Google ha reforzado su apuesta por los chips propios de inteligencia artificial con dos nuevas unidades de procesamiento tensorial (TPU) que, según estimaciones de Bloomberg Intelligence, tienen un coste aproximado un 30% inferior al de las GPU de Nvidia y ofrecen una velocidad de cálculo competitiva. Las nuevas soluciones estarán disponibles el próximo año y elevan a cuatro los sistemas TPU de octava generación presentados por la compañía en un solo año.
Dos chips diseñados para usos concretos
Alphabet, la matriz de Google, presentó el 9 de noviembre las TPU 8tx y 8i Max. Frente a las GPU de Nvidia, concebidas para cubrir un abanico amplio de tareas, Google está optando por desarrollar chips especializados. La compañía sostiene que este enfoque permite ajustar mejor el hardware a determinadas cargas de trabajo y reducir el coste de ejecución.
La TPU 8tx está orientada al procesamiento de información confidencial en administraciones públicas y empresas sometidas a una regulación estricta. El sistema funciona junto con un procesador de AMD y mantiene los datos cifrados dentro del propio chip. En un ordenador convencional, en cambio, la información debe descifrarse en la memoria para poder ser procesada.
La 8i Max combina dos chips en un único encapsulado. Su principal característica es la capacidad para trabajar con ventanas de contexto más amplias, es decir, con un volumen mayor de información disponible para que un modelo de inteligencia artificial la utilice durante una tarea. Google apunta a aplicaciones como la investigación farmacéutica, las matemáticas y la programación.
Amin Vahdat, responsable de la división de chips de Google, defendió esta estrategia en declaraciones a Bloomberg. Según explicó, diseñar varias versiones especializadas puede aportar más valor que intentar crear un único chip capaz de cubrir todo el mercado.
La presión sobre Nvidia aumenta, aunque la oferta sigue limitada
La diferencia de precio es uno de los principales argumentos de Google. Mandeep Singh, analista de Bloomberg Intelligence, calcula que las TPU cuestan alrededor de un 30% menos que las GPU de Nvidia, sin que ello implique una desventaja comparable en velocidad de cálculo. Apple, Meta y Oracle ya utilizan chips de Google.
La demanda prevista también refleja el interés por esta alternativa. Un documento oficial reciente recoge que Anthropic, la empresa responsable del asistente Claude, podrá adquirir hasta 150.000 millones de dólares en TPU entre 2028 y 2031. Bloomberg también ha informado de que OpenAI está interesada en comprar estos procesadores.
Bloomberg Intelligence estima que los ingresos generados por las TPU, junto con los equipos y el software asociado, superarán los 135.000 millones de dólares en 2028. Para este año, la previsión se sitúa en unos 12.000 millones, lo que supondría multiplicar por más de once esa cifra en dos años.
Google, sin embargo, no puede atender de inmediato toda esa demanda. La producción disponible ya está comprometida con clientes y la empresa afronta problemas de suministro de memoria y de capacidad industrial. Además de Broadcom, su socio habitual, Google busca apoyarse en Marvell Technology para ampliar la fabricación.
Más competencia y dudas sobre la inversión en centros de datos
El menor precio no se traduce necesariamente en mayores márgenes. Singh señala que la rentabilidad de las TPU es inferior a la de los chips de Nvidia, cuya oferta tampoco cubre por completo la demanda actual.
Google también se enfrenta a la competencia de sus propios clientes. OpenAI y Anthropic están desarrollando chips internos y han incorporado para esos proyectos a antiguos ingenieros del equipo de TPU de Google.
El otro riesgo está fuera del diseño de los procesadores: la construcción de centros de datos. Según Singh, la oposición a estas instalaciones podría recortar entre un 5% y un 7% la inversión prevista para 2027, calculada en 1,4 billones de dólares. El impacto equivaldría a entre 70.000 y casi 100.000 millones de dólares menos destinados a chips y centros de datos.
