Google actualiza la TPU V9 para apostar por la era de los agentes de IA. MediaTek se asegura pedidos exclusivos por primera vez, ¿pondrá fin al dominio de chips de Nvidia?

TradingKey - El lunes 22 de junio, el conocido analista de la cadena de suministro de Apple, Ming-Chi Kuo, publicó que Google (GOOGL) (GOOG) desarrollará una versión mejorada del chip v9, posiblemente con el nombre en clave "Triggerfish", basada en la TPU v9 (con nombre en clave "Humufish"), en la que MediaTek se asegurará el pedido exclusivo. Las aplicaciones objetivo para este chip son escenarios de agentes de IA y aprendizaje por refuerzo (RL), y se espera que entre en la fase de producción en volumen en 2028.

Aunque esta no es su primera colaboración, marca la primera vez que MediaTek obtiene en exclusiva un pedido para la TPU principal de Google. Anteriormente, en las generaciones TPU v7/v7e, MediaTek se había integrado en el ecosistema de Google, siendo responsable principalmente de algunas soluciones de E/S (entrada/salida). Esta asociación profundizará aún más la relación entre ambas empresas.

Kuo señaló que, en comparación con el chip Humufish de generación v9, este chip TPU v9 revisado presenta varias diferencias importantes. El chip v9 revisado aumenta significativamente la capacidad de SRAM (memoria estática de acceso aleatorio) de 2 a 3 veces con respecto a la del v9 y añade una matriz (die) de simulación. Además, el chip v9 revisado actualiza la memoria de gran ancho de banda (HBM): mientras que el v9 utiliza HBM4, el chip v9 revisado utiliza la HBM4E, que es más avanzada.

Esta serie de mejoras está diseñada para potenciar las capacidades de inferencia de esta versión del chip, al tiempo que mitiga los problemas de la barrera de la CPU (CPU wall) y de la memoria (memory wall). La barrera de la CPU se refiere a cuando la velocidad con la que la unidad central de procesamiento (CPU) gestiona la programación de tareas no logra seguir el ritmo de la velocidad de ejecución informática de los chips de aceleración de IA (GPU y TPU), lo que también ralentiza la velocidad de cómputo general.

La razón por la que se requiere una mayor capacidad de SRAM es que la SRAM es la memoria caché más rápida y de menor latencia dentro del chip. Ampliar su capacidad permite retener localmente en la TPU una mayor parte de los conjuntos de trabajo activos necesarios para el aprendizaje por refuerzo y los agentes de IA. Esto reduce los costes de transferencia de datos y mejora la eficiencia operativa durante la fase de decodificación de ultrabaja latencia, llevando al límite la toma de decisiones en tiempo real y la velocidad de respuesta.

Es muy probable que la función principal de la matriz de simulación recién añadida se centre en la coordinación entre el aprendizaje por refuerzo y los agentes de IA, ya que el aprendizaje por refuerzo suele depender de la simulación de entornos virtuales.

La actualización de HBM4 a la HBM4E, más rápida, tiene como objetivo aumentar el ancho de banda de la memoria y abordar fundamentalmente el problema de la barrera de la memoria.

En cuanto a los envíos, Kuo mantiene su pronóstico de entre 4 y 5 millones de unidades para todo el ciclo de vida de Humufish. Triggerfish se considera un proyecto incremental, del que se espera que aporte entre 1 y 2 millones de unidades adicionales en envíos. En cuanto a los precios, dado que el precio unitario de Triggerfish es aproximadamente un 30% más alto que el de Humufish, incluso con volúmenes de envío relativamente limitados, esta colaboración aportará una mayor contribución a los ingresos de MediaTek.

¿Puede la TPU v9 de Google romper el monopolio de Nvidia?

El principal competidor de la TPU de desarrollo propio de Google es actualmente la GPU de Nvidia. En comparación con esta última, se espera que la actual actualización de Google de la arquitectura del chip v9, junto con Nvidia (NVDA) , logre una competencia diferenciada e incluso un liderazgo relativo. Actualmente, las GPU de Nvidia (como Blackwell) siguen diseñadas basándose en la lógica de la potencia de cálculo de propósito general y no han mostrado ninguna ventaja adicional al procesar la toma de decisiones secuenciales para agentes de IA ni al simular entornos de aprendizaje por refuerzo, por lo que siguen sufriendo los problemas de la barrera de la CPU y la barrera de la memoria. Mediante esta actualización, Google tiene el potencial de establecer un liderazgo generacional en chips dedicados para agentes de IA.

En cuanto al ecosistema, la TPU de Google está vinculada a su propio Google Cloud, lo que le permite ofrecer los servicios en la nube más rentables y de menor latencia para aplicaciones de agentes.

La asociación con MediaTek es esencialmente un intento por parte de Google de reestructurar su cadena de suministro de TPU, lo que se espera que le ayude a hacer frente a futuras guerras de precios de potencia informática y a construir una ventaja competitiva (moat) mediante menores costes de fabricación y mayores volúmenes de producción.