Tras años utilizando sus chips propios solo puertas adentro, la compañía avanza hacia una fase más ambiciosa: convertirse en proveedor global de semiconductores especializados en IA, un terreno dominado casi en su totalidad por Nvidia.
El movimiento no es menor. Según documentos técnicos y reportes recientes, Google está expandiendo su familia de procesadores TPU (Tensor Processing Units), chips diseñados a medida para tareas de machine learning. Y por primera vez, está negociando venderlos a terceros, incluido un potencial cliente gigante: Meta.
La compañía está avanzando en dos líneas de desarrollo distintas pero complementarias.
La primera es una nueva generación de TPU, con avances significativos en la arquitectura TPU v7 (“Ironwood”), su chip más potente hasta la fecha, que ofrece mayor densidad de cómputo, menor consumo energético, memorias HBM de última generación y una optimización específica para modelos de IA generativa a gran escala.
Este desarrollo supone un salto importante respecto al chip Trillium, que ya prometía un rendimiento 4,7 veces superior a generaciones previas.
La otra pata es un hardware cuántico de nueva generación. Su chip Willow muestra mejoras en corrección de errores y escalabilidad, lo que refuerza una apuesta estratégica de largo plazo para integrar computación cuántica con modelos avanzados de IA.
Google quiere vender chips a terceros
El giro estratégico de Google es pasar de usar TPU dentro de Google Cloud a venderlas como producto. Según medios especializados, Meta evalúa invertir miles de millones de dólares en chips de Google, con una adopción inicial en 2027. De avanzar, sería un golpe directo al dominio de Nvidia, que controla cerca del 85% del mercado de chips de IA.
Para Google, la oportunidad es doble: ingresos multimillonarios en un mercado en plena explosión y la posibilidad de crear un ecosistema alternativo a CUDA, la plataforma que sostiene el liderazgo de Nvidia.
En un contexto donde la demanda global de chips supera ampliamente la oferta, Google busca posicionarse como segundo proveedor estructural en un sector donde AMD avanza, pero aún sin la escala necesaria para competir con Nvidia. Su entrada podría generar un duopolio funcional, con impacto en precios, disponibilidad y velocidad de adopción de infraestructura de IA en todo el mundo.
