Después de más de diez años, los chips internos de Google le otorgan una ventaja discreta en IA

Google ha pasado más de una década desarrollando silenciosamente la tecnología que ahora le ayuda a tener un peso muy superior al que le corresponde en la guerra de la IA.

Mientras Nvidia se sitúa en la cima de la cadena alimentaria, vendiendo sus GPU a prácticamente todas las grandes empresas tecnológicas del planeta, Google ha estado ocupado diseñando sus propias armas: chips que nunca tuvo intención de vender, sino que utiliza para impulsar todo lo que hay detrás de su pila de inteligencia artificial.

Y ahora, con la demanda de computación en un nivel máximo histórico, ese silicio interno finalmente está mostrando su valor.

El jueves, Google confirmó que Ironwood, la última generación de su Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU), estará disponible en las próximas semanas. Se trata del chip de séptima generación de la compañía, diseñado para gestionar todo tipo de tareas, desde el entrenamiento de modelos gigantes hasta la ejecución de agentes de IA y chatbots en tiempo real.

Según Google, Ironwood es más de cuatro veces más rápido que la anterior TPU. Un cliente, Anthropic, planea implementar hasta un millón de ellas para impulsar su modelo Claude.

Google avanza, otros se ponen al día

Aunque Google sigue acumulando GPUs Nvidia, no se queda de brazos cruzados confiando en chips de otros fabricantes. Las TPU llevan más de diez años en desarrollo y estuvieron disponibles por primera vez para los clientes de la nube en 2018.

Originalmente se utilizaban solo para cargas de trabajo internas, pero ahora son una parte central de la infraestructura de inteligencia artificial en la nube pública de Google.

El analista Stacy Rasgon de Bernstein dijo: “De los actores del sector ASIC, Google es el único que realmente ha implementado este tipo de tecnología en grandes volúmenes”

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

El trimestre pasado, Alphabet reportó $15,15 mil millones en ingresos en la nube, un 34% más que el 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, incluyendo soluciones basadas en TPU y GPU»

Ofertas, satélites y chips con destino al espacio

Ante la creciente presión en el sector tecnológico para acceder a la computación, Google está concretando alianzas gigantescas. El mes pasado, la compañía amplió su alianza con Anthropic en un acuerdo que, según se informa, vale decenas de miles de millones.

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

Google ha invertido 3000 millones de dólares en Anthropic hasta la fecha. Si bien Amazon sigue siendo el principal socio de la compañía en la nube, Google ahora proporciona la infraestructura principal para los futuros modelos de Claude. El director de producto de Anthropic, Mike Krieger, declaró:

“Hay tanta demanda de nuestros modelos que creo que la única forma en que habríamos podido atender tanto como lo hemos hecho este año habría sido con esta estrategia de múltiples chips”

Esta estrategia incluye TPU, Trainium y GPU Nvidia, y está diseñada para optimizar el rendimiento, el coste y la durabilidad. Krieger añadió que su equipo realizó una preparación previa para garantizar que Claude funcionara sin problemas con todos los tipos de chips principales.

"He visto que esa inversión ha valido la pena ahora que podemos poner en funcionamiento estos enormes centros de datos y llegar a los clientes donde estén", dijo.

de seis años y más de 10.000 millones de dólares nubetraccon Meta. La compañía también obtuvo una parte del negocio de OpenAI, que se está diversificando para alejarse de Microsoft. OpenAI confirmó a Reuters que está utilizando Google Cloud, pero que no está implementando GPU allí.

Esta semana, Google reveló un nuevo proyecto llamado Suncatcher, cuyo objetivo es lanzar satélites solares equipados con TPU. El objetivo es construir un sistema que aproveche la energía solar en el espacio para impulsar tareas de IA de alto consumo computacional.

La compañía dijo que planea lanzar dos prototipos a principios de 2027, y calificó 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, director financiero de Alphabet, dijo que el impulso del propietario de Google proviene de la demanda empresarial masiva de su conjunto completo de inteligencia artificial, incluidas las TPU y las GPU.

Alphabet ahora informa que firmó mástracde nube por mil millones de dólares en los primeros nueve meses de 2025 que en los dos años anteriores juntos.

Mientras tanto, la unidad de nube de Amazon creció un 20% el trimestre pasado. El director ejecutivo de AWS, Matt Garman, afirmó: «Todos los chips Trainium 2 que instalamos en nuestros centros de datos se venden y se utilizan». Añadió que Trainium 3 aportaría aún más mejoras en rendimiento y eficiencia energética.

Aun así, Google va con todo. Aumentó su pronóstico de gasto de capital para 2025 a 93 mil millones de dólares, desde 85 mil millones, con incluso más gasto previsto para 2026. Sus acciones han subido un 38% en el tercer trimestre y otro 17% en el cuarto trimestre, sutronracha en dos décadas.

Los analistas de Mizuho destacaron la ventaja de las TPU en cuanto a costo y rendimiento, señalando que, si bien originalmente eran para uso interno, Google ahora está ganando terreno traclos clientes externos. Morgan Stanley también afirmó en un informe de junio que la familiaridad de las TPU entre los desarrolladores podría impulsar significativamente el crecimiento de Google Cloud.

Y en un informe de septiembre, los analistas de DA Davidson escribieron: “Seguimos creyendo que las TPU de Google siguen siendo la mejor alternativa a Nvidia, y la brecha entre ambas se ha reducido significativamente en los últimos 9 a 12 meses”

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