Publicado: julio 20, 2026, 7:00 pm
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Google desarrolla un nuevo chip para operar su familia de modelos Gemini con mayor eficiencia, una estrategia con la que busca reducir costos operativos y disminuir su dependencia de proveedores externos como Nvidia. De acuerdo con el medio The Information, el procesador, conocido internamente como » Frozen v2 «, integraría elementos de los modelos Gemini directamente en el hardware, lo que permitiría optimizar las tareas de inferencia, es decir, el proceso mediante el cual la IA genera respuestas para los usuarios.
La competencia busca alternativas a Nvidia
La apuesta responde a la creciente demanda de capacidad de cómputo para inteligencia artificial. Según el reporte, la escasez de recursos ha generado tensiones internas e incluso llevó a Google Cloud a rechazar algunos contratos con clientes debido a la falta de capacidad disponible. Aunque Google lleva casi una década desarrollando sus propios Tensor Processing Units (TPU) para entrenamiento y procesamiento de IA, este nuevo proyecto representa un paso más hacia la especialización del hardware para Gemini, en un momento en que la inferencia representa uno de los mayores costos de operar modelos generativos a gran escala. De acuerdo con Mordor Intelligence, el segmento de chips de IA para el edge (aquella necesaria para ejecutar modelos de Ia directamente en el dispositivo donde se generan los datos) alcanzará un valor de 4,440 millones de dólares en 2026 y crecerá a una tasa anual compuesta de 21% hasta superar los 11,500 millones de dólares en 2031. La consultora atribuye este crecimiento a la expansión de aplicaciones de IA y a la necesidad de ejecutar modelos de forma más eficiente y con menor latencia. El movimiento de Google ocurre mientras otras compañías también intentan diversificar el suministro de chips para inteligencia artificial y reducir su dependencia de Nvidia, que continúa dominando este mercado. Este mismo lunes, AMD anunció la ampliación de su alianza con Microsoft. Como parte del acuerdo, Azure utilizará la plataforma Helios y los procesadores EPYC de AMD para fortalecer su infraestructura de inteligencia artificial, mientras que Microsoft integrará estas tecnologías para ofrecer servicios de IA a sus clientes empresariales. Durante el anuncio, la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, afirmó que ambas compañías extenderán su colaboración «a toda la pila de soluciones de IA de AMD en Azure», mientras que Microsoft reiteró que su estrategia pasa por combinar tecnologías propias con hardware de distintos fabricantes para optimizar rendimiento, costos y consumo energético. Para AMD, el acuerdo representa un nuevo respaldo a su estrategia de competir con Nvidia en el mercado de infraestructura para centros de datos. La empresa ya había conseguido clientes como Meta, Oracle y OpenAI para su plataforma Helios, y ahora suma a Microsoft como otro de los grandes operadores de nube.
La inteligencia artificial ha convertido a los chips especializados en uno de los activos más valiosos de la industria tecnológica. Empresas como Google, Microsoft, Amazon y Meta compiten por controlar la infraestructura sobre la que funcionan. Diseñar procesadores propios o ampliar alianzas con fabricantes alternativos permite reducir costos, asegurar el suministro de hardware y optimizar el desempeño de los modelos de IA mientras la demanda de capacidad de cómputo continúa creciendo más rápido que la oferta disponible.
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