¡El mercado de chips de IA está en ebullición! El líder de motores de búsqueda, Google, ha lanzado recientemente su propio chip TPU, declarando que su nuevo...
¡El mercado de chips de IA está en ebullición! El líder de motores de búsqueda, Google, ha lanzado recientemente su propio chip TPU, declarando que su nuevo modelo de IA, Gemini 3, fue completamente entrenado en este chip, mostrando un rendimiento excepcional, lo que llevó al mercado a pensar que la posición dominante de Nvidia estaría en riesgo. Sin embargo, los últimos desarrollos indican que desafiar la supremacía de Nvidia es más difícil de lo que se pensaba.Google ha sido durante mucho tiempo un gran cliente de los chips de IA de Nvidia. El CEO Sundar Pichai ha mencionado en varias ocasiones en conferencias financieras durante los últimos tres años la adopción de productos de Nvidia, reflejando una gran dependencia de su GPU. Sin embargo, a medida que la tecnología de sus propios chips ha madurado, su actitud ha mostrado un cambio sutil. No solo el modelo Gemini 3 utiliza su propio chip TPU para el entrenamiento, sino que también se ha informado que Google está promocionando activamente los chips TPU a otras empresas, incluyendo a Meta Platforms, con la intención de competir directamente con Nvidia.
Sin embargo, las dificultades en las ventas de chips superan a las demostraciones tecnológicas. Meta finalmente firmó un nuevo acuerdo con Nvidia, que es de gran escala e incluye la continuación de la cooperación existente, además de implementar por primera vez a gran escala los chips CPU de Nvidia en servidores tradicionales, aunque esta vez no se empareja con los chips GPU más importantes de Nvidia. Esta es la primera vez que los CPU de Nvidia se introducen a gran escala sin estar vinculados a sus propios GPUs, lo que resalta la penetración de su línea de productos.
Un análisis del Wall Street Journal apunta que el mayor obstáculo que enfrenta Google está en el lado de la manufactura. Nvidia ha asegurado activamente la capacidad avanzada de TSMC y ha obtenido prioridad en el suministro de memorias especiales necesarias para los sistemas de IA. Según un informe de Evercore ISI, la ventaja de la cadena de suministro de Nvidia ha sido tal que incluso Apple enfrenta dificultades para obtener suficiente capacidad, y no será fácil para Google superar los desafíos de manufactura.
Para fortalecer su posición, Google ha aumentado su apoyo financiero a socios de centros de datos y se ha dicho que está negociando una inversión de alrededor de 100 millones de dólares en la startup de nube Fluidstack. Esta estrategia resuena con la inversión de Nvidia en nuevos operadores de nube como CoreWeave, Nebius y Lambda. En general, Google tiene una posición sólida en términos de capacidades de IA, pero para convertirse en un poder en chips de IA, aún necesita superar las barreras de manufactura y cadena de suministro.
Extracto del artículo
- Google lanza el chip TPU y presenta el modelo de IA Gemini 3.
- La dependencia de Google de los productos de Nvidia ha mostrado un cambio sutil hacia la competencia.
- Meta firma un nuevo acuerdo con Nvidia, destacando las dificultades de ventas para Google.
- El mayor obstáculo para Google radica en la manufactura y la cadena de suministro ante la fortaleza de Nvidia.
- Google aumenta el apoyo a socios de datos y busca invertir en nuevas startups como Fluidstack.
