Google acaba de provocar un reinicio total en la guerra del hardware de IA, después de que sus chips TPU impulsaran a Gemini 3 por encima de GPT-5 en pruebas independientes, golpeando a OpenAI y Nvidia al mismo tiempo.
Gemini 3 funcionó principalmente con las unidades de procesamiento tensorial de Google, no con GPUs de Nvidia. Después de conocerse los resultados, Sam Altman indicó al personal que redirigiesen el enfoque a arreglar ChatGPT y sus modelos principales.
El movimiento siguió a lo que OpenAI llamó un momento de "código rojo" la semana pasada. Al mismo tiempo, los analistas dijeron que Google planea más que duplicar la producción de TPU para 2028, mientras la demanda de chips de IA internos sigue aumentando.
Google amplía la producción de chips y se expande a ventas externas
Google ahora planea ir más allá de usar TPUs solo dentro de su propia nube. Un reciente acuerdo envió 1 millón de TPUs a Anthropic, una operación valorada en decenas de miles de millones de dólares. Ese único contrato sacudió a los inversores de Nvidia.
La preocupación es simple. Si Google vende más TPUs a empresas externas, Nvidia se enfrenta a una pérdida directa de demanda de centros de datos.
Los analistas de chips en SemiAnalysis ahora clasifican a los TPUs como "a la par con Nvidia" tanto para entrenar como para ejecutar sistemas avanzados de IA. Morgan Stanley dice que cada 500.000 TPUs vendidos a compradores externos podrían generar hasta 13.000 millones de dólares en ingresos para Google.
El banco también espera que TSMC produzca 3,2 millones de TPUs el próximo año, aumentando a 5 millones en 2027 y 7 millones en 2028. Los analistas dijeron que el crecimiento en 2027 ahora parece más fuerte que los pronósticos anteriores.
Google construye sus procesadores principalmente con Broadcom, con soporte adicional de MediaTek. La empresa dice que su ventaja proviene del control vertical completo sobre hardware, software y modelos de IA dentro de un sistema. Koray Kavukcuoglu, arquitecto de IA de Google y CTO de DeepMind, dijo: "Lo más importante es ese enfoque de pila completa. Creo que tenemos un enfoque único allí".
También dijo que los datos de Google de miles de millones de usuarios le dan una profunda visión de cómo funciona Gemini en productos como Búsqueda y Resúmenes de IA.
Las acciones de Nvidia cayeron el mes pasado después de que The Information informara que Meta había mantenido conversaciones con Google sobre la compra de TPUs. Meta se negó a comentar. Los analistas ahora dicen que Google podría cerrar acuerdos de suministro similares con OpenAI, xAI de Elon Musk, o Safe Superintelligence, con ingresos adicionales potenciales que superarían los 100.000 millones de dólares durante varios años.
Nvidia se defiende mientras la historia de TPU se profundiza
Nvidia respondió después de la venta masiva. La compañía dijo que sigue siendo "una generación por delante de la industria" y "la única plataforma que ejecuta todos los modelos de IA". También dijo: "Continuamos suministrando a Google". Nvidia añadió que sus sistemas ofrecen "mayor rendimiento, versatilidad y fungibilidad" que los TPUs, que según dice se dirigen a marcos específicos.
Al mismo tiempo, los desarrolladores ahora obtienen herramientas que facilitan el cambio del software Cuda de Nvidia. Las herramientas de codificación de IA ahora ayudan a reescribir cargas de trabajo para sistemas TPU más rápido que antes. Eso elimina una de las defensas más fuertes de bloqueo de Nvidia.
La historia de TPU comenzó mucho antes del boom actual de la IA. En 2013, Jeff Dean, científico jefe de Google, dio una charla interna después de un avance en redes neuronales profundas para sistemas de voz. Jonathan Ross, entonces ingeniero de hardware de Google, recordó el momento. "La primera diapositiva era una buena noticia, el aprendizaje automático finalmente funciona. La segunda diapositiva decía mala noticia, no podemos permitírnoslo". Dean calculó que si cientos de millones de usuarios hablaban con Google durante tres minutos al día, la capacidad del centro de datos necesitaría duplicarse a un costo de decenas de miles de millones de dólares.
Ross comenzó a construir el primer TPU como un proyecto paralelo en 2013 mientras estaba sentado cerca del equipo de voz. "Construimos ese primer chip con unas 15 personas", dijo en diciembre de 2023. Ross ahora dirige la empresa de chips de IA Groq.
En 2016, AlphaGo derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol, y ese histórico partido se convirtió en un hito importante de la IA. Desde entonces, los TPUs han impulsado los sistemas de Búsqueda, anuncios y YouTube de Google durante años.
Google solía actualizar sus TPUs cada dos años, pero ese ciclo cambió a uno anual hace 2 años en 2023.
Un portavoz de Google dijo que la demanda está aumentando en ambos frentes. "Google Cloud está viendo una creciente demanda tanto de nuestros TPUs personalizados como de las GPUs de Nvidia. Continuaremos apoyando ambos", dijo la compañía.
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Fuente: https://www.cryptopolitan.com/googles-tpu-smashes-openai-and-nvidia/
