La batalla de los chips de IA va en aumento y ya no se trata solo de velocidad. Alfabeto Inc. (NASDAQ:GOOGL) acaba de lograr uno de los mejores desempeños bursátiles en años, aprovechando una ola de entusiasmo de los inversionistas por los modelos de inteligencia artificial de próxima generación y un poderoso chip interno que ahora es una amenaza. Nvidia Corp.(NASDAQ:NVDA) un dominio alguna vez insospechado en la carrera armamentista de inteligencia artificial.
Las acciones de Alphabet superaron a Nvidia por unos sorprendentes 30 puntos porcentuales en noviembre, marcando su retorno mensual más dominante desde 2017.
Alphabet tiene el mejor desempeño en Lightning Seven 2025, con acciones que subieron un 70% en lo que va del año, más del doble de las ganancias de Nvidia.
Lo que impulsa el repunte es más que emoción: es el lanzamiento de Gemini 3, el modelo de IA más avanzado de Google, y el impacto añadido de las Unidades de Procesamiento Tensor (TPU), su chip patentado diseñado para rivalizar con el monopolio de Nvidia en la computación de IA.
¿Es este realmente el momento en que el dominio de Nvidia en los chips de IA comienza a desvanecerse, dando paso al surgimiento de una nueva fuerza dominante?
¿Qué diferencia a las TPU de Google de las GPU de Nvidia?
Gemini 3, lanzado apenas ocho meses después de su predecesor, marca un cambio en el panorama de la IA. Combina lenguaje, visión y pensamiento lógico de una manera que, según los expertos, supera los límites de lo que la IA puede hacer.
Con 650 millones de usuarios activos mensuales, Gemini se está acercando rápidamente al ChatGPT de OpenAI y está totalmente impulsado por los chips TPUv7 de Google, desarrollados en colaboración. Broadcom Inc. (NASDAQ: AVGO)un competidor directo de las GPU Blackwell de Nvidia.
Las TPU de Google no sólo son más baratas o más rápidas: son fundamentalmente diferentes en arquitectura.
«Ahora el debate de los inversores se ha centrado en la competencia: entre OpenAI y Google Gemini LLM, y entre TPU/AVGO de Google y los chips GPU NVDA existentes», dijo el lunes el analista de semiconductores del Bank of America, Vivek Arya.
Si bien Blackwell de Nvidia ofrece un rendimiento superior para casi todo tipo de tareas, el chip de Google brilla en ciertos casos de uso y está diseñado específicamente para la inferencia y el entrenamiento de IA.
Arya reconoció que los chips Blackwell de Nvidia, incluidos los últimos B300/GB300, siguen proporcionando el rendimiento más completo en una amplia gama de tareas de IA.
Pero en casos de uso específicos –especialmente para inferencias usando precisión de punto flotante (FP8)– el TPUv7 de Google demuestra ser más eficiente y más barato de ejecutar.
Arya destacó que el TPUv7 puede superar al Blackwell Ultra en rendimiento por vatio, logrando 5,42 teraflops por vatio en cargas de trabajo FP8 frente a 3,57 teraflops por vatio para el chip Nvidia.
En términos de costo, se estima que el alquiler interno de TPUv7 es de $ 3,50 por hora, en comparación con los $ 6,30 por hora de Nvidia para las GPU.
Esto puede resultar en un costo total de propiedad de hasta un 40% menor para TPUv7 en operadores reales.
Por qué Nvidia todavía puede tener ventajas
A pesar de su rendimiento y precio en algunas métricas, TPUv7 tiene un gran inconveniente: disponibilidad limitada.
Si bien las GPU de Nvidia están disponibles en todas partes Amazon.com Inc.(NASDAQ: AMZN) AWS, Microsoft Corp.(BOLSA DE NUEVA YORK: MSFT) Las TPU de Azure y Google Cloud Platform (GCP) son actualmente exclusivas de GCP.
Los TPU están alojados en Google Cloud, lo que los hace menos atractivos para los clientes con grandes cantidades de datos almacenados en otros lugares. La transferencia de datos entre nubes es costosa, por lo que la mayoría de los clientes eligen una cuenta que coincida con la ubicación de sus datos.
«Las TPU sólo se han probado en el centro de datos de Google, mientras que las GPU están disponibles en muchos entornos de nube, incluido Google Cloud», dijo Arya.
También estimó que Google gastará 10 mil millones de dólares en GPU y TPU para 2025, y señaló que incluso internamente, Alphabet ve la necesidad de computación híbrida.
Arya cree que la próxima plataforma NVDA de Vera Rubin, prevista para la segunda mitad de 2026, podría cambiar el panorama competitivo nuevamente.
¿Son baratas las acciones de Nvidia ahora?
Según Arya, las acciones de Nvidia se cotizan ahora a valoraciones impresionantes después de la caída de noviembre.
Arya ve la valoración actual de Nvidia como una oportunidad. «NVDA actualmente avanza a ~25x PE, justo alrededor de su rango anterior en octubre de 2023 y julio de 2022», escribió. Históricamente, cuando las acciones de Nvidia alcanzan ese nivel, devuelven entre 30 y 40 veces las ganancias futuras en los siguientes 3 a 6 meses, con un promedio de cinco años de 37 veces.
También señaló que Nvidia tiene ahora su mayor descuento (alrededor del 40%) en comparación con Broadcom, que ahora cotiza a 42 veces las ganancias futuras.
En opinión de Arya, esta disminución muestra que el mercado ya está descontando un cambio de 10 puntos en la cuota de mercado de la IA hacia Broadcom y Google para 2026/2027, un cambio que, en su opinión, podría estar exagerado.
«Seguimos creyendo que la situación actual es otro punto culminante de DeepSeek en enero de 2025, que brindó una oportunidad de compra particularmente atractiva para los semiconductores de IA», añadió Arya, refiriéndose al pánico temporal en el mercado que precedió a un fuerte repunte de las acciones de semiconductores de IA.
En resumen, las TPU son las ganadoras en rendimiento por vatio y costo, pero el ecosistema, la disponibilidad y el soporte para cargas de trabajo en expansión de Nvidia la mantienen firmemente a la cabeza por ahora.
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La imagen fue creada utilizando inteligencia artificial con DALL-E.
