Tras más de diez años, los chips propios de Google le otorgan una ventaja encubierta en IA

Google ha dedicado más de una década a construir silenciosamente la tecnología que ahora le permite destacar desproporcionadamente en la guerra de la IA.

Mientras Nvidia se sitúa en la cima de la cadena alimenticia, vendiendo sus GPUs a casi todas las principales empresas tecnológicas del mundo, Google ha estado ocupada diseñando sus propias armas: chips que nunca tuvo intención de vender, sino que utiliza para alimentar todo lo que hay detrás de su pila de IA.

Y ahora, con la demanda de cómputo en máximos históricos, ese silicio propio finalmente está demostrando su valor.

El jueves, Google confirmó que Ironwood, la última generación de su Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU), estará disponible en las próximas semanas. Es el séptimo chip de la compañía, diseñado para manejar todo, desde el entrenamiento de modelos masivos hasta la ejecución de agentes de IA y chatbots en tiempo real.

Según Google, Ironwood es más de cuatro veces más rápido que el último TPU. Un cliente, Anthropic, planea desplegar hasta 1 millón de unidades para impulsar su modelo Claude.

Google construye, otros se ponen al día

Aunque Google sigue acumulando GPUs de Nvidia, no se limita a esperar pasivamente en los chips de otros. Los TPUs han estado en desarrollo durante más de diez años y estuvieron disponibles por primera vez para clientes de la nube en 2018.

Originalmente utilizados solo para cargas de trabajo internas, ahora son una parte central de la infraestructura de IA pública de Google Cloud.

Stacy Rasgon, analista de Bernstein, dijo: «De los fabricantes de ASIC, Google es el único que ha implementado realmente este tipo de tecnología a gran escala».

Actualmente, Google no vende TPUs como hardware físico. En su lugar, los clientes alquilan acceso a través de Google Cloud, que se ha convertido en uno de los principales motores de ingresos de la empresa.

El último trimestre, Alphabet reportó $15.15 mil millones en ingresos de nube, un aumento del 34% respecto al año anterior. Sundar Pichai, director ejecutivo de la compañía, declaró a los inversores: «Estamos observando una demanda sustancial de nuestros productos de infraestructura de IA, incluidas soluciones basadas en TPU y GPU».

Acuerdos, satélites y chips destinados al espacio

Con la presión creciente en el sector tecnológico para acceder a la capacidad de cómputo, Google está cerrando asociaciones masivas. El mes pasado, la compañía amplió su asociación con Anthropic en un acuerdo valorado en decenas de miles de millones.

Ese acuerdo otorgará a Anthropic acceso a más de un gigavatio de capacidad de computación para IA para 2026.

Google ha invertido 3.000 millones de dólares en Anthropic hasta la fecha. Aunque Amazon sigue siendo el principal socio en la nube de la empresa, Google ahora proporciona la infraestructura principal para los futuros modelos Claude. Mike Krieger, Director de Producto de Anthropic, declaró:

“Existe una demanda tan alta de nuestros modelos que creo que la única forma en que habríamos podido atender tanto como lo hemos hecho este año es mediante esta estrategia multi-chip.”

Esa estrategia incluye TPUs, Trainium y GPUs de Nvidia, y está diseñada para ofrecer rendimiento, ahorro de costes y redundancia. Krieger añadió que su equipo había realizado trabajos previos para asegurar que Claude pudiera ejecutarse sin problemas en todos los tipos principales de chips.

“He visto cómo esa inversión rinde frutos ahora que podemos poner en marcha estos enormes centros de datos y llegar a los clientes donde están”, dijo.

Dos meses antes del acuerdo con Anthropic, Google firmó un contrato de nube de por más de 10.000 millones de dólares a seis años con Meta. La empresa también obtuvo una parte del negocio de OpenAI mientras se diversifica alejándose de Microsoft. OpenAI confirmó a Reuters que está utilizando Google Cloud, pero no está desplegando GPUs allí.

Esta semana, Google reveló un nuevo proyecto llamado Suncatcher, destinado a lanzar satélites alimentados por energía solar equipados con TPUs. El objetivo es construir un sistema que aproveche la energía solar en el espacio para alimentar tareas de IA intensivas en cómputo.

La empresa indicó que planea lanzar dos prototipos a principios de 2027, calificando el experimento como una forma de minimizar la presión sobre los recursos de la Tierra mientras se prepara para la computación a gran escala en órbita.

El dinero fluye, la demanda aumenta y Nvidia observa

Anat Ashkenazi, CFO de Alphabet, declaró que el impulso del propietario de Google proviene de una masiva demanda empresarial por su pila completa de IA, que incluye tanto TPUs como GPUs.

Alphabet informa ahora que firmó más contratos de nube por valor de mil millones de dólares en los primeros nueve meses de 2025 que en los dos años anteriores combinados.

Mientras tanto, la unidad de nube de Amazon creció un 20% el último trimestre. El CEO de AWS, Matt Garman, dijo: 'Cada chip Trainium 2 que instalamos hoy en nuestros centros de datos se está vendiendo y utilizando'. Añadió que el Trainium 3 traerá aún más ganancias en rendimiento y eficiencia energética.

Aún así, Google lo apuesta todo. Elevó su previsión de gasto de capital para 2025 a 93.000 millones de dólares, frente a los 85.000 millones, con aún más gastos programados para 2026. Sus acciones han subido un 38% en el tercer trimestre y otro 17% en el cuarto, su mejor racha en dos décadas.

Los analistas de Mizuho señalaron la ventaja de coste y rendimiento de los TPUs, observando que aunque originalmente eran para uso interno, Google ahora está obteniendo una tracción real con clientes externos. Morgan Stanley también indicó en un informe de junio que la familiaridad de los desarrolladores con los TPUs podría ser un gran impulso para el crecimiento de Google Cloud.

Y en un informe de septiembre, los analistas de D.A. Davidson escribieron: 'Seguimos creyendo que las TPUs de Google siguen siendo la mejor alternativa a Nvidia, con la brecha entre ambas cerrándose significativamente durante los últimos 9-12 meses'.

También mencionaron el aumento del sentimiento positivo entre los desarrolladores y sugirieron que Google incluso podría comenzar a vender sistemas TPU directamente a los laboratorios de IA.