de IA internamente, generará enormes utilidades financieras y significativas ventajas técnicas. Los planes de la compañía apuntan a intensificar sus ambiciones, aumentando la producción de TPU a más del doble para el año 2028.

Morgan Stanley calcula que la venta de tan solo 500 mil TPU a clientes externos podría generar hasta 13 mil millones de dólares en ingresos para Google. Además, los analistas de este banco pronostican que Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) producirá 7 millones de estas unidades para 2028, una cifra que excede significativamente las proyecciones previas.

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¿Cuál es el origen de la TPU y cómo planea defenderse Nvidia de esta nueva amenaza?

El origen de las TPU se remonta a 2013, cuando Jeff Dean, el científico jefe de Google, presentó internamente la preocupación por el costo inmanejable del aprendizaje automático necesario para el reconocimiento de voz. Este proyecto se inició como una solución interna y fue desarrollado por unas 15 personas.

Una de las primeras aplicaciones destacadas de las TPU fue la victoria histórica de AlphaGo de Google DeepMind en 2016 contra el campeón mundial de Go, un evento considerado un hito en la historia de la IA. Desde entonces, estos chips han impulsado servicios centrales de Google como la búsqueda, YouTube y publicidad.

Nvidia busca calmar las preocupaciones del mercado afirmando que se mantiene “una generación por delante de la industria” y que su plataforma es la única que ejecuta todos los modelos de IA. Sin embargo, los expertos señalan que nuevas herramientas de programación basadas en IA facilitarán a los clientes reescribir su software para abandonar la plataforma Cuda de Nvidia y adoptar las TPU.

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