La apuesta de Google durante una década por el arma secreta de la empresa TPU en la competencia de IA

NVIDIA se ha establecido como 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 más importantes de Nvidia es Googleeso presiona a los procesadores gráficos, o GPU, del fabricante de chips para mantenerse al día con la creciente demanda de potencia informática de IA en la nube.

Si bien no hay señales de que Google vaya a frenar sus compras de GPU de Nvidia, el gigante de Internet está demostrando cada vez más que no es sólo un comprador de silicio de alto rendimiento. También es desarrollador.

El jueves, Google anunció que su chip más potente hasta el momento, llamado Ironwood, estará disponible de forma generalizada en las próximas semanas. Es la séptima generación de la Unidad de Procesamiento Tensor (TPU) de Google, 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 altas, 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 IA Anthropic planea utilizar hasta 1 millón de ellos para impulsar su modelo Claude.

Para Google, las TPU brindan una ventaja competitiva en un momento en el que todos los hiperescaladores se centran en 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 sus esfuerzos están muy rezagados.

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 anunció su primer chip de IA personalizado, Maia, a finales de 2023.

«Entre los proveedores de ASIC, Google es el único que realmente ha implementado este material en grandes cantidades», dijo Stacy Rasgon, analista de semiconductores de Bernstein. «Para otros grandes jugadores, esto implica mucho tiempo, esfuerzo y mucho dinero. Son los que están más adelantados entre los demás hiperescaladores».

Diseñados originalmente para cargas de trabajo internas, los TPU de Google han estado disponibles para los clientes de la nube desde 2018. Nvidia ha expresado ciertas preocupaciones recientemente. Cuando OpenAI firmó su primer acuerdo 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 del Wall Street Journal.

A diferencia de Nvidia, Google no vende sus chips como hardware, sino que ofrece 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 empresa. En su informe de ganancias del tercer trimestre de la semana pasada, la empresa matriz de Google, Alphabet, dijo que los ingresos de la nube aumentaron un 34% año tras año a 15.150 millones de dólares, superando las estimaciones de los analistas. La compañía terminó el trimestre con una cartera de pedidos de 155 mil millones de dólares.

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

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

Un portavoz de Google dijo en un comunicado que el negocio de la nube de la compañía ha experimentado una creciente demanda de TPU, así como de procesadores de Nvidia, y ha ampliado su consumo de GPU «para satisfacer una importante demanda de los clientes».

«Nuestro enfoque se basa en la selección y la sinergia, no en el reemplazo», afirmó el portavoz.

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

«Realmente fabrican chips que se adaptan mucho a la carga de trabajo que esperan», 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 conectada de satélites alimentados por energía solar equipados con nuestros chips de IA de Unidad de Procesamiento Tensor (TPU) podría aprovechar toda la potencia del sol».

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

«Este enfoque tendría un tremendo potencial de escala y al mismo tiempo minimizaría el impacto en los recursos terrestres», dijo la compañía en el anuncio. «Esto probará nuestro hardware en órbita y sentará las bases para una era futura de computación a gran escala en el espacio».

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

«La decisión de Anthropic de ampliar significativamente su uso de TPU refleja el gran valor y la eficiencia que sus equipos han experimentado con los TPU durante varios años», dijo el director ejecutivo de Google Cloud, Thomas Kurian, en el momento del anuncio.

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

«La demanda de nuestros modelos es tan alta que creo que la única forma en que hemos podido servir tanto como lo hemos hecho este año es con esta estrategia de múltiples chips», dijo a CNBC Mike Krieger, director de productos de Anthropic.

Esta estrategia incluye TPU, Amazon Trainium y GPU Nvidia y permite a la empresa optimizar costos, rendimiento y redundancia. Krieger dijo que Anthropic trabajó mucho desde el principio para garantizar que sus modelos funcionaran igualmente bien entre los proveedores de silicio.

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

Dos meses antes del acuerdo con Anthropic, Google firmó un contrato de nube de seis años Meta por un valor de más de 10.000 millones de dólares, aunque no está claro qué parte del acuerdo implica el uso de TPU. Y aunque OpenAI dijo que comenzaría a utilizar la nube de Google a medida que se diversifica fuera de Microsoft, la compañía dijo a Reuters que no está utilizando GPU.

El director financiero de Alphabet, Anat Ashkenazi, atribuyó el impulso de la nube de Google en el último trimestre a la creciente demanda empresarial de la pila completa de inteligencia artificial 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 inteligencia artificial de nivel 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 informó un crecimiento del 20% en su negocio de infraestructura en la nube líder en el mercado el último trimestre, se hace eco de un sentimiento similar.

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

Los accionistas se mostraron dispuestos a aceptar elevadas inversiones.

Google acaba de elevar el extremo superior de su pronóstico de inversión para el año a 93 mil millones de dólares desde su pronóstico anterior de 85 mil millones de dólares, y se espera un aumento aún mayor en 2026. El precio de las acciones subió un 38% en el tercer trimestre, su mejor desempeño en 20 años, y subió otro 17% en el cuarto trimestre.

Mizuho recientemente señaló la importante ventaja de costo y rendimiento de Google en los TPU, señalando que los chips fueron diseñados originalmente para uso interno, pero Google ahora está ganando clientes externos y mayores cargas de trabajo.

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

Y los analistas de DA Davidson dijeron en septiembre que ven tal demanda de TPU que Google debería considerar vender los sistemas «externamente a los clientes», incluidos los laboratorios fronterizos de inteligencia artificial.

«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 observado un creciente sentimiento positivo hacia los TPU».

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