Meta considera adoptar los chips TPU de Google para sus centros de datos en 2027, el precio de las acciones de NVIDIA ( NVDA ) cayó en las operaciones previas a la apertura.

El martes, en la negociación previa al mercado, las acciones de Nvidia cayeron un 3.2%, después de que se informara que Meta está negociando el uso de los chips de IA de Google. Impulsadas por esta noticia, las acciones de Alphabet subieron un 2.1%, mientras los inversores están digiriendo los posibles cambios en el panorama del hardware de IA.

El lunes, “The Information” informó que Meta está considerando desplegar las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google en sus centros de datos antes de 2027. El gigante de las redes sociales podría empezar a alquilar TPU de Google Cloud tan pronto como el próximo año.

Para Google, conseguir a Meta como cliente validará la efectividad de su tecnología de chips personalizados. El TPU se lanzó inicialmente en 2018 para uso interno en el negocio de la nube de Google. Estos chips han pasado por varias generaciones de desarrollo, cada una diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA. Las características personalizadas de los TPU otorgan a Google una ventaja. Los expertos señalan que, en comparación con la computación general, los chips construidos para tareas específicas pueden ofrecer una mayor eficiencia.

Meta es uno de los mayores inversores en infraestructura de IA a nivel mundial. Se espera que los gastos de capital de la compañía alcancen entre 70 y 72 mil millones de dólares solo este año. Este fuerte poder de compra hace que la selección de chips de Meta tenga un impacto en toda la industria.

Las empresas de tecnología han estado buscando activamente alternativas a los procesadores gráficos de NVIDIA. A pesar de que NVIDIA sigue manteniendo su posición de liderazgo en el mercado, la tendencia hacia la diversificación es cada vez más evidente.

Google recientemente llegó a un acuerdo con Anthropic para adquirir hasta 1 millón de TPU. El analista de Seaport, Jay Goldberg, calificó este acuerdo como una “fuerte validación” de esta tecnología. Señaló que muchas empresas ya estaban evaluando los TPU, y ahora puede que haya más empresas considerando su adopción.

Las diferencias en la arquitectura de los chips son cruciales. Las GPU fueron diseñadas originalmente para renderizar gráficos en videojuegos. Resulta que son muy adecuadas para el entrenamiento de inteligencia artificial, ya que pueden manejar grandes volúmenes de datos y cálculos paralelos de manera efectiva. Por otro lado, las TPU adoptan un enfoque diferente; son circuitos integrados de aplicación específica, diseñados desde el principio para aplicaciones discretas, y Google las ha creado específicamente para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. (CoinCentral)