Google planta cara a NVIDIA con dos nuevos chips de IA hasta un 30 % más baratos para competir en los centros de datos
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Los nuevos TPU 8i Max y TPU 8tx amplían la familia de chips de Google diseñados para cargas de trabajo de inteligencia artificial. Ambos sistemas buscan ofrecer una alternativa más económica a las GPU de NVIDIA.
Google ha ampliado su catálogo de chips de IA con TPU 8tx y TPU 8i Max, dos sistemas con los que quiere ganar terreno a NVIDIA en los centros de datos. La compañía los ha diseñado para necesidades distintas, ya que el primero prioriza la protección de información confidencial durante su procesamiento y el segundo aumenta la memoria y la capacidad de cálculo para trabajar con contextos extensos. Se estima que las TPU pueden ofrecer una relación precio-rendimiento cerca de un 30 % inferior a la de las GPU de NVIDIA.
Las novedades se dirigen a empresas que necesitan ejecutar modelos de IA con más seguridad o manejar grandes cantidades de información en una misma tarea. TPU 8tx combina tecnología de Google con procesadores AMD y cifrado integrado en el hardware, mientras que TPU 8i Max reúne dos chips TPU 8i en un único paquete. Google quiere facilitar su adopción mediante Google Cloud y herramientas compatibles con los entornos de desarrollo habituales.
TPU 8tx protege los datos mientras la IA los procesa
Cabe señalar que el nuevo chip 8TX está pensado para organismos públicos y empresas de sectores regulados que trabajan con información sensible, por lo que su enfoque es la computación confidencial, una técnica que permite mantener protegidos los datos y el modelo mientras se ejecutan las operaciones, en lugar de limitar la seguridad al almacenamiento o a la transmisión.
Para conseguirlo, Google combina sus aceleradores con procesadores AMD EPYC de quinta generación y cifrado a nivel de hardware, donde la empresa afirma que esta configuración puede alcanzar hasta el doble de velocidad que su sistema anterior, TPU 8t, con una pérdida de rendimiento prácticamente inexistente.
La protección puede resultar útil para administraciones públicas, compañías financieras y organizaciones que no pueden exponer sus datos durante el procesamiento. También permite trabajar con modelos propios y ajustar sistemas de IA usando información privada, siempre dentro de las condiciones de seguridad que ofrezca la infraestructura contratada.
TPU 8i Max duplica memoria y capacidad de cálculo
El 8i Max aborda otro límite de los modelos actuales, donde los agentes de IA pueden necesitar revisar repositorios de código completos, documentos extensos o grandes conjuntos de datos antes de responder. Para ello, deben mantener más información disponible durante una misma consulta, algo que exige memoria y ancho de banda.
Google ha integrado dos TPU 8i en un solo paquete y, según sus especificaciones, la configuración duplica la capacidad de cálculo, la memoria SRAM integrada y el ancho de banda de memoria HBM respecto al TPU 8i. También permite concentrar el doble de silicio en el espacio de rack existente, aumentando la densidad de cálculo del centro de datos.
La compañía orienta este sistema a asistentes de programación, razonamiento matemático y tareas de investigación, incluido el descubrimiento de fármacos. No ha publicado, sin embargo, una cifra de memoria total, consumo energético o precio específica para el 8i Max.
Google busca competir con NVIDIA desde la especialización
Las TPU son procesadores diseñados para acelerar operaciones habituales en inteligencia artificial, en los cuales Google las desarrolló inicialmente para sus propios servicios y modelos Gemini, pero ahora quiere ampliar su negocio entre clientes externos. Por ello, la empresa asegura que cerca de 100 organizaciones ya utilizan sus TPU, entre ellas laboratorios de IA, universidades, minoristas y firmas financieras.
De hecho, Apple, Meta y Anthropic están entre los clientes vinculados a esta tecnología, mientras Google también ha citado a Jump Trading. Pero no significa que todas estas compañías hayan confirmado el uso de los nuevos 8tx o 8i Max. Oracle, por su parte, ha anunciado que ofrecerá TPU a sus clientes de nube a partir de 2027.
Es importante mencionar que el precio será una parte importante de la competencia, pero la estimación del 30 % de los expertos no sustituye una comparación de costes por tarea, consumo, disponibilidad y software. Google tampoco ha concretado precios ni fechas de disponibilidad general para los dos sistemas; ha indicado que llegarán el próximo año.
La estrategia no consiste en reemplazar todas las GPU de NVIDIA con un único chip. Google solo está configurando aceleradores para cargas específicas y reforzando el acceso a través de la nube y herramientas como PyTorch. Su oportunidad dependerá de que las empresas puedan trasladar sus modelos, conseguir capacidad y comprobar que el ahorro estimado se mantiene en sus propias aplicaciones.