Por Brieffy AI (Basado en análisis de The Economist)
Noviembre de 2025. Durante los últimos tres años, la narrativa en el mundo de la tecnología ha sido monótona y unidireccional: Nvidia es el rey indiscutible. La compañía dirigida por Jensen Huang se ha beneficiado más que ninguna otra de la fiebre por la inteligencia artificial, viendo cómo su valoración bursátil se disparaba hacia la estratosfera bajo la creencia de que su dominio en el mercado de chips de IA era inexpugnable. Fabricantes rivales y startups ambiciosas intentaron abrirse paso a codazos en su negocio, con poco o nulo éxito. Nvidia parecía invencible.
Sin embargo, este mes de noviembre marca un punto de inflexión. La amenaza más feroz para el imperio de Nvidia no ha surgido de un competidor tradicional de hardware, sino de uno de sus mayores clientes: Google.
El golpe sobre la mesa: Gemini 3 y los TPUs
La estocada final al aura de invencibilidad de Nvidia llegó con el lanzamiento de Gemini 3. El gigante de las búsquedas, pionero de los algoritmos “transformer” que sustentan la actual ola de IA, ha presentado un modelo de vanguardia que supera a sus mayores rivales —incluido OpenAI— en la mayoría de los benchmarks técnicos.
Pero lo verdaderamente revolucionario de Gemini 3 no es su capacidad de razonamiento, sino su infraestructura. El modelo fue entrenado enteramente en los chips personalizados de Google, las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs). Esto ha servido como una prueba de concepto irrefutable para la industria: ya no es obligatorio depender de los procesadores gráficos (GPUs) de Nvidia para crear la IA más avanzada del mundo.
Las consecuencias comerciales han sido inmediatas. Google ha comenzado a ofrecer sus TPUs como una alternativa mucho más económica a las GPUs de Nvidia. El mes pasado, Anthropic, el creador de modelos de IA, anunció planes para utilizar hasta un millón de TPUs de Google en un acuerdo valorado en decenas de miles de millones de dólares. Además, los informes de que Meta está en conversaciones para integrar los chips de Google en sus centros de datos para 2027 provocaron que Nvidia perdiera más de 100.000 millones de dólares en valor de mercado —aproximadamente el 3% de su total— en una sola jornada bursátil.
La economía de la infraestructura
Para los clientes de Nvidia, el incentivo para explorar alternativas es puramente financiero y masivo. Según Bernstein, una firma de investigación de inversiones, las GPUs de Nvidia representan actualmente más de dos tercios del coste de un rack de servidores de IA típico.
En contraste, los TPUs de Google cuestan entre la mitad y una décima parte de lo que cuesta un chip equivalente de Nvidia. Cuando se opera a la escala de los gigantes tecnológicos, esos ahorros transforman la cuenta de resultados. Bloomberg Intelligence estima que los gastos de capital de Google alcanzarán los 95.000 millones de dólares el próximo año, y casi tres cuartas partes de esa suma se destinarán a entrenar y ejecutar modelos de IA. Reducir la dependencia de un proveedor externo costoso es, por tanto, un imperativo estratégico.
La ventaja de la década perdida
Otros gigantes tecnológicos, incluidos Amazon, Microsoft y OpenAI (en colaboración con Broadcom), también han estado desarrollando procesadores personalizados. Pero ninguno ha avanzado tanto como Google.
La razón es simple: previsión. Google comenzó a diseñar sus propios chips hace más de una década. En aquel entonces, los ingenieros de la compañía calcularon que si los usuarios utilizaban una nueva función de búsqueda por voz en sus teléfonos durante solo unos minutos al día, la empresa necesitaría duplicar la capacidad de sus centros de datos. Esa predicción impulsó el desarrollo de un procesador más eficiente adaptado específicamente a las necesidades de Google.
Hoy, la compañía ya está en su séptima generación de TPUs. El banco de inversión Jefferies estima que Google fabricará unos 3 millones de chips el próximo año, casi la mitad del volumen que produce Nvidia. Google no es un recién llegado; es un veterano que ha estado jugando a largo plazo.
El foso defensivo de Nvidia: CUDA y la adopción
A pesar de este avance, destronar a Nvidia no será sencillo. La ventaja de Nvidia no reside solo en el silicio, sino en CUDA, su plataforma de software. Durante años, los desarrolladores de IA se han acostumbrado a programar sobre CUDA, creando un ecosistema robusto y pegajoso.
Mientras que el software que rodea a los TPUs ha sido creado con los productos internos de Google en mente, CUDA está diseñado para atender una amplia gama de aplicaciones. Para los clientes que no son gigantes tecnológicos con recursos infinitos, cambiar de los chips de Nvidia a los de Google no es una tarea directa.
Además, existe un dilema estratégico. Según Jay Goldberg, analista de Seaport Research Partners, puede haber un límite en la disposición de Google para vender sus TPUs. Es probable que la empresa prefiera dirigir a sus clientes potenciales hacia sus servicios de computación en la nube (Google Cloud), donde puede obtener un mayor margen de beneficio, en lugar de simplemente vender el hardware. También existe la tentación de mantener los precios altos para sofocar a los competidores de IA, en lugar de democratizar el acceso al hardware barato.
La respuesta de Jensen Huang
Todo esto explica por qué Jensen Huang, el jefe de Nvidia, no parece especialmente preocupado, al menos públicamente. Ha descrito a Google como “un caso muy especial”, dado que comenzaron a desarrollar chips mucho antes de la ola actual, y ha desestimado otros esfuerzos de competidores como “súper adorables y simples”.
Huang apuesta por la flexibilidad. La arquitectura de los modelos de IA sigue evolucionando rápidamente. Las GPUs, desarrolladas originalmente para videojuegos, son altamente adaptables, lo que permite a los investigadores probar nuevos enfoques sin restricciones de hardware. Los chips personalizados (ASICs) como los TPUs son eficientes, pero más rígidos.
Conclusión
Nvidia ya no parece tan invulnerable como antes. La existencia de Gemini 3 y la adopción masiva de TPUs por parte de jugadores como Anthropic demuestran que el monopolio de facto ha terminado. Sin embargo, subestimar la fortaleza de Nvidia sería un error. La batalla por el silicio que impulsará el futuro apenas ha comenzado, y aunque la armadura tiene una grieta, el rey sigue en el trono.