OpenAI planea comprar chips de IA de Google para diversificar aún más su estrategia de cómputo mientras Nvidia se enfrenta a una nueva competencia

TradingKey - OpenAI busca ampliar sus fuentes de potencia de cálculo de IA. Según un informe publicado el martes por The Information, que cita a personas familiarizadas con el asunto, el desarrollador de ChatGPT planea adquirir chips de inteligencia artificial de Google (GOOGL) para satisfacer sus necesidades de entrenamiento de modelos y operativas, así como para reducir su dependencia de un único proveedor de chips. En la actualidad, las dos partes no han concretado los términos del posible acuerdo y no se han revelado la escala de compra ni los detalles financieros.

OpenAI declinó hacer comentarios, mientras que Google no respondió de inmediato a las solicitudes de los medios de comunicación.

Si el plan se materializa, las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google se integrarán aún más en el ecosistema informático de OpenAI. Aunque OpenAI y Google compiten en modelos de IA y motores de búsqueda, sus lazos comerciales se están ampliando. La semana pasada, OpenAI anunció que ofrecería sus modelos de IA de frontera a través de Google Cloud, y este posible plan de compra de chips indica que su colaboración podría extenderse más allá de los servicios en la nube hacia la infraestructura de cómputo subyacente.

A medida que la escala de los modelos de IA sigue aumentando, la demanda de recursos de cómputo por parte de las empresas tecnológicas crece con rapidez, convirtiendo el suministro de chips y los costes de computación en factores críticos para la competencia en el sector.

OpenAI ha sido un importante comprador de GPUs de Nvidia (NVDA), ampliamente utilizadas para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. Sin embargo, a medida que la escala de los modelos, el tráfico de inferencia y los costes de construcción de centros de datos siguen aumentando, depender únicamente de una sola plataforma en la nube y un único chip no solo podría limitar el suministro de potencia de cálculo, sino también debilitar el poder de negociación de OpenAI en cuanto a precios y plazos de entrega.

La creciente atención hacia las TPUs de Google se debe a su posicionamiento en el mercado del cómputo de IA. A diferencia de las GPUs de Nvidia, que se ofrecen a un amplio abanico de clientes, las TPUs son chips de aplicación específica diseñados por Google para tareas concretas de IA. A medida que las empresas buscan reducir los costes de cómputo y diversificar los riesgos de la cadena de suministro, las TPUs se están convirtiendo cada vez más en una alternativa considerada por algunos clientes. Google también comenzó a vender TPUs directamente a clientes seleccionados este año, lo que amplía aún más el potencial comercial de este negocio.

Para Google, se prevé que el aumento de la demanda de TPUs abra nuevas vías de crecimiento para su negocio en la nube y la venta de chips. Diversas empresas de IA, entre ellas Anthropic, ya se han asociado con Google, lo que incrementa aún más el interés del mercado por sus productos TPU.

La directora financiera de Alphabet, Anat Ashkenazi, afirmó anteriormente que la empresa prevé empezar a reconocer ingresos procedentes de determinados acuerdos de venta de TPUs antes de finales de 2026, y que la mayor parte de los ingresos relacionados se esperan para 2027. Mientras Alphabet se prepara para publicar sus resultados trimestrales, los inversores también estarán atentos a si la demanda vinculada a la IA puede seguir impulsando el crecimiento de Google Cloud y cuándo las inversiones en infraestructura se traducirán en retornos financieros más evidentes.

OpenAI no depende únicamente de proveedores de chips externos; la empresa colabora con Broadcom (AVGO) para desarrollar procesadores de IA personalizados y prevé desplegarlos más adelante este año para proporcionar soporte de cómputo a sus modelos de IA. Varios informes indican que el procesador, con el nombre en clave "Jalapeno", forma parte de la estrategia de chips personalizados multigeneracionales de OpenAI. Al utilizar simultáneamente GPUs de Nvidia y TPUs de Google, además de desarrollar sus propios chips personalizados, OpenAI puede aumentar su flexibilidad a la hora de asignar potencia de cálculo, aunque persisten las diferencias entre los distintos chips en cuanto a ecosistemas de software, adaptación de modelos y eficiencia de despliegue.