Google ha anunciado una nueva generación de chips TPU que busca plantar cara a Nvidia en el sector de la inteligencia artificial. Esta innovación fue presentada durante el evento Google Cloud Next y destaca por ofrecer un rendimiento superior por dólar invertido, superando a las GPUs H200 y Blackwell de Nvidia, según los datos facilitados por la propia compañía.
Los nuevos TPU están diseñados para acelerar tanto el entrenamiento como la inferencia de modelos de IA, y su principal atractivo es un coste significativamente inferior por token entrenado en comparación con las GPUs de referencia del mercado. Hasta ahora, estas unidades de procesamiento tensorial habían tenido un uso más restringido dentro de Google y para clientes muy específicos en Google Cloud.
Un elemento clave que fortalece esta apuesta es el compromiso ampliado de Anthropic, uno de los principales laboratorios de desarrollo de inteligencia artificial respaldado por Amazon. Anthropic ha firmado un acuerdo para utilizar hasta un millón de TPU en sus próximos modelos Claude, lo que supone un respaldo comercial relevante para el silicio de Google frente al dominio tradicional de Nvidia.
Este movimiento se produce en un momento en que los grandes laboratorios de IA revisan su inversión en infraestructura y buscan alternativas que reduzcan costes sin sacrificar rendimiento. Nvidia, con una capitalización bursátil que supera los 3 billones de dólares, basa su hegemonía en márgenes muy elevados y en un ecosistema de software consolidado, CUDA, que domina el 88% de los modelos de IA generativa en producción.
Sin embargo, la aparición de chips alternativos como los TPU de Google, los Trainium de Amazon, y los desarrollos propios de Meta y Microsoft indican una creciente presión sobre Nvidia para mantener su cuota de mercado. El desafío no es solo tecnológico, sino también económico, ya que los grandes compradores de GPU buscan diversificar sus opciones para evitar depender exclusivamente del stack de Nvidia.
Aunque la cuota de mercado de Google en aceleradores para IA sigue siendo minoritaria y sus TPU solo se alquilan a través de Google Cloud, la competencia puede traducirse en una reducción de los costes de computación para las empresas europeas que utilizan servicios cloud. Esto es especialmente relevante para sectores como la banca española, que han alertado sobre el elevado coste de desplegar modelos generativos a gran escala.
Este contexto recuerda la reducción de precios en almacenamiento cloud entre 2012 y 2018, que bajó más del 70% el coste por gigabyte en pocos años. Algo similar, aunque posiblemente más gradual, podría estar comenzando en el ámbito del cómputo para inteligencia artificial.
Para los inversores españoles, cualquier cambio en la narrativa que rodea a Nvidia afecta a fondos indexados que incluyen a esta empresa, y por ende a planes de pensiones y fondos comercializados por bancos del IBEX 35 como BBVA, Santander o CaixaBank. Además, el próximo examen para Google será la publicación de resultados de su división Google Cloud en el segundo trimestre de 2026, donde se verá si su apuesta tecnológica se traduce en beneficios reales o queda como una mera declaración de intenciones.
