OpenAI y Google llevan años enfrentándose por el liderazgo de la inteligencia artificial. Una desarrolla ChatGPT y la otra impulsa Gemini, dos plataformas que compiten por conquistar usuarios, empresas y desarrolladores. Sin embargo, detrás de esa rivalidad está surgiendo una relación comercial inesperada: OpenAI quiere comprarle a Google los procesadores que necesita para continuar desarrollando sus modelos. Según una investigación publicada por The Information , la compañía dirigida por Sam Altman planea adquirir unidades de procesamiento tensorial, conocidas como TPU, diseñadas por Google para trabajar con inteligencia artificial .
La operación todavía no está confirmada oficialmente, pero refleja un cambio en una industria donde los competidores también pueden convertirse en proveedores estratégicos. OpenAI quiere comprar chips de Google para depender menos de Nvidia Los procesadores TPU de Google están diseñados para acelerar operaciones utilizadas en modelos de inteligencia artificial. © Google Cloud. Actualmente, buena parte de la infraestructura que permite entrenar y ejecutar los modelos de OpenAI utiliza procesadores gráficos de Nvidia. Sus GPU ofrecen una enorme capacidad de cálculo paralelo, pero también representan una inversión considerable.
La creciente demanda mundial de aceleradores ha obligado a las empresas de IA a buscar alternativas para ampliar sus centros de datos y controlar los costes. De acuerdo con Reuters , OpenAI pretende incorporar procesadores TPU de Google a su infraestructura. Todavía se desconocen el número de chips, el precio y el calendario de una eventual compra. No sería la primera colaboración tecnológica entre ambas compañías.
En junio de 2025, Reuters informó que OpenAI había comenzado a alquilar capacidad de procesamiento de Google para determinadas cargas de trabajo. La diferencia es importante: comprar los sistemas permitiría disponer de hardware propio, en lugar de depender exclusivamente de recursos alquilados a través de la nube. Los procesadores TPU de Google podrían convertirse en una alternativa importante a Nvidia Google lleva más de una década desarrollando sus propios aceleradores para inteligencia artificial. Estos chips fueron concebidos para ejecutar operaciones matemáticas utilizadas en redes neuronales, tanto durante el entrenamiento como en la inferencia, cuando un modelo genera respuestas.
Su arquitectura permite optimizar determinados procesos y aprovechar mejor el consumo energético, aunque las ventajas dependen de las aplicaciones y de cómo estén programadas. Las GPU de Nvidia continúan desempeñando un papel central en el entrenamiento y funcionamiento de numerosos modelos de inteligencia artificial. © NVIDIA. En su documentación técnica sobre Ironwood , Google explica que esta generación de procesadores puede agruparse en sistemas de hasta 9.216 chips para trabajar de manera coordinada. Google también está ampliando su negocio de hardware más allá de sus propios centros de datos.
El 27 de octubre de 2026 anunció una alianza con Oracle para ofrecer procesadores TPU a través de su infraestructura en la nube a partir de 2027. Este movimiento demuestra que Google ya no busca utilizar sus chips únicamente para productos como Gemini. También pretende convertirlos en una fuente de ingresos mediante su comercialización a terceros, incluidos posibles competidores. OpenAI también desarrolla sus propios chips: la estrategia apunta a diversificar proveedores La posible compra de TPU forma parte de una transformación más amplia en la infraestructura de OpenAI.
En octubre de 2025, la empresa anunció un acuerdo con Broadcom para desarrollar y desplegar aceleradores personalizados con una capacidad energética conjunta prevista de 10 gigavatios. El proyecto contempla comenzar las implementaciones durante la segunda mitad de 2026 y completarlas progresivamente hasta 2029. Si las negociaciones con Google prosperan, OpenAI podría combinar tres fuentes de procesamiento: las GPU de Nvidia, las TPU de Google y los aceleradores diseñados junto con Broadcom. Esta diversificación no implica necesariamente abandonar Nvidia.
Cada arquitectura presenta diferencias en rendimiento, compatibilidad y costes, por lo que las compañías pueden utilizarlas para tareas distintas. La situación también demuestra hasta qué punto la infraestructura se ha convertido en un factor decisivo de la competencia tecnológica . Google quiere que Gemini supere a ChatGPT, pero vender procesadores a OpenAI también podría fortalecer su negocio de chips. Para OpenAI, comprar tecnología a uno de sus principales rivales podría resultar más conveniente que depender de un único proveedor.
En la carrera por la inteligencia artificial , competir por los usuarios y colaborar para conseguir potencia informática ya no parecen estrategias incompatibles.
