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Hay dos grandes tareas en el mundo de la inteligencia artificial. La primera es el entrenamiento: enseñar a los modelos de IA a aprender, un proceso que requiere una potencia de cómputo enorme y muy costosa. La segunda es la inferencia: responder a las preguntas de los usuarios en tiempo real, usando todo lo que el modelo ya ha aprendido.
Durante años, el foco estuvo en el entrenamiento. Pero el mercado ha girado. Hoy, la inferencia es la reina. ¿Qué es un TPU y por qué importa ahora?
Google lleva más de una década desarrollando en silencio sus propios chips de IA: las TPU (Tensor Processing Units). Diseñadas inicialmente para uso interno, estas unidades de procesamiento tensorial alimentan desde los modelos Gemini hasta algunos teléfonos Pixel de Google.
Son chips especializados, más eficientes y más baratos que las GPU de NVIDIA para ciertos tipos de trabajo, especialmente para tareas de inferencia a gran escala. Y eso, en el mercado actual, es una ventaja enorme.
La última generación de chips de inferencia de Google, el TPU 8i, triplica la cantidad de memoria SRAM respecto a su predecesor Ironwood, y ofrece un rendimiento un 80% superior para tareas de inferencia al mismo precio. Nadie puede ignorar esas cifras.
El gran giro del mercado NVIDIA lo vio venir y reaccionó comprando Groq para en unos meses poder ofrecer chips de inferencia al mercado. Pero Google ya estaba ahí, y ahora el mercado lo reconoce.
Anthropic anunció en octubre de 2025 un acuerdo para acceder a hasta un millón de TPUs de Google, con el objetivo de construir un gigavatio de capacidad de cómputo en 2026. Un acuerdo histórico que, según la propia Anthropic, eligió los TPU por su «relación precio-rendimiento y eficiencia».
Pero no es solo Anthropic. Meta, uno de los mayores clientes de NVIDIA del mundo, también está en conversaciones avanzadas con Google para desplegar TPUs a gran escala a partir de mediados de 2026. Cuando el mayor comprador de GPUs del planeta empieza a diversificar, algo importante está cambiando.
Lo más inteligente de la jugada de Google no es solo tener el chip. Es la actitud con la que lo ofrece al mercado. En lugar de reservar sus TPUs para uso exclusivo, Google las pone a disposición de empresas que, en muchos casos, son competidoras directas en el negocio de la IA. El acuerdo más reciente con Anthropic y Broadcom contempla nada menos que 3,5 gigavatios de capacidad TPU a partir de 2027. Una apuesta por el largo plazo que refuerza el ecosistema completo.
Ayudando a la competencia, Google se ayuda a sí misma: produce más chips, mejora su tecnología, consolida su posición en la nube y construye alianzas estratégicas que van más allá de una simple venta. El futuro pertenece a quien controla el silicio
Algunos analistas estiman que los TPUs podrían convertirse en un negocio de 900.000 millones de dólares a largo plazo para Google. Una cifra que habla por si sola.
En la carrera por la IA, fabricar el chip adecuado en el momento adecuado vale tanto como desarrollar el mejor modelo. Google lleva años preparándose para este momento. Y parece que la paciencia tiene premio.
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