Google presentó dos variantes especializadas de sus procesadores, diseñadas para proteger datos sensibles y responder a cargas de trabajo que demandan mayor capacidad de memoria. Apple, Meta y Anthropic figuran entre los clientes vinculados a esta tecnología.
Google anunció dos nuevas configuraciones de sus unidades de procesamiento tensorial (TPU), los chips que desarrolla para ejecutar tareas de inteligencia artificial. Con los modelos TPU 8tx y TPU 8i Max, la compañía busca ampliar su oferta de hardware y competir con Nvidia en un mercado donde la demanda de capacidad de cómputo continúa creciendo.
Las nuevas variantes se incorporan a la generación presentada durante Google Cloud Next, en abril de 2026, que ya incluía el TPU 8t, orientado al entrenamiento de modelos, y el TPU 8i, diseñado para tareas de inferencia y razonamiento. En lugar de apostar por un procesador que responda a todas las necesidades, Google está desarrollando configuraciones específicas para distintos tipos de cargas de trabajo.
La estrategia también refleja la importancia que la compañía está dando a su negocio de infraestructura de IA. Aunque no comunicó los precios ni las fechas exactas de lanzamiento, Amin Vahdat, responsable del área de chips de Google, señaló a Bloomberg que las nuevas configuraciones estarán disponibles en 2027.
TPU 8tx y TPU 8i Max: dos chips para necesidades distintas
El TPU 8tx está pensado para organizaciones que trabajan con información confidencial, como gobiernos y empresas de sectores regulados. Su principal característica es la protección de datos durante el procesamiento: mientras que los sistemas tradicionales suelen cifrar la información cuando está almacenada o se transmite, esta configuración busca mantenerla protegida también cuando se utiliza en la memoria del equipo.
Para conseguirlo, Google integra mecanismos de seguridad directamente en el hardware, con el objetivo de aislar tanto los datos como los parámetros de los modelos de IA durante su ejecución. La compañía afirma que el sistema ofrece una latencia hasta dos veces menor que el TPU 8t y que la protección adicional implica una penalización de rendimiento casi nula. También permite ajustar modelos con información privada sin trasladarla entre clústeres.
Por su parte, el TPU 8i Max apunta a otro desafío técnico: las limitaciones de memoria que aparecen cuando los sistemas de IA procesan grandes cantidades de información. Esto ocurre, por ejemplo, al trabajar con extensas bases de código, horas de video o tareas que requieren mantener mucho contexto disponible durante la ejecución.
La solución consiste en integrar dos chips TPU 8i en un mismo paquete. Según Google, esta configuración duplica la capacidad de cálculo, la memoria SRAM integrada y el ancho de banda de memoria frente al modelo 8i estándar. Además, permite concentrar más capacidad de procesamiento en el espacio disponible de un rack, una característica relevante para los centros de datos que buscan aumentar su rendimiento sin ampliar proporcionalmente su infraestructura física.
Google acelera el desarrollo de sus TPU para competir con Nvidia
La presentación de cuatro configuraciones dentro de una misma generación marca un cambio en el ritmo de desarrollo de Google. Hasta ahora, la compañía había lanzado nuevas generaciones de TPU aproximadamente cada dos años. La ampliación de la familia responde a una estrategia de especialización, con sistemas adaptados a las necesidades de clientes y aplicaciones específicas.
Sin embargo, los TPU 8tx y 8i Max no representan diseños de silicio completamente nuevos. Ambas configuraciones aprovechan componentes ya existentes y los reorganizan para responder a diferentes requerimientos. Esta alternativa permite modificar aspectos como la memoria, el empaquetado y las redes de conexión en menos tiempo que el necesario para diseñar y fabricar un procesador desde cero.
El movimiento busca fortalecer la posición de Google frente a Nvidia, cuyo hardware se ha convertido en una de las principales referencias del mercado de computación para inteligencia artificial. La compañía también está convirtiendo sus TPU en una oferta comercial para terceros, más allá de su uso interno en servicios y modelos propios.
Entre las empresas vinculadas a esta tecnología figuran Apple, Meta y Oracle. Además, Anthropic cuenta con una opción para adquirir hasta USD 150.000 millones en TPU entre 2028 y 2031, según un documento regulatorio citado por Bloomberg. El medio también informó sobre los planes de OpenAI para adquirir procesadores de Google. De acuerdo con estimaciones de Bloomberg Intelligence, las ventas de TPU, junto con el hardware y software asociados, podrían superar los USD 135.000 millones en 2028, frente a los USD 12.000 millones estimados para 2026.
La capacidad de fabricación y la memoria siguen siendo desafíos
El crecimiento de la demanda también plantea limitaciones para Google. Según información de Bloomberg, durante su última presentación de resultados la compañía indicó que toda la capacidad de TPU disponible ya estaba comprometida por clientes. A ello se suman las restricciones en el suministro de memoria y en la capacidad de fabricación, dos factores que pueden condicionar la velocidad con la que logre ampliar su oferta.
Para reducir esa dependencia, Google estaría diversificando su red de proveedores más allá de Broadcom, con la incorporación de Marvell. La disponibilidad de componentes y la capacidad de producir sistemas a escala serán determinantes para convertir el interés de los clientes en una expansión efectiva del negocio.
El escenario competitivo también empieza a incorporar nuevos participantes. Tenspresso, una startup fundada por antiguos ingenieros de TPU, trabaja en chips enfocados en la inferencia con contextos extensos. A su vez, OpenAI y Anthropic desarrollan sus propios procesadores con profesionales que tienen experiencia en el diseño de estas unidades. Así, la competencia por el hardware de IA ya no se limita a Nvidia y Google: también involucra a las grandes compañías que buscan controlar una parte mayor de la infraestructura necesaria para sus modelos.
