Google lanza nueva tecnología, desarrollada durante más de una década, para desafiar a Nvidia en la guerra de la IA.

Google lleva más de una década desarrollando discretamente la tecnología que ahora le está ayudando a tener una influencia desproporcionada 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 la intención de vender, sino que utiliza para alimentar todo lo que hay detrás de su pila de IA.

Y ahora, con la demanda de computación en su punto más alto, ese silicio interno finalmente está demostrando 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 desde el entrenamiento de modelos de gran tamaño hasta la ejecución de agentes de IA y chatbots en tiempo real.

Según Google, Ironwood es más de cuatro veces más rápido que la TPU anterior. Uno de sus clientes, Anthropic, planea implementar hasta un millón de unidades para su modelo Claude.

Google construye, otros la alcanzan.

Aunque Google sigue acumulando GPU de Nvidia, no se limita a depender de chips de terceros. Las TPU llevan más de diez años en desarrollo y se pusieron a disposición de los clientes de la nube por primera vez en 2018.

Inicialmente utilizadas solo para cargas de trabajo internas, ahora son una parte central de la infraestructura de IA de la nube pública de Google.

La analista Stacy Rasgon, de Bernstein, afirmó: “De entre los fabricantes de ASIC, Google es el único que realmente ha implementado esta tecnología en grandes volúmenes”.

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

El trimestre pasado, Alphabet registró ingresos por servicios en la nube de 15.150 millones de dólares, un 34% más que el año anterior. Sundar Pichai, CEO de la compañía, declaró a los inversores: «Observamos una demanda considerable de nuestros productos de infraestructura de IA, incluidas las soluciones basadas en TPU y GPU».

Acuerdos, satélites y chips espaciales

Ante la creciente presión en el sector tecnológico por acceder a la capacidad de cómputo, Google está consolidando alianzas estratégicas de gran envergadura. El mes pasado, la compañía amplió su colaboración con Anthropic en un acuerdo que, según se informa, asciende a decenas de miles de millones de dólares.

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

Google ha invertido hasta la fecha 3.000 millones de dólares en Anthropic. Si bien Amazon sigue siendo el principal socio de la empresa en la nube, Google ahora proporciona la infraestructura principal para los futuros modelos de Claude. El director de producto de Anthropic, Mike Krieger, declaró:

“Existe tal demanda de nuestros modelos que creo que la única forma en que hubiéramos podido atender a tantos clientes como lo hemos hecho este año es mediante esta estrategia de múltiples chips.”

Esta estrategia incluye TPU, Trainium y GPU de Nvidia, y está diseñada para ofrecer rendimiento, bajo coste y capacidad de respaldo. Krieger añadió que su equipo había realizado un trabajo preparatorio previo para garantizar que Claude funcionara correctamente en todos los principales tipos de chips.

“He visto que esa inversión ha dado sus frutos ahora que podemos poner en marcha estos enormes centros de datos y atender a los clientes dondequiera que estén”, dijo.

Dos meses antes del acuerdo con Anthropic, Google firmó un contrato de seis años por más de 10 000 millones de dólares con Meta trac en la nube . La compañía también adquirió una parte del negocio de OpenAI en su estrategia de diversificación para reducir su dependencia de Microsoft. OpenAI confirmó a Reuters que utiliza Google Cloud, pero que no está implementando GPU allí.

Esta semana, Google presentó un nuevo proyecto llamado Suncatcher, cuyo objetivo es lanzar satélites alimentados por energía solar equipados con TPU. La meta es construir un sistema que aproveche la energía solar en el espacio para alimentar tareas de IA que requieren un alto poder de cómputo.

La compañía anunció que planea lanzar dos prototipos a principios de 2027, calificando 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.

Flujo de dinero, aumento de la demanda, Nvidia observa

Anat Ashkenazi, directora financiera de Alphabet, afirmó que el impulso de la empresa matriz de Google proviene de la enorme demanda empresarial de su conjunto completo de soluciones de IA, que incluye tanto TPU como GPU.

Alphabet informa ahora que firmó mástracmultimillonarios en la nube 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 CEO de AWS, Matt Garman, afirmó: «Cada chip Trainium 2 que instalamos hoy en nuestros centros de datos se vende y se utiliza». Añadió que Trainium 3 ofrecería aún mayores mejoras en rendimiento y eficiencia energética.

Aun así, Google está apostando fuerte. Elevó su previsión de gastos de capital para 2025 a 93.000 millones de dólares, frente a los 85.000 millones anteriores, y tiene previsto un gasto aún mayor para 2026. Sus acciones subieron un 38% en el tercer trimestre y otro 17% en el cuarto, sutronalza en dos décadas.

Los analistas de Mizuho destacaron la ventaja de coste y rendimiento de las TPU, señalando que, si bien inicialmente se diseñaron para uso interno, Google ahora está logrando una gran trac entre clientes externos. Morgan Stanley también indicó en un informe de junio que la familiaridad con 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 9-12 meses”.

También mencionaron el creciente optimismo entre los desarrolladores y sugirieron que Google incluso podría empezar a vender sistemas TPU directamente a los laboratorios de IA.

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