La inteligencia artificial está en todas partes: nuevos modelos cada semana, mucho marketing y partnerships multimillonarios. Da igual dónde mires, siempre aparecen los mismos nombres.
Pero detrás de todo ese ruido hay una batalla mucho más silenciosa y mucho más importante: la del hardware.
Porque, al final, la IA no vive en el aire. Vive en chips.
Y entender qué tipo de chips existen ayuda bastante a entender por qué unas empresas llevan ventaja y otras van siempre un paso por detrás.
CPUs, GPUs, TPUs: quién hace qué
Imagina que tienes que mover 10.000 cajas de Amazon.
La CPU (el cerebrito): Es un genio. Sabe de todo, escribe poesía y resuelve integrales. Pero solo tiene dos brazos. Mueve una caja, vuelve, coge otra… Es el cerebro de tu portátil, pero para la IA es lento de pelotas. (CPU = Central Processing Unit)
La GPU (los Minions): Originalmente se creó para que los videojuegos se vieran fluidos. No son muy listos, pero son miles. Imagina un ejército de Minions moviendo las 10.000 cajas a la vez. (GPU = Graphics Processing Unit)
Nvidia se dio cuenta de que a la IA le daba igual abrir un excel sin petar, lo que quería era mover cajas rápido. Y pum: pasaron de ser «la empresa de tarjetas gráficas» a ser los dueños de la «ferretería» de la IA.
Las TPUs: el traje a medida de Google
Entrenar modelos grandes requiere cantidades absurdas de cálculo. Las GPUs funcionaban… pero no eran lo ideal.
En 2015, Google dijo: «Oye, las GPUs de Nvidia están bien, pero es como usar un Ferrari para repartir pan». Así que crearon las TPUs (Tensor Processing Units).
Son chips que solo saben hacer una cosa: cálculos de IA. Son ultra eficientes, consumen menos luz y vuelan. ¿El problema? Que Google es un poco celoso. Si quieres usar sus chips, tienes que entrar en su ecosistema. Es como si solo pudieras conducir un Ferrari si vives en Italia.
Por qué el mundo sigue usando GPUs (aunque no sean perfectas)
Si las TPUs son tan buenas, ¿por qué Nvidia sigue siendo el rey?
Por CUDA.
CUDA es el software de Nvidia para programar GPUs.
Todo el mundo aprendió a usarlo.
Universidades.
Startups.
Big Tech.
Cuando Google sacó las TPUs, el ecosistema ya estaba montado.
Es como llegar a una fiesta cuando todos ya están en el after.
No es solo que las GPUs sean buenas.
Es que todo el mundo ya estaba usando Nvidia.
Nvidia no solo vende chips, vende comodidad.
Resultado: las GPUs se han quedado como estándar, aunque no sean perfectas.
Aun así, algo está cambiando
Gastarte miles de millones en computación y depender de un solo proveedor… no es la mejor idea del mundo.
Por eso ahora vemos:
- Google empujando TPUs
- Amazon con sus propios chips
- OpenAI intentando diseñar los suyos
- Meta y Anthropic mezclando de todo un poco
No porque Nvidia sea mala (todo lo contrario), sino porque nadie quiere bailar siempre la misma canción.
En esta niebla, hay dos bandos claros
Cada vez se ve más claro que hay dos grandes ecosistemas en IA.
- Team Google: Son los ahorradores. Tienen sus propios chips, controlan sus costes y no le deben favores a nadie. Gemini corre en su propia casa.
- Team OpenAI (y Microsoft): Son los del crecimiento explosivo. Compran miles de chips a Nvidia, queman dinero como si no hubiera un mañana y rezan para que el crecimiento llegue antes de que se queden sin caja.
Últimamente, el mercado empieza a hacerse preguntas incómodas: ¿esto es sostenible?, ¿quién paga todo esto?, ¿y si el crecimiento tarda más de lo previsto en llegar?
¿Y Nvidia?
Nvidia sigue siendo un monstruo. Su dominio en entrenamiento y, sobre todo, su software, siguen siendo su gran ventaja.
Pero ya no está sola. Amazon, Meta y OpenAI están intentando fabricar sus propios «tornillos» porque nadie quiere depender de un solo proveedor que te cobra el chip a precio de unicornio.
Esto no va de un ganador y el resto perdiendo.
Va de varios centros de gravedad formándose al mismo tiempo.
Ahora mismo, los más claros:
- Nvidia, con GPUs y software
- Alphabet, con hardware propio y control de costes
El resto…. está decidiendo en la niebla.
No sabemos quién ganará esta batalla, incluso si va a ser la única batalla de estos titanes. Pero creo que entender el negocio de los chips ayuda a entender muchas portadas de prensa. Espero que os sirva de ayuda a vosotros también 🙂
A continuación os dejo una ficha técnica de la «ferretería» de la IA:
| COMPONENTE | JUGADOR DOMINANTE | FUNCIÓN DE LA IA | ¿PORQUÉ ES CLAVE? |
|---|---|---|---|
| GPU (H100 / B200) | NVIDIA | Entrenamiento: Enseñar a la IA a «pensar» desde cero | El estándar de la industria gracias a CUDA (su software) |
| TPU (v5p / v6) | Eficiencia: Procesar miles de millones de datos con menos luz | Hardware diseñado exclusivamente para redes neuronales | |
| CPU (Xeon / EPYC) | Intel / AMD | Orquestación: Gestión de archivos y sistema operativo | El «director de orquesta» que organiza el resto del hardware |
| NPU (M4 / Elite) | Apple / QCM | IA Local: Procesado en el dispositivo sin enviar datos a la nube | Esto ofrece privacidad y velocidad en tareas cotidianas |