Los chips Tensor de Google hacen frente a Nvidia mientras Meta explora una asociación estratégica

El panorama competitivo en hardware de IA está cambiando visiblemente a medida que Google realiza avances estratégicos en un mercado que durante mucho tiempo estuvo dominado por Nvidia. Se informa que Meta Platforms está en conversaciones con Google para adoptar sus unidades de procesamiento tensor (TPUs) para su despliegue en sus centros de datos a partir de 2027, con posible acceso anticipado a través de Google Cloud tan pronto como el próximo año. Este desarrollo señala una tendencia más amplia: las principales empresas tecnológicas están diversificando activamente sus proveedores de chips de IA en lugar de depender únicamente de las ofertas de Nvidia.

El mercado reflejó inmediatamente este movimiento competitivo. Las acciones de Nvidia retrocedieron un 2,7% en las operaciones tras el cierre el martes, mientras que Alphabet—la empresa matriz de Google—subió un 2,7%, capitalizando el optimismo creciente en torno a su modelo de IA Gemini y la expansión de sus capacidades de hardware. Los proveedores asiáticos vinculados a Google también se beneficiaron, con IsuPetasys de Corea del Sur—un proveedor clave de placas multicapa—subiendo un 18%, y MediaTek de Taiwán casi un 5%.

La posible adopción de TPUs de Google por parte de Meta seguiría una trayectoria similar a la ya establecida por Anthropic. Google aseguró un acuerdo para suministrar hasta 1 millón de chips a la startup de IA, un hito que el analista Jay Goldberg de Seaport calificó como una “validación realmente poderosa” de la tecnología de Google. Esta validación ha resonado en toda la industria, alentando a otras empresas a evaluar los TPUs como una alternativa legítima a las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de Nvidia.

Comprender la posición competitiva requiere examinar cómo difieren estas tecnologías. Las GPUs de Nvidia evolucionaron desde sus aplicaciones originales en juegos y gráficos y se han convertido en la opción predeterminada para cargas de trabajo de entrenamiento de IA, dominando la cuota de mercado en todo el sector. Los TPUs de Google, en cambio, representan una filosofía de diseño especializada—circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASICs) construidos desde cero para tareas de IA y aprendizaje automático. Más de una década de perfeccionamiento a través de su despliegue en productos y modelos propios de Google, como Gemini, ha permitido a la compañía optimizar simultáneamente hardware y software, creando un ciclo de retroalimentación que fortalece su posición competitiva.

Para Meta, específicamente, la economía es convincente. Se proyecta que la compañía gastará al menos $100 mil millones en gastos de capital en 2026, con analistas de Bloomberg Intelligence estimando que entre 40 y 50 mil millones de dólares podrían dirigirse a la capacidad de chips de inferencia. Si Meta continúa adoptando GPUs junto con compras continuas de Nvidia, este patrón de gasto podría acelerar sustancialmente el crecimiento del negocio de infraestructura de Google Cloud.

Los analistas de Bloomberg, Mandeep Singh y Robert Biggar, enmarcan las negociaciones de Meta como parte de un cambio más amplio en la industria: los proveedores de IA de terceros están tratando cada vez más a Google como un proveedor secundario creíble para chips de inferencia, en lugar de ver a Nvidia como su única opción. Este sentimiento refleja una confianza creciente en el rendimiento y la fiabilidad de los TPU.

Ni Meta ni Google han confirmado oficialmente las conversaciones de asociación. Sin embargo, la exploración de Meta de esta opción—combinada con su compromiso de invertir masivamente en infraestructura de IA—subraya cómo los mayores operadores de IA del mundo están gestionando activamente el riesgo de concentración en los proveedores de chips. El éxito a largo plazo de la estrategia de TPU de Google dependerá en última instancia de si los chips pueden ofrecer un rendimiento competitivo y eficiencia energética a escala, pero la recepción temprana de la industria sugiere que Google se ha posicionado con éxito como una fuerza emergente en la acelerada competencia en hardware de IA.