Bloomberg — Google, filial de Alphabet Inc. (GOOGL), está lanzando una gama más amplia de chips de inteligencia artificial, con el objetivo de aprovechar su rápido ascenso como competidor de Nvidia Corp. (NVDA) en un mercado valorado en cientos de miles de millones de dólares. La empresa presenta dos nuevas variantes de sus unidades de procesamiento tensorial (TPU), unos semiconductores fabricados a medida que facilitan el desarrollo y la ejecución de software de IA. Los nuevos chips responderán a la necesidad de una computación confidencial y ayudarán a los modelos a acceder a una mayor variedad de información a la hora de gestionar consultas. En términos más generales, están pensados para dar servicio a un sector que está evolucionando hacia el uso de agentes de IA y que se enfrenta a retos de seguridad.
Este lanzamiento supone una aceleración en el desarrollo de productos para la unidad de chips de Google. Anteriormente, la empresa lanzaba un nuevo procesador de IA cada dos años. Este año, ha presentado dos al mismo tiempo. Y las últimas versiones, cuyo anuncio está previsto para el lunes, añadirán nuevas opciones a ese par de chips. ¿Qué nuevos chips presentó Google y para qué sirven?
Las cuatro ofertas de TPU optimizarán diferentes necesidades, según afirmó el responsable de chips de Google, Amin Vahdat, en una entrevista. “Esto se ajusta plenamente a la tesis que defendemos aquí en Google, según la cual el futuro girará en torno a la especialización, y las ventajas de la especialización siguen siendo significativas”. Google está afianzando su posición en un momento convulso para el sector de los chips de IA. Las preocupaciones sobre una posible desaceleración del gasto en infraestructuras han sacudido a las acciones tecnológicas, y las elecciones de mitad de mandato en EE.UU., que llevaron a los demócratas al poder, han suscitado nuevas dudas sobre los proyectos de centros de datos. Sin embargo, la demanda de procesadores de IA de Nvidia sigue siendo mayor de lo que esta puede satisfacer, lo que ha dejado margen para que Google y otros competidores desarrollen un negocio de envergadura.
Las nuevas variantes TPU 8tx y 8i Max no son diseños de silicio completamente nuevos, sino que se han reconfigurado para asumir las tareas que los clientes han estado solicitando, afirmó Vahdat. El 8tx está destinado a gestionar trabajos seguros y confidenciales para clientes como organismos gubernamentales y empresas de sectores regulados. El sistema funciona con chips de Advanced Micro Devices Inc. (AMD), en el marco de una colaboración entre ambas empresas. Por su parte, el 8i Max está pensado para ejecutar aplicaciones de IA que requieren ventanas de contexto largas —la cantidad de datos que un sistema de IA puede tener en cuenta en una sola solicitud—.
Esto es necesario para ámbitos como el descubrimiento de fármacos y las matemáticas, pero también resulta importante para las aplicaciones de programación, según explicó Vahdat. Las TPU compiten en un mercado dominado por las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia. Google se propuso desarrollar esta tecnología hace más de una década, junto con Broadcom Inc. (AVGO), que colaboró en el diseño y la coordinación de la producción. La idea inicial era gestionar de forma más eficiente las crecientes necesidades informáticas del gigante de las búsquedas.
Posteriormente, se dio cuenta del potencial de las TPU para realizar tareas de inteligencia artificial y ahora ha comenzado a comercializarlas fuera de su negocio de computación en la nube. La nueva andadura de Google como vendedor de chips está resultando lucrativa. Para 2028, las ventas de TPU superarán los US$135.000 millones, incluyendo el software y el hardware relacionados, según Bloomberg Intelligence. Esto supone un aumento respecto a los US$12.000 millones estimados para este año, y no incluye las ventas a clientes que utilizan los chips a través de Google Cloud.
Las TPU han captado a algunos clientes de gran renombre, entre los que se incluyen Apple Inc. (AAPL), Meta Platforms Inc. (META) y Oracle Corp. (ORCL). Además, ofrecer versiones especializadas de los chips debería ayudar a Google a seguir avanzando, afirmó Vahdat. Las variantes estarán disponibles el próximo año, añadió. “Podríamos fabricar un único chip que intentara abarcar todo el mercado, pero al crear versiones especializadas de los chips, en realidad podemos aportar mucho más valor”, afirmó. Incluso Nvidia, que históricamente ha promocionado sus GPU como un producto para todas las tareas de IA, está empezando a ofrecer sistemas de chips más especializados.
Esto incluye la oferta de sus propias unidades centrales de procesamiento (CPU), una categoría en la que Intel Corp. (INTC) fue pionera. Dichos procesadores no se encargan del intenso procesamiento de datos necesario para crear modelos de inteligencia artificial, pero resultan útiles para gestionar agentes de IA. Nvidia también ofrece chips más centrados en la fase de inferencia de la IA —en la que los modelos de IA ya entrenados llevan a cabo tareas— utilizando tecnología que adquirió de la startup Groq. ¿Cómo busca Google competir con Nvidia en el mercado de chips de IA? El 8tx de Google se combina con una CPU de AMD, rival tanto de Nvidia como de Intel.
Esta tecnología permite cifrar los datos a nivel de chip, lo que aumenta la seguridad. Normalmente, la información tiene que descifrarse en la memoria mientras el ordenador la procesa, explicó Vahdat. El 8i Max integra dos chips TPU en un único paquete para ofrecer mayor potencia de cálculo y más memoria. Parte del atractivo de las TPU radica en su relación precio-rendimiento, según Mandeep Singh, analista de Bloomberg Intelligence.
Cuestan aproximadamente un 30% menos que las GPU de Nvidia, pero ofrecen un rendimiento competitivo en términos de ancho de banda —la cantidad de datos que se pueden procesar en un tiempo determinado—. Este enfoque resulta atractivo para una amplia variedad de clientes, incluidos usuarios del sector financiero y de otros ámbitos. Google anunció durante la presentación de sus resultados del mes pasado que Jump Trading es cliente de las TPU. Dicha empresa ha dedicado varios años a probar los chips antes de firmar un contrato de mayor envergadura con Google hace aproximadamente un año, según declaró en una entrevista el director de tecnología de Jump Trading, Alex Davies.
La empresa de negociación cuenta con miles de TPU, que utiliza para entrenar modelos de IA destinados, por ejemplo, a la investigación en materia de negociación. Jump sigue utilizando principalmente Nvidia para el entrenamiento, pero a una “minoría muy activa” de empleados les gustan mucho las TPU para sus tareas, señaló Davies. Las TPU funcionan muy bien para un subconjunto de tareas, señaló. Existe una ventaja en utilizar diferentes tipos de chips para abordar los retos, afirmó Davies. “De hecho, resulta atractivo que algunos problemas se resuelvan de forma diferente”, señaló. “Se aprenden cosas”.
Ver más: Alphabet alista una operación de financiación energética por US$1.500 millones En aquellos ámbitos en los que las TPU son tan buenas o mejores que los chips de Nvidia, también ofrecen la ventaja de ser más eficientes energéticamente, lo que reduce los costes, señaló. El mes pasado, Oracle anunció que había firmado un acuerdo para permitir a sus clientes de la nube utilizar TPU por primera vez a partir del próximo año. Anteriormente, los clientes de la nube de Oracle podían elegir entre chips de IA de Nvidia y AMD. “Nos hemos asociado con Google porque los clientes necesitan más opciones a medida que las cargas de trabajo de IA se vuelven más exigentes”, declaró Karan Batta, vicepresidente sénior encargado de supervisar la infraestructura en la nube de Oracle. “Esta colaboración amplía nuestra capacidad para ayudar a los clientes a desarrollar y ejecutar IA en la infraestructura que mejor se adapte a sus necesidades”. Anthropic PBC, fabricante del chatbot Claude y otros servicios, es otro cliente de las TPU.
Según un documento regulatorio reciente, la empresa tiene la opción de adquirir chips por un valor de hasta US$150.000 millones entre 2028 y 2031. Además, OpenAI también tiene previsto adquirir TPU, según ha informado Bloomberg News. La propia condición de Google como desarrollador de software de IA ha contribuido a impulsar la operación de chips. Los desarrolladores de TPU han contado con acceso anticipado a los últimos modelos Gemini de Google para mejorar aspectos como la eficiencia energética y detectar errores.
Esto resulta fundamental en el diseño de semiconductadores, donde los fallos pueden costar miles de millones de dólares y echar por tierra meses de trabajo. La IA está reduciendo la probabilidad de que se produzcan esos contratiempos, afirmó Vahdat. Sin embargo, Google se enfrenta a otros retos, entre ellos los nuevos competidores del mercado. Una startup cofundada por dos antiguos ingenieros de TPU, llamada Tenspresso, está centrando su primer chip en la inferencia con ventanas de contexto largas —el mismo ámbito al que apunta el 8i Max—.
No obstante, ese producto aún tardará al menos un año en completarse, según informó Bloomberg la semana pasada. OpenAI y Anthropic también están trabajando en proyectos de chips propios —con personal compuesto por veteranos de TPU—, lo que supone otra fuente de competencia futura. También existe el riesgo de una desaceleración en el gasto en infraestructura de IA. La reacción en contra de los centros de datos amenaza con reducir entre un 5% y un 7% aproximadamente los US$1,4 billones que se esperaba que las empresas tecnológicas gastaran en 2027, según Singh, de Bloomberg.
Esto incluye el gasto en chips, equipos de red, terrenos y otros materiales para la construcción de centros de datos. Además, según Singh, los márgenes de ganancia de las TPU de Google son menos sólidos que los que genera Nvidia. Al igual que el resto del sector de los chips y la infraestructura de IA, Google también se enfrenta a la escasez de componentes clave, como la memoria y la capacidad de fabricación. Esto ha dificultado satisfacer la demanda.
Todas las TPU de las que dispone Google ya están comprometidas con un cliente, según indicó la empresa en su informe de resultados. El equipo de Vahdat está tratando de diversificar sus fuentes de suministro en la medida de lo posible. Esto implica incluso buscar más allá de Broadcom, que se encarga de la fabricación de las TPU. En los últimos meses, Google firmó un acuerdo con Marvell Technology Inc. (MRVL), rival de Broadcom, que incluye algunos trabajos relacionados con las TPU, aunque el anuncio no dio muchos detalles al respecto.
También ha habido informes que indican que MediaTek Inc. está realizando trabajos para el negocio de las TPU de Google. Vahdat se negó a comentar el papel de cualquiera de las dos empresas en el negocio de las TPU. William Tong, analista de Bloomberg Intelligence, afirmó que es probable que Google esté negociando acuerdos a más largo plazo “para garantizar este suministro y evitar más cuellos de botella”. Lea más en Bloomberg.com
