Las acciones de Nvidia experimentaron una fuerte caída en las operaciones previas a la comercialización el martes, cayendo casi un 4% a 175,44 dólares (152,20 euros) después de que surgieran informes de que Meta está considerando seriamente una inversión multimillonaria en las Unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google. Este cambio indica un creciente interés en el hardware de IA especializado sobre las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) tradicionalmente dominantes, pero más versátiles, de Nvidia.
El panorama cambiante del hardware de IA
Durante gran parte de 2023, Nvidia mantuvo casi un monopolio en el mercado de aceleradores de IA, en gran parte debido a que sus GPU H100 se volvieron esenciales para entrenar y ejecutar la mayoría de los principales modelos de IA. Sin embargo, las TPU de Google se diseñaron desde cero específicamente para el aprendizaje automático, lo que las hace más rápidas y eficientes para ciertas cargas de trabajo de IA. Si bien los chips de Nvidia se destacan en gráficos, juegos e informática en general, los TPU se centran en tareas de inteligencia artificial.
No se trata de que un chip sea “mejor” en general; se trata de especialización. Las empresas de hiperescala como Meta, que necesitan cantidades masivas de chips, están buscando alternativas que puedan ofrecer el mejor rendimiento para sus necesidades de IA. Dependerse únicamente de Nvidia genera riesgos en la cadena de suministro y limita el poder de fijación de precios.
Por qué es importante el interés de Meta
Los planes informados de Meta para implementar TPU en sus centros de datos a partir de 2027 (y potencialmente alquilar capacidad de TPU a través de Google Cloud a partir del próximo año) son un avance importante. El año pasado, Meta anunció sus intenciones de adquirir más de 350.000 chips H100, lo que demuestra su gran dependencia anterior de Nvidia. Un cambio hacia las TPU indica que incluso los compradores más grandes se están diversificando ahora para asegurar un suministro estable y rentable de hardware de IA.
La reacción del mercado sugiere que los inversores están reconociendo este cambio. El dominio de la GPU de Nvidia no se borrará de la noche a la mañana, pero la perspectiva de una mayor competencia está claramente impactando el sentimiento. La carrera de la IA no se trata de un único ganador; se trata de conseguir las mejores herramientas para el trabajo y, cada vez más, esas herramientas incluyen las TPU especializadas de Google.
Estrategia a largo plazo de Google
Para Google, esto es una reivindicación de su inversión a largo plazo en TPU. Originalmente un proyecto interno que se remonta a más de una década, Google ahora está comercializando activamente estos chips, y el reciente acuerdo para proporcionar hasta un millón de TPU a Anthropic demuestra su viabilidad. Los movimientos del mercado confirman la estrategia de Google de convertir las TPU en una alternativa legítima a las GPU de Nvidia.
El auge de las TPU no significa el fin de la cuota de mercado de GPU de Nvidia, pero sí significa que el panorama del hardware de IA se está volviendo más competitivo.
En conclusión, el interés de Meta en las TPU de Google indica un cambio en el mercado de aceleradores de IA, lo que aumenta la competencia y brinda a los hiperescaladores más opciones para proteger su infraestructura de IA. Este desarrollo subraya la importancia del hardware especializado en la carrera de la IA y podría tener implicaciones a largo plazo para el dominio de Nvidia.
