- TIM BRADSHAW
Los avances logrados por el procesador están afectando a las acciones de Nvidia y ponen en alerta al creador de ChatGPT.
El arma secreta de Google en la carrera por la inteligencia artificial es un chip que ha ayudado a los modelos del grupo de búsqueda a superar a OpenAI. Esto está llevando a los inversores tecnológicos a replantearse una nueva amenaza para el dominio de Nvidia. La unidad de procesamiento tensorial (TPU en sus siglas en inglés) del grupo tecnológico ha sido fundamental en los esfuerzos por mejorar el rendimiento de los nuevos modelos de inteligencia artificial Gemini 3 de Google, que han superado al GPT-5 de OpenAI en pruebas comparativas independientes.
Este desarrollo es uno de los factores que explican que el fabricante de ChatGPT activara el código rojo la semana pasada, cuando el consejero delegado, Sam Altman, pidió a su personal que reorientara sus recursos hacia la mejora de su chatbot y sus modelos. Google planea duplicar con creces la producción de sus TPU para 2028, según predicen los analistas, a medida que intensifica sus ambiciones para un procesador que, según la consultora de chips SemiAnalysis, está ahora "a la par con la líder Nvidia" en el desarrollo y la ejecución de sistemas de inteligencia artificial de vanguardia.
Los inversores de Nvidia también se han mostrado preocupados ante la perspectiva de que Google ofrezca TPU a clientes más allá de su propia plataforma de computación en la nube. Esto incluye un acuerdo reciente para proporcionar a la start up Anthropic un millón de TPU, valoradas en miles de millones de dólares.
Ventajas técnicas
Google argumenta que la integración vertical (desarrollar hardware, software y chips de inteligencia artificial principalmente de forma interna) generará ventajas técnicas y enormes beneficios. Gemini 3, al igual que los modelos anteriores de Google, se entrenó principalmente con TPU. OpenAI se basa en las unidades de procesamiento gráfico de Nvidia para construir los grandes modelos de lenguaje con los que funciona ChatGPT. "Lo más importante es esa estrategia integral. Creo que tenemos un enfoque único en este aspecto", afirmó Koray Kavukcuoglu, arquitecto de inteligencia artificial de Google y director de tecnología de DeepMind.
Al combinar esto con la comprensión de cómo miles de millones de consumidores utilizan Gemini, las perspectivas generales de inteligencia artificial en búsquedas y otros productos le otorgan a Google una gran ventaja, añadió.
Morgan Stanley calcula que cada 500.000 TPU vendidas a clientes externos podrían generar hasta 13.000 millones de dólares en ingresos para Google. La gran empresa tecnológica trabaja con su socio de diseño de chips Broadcom, así como con MediaTek, para desarrollar los procesadores.
Los analistas de Morgan Stanley también calculan que Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) producirá 3,2 millones de TPU el próximo año, cifra que aumentará a 5 millones en 2027 y 7 millones en 2028. "El crecimiento en 2027 es significativamente mayor de lo previsto", afirmaron los analistas del banco en una nota de investigación reciente. La acción de Nvidia se desplomó el mes pasado tras un informe en The Information que indicaba que Meta estaba negociando con Google la compra de TPU. Meta no ha querido hacer comentarios al respecto.
Algunos analistas están convencidos de que Google también podría cerrar acuerdos similares con OpenAI, xAI de Elon Musk o start up como Safe Superintelligence, lo que podría generar más de 100.000 millones de dólares en nuevos ingresos para Google en los próximos años.
Amenaza para Nvidia
Los expertos añaden que las herramientas de codificación basadas en inteligencia artificial podrían facilitar a los potenciales clientes de TPU la reescritura de su software, que hasta ahora se ha desarrollado en gran medida sobre la plataforma Cuda, propiedad de Nvidia. Ésta ha intentado disipar las dudas del mercado, afirmando que sigue "una generación por delante de la industria" y que es "la única plataforma que ejecuta todos los modelos de inteligencia artificial", y añadió que "seguimos suministrando a Google".
El fabricante de chips añadió que ofrece "mayor rendimiento y versatilidad" que procesadores como los TPU, "diseñados para funciones de inteligencia artificial más concretas". Los orígenes de las TPU de Google se remontan a una presentación interna en 2013 de Jeff Dean, el veterano científico jefe de Google, tras un gran avance en el uso de redes neuronales profundas para mejorar sus sistemas de reconocimiento de voz.
Dean calculó que si los cientos de millones de consumidores de Google usaran la búsqueda por voz solo tres minutos al día, la compañía tendría que duplicar la superficie de sus centros de datos solo para cumplir con esa función, con un coste de decenas de miles de millones de dólares. Jonathan Ross, que ahora dirige Groq, la start up de chips de inteligencia artificial, explicó que empezó a trabajar en las TPU en el año 2013 como un proyecto secundario, ya que coincidió con un equipo que trabajaba en la tecnología de reconocimiento de voz de Google.
El proyecto ha crecido a gran velocidad. Una de sus primeras aplicaciones fue la famosa victoria en el año 2016 del programa AlphaGo de Google DeepMind contra el campeón mundial del juego de mesa Go, Lee Sedol. El partido se considera un hito significativo en inteligencia artificial.
Durante varios años, los chips han impulsado muchos de los servicios principales de Google, como las búsquedas, la publicidad y YouTube. Google suele lanzar una nueva generación de TPU cada dos años, aunque desde 2023 esta frecuencia se ha reducido a actualizaciones anuales.
"Google Cloud está registrando una creciente demanda tanto de nuestras TPU personalizadas como de las GPU de Nvidia. Nos comprometemos a dar soporte a ambos, como hemos hecho durante años", declaró un portavoz de Google.
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