Chips TPU de Google: la compra de OpenAI que reta a Nvidia

Los chips TPU de Google protagonizan la compra de OpenAI que puede mover el mercado de procesadores de inteligencia artificial. The Information reportó el martes 27 de octubre que la creadora de ChatGPT planea adquirir directamente las unidades de procesamiento tensorial de Google, conocidas como TPU, y Bloomberg Línea publicó la misma versión, atribuida a una persona familiarizada con el asunto. Es un reporte, no un anuncio: los términos del acuerdo no están definidos, el monto no se conoce y tanto OpenAI como Google se negaron a comentar.

El giro llama la atención por el tamaño de los dos nombres. OpenAI figura entre los mayores compradores de unidades de procesamiento gráfico, las GPU de Nvidia que entrenan y hacen funcionar sus modelos, y Google compite contra OpenAI en productos de inteligencia artificial y en búsquedas. Que el cliente más visible de Nvidia negocie el chip de su rival dice mucho del hambre de cómputo que recorre a la industria: nadie quiere depender de un solo proveedor cuando cada centro de datos pide miles de procesadores.

De alquilar capacidad a comprar el procesador

La relación con el silicio de Google no nace hoy. OpenAI empezó a alquilar TPU por medio de Google Cloud en 2025, su primera salida fuera del ecosistema de Nvidia, con la mira puesta en bajar el costo de la inferencia, la fase en la que un modelo ya entrenado responde preguntas de millones de personas. TipRanks recordó ese antecedente al reseñar el reporte, y la semana pasada OpenAI anunció que ofrecerá sus modelos más avanzados a través de Google Cloud.

Comprar el chip cambia la escala del compromiso. Alquilar capacidad se ajusta mes a mes; adquirir procesadores obliga a montar centros de datos, equipos y programas pensados para esa arquitectura. Una señal apunta en esa dirección: OpenAI busca un ingeniero de software para compiladores TPU en San Francisco, con la misión de liderar la optimización de sus modelos más avanzados sobre TPU. The Information leyó las vacantes como prueba de una etapa temprana, un trabajo que apenas arranca.

El puente humano entre ambas casas tiene nombre. Richard Ho dirige el equipo interno de chips de OpenAI y antes participó en el desarrollo de las TPU dentro de Google, de acuerdo con Bloomberg Línea. Pocas personas conocen tan bien lo que ese procesador rinde y lo que cuesta adaptarle un modelo pensado para GPU.

Google ya vende su chip fuera de su propia nube

Ese reporte llegó el mismo día de un anuncio confirmado. Oracle y Google presentaron el 27 de octubre, en Oracle AI World en Las Vegas, que las TPU estarán disponibles en Oracle Cloud Infrastructure, la nube de Oracle, durante 2027. El comunicado, difundido por PR Newswire, presenta a esa plataforma como la primera de gran escala fuera de Google que ofrecerá estos aceleradores, con Oracle a cargo de la energía, la refrigeración y la red de los centros de datos.

«Distintas cargas de trabajo de inteligencia artificial tienen distintas necesidades de cómputo», dijo Mahesh Thiagarajan, presidente de Oracle Cloud Infrastructure. Amin Vahdat, vicepresidente sénior y tecnólogo jefe de inteligencia artificial e infraestructura de Google, lo resumió con otra frase del comunicado: «La próxima generación de IA requerirá una amplia gama de recursos de cálculo». Las TPU, diseñadas a medida por Google durante más de una década, nacieron para acelerar su buscador y terminaron convertidas en la alternativa con más músculo frente a las GPU de Nvidia.

La lista de clientes externos crece. TipRanks apuntó que Anthropic aseguró en abril cerca de 4,5 gigavatios de capacidad de cómputo con TPU de Google, una cifra cercana a los 4,7 gigavatios que la empresa aseguró con GPU de Nvidia. Anat Ashkenazi, directora financiera de Alphabet, advirtió que solo una parte pequeña de los ingresos por acuerdos de venta de TPU se registrará antes de que cierre este año; la mayor parte llegará en 2027, cuando las entregas tomen ritmo.

Rendimiento, fechas y el pulso con Nvidia

Comprar chips TPU de Google no equivale a soltar a Nvidia. La demanda por los chips Blackwell y la plataforma Vera Rubin se mantiene alta, y un cliente del tamaño de OpenAI necesita cada procesador disponible, venga de donde venga. Diversificar le da aire frente a escaseces y algo de fuerza al negociar precios, dos dolores conocidos en cada laboratorio que entrena modelos grandes.

OpenAI juega además su propia carta. Bloomberg Línea informó que la empresa desarrolla con Broadcom sus chips propios, bautizados Jalapeño, con planes de empezar a usarlos a finales de este año para sostener sus modelos. Tres rutas en paralelo: GPU de Nvidia, TPU de Google y silicio propio. La lectura para quien paga una suscripción de ChatGPT o usa estas herramientas en el trabajo es simple: el costo del cómputo define precios, límites de uso y velocidad de respuesta, y ese costo se pelea chip a chip.

El calendario inmediato trae una prueba de fuego. Alphabet presenta hoy, miércoles 28 de octubre, sus resultados trimestrales, y TipRanks recogió que el mercado espera ingresos con un alza de 25 %, hasta US$127.900 millones, con una ganancia por acción de US$3,02. Los inversionistas buscarán en esa presentación pista sobre las ventas de TPU, porque el monto, el volumen y la fecha de la compra de OpenAI siguen en el terreno del reporte atribuido a una fuente.

Fuente: Bloomberg Línea

Foto: Bloomberg Línea

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