La apuesta de Google durante una década por el arma secreta TPU de la compañía en la carrera de la IA

NVIDIA se ha establecido como el líder indiscutible en chips de inteligencia artificial, vendiendo grandes cantidades de silicio a la mayoría de las empresas tecnológicas más grandes del mundo en su camino hacia una capitalización de mercado de 4,5 billones de dólares.

Uno de los clientes clave de Nvidia es Googleque carga las GPU, o GPU, del fabricante de chips para tratar de mantenerse al día con la creciente demanda de potencia informática de IA en la nube.

Aunque no hay señales de que Google vaya a frenar sus compras de GPU Nvidia, el gigante de Internet demuestra cada vez más que no es sólo un comprador de silicio potente. También es desarrollador.

El jueves, Google anunció que su chip más potente hasta el momento, denominado Ironwood, estará ampliamente disponible en las próximas semanas. Es la séptima generación de la Unidad de Procesamiento Tensor de Google, o TPU, el silicio personalizado de la compañía que ha estado en proceso durante más de una década.

Los TPU son circuitos integrados de aplicaciones específicas, o ASIC, que desempeñan un papel fundamental en la IA al proporcionar hardware altamente especializado y eficiente para tareas específicas. Google dice que Ironwood está diseñado para manejar las cargas de trabajo de IA más duras, desde entrenar modelos grandes hasta impulsar chatbots y agentes de IA en tiempo real, y es más de cuatro veces más rápido que su predecesor. La startup de inteligencia artificial Anthropic planea utilizar hasta 1 millón de ellos para impulsar su modelo Claude.

Para Google, las TPU ofrecen una ventaja competitiva en un momento en el que los hiperescaladores se apresuran a construir centros de datos masivos y los procesadores de IA no pueden fabricarse lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda. Otras empresas de la nube están adoptando un enfoque similar, pero se están quedando atrás en sus esfuerzos.

Amazon Web Services puso a disposición de los clientes su primer chip de inteligencia artificial en la nube, Inferentia, en 2019, seguido de Trainium tres años después. Microsoft no anunció su primer chip de IA personalizado, Maia, hasta finales de 2023.

«De los actores ASIC, Google es el único que realmente ha implementado este material en volúmenes masivos», dijo Stacey Rasgon, analista de semiconductores en Bernstein. «A otros grandes jugadores les lleva mucho tiempo, mucho esfuerzo y mucho dinero. Están por delante de otros hiperescaladores».

Google no proporcionó comentarios para esta historia.

Las TPU de Google, originalmente entrenadas para cargas de trabajo internas, han estado disponibles para los clientes de la nube desde 2018. Recientemente, Nvidia ha mostrado cierto nivel de preocupación. Cuando OpenAI firmó su primer contrato en la nube con Google a principios de este año, el anuncio llevó al director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, a iniciar más conversaciones con la startup de inteligencia artificial y su director ejecutivo, Sam Altman, según un informe de The Wall Street Journal.

A diferencia de Nvidia, Google no vende sus chips como hardware, sino que brinda acceso a TPU como un servicio a través de su nube, que se ha convertido en uno de los grandes motores de crecimiento de la compañía. En su informe de ganancias del tercer trimestre la semana pasada, la matriz de Google, Alphabet, dijo que los ingresos de la nube aumentaron un 34 por ciento respecto al año anterior a 15.150 millones de dólares, superando las estimaciones de los analistas. La compañía terminó el trimestre con una cartera de negocios de 155 mil millones de dólares.

«Estamos viendo una demanda significativa de nuestros productos de infraestructura de IA, incluidas las soluciones basadas en TPU y GPU», dijo el director ejecutivo, Sundar Pichai, en la conferencia telefónica sobre resultados. «Ha sido uno de los impulsores clave de nuestro crecimiento durante el año pasado y creo que en el futuro seguiremos viendo una demanda muy fuerte y estamos invirtiendo para satisfacerla».

Google no revela el tamaño de su negocio de TPU en su segmento de nube. Los analistas de DA Davidson estimaron en septiembre que un negocio «independiente» que comprendiera TPU y la división DeepMind AI de Google podría valorarse en alrededor de 900 mil millones de dólares, frente a una valoración de 717 mil millones de dólares en enero. La capitalización de mercado actual de Alphabet es de más de 3,4 billones de dólares.

La personalización es un diferenciador clave para Google. Una ventaja fundamental, dicen los analistas, es la eficiencia que las TPU ofrecen a los clientes en comparación con los productos y servicios de la competencia.

«Realmente están fabricando chips que están muy dirigidos a las cargas de trabajo que esperan tener», dijo James Sanders, analista de Tech Insights.

Rasgon dijo que la eficiencia será cada vez más importante porque con toda la infraestructura en construcción, «el posible cuello de botella probablemente no sea el suministro de chips, sino probablemente la energía».

El martes, Google anunció el Proyecto Suncatcher, que explora «cómo una red interconectada de satélites alimentados por energía solar equipados con nuestros chips de IA de Unidad de Procesamiento Tensor (TPU) puede aprovechar toda la potencia del Sol».

Como parte del proyecto, Google dijo que planea lanzar dos prototipos de satélites alimentados por energía solar que lleven el TPU a principios de 2027.

«Este enfoque tendría un enorme potencial de escala y también minimizaría el impacto sobre los recursos de la Tierra», dijo la compañía en un comunicado. «Esto pondrá a prueba nuestro hardware en órbita, sentando las bases para una era futura de computación a escala masiva en el espacio».

El mayor acuerdo de TPU registrado por Google se produjo a finales del mes pasado, cuando la compañía anunció una expansión masiva de su acuerdo con su rival de OpenAI, Anthropic, valorado en decenas de miles de millones de dólares. Con la asociación, se espera que Google ponga en línea más de un gigavatio de capacidad informática de IA en 2026.

«La elección de Anthropic de ampliar significativamente su uso de TPU refleja la sólida relación costo-rendimiento y la eficiencia que sus equipos han visto con TPU durante varios años», dijo el CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, durante el anuncio.

Google invierte 3.000 millones de dólares en Anthropic. Y si bien Amazon sigue siendo el socio en la nube más profundamente integrado de Anthropic, Google ahora proporciona la infraestructura subyacente para respaldar la próxima generación de modelos Claude.

«Existe tal demanda para nuestros modelos que creo que la única manera de poder servir tanto como lo hicimos este año es con esta estrategia de múltiples chips», dijo a CNBC el director de productos de Anthropic, Mike Krieger.

Esta estrategia abarca GPU de TPU, Amazon Trainium y Nvidia, lo que permite a la empresa optimizar el costo, el rendimiento y la redundancia. Krieger dijo que Anthropic ha hecho mucho trabajo inicial para asegurarse de que sus modelos puedan funcionar igualmente bien entre proveedores de silicio.

«He visto que la inversión da sus frutos ahora que podemos conectarnos a estos centros de datos masivos y encontrar a los clientes donde estén», dijo Krieger.

Dos meses antes del acuerdo con Anthropic, Google celebró un acuerdo de nube de seis años con Meta valorado en más de 10 mil millones de dólares, aunque no está claro qué parte del acuerdo implica el uso de TPU. Y aunque OpenAI ha dicho que comenzará a utilizar la nube de Google a medida que se diversifique de Microsoft, la compañía dijo a Reuters que no está implementando GPU.

El director financiero de Alphabet, Anat Ashkenazi, atribuyó el impulso de la nube de Google el último trimestre a la creciente demanda empresarial del conjunto completo de IA de Google. La compañía dijo que firmó más acuerdos en la nube por valor de mil millones de dólares en los primeros nueve meses de 2025 que en los dos años anteriores combinados.

«En GCP, estamos viendo una fuerte demanda de infraestructura de IA empresarial, incluidas TPU y GPU», dijo Ashkenazi, y agregó que los usuarios también están acudiendo en masa a las últimas ofertas Gemini de la compañía, así como a servicios «como ciberseguridad y análisis de datos».

Amazon, que el último trimestre informó un crecimiento del 20% en su negocio de infraestructura en la nube líder en el mercado, comparte una opinión similar.

El director ejecutivo de AWS, Matt Garman, dijo a CNBC en una entrevista reciente que la serie de chips Trainium de la compañía está ganando impulso. Dijo que «cada chip Trainium 2 que ponemos en nuestros centros de datos hoy se vende y utiliza» y prometió mayores ganancias de rendimiento y mejoras de eficiencia con Trainium 3.

Los accionistas han mostrado voluntad de realizar inversiones sustanciales.

Google acaba de elevar el extremo superior de su previsión de gasto de capital para el año a 93.000 millones de dólares desde la orientación anterior de 85.000 millones de dólares, y se espera un crecimiento aún mayor en 2026. La acción saltó un 38% en el tercer trimestre, su mejor desempeño en cualquier período en 20 años, y subió otro 17% en el cuarto trimestre.

Mizuho recientemente señaló la clara ventaja de precio y rendimiento de Google con TPU, señalando que si bien los chips fueron construidos originalmente para uso interno, Google ahora está ganando clientes externos y mayores cargas de trabajo.

Los analistas de Morgan Stanley escribieron en un informe de junio que, si bien es probable que las GPU de Nvidia sigan siendo el proveedor dominante de chips de IA, la creciente familiaridad de los desarrolladores con las TPU podría convertirse en un importante motor de crecimiento para Google Cloud.

Y los analistas de DA Davidson dijeron en septiembre que estaban viendo tanta demanda de TPU que Google debería considerar vender los sistemas «subcontratados a los clientes», incluidos los laboratorios de inteligencia artificial de vanguardia.

«Seguimos creyendo que las TPU de Google siguen siendo la mejor alternativa a Nvidia, y la brecha entre las dos se ha reducido significativamente en los últimos 9 a 12 meses», escribieron. «Durante este tiempo, hemos visto un sentimiento positivo creciente en torno al TPU».

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