El lunes, el precio de las acciones de Nvidia cayó a 199,86 dólares, una bajada de menos del 1%. En sí misma, esto apenas tiene importancia. Pero si ampliamos la perspectiva, el panorama se vuelve más complejo. Google está intentando conquistar el mercado de mayor crecimiento de Nvidia, miles de millones de dólares están fluyendo hacia sus rivales, y una startup surcoreana acaba de recaudar 400 millones de dólares con Nvidia como objetivo principal.
Las acciones de Nvidia cerraron a 199,48 dólares, con una caída del 0,79% en la jornada. Sin embargo, se mantienen muy por encima de sus medias móviles de 20, 50 y 200 días, que se sitúan entre los 181 y los 183 dólares, por lo que la tendencia a largo plazo permanece intacta.
El MACD sigue mostrando una señal de compra, y la lectura del ADX de 15,28 apunta a una tendencia alcista débil pero continua.
Mientras que las acciones de Nvidia se mantienen estancadas, Google está realizando su incursión más directa hasta la fecha en el mercado de los chips.
La compañía propiedad de Alphabet se prepara para anunciar una nueva generación de unidades de procesamiento tensorial, conocidas como TPU, en su conferencia Google Cloud Next que se celebra esta semana en Las Vegas, centrándose en la inferencia: el proceso de ejecutar modelos de IA una vez que ya han sido entrenados.
«Ahora tiene sentido especializar los chips más para el entrenamiento o más para las cargas de trabajo de inferencia», dijo Jeff Dean, científico jefe de Google. La compañía está «analizando una gran variedad de aspectos», añadió, incluyendo la rapidez con la que puede ofrecer resultados de IA a los usuarios.
Grandes nombres ya están interesados en las TPU. Anthropic ha firmado un contrato trac un millón de TPU, mientras que Meta las utiliza a través de la nube de Google como parte de un acuerdo multimillonario. En la próxima conferencia de Google, Citadel Securities hablará sobre cómo las TPU son más rápidas que las GPU para entrenar modelos. Pero la cosa no termina ahí. G42 de Abu Dabi también está en conversaciones para acceder a ellas.
Google también está flexibilizando las normas en torno al acceso a las TPU, permitiendo que algunos clientes ejecuten los chips dentro de sus propios centros de datos y brindando soporte para herramientas externas como PyTorch, en lugar de obligar a los usuarios a utilizar el propio conjunto de software de Google.
Sin olvidar que OpenAI también está cada vez más frustrada con el hardware de inferencia de Nvidia y busca alternativas, como ya informó Cryptopolitan anteriormente.
Google no es el único que percibe una oportunidad. Las startups de chips de IA captaron 8.300 millones de dólares a nivel mundial en 2026, según datos de Dealroom, lo que sitúa al sector en tracde un año récord. En Estados Unidos, Cerebras recaudó 1.000 millones de dólares en febrero. MatX, Ayar Labs y Etched consiguieron cada una rondas de financiación de 500 millones de dólares. En Europa, Axelera y Olix recaudaron más de 200 millones de dólares cada una.
“Ya no es una apuesta de nicho”, dijo Carlos Espinal, de la firma europea de capital riesgo Seedcamp. “Se está convirtiendo en una parte fundamental de cómo se concibe la infraestructura de IA”
La startup surcoreana Rebellions, respaldada por Samsung, recaudó 400 millones de dólares con una valoración de 2.340 millones de dólares, liderada por Mirae Asset Financial Group y el Fondo Nacional de Crecimiento, respaldado por el Estado surcoreano. La compañía ha recaudado 650 millones de dólares solo en los últimos seis meses, más del 75% de su financiación total, y ahora se centra en clientes estadounidenses y se prepara para salir a bolsa.
Su chip Rebel100 está diseñado específicamente para la inferencia.
Una de las limitaciones es la memoria. La memoria de alto ancho de banda escasea en toda la industria y los precios han subido drásticamente. «La memoria no es fácil de conseguir, pero nuestra demanda es enorme», afirmó Park. En este sentido, Rebellions tiene ventaja: tanto Samsung como SK Hynix son inversores, lo que le proporciona un mejor acceso que a la mayoría de sus competidores.
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